• 제목/요약/키워드: Demand forecasting

검색결과 803건 처리시간 0.027초

활동기반 시뮬레이터 입력 자료의 전처리 방안에 대한 연구: FEATHERS Seoul을 사례로 (A Study on Data Preprocessing for the Activity-Travel Simulator: A Case of FEATHERS Seoul)

  • 조성진;황정환;;;이원도;최기주;조창현
    • 대한교통학회지
    • /
    • 제32권5호
    • /
    • pp.531-543
    • /
    • 2014
  • 교통수요 예측을 위한 활동기반 이론과 그 실행을 위한 시뮬레이터에 대한 연구가 국내외적으로 활발하다. 활동기반 시뮬레이터의 개발 방법 중 다른 사회 경제 문화적 토대로부터 기 개발된 시뮬레이터를 새로운 연구지역에 전용하는 방법(model transferability)은 개발 비용이 저렴하고, 실패 확률이 적다는 장점이 있다. 하지만 활동기반 교통수요 이론의 정의로부터, 시뮬레이터 구축 자체는 연구지역의 사회 경제 문화적 특성에 특화되어 있으므로 먼저 시뮬레이터의 자료구조와 구성요소에 대한 맥락적 이해가 선행되어야 한다. 이 같은 중요성에도 불구하고 활동기반 시뮬레이터의 공간적 전용 시 발생하는 문제들에 대한 관련 연구는 아직까지 보고된 바 없다. 이 논문은 ALBATROSS 스케쥴 엔진을 핵심으로 하는 FEATHERS 활동-통행 시뮬레이터를 한국의 수도권에 적용하기 위해 필요한 입력 자료의 전처리 과정에 대한 연구 결과를 자료구조와 구성요소를 중심으로 보고한다. 이를 위해, FEATHERS 시스템과 입력 자료를 간략히 소개하고, FEATHERS Seoul 플랫폼의 개발 시 발생하는 문제를 조사하고, 그 해결책과 적용 결과를 제시한다.

주택담보대출 규제 완화에 따른 부동산시장 영향 분석: 시스템다이내믹스 모형 개발 (Analysis of the Korean Real Estate Market and Boosting Policies Focusing on Mortgage Loans: Using System Dynamics)

  • 황성주;박문서;이현수;윤유상
    • 한국건설관리학회논문집
    • /
    • 제11권1호
    • /
    • pp.101-112
    • /
    • 2010
  • 최근, 미국에서 발생한 주택담보대출시장 비우량대출 부실로 인한 세계 금융위기에 따라, 우리나라 주택시장 또한 침체를 겪고 있다. 이에 대한 대응으로 정부는 주택 수요 활성화를 위한 다양한 규제 완화 정책을 시도 하고 있다. 특히, 주택담보대출비율(LTV) 및 총부채상환비율(DTI) 와 같은 주택담보대출 기준의 완화를 통해 주택수요 및 주택 거래의 활성화를 기대하고 있으며, 2차 주택담보대출시장을 활성화하여 주택 수요의 지속적인 발생을 유도하고자 한다. 그러나 이러한 정책은 비우량 대출 부실로 시작된 세계 금융위기에 역행하는 시도가 될 수 있다. 이러한 상황에서, 시장에 대한 예측은 대부분 단편적인 시각으로 이루어지고 있어, 향후 주택시장의 변화에 대한 종합적이고 체계적인 예측 방법론에 대한 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구는, 주택시장 및 주택담보대출시장을 구성하는 기본 요소를 바탕으로 통합된 관점의 주택시장 시스템다이내믹스 연구 모형을 작성한다. 또한, 연구 모형을 통해 정부의 주택담보대출 규제완화가 시장 참여자에 미치는 영향을 알아본다. 이는 수요 자극을 통해 침체된 주택시장의 주택거래 활성화 효과를 기대하고 있으나, 제 2 주택담보대출 시장의 형성 및 부실 파생상품 생성 가능성을 높일 위험을 갖고 있다.

