• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.703-720
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• 2019

최근 빈번하게 발생하는 이상기온과 기후변화로 인하여 전력수요의 변동성이 커지고 있으며 기온 영향의 증가와 함께 기온변화에 대한 전력수요의 반응은 비선형성과 비대칭성으로 나타나고 있다. 정부 에너지 정책의 변화와 4차 산업혁명의 전개에 따라 기온 효과를 보다 정확하게 추정하고 예측하는 것은 안정적 전력수급 관리를 위하여 중요한 과제이다. 본 연구는 기온변화에 대한 전력수요의 비선형적 반응에 대하여 부분선형모형을 이용하여 분석하고자 한다. 기온변화와 전력수요의 비선형·비대칭적 관계를 측정하기 위하여 Robinson의 double residual 준모수적 추정과 스플라인 추정을 적용하였다. 기상변수와 전력 소비에 대한 시간 단위 고주기 자료를 사용하여 부분선형모형으로 추정한 기온변화와 전력 소비의 관계는 기존 모수적 모형과는 다른 비선형성과 비대칭성을 갖고 있음을 확인하였다. 부분선형모형을 이용하여 얻은 전력수요에 대한 표본내·표본외 예측은 이차함수 모형과 냉난방도일 모형과 비교하여 우수한 예측력을 보였다. Diebold-Mariano 검정결과, 부분선형모형에서 얻은 예측력 향상은 통계적으로 유의하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1471-1477
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• 2014

본 논문은 제주 월동무의 중장기 수급전망을 위해 구축된 수급전망모형의 개발 내용과 이 모형을 이용하여 2014-2018년 기간에 대한 수급 및 가격을 전망한 내용을 소개하고 있다. 제주 월동무 수급전망모형은 개별 품목에 대해 구축된 부분균형모형이며, 모형내 각 방정식들은 계량경제학 방법을 이용하여 추정되었다. 중장기 전망에 앞서 시행된 모형의 예측력은 RMSPE, MAPE, Theil의 불균등계수를 기준으로 검토되었다. 예측력 검토결과, RMSPE 기준으로 재배면적, 단수, 생산량, 소비량은 4% 이내의 매우 우수한 오차율을 보였고, 도매가격은 오차율 10% 이내의 비교적 양호한 예측력을 보였다. 중장기 수급 및 가격 전망결과, 제주 월동무 재배면적은 2013년 5,145ha, 2018년 6,650ha에 이를 것으로 전망된다. 월동무 생산량은 2013년 334,434톤으로 추정되고, 2018년 433,310톤으로 전망된다.

• 한국철도학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.470-476
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• 2011

본 연구는 KTX 수요를 예측하기 위한 방법으로 개입 ARIMA 모형을 제안하였다. 신선개통과 경제충격으로 인한 시계열의 영향 여부를 파악하기 위해 경부고속철도 2단계 개통과 2008년 금융위기를 분석하였다. 분석결과 금융위기는 통계적으로 유의미한 영향이 없는 것으로 나타났으나, 경부고속철도 2단계는 주중 통행량 17,000 통행/일, 주말 통행량 26,000 통행/일 정도 증가한 것으로 나타났다. 본 연구는 개입이 통행량 시계열에 영향을 미치는 현상을 파악하고, 시계열 자료에 대한 개입효과를 계량적으로 분석했다는 점에서 의의가 있다. 개발된 모형은 KTX 전체 수요를 개략적으로 예측하는데 활용될 수 있으며, KTX O/D별 예측치를 검증하는데 활용이 가능하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7781-7787
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• 2015

본 논문은 국내 양식 넙치 중장기 시장 규모 추정을 위해 구축된 수급전망모형을 개발한 내용과 이 모형을 이용하여 2015년-2017년 기간에 대해 시장 규모(수급 및 가격)를 예측한 내용을 소개하고 있다. 양식 넙치 수급전망모형은 단일품목 부분균형모형이며 동태 축차적 시뮬레이션 모형으로 개발되었고, 모형내 각 행태방정식은 계량경제학 방법을 이용하여 추정되었다. 중 장기 시장 규모 전망에 앞서 모형의 예측정확도는 RMSPE, MAPE, Theil의 불균등계수를 기준으로 검토되었다. 예측력 검토결과, 양식면적, 양성물량, 출하량, 도매가격은 모두 4% 이내의 양호한 오차율을 보였다. 국내 양식 넙치 시장 규모 전망결과, 생산량은 2015년 37,445톤, 2017년 42,561톤에 이를 것으로 전망되었고, 산지가격은 2015년 9,226원(1kg 기준), 2017년 10,191원될 것으로 전망되었다.

• 대한산업공학회지
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• 제27권3호
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• pp.267-273
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• 2001

While forecasting sales of a new product is very difficult, it is critical to market success. This is especially true when other products have a highly negative influence on the product because of competition effect. In this paper, we develop a choice-based competitive diffusion model and apply to the case where two digital mobile telecommunication services, that is, digital cellular and PCS services, compete. The basic premise is that demand patterns result from choice behavior, where customers choose a product to maximize their utility. In comparison with Bass-type competitive diffusion models, our model provides superior fitting and forecasting performance. The choice-based model is useful in that it enables the description of such competitive environments and provides the flexibility to include marketing mix variables such as price and advertising.