저상버스 노선선정 방안에 관한 연구 -전라북도 사례를 중심으로- (A Study on Low-Floor Bus Routes Selection - Focused on the Case of Jeollabuk-Do -)

  • 이창현;김상엽;최재성
    • 한국ITS학회 논문지
    • /
    • 제13권4호
    • /
    • pp.73-85
    • /
    • 2014
  • 초고령사회에 근접함에 따라 교통약자의 수는 더불어 증가하고 있는 추세로 여러 국가들은 교통약자의 이동편의를 위해 저상버스를 도입을 적극 추진 중이다. 우리나라 저상버스는 도입은 시내버스 중 30%를 도입하려 하고 있지만 저상버스 노선 운영에 대한 계획은 부재한 상황이다. 실제 저상버스 이용 실태조사에서는 이용효율이 높지 않게 나타나고 있어 저상버스 노선선정 방안이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 국내 교통약자의 통행특성을 분석하고 저상버스 도입에 따른 노선선정 방안을 검토하였다. 전라북도를 대상으로 설문조사를 한 결과 교통약자의 통행목적은 복지와 의료가 주를 이루며, 일주일에 6회 이상 통행하는 비율이 적은 것으로 나타났다. 또한, 이동을 위한 주 교통수단은 37.6%가 버스로 분석되어 교통약자의 편의증진을 위해서는 버스의 개선이 우선적으로 필요한 것으로 나타났다. 수집한 설문조사를 기반으로 교통약자 O-D를 구축하고 저상버스가 우선적으로 도입해야 하는 노선을 선정한 결과 교통약자 밀집지역을 시종점으로 하는 버스노선이 가장 우선적으로 도입되어야 하며, 다음은 시내를 순환하는 노선, 마지막으로 그 외노선 순서로 저상버스를 도입하는 것이 교통약자의 저상버스 이용효율을 최대화 할 수 있는 것으로 분석되었다. 더불어, 인구 200,000명을 기준으로 이상일 경우 고정된 노선을, 이하일 경우 수요응답형 노선을 제공하는 것이 효율과 경제적 측면에서 가장 적절한 저상버스의 도입방안으로 분석되었다. 향후 본 연구에서 도출한 결과는 교통약자의 편의증진을 위한 교통계획 수립의 기반 연구 및 자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

시계열 모형을 이용한 인천공항 이용객 수요 예측 (Air passenger demand forecasting for the Incheon airport using time series models)

  • 이지훈;한혜림;윤상후
    • 디지털융복합연구
    • /
    • 제18권12호
    • /
    • pp.87-95
    • /
    • 2020
  • 인천공항은 대한민국으로 들어오거나 나가는 관문으로 나라의 이미지에 큰 영향을 미치므로 공항의 서비스 질을 유지하기 위해선 장기적인 공항 이용객 수 예측이 필요하다. 본 연구에서는 인천공항의 이용객 수요를 예측하기 위한 다양한 시계열 모형의 예측성능을 비교하였다. 인천공항 이용객 자료를 2002년 1월부터 2019년 12월까지 월 단위로 수집하여 살펴보면 일반적인 시계열자료에서 보이는 추세성과 계절성을 지니고 있다. 본 연구에서는 추세성과 계절성이 고려된 나이브 기법, 분해법, 지수 평활법, SARIMA, 그리고 PROPHET을 이용하여 단기, 중기, 장기예측 시계열모형을 비교하였다. 분석결과 단기예측은 최근 자료에 가중치를 준 지수 평활법이 우수했고 예상 2020년 연간 이용객 수는 약 7,350만명이다. 3년 후 인 2022년 중기예측은 정상성이 고려된 SARIMA모형이 우수하였고 예상 연간 이용객 수는 약 7,980만명이다. 4단계 인천공항 건설사업이 완료되는 2024년 예상 연간 여객수용 인원은 9,910만명이고 PROPHET모형이 가장 우수하였다.

시뮬레이션 기반 풀필먼트센터 최적 AGV 및 AMR 운영 계획 수립 (Optimal Operational Plan of AGV and AMR in Fulfillment Centers using Simulation)

  • 최준혁;신광섭
    • 한국빅데이터학회지
    • /
    • 제6권2호
    • /
    • pp.17-28
    • /
    • 2021
  • 최근 4차산업 혁명 기술의 성장과 코로나바이러스 확산으로 인해 모바일 중심의 온라인 쇼핑 시장이 급격하게 성장하게 되었으며, 다양한 차별화 전략을 앞세운 많은 기업들이 치열하게 경쟁하고 있다. 보다 높은 수준의 배송서비스를 요구하는 고객들을 만족시키기 위해 풀필먼트센터라는 개념이 등장하였고, 이를 통해 기존 주문 이후 집하에서 배송까지 수행되던 프로세스의 전체 처리 시간과 효율성을 개선할 수 있게 되었다. 그러나, 여전히 풀필먼트센터 내에서의 작업 효율성이 전체 배송 서비스의 수준을 결정하는 제약요인으로 작용하고 있다. 이를 해결하기 위해 빅데이터, 사물인터넷 및 인공지능을 활용한 수요 예측과 공급의 조정 등과 같은 다양한 방법이 제시되고 있으나, 그 한계가 분명히 존재한다. 풀필먼트센터 내 가장 많은 작업시간과 비효율성을 초래하는 과정이 주문된 상품의 집하 작업 이후 배송을 위한 포장까지이므로, 이 과정을 자동화하기 위한 노력이 필요하다. 본 연구에서는 상품이 보관되어 있는 위치에서 포장을 위한 장소로의 집하와 상품 이동을 자동화하기 위한 AGV와 AMR의 효율적 운영을 위한 계획을 수립하기 위한 방안을 제시한다. 풀필먼트센터 내 보관된 상품의 수, 상품별 수요에 따라 투입되는 자동화 장비의 운영 효율성이 달라질 수 있기 때문에 다양한 시나리오를 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과를 바탕으로 풀필먼트센터 내 자동화 장비 도입 시 검토해야 할 다양한 요인을 확인할 수 있으며, 급변하는 시장 수요에 유연하게 대응하기 위해 효율성을 기준으로 최적 의사결정을 위한 참고자료로 활용할 수 있을 것이다.

GIS Buffering 분석에 기반한 교통축별 최적대중교통시스템 선정기준 (A Criterion on the Selection of Optimal Mass Transport System by Transportation Corridor based on GIS Buffering Analysis)

  • 김만웅;김시곤
    • 대한토목학회논문집
    • /
    • 제30권5D호
    • /
    • pp.477-483
    • /
    • 2010
  • 기존 대중교통시스템은 한정된 수송용량, 포화상태인 도로 교통체계 등으로 인해 새로운 교통수단이 발전할 수 있는 단초를 제공하였으나, 교통당국에서는 기존의 도시철도의 규모를 축소시킨 경량 전철 위주로 신교통시스템의 도입을 추진하고 있다. 특히 각 도시별로 대중교통(버스 또는 도시철도)을 계획할 때 특별한 대중교통시스템 선정기준이 없어 해당 지자체별로 어려움을 겪고 있어, 대중교통축별로 어떠한 대중교통시스템이 적정한지를 판단할 수 있는 선정 기준이 필요하다는 목소리가 높아지고 있는 실정이다. 이에 따라 도시의 교통축별로 GIS Buffering 분석기법에 기반한 대중교통수요 예측모형을 개발하고, 대중교통시스템별 용량을 설정하여 교통축별 최적의 대중교통시스템을 선정하고자 하였으며, 대중교통이 운행하는 대중교통축별로 수요를 처리할 수 있는 적정 대중교통시스템을 선정하는 것이 가장 중요하므로, 선정 및 평가에 대해 필요조건과 충분조건으로 구분한 방법론을 제시하였다.

대중교통 카드를 이용한 중력모형 파라메타 추정 (Parameter Estimation of Gravity Model by using Transit Smart Card Data)