• 복식
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• 제50권2호
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• pp.29-45
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• 2000

The object of this study is to predict the import demands for korean textile, textile products and clothing products. The analyzing method performs through demand prediction method is by using Exponential Smoothing Model and STATGRAPHICS. The result from the practice of study is as follows ; Textile import ratio is expected to be increased constantly and the portion of textile import in our national total import is precited to reach to 3.92% in 2003. The import of the textile product to textile will be increased to 33.12% in 2003. The import ratio of clothing product ratio is also estimated to increase annually, Import ratio of clothing-product in textile-product import reaching to total 6.42% (83.89% in 2000, 90.31% in 2003), the growth rate of clothing import will be much higher than that of clothing export. From 2000 to 2003 , textile import is precited to be 5.23%. The import of the textile product will be increased by 8.04%. The import of clothing product will reaches 11.21%, which would be the highest rate among the products under review. Also , it predicts the constant increase as a result of prediction in the nation's total amount of import including the import amount of textile, textile-product, and clothing product.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권1호
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• pp.132-140
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• 2020

It is very important to use appropriate nutrition water for crop growth in hydroponic farming facilities. However, in many cases, the supply of nutrition water is not designed with a precise plan, but is performed in a conventional manner. We proposes a forecasting technique for nutrition water requirements based on a data analysis for optimal strawberry production. To do this, the proposed forecasting technique uses linear regression for correlating strawberry production, soil condition, and environmental parameters with nutrition water demand for the actual two-stage strawberry production soil. Also, it includes predicting the optimal amount of nutrition water requires according to the heterogeneous cultivation environment and variety by comparing the amount of nutrition water needed for the growth and production of different kinds of strawberries. We suggested study uses two types of section beds that are compared to find out the best section bed production of strawberry growth. The dataset includes 233 samples collected from a real strawberry greenhouse, and the four predicted variables consist of the total amounts of nutrition water, average temperature, humidity, and CO₂ in the greenhouse.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.87-100
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• 2003

본 연구는 마케팅 분야에서 주로 사용되는 신제품확산모델(new product diffusion model)들이 기본적인 배스 모형(Bass model)에 기반하여 개별 소비자의 이질성(heterogeneity)을 반영하지 못하고, 제품이 시장에 출시되기 이전 단계에 시장수요를 예측하지 못하는 한계를 극복하기 위한 방법론을 제시하기 위해 진행되었다. 연구에 사용된 방법론을 살펴보면, 먼저 컨조인트(Conjoint) 분석을 통해 제품의 개별 속성들에 대한 소비자의 선호 구조를 파악하고, 이를 통해 추정된 정적(static)인 소비자 효용함수를 시장 및 기술 환경의 변화에 대한 적절한 예측자료와 결합하여 동적(dynamic)인 효용함수로 전환함으로써 시간에 따른 동적(dynamic) 시장 점유율(market share)을 예측하고, 그 결과를 신제품확산모델로부터 도출된 잠재시장(market potential) 추정치와 결합함으로써 신제품의 판매량을 예측한다. 또한 본 연구에서 제시하는 모델을 한국의 30인치 이상 대형TV 시장에 대해 실증적으로 분석하였으며, CRT TV, Projection TV, LCD TV, PDP TV에 대한 시장수요를 예측하였다. 분석 결과, 소비자들은 TV 선택시 화질과 가격에 민감한 반응을 보이는 것을 알 수 있으며, 이를 바탕으로 한 시장 예측 결과, 단기적으로는 가격 경쟁력이 있는 Projection TV가 높은 시장 점유율을 보이지만, 50인치 이상 LCD TV가 상용화될 경우, LCD TV가 다른 TV들보다 상대적으로 많은 판매량을 보일 것으로 예측되었다. 또한 TV 크기에 따른 소비자들의 선택을 살펴본 결과 50∼60인치대에 비해 40인치대 크기의 TV가 많이 판매될 것으로 예상된다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2017년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.191-192
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• 2017

In response to the economic depression, the demand for fixed rent income has increased according to the easing construction regulations. it caused indiscriminated investment to stakeholders. This leads to oversupply in the multi-family Housing market and increases unsold housing and vacancy rates except specific area such as Gangnam-gu.In order to solve this issue, although studies on the optimization price of apartment houses has been conducted, the study is insufficient regarding on residential officetel. Therefore, the objective is to suggest a basic study on optimal price estimation model development by using probabilistic forecasting method in planning phase. To achieve the objective, first, variables are defined such as expenses, financial costs, income, etc. Second, causal loop diagram is suggested. Third, basic optimization prices estimation model is developed. In the future, this study can be used as one of decision making tools in planning phase of officetel development projects.

• 농업과학연구
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• 제47권4호
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• pp.769-782
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• 2020

Interest in fruit and vegetables has increased due to changes in consumer consumption patterns, socioeconomic status, and family structure. This study determined the factors influencing the demand for fruit and vegetables (strawberries, paprika, tomatoes and cherry tomatoes) using a panel of Rural Development Administration household-level purchases from 2010 to 2018 and compared the ability to the prediction performance. An artificial neural network model was constructed, linking household characteristics with final food expenditure. Comparing the analysis results of the artificial neural network with the results of the panel model showed that the artificial neural network accurately predicted the pattern of the consumer panel data rather than the fixed effect model. In addition, the prediction for strawberries was found to be heavily affected by the number of families, retail places and income, while the prediction for paprika was largely affected by income, age and retail conditions. In the case of the prediction for tomatoes, they were greatly affected by age, income and place of purchase, and the prediction for cherry tomatoes was found to be affected by age, number of families and retail conditions. Therefore, a more accurate analysis of the consumer consumption pattern was possible through the artificial neural network model, which could be used as basic data for decision making.