  • 김대성;임용택;엄진기;이준
    • 한국철도학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국철도학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
    • /
    • pp.1799-1810
    • /
    • 2011
  • 지금까지 교통수요 예측에 사용된 OD는 차량 번호판조사, 노측면접조사, 가구방문조사, 폐쇄선 조사 등과 같은 직접적인 표본조사 자료를 이용한 전수화 과정을 통하여 OD를 작성하였다. 그러나 이와 같은 OD는 표본조사 및 전수화 과정에서 많은 오차를 내포하고 있으며, 이러한 오차는 예측된 교통량이 관측치와 상이하게 나타나는 문제점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 대중교통(버스, 지하철) 전수화 자료나 다름없는 교통카드 자료를 이용하여 통행분포 모형 중 가장 널리 사용되고 있는 중력모형(gravity model)중 이중제약 중력모형을 통하여 관측교통량과 추정교통량을 최소화 시키는 파라메타(parameter) 추정법을 제시하고자 한다. 파라메타 추정결과 버스는 =0.57, ${\beta}$=0.14, 지하철은 ${\alpha}$=0.21, ${\beta}$=0.05로 분석되었으며, 통계적 검증 결과 t-검증과 상관계수, Theil 부등계수 모두 관측량과 추정량의 차이가 없다는 결과 값이 도출되어 본 연구에서 제시한 파라메타 추정법이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

  • PDF

교통카드자료를 활용한 교통정보시스템 발전 방향 (The Development Trend of Transportation Information System through Transportation Card Data)

  • 김세원;손무성;민재홍;오석문
    • 한국철도학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국철도학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
    • /
    • pp.1835-1847
    • /
    • 2011
  • 1996년 서울 고덕동~상일동 구간 시내버스에 교통카드 시범실시 이후 다년간 정부의 지속적인 지원으로 현재 수도권 대중교통 승객의 교통카드 이용률이 90%를 넘어서고 있다. 현 상황에서 국내 및 국외의 교통정보시스템은 도로운영 및 제어, 실시간 정보 제공에 집중되어 있으며, 기존의 교통정보시스템과 차별화되는 교통카드자료를 활용한 교통정보시스템에 관한 연구가 진행되어야 한다. 본 연구에서는 교통카드 사용이 활성화되어 있는 국내 및 국외사례를 중심으로 각 국에서 활용되고 있는 교통정보시스템을 비교/분석하여, 교통카드자료 기반의 대중교통 정책 및 제도 개선을 위한 의사결정지원 기능, 승객 통행정보에 대한 과학적 분석, 새로운 노선 구축에 대한 수요예측 및 변화 등의 정보를 제공할 수 있는 진화된 미래 교통정보시스템의 모습을 소개하고 발전방향을 제시하고자 한다.

  • PDF

Load Modeling based on System Identification with Kalman Filtering of Electrical Energy Consumption of Residential Air-Conditioning

  • Patcharaprakiti, Nopporn;Tripak, Kasem;Saelao, Jeerawan
    • International journal of advanced smart convergence
    • /
    • 제4권1호
    • /
    • pp.45-53
    • /
    • 2015
  • This paper is proposed mathematical load modelling based on system identification approach of energy consumption of residential air conditioning. Due to air conditioning is one of the significant equipment which consumes high energy and cause the peak load of power system especially in the summer time. The demand response is one of the solutions to decrease the load consumption and cutting peak load to avoid the reservation of power supply from power plant. In order to operate this solution, mathematical modelling of air conditioning which explains the behaviour is essential tool. The four type of linear model is selected for explanation the behaviour of this system. In order to obtain model, the experimental setup are performed by collecting input and output data every minute of 9,385 BTU/h air-conditioning split type with $25^{\circ}C$ thermostat setting of one sample house. The input data are composed of solar radiation ($W/m^2$) and ambient temperature ($^{\circ}C$). The output data are power and energy consumption of air conditioning. Both data are divided into two groups follow as training data and validation data for getting the exact model. The model is also verified with the other similar type of air condition by feed solar radiation and ambient temperature input data and compare the output energy consumption data. The best model in term of accuracy and model order is output error model with 70.78% accuracy and $17^{th}$ order. The model order reduction technique is used to reduce order of model to seven order for less complexity, then Kalman filtering technique is applied for remove white Gaussian noise for improve accuracy of model to be 72.66%. The obtained model can be also used for electrical load forecasting and designs the optimal size of renewable energy such photovoltaic system for supply the air conditioning.

공간분석기법을 이용한 Car-sharing 서비스 위치선정 (Site Selection of Carsharing Service by Spatial Analysis Method)

  • 도명식;노윤승
    • 한국ITS학회 논문지
    • /
    • 제12권6호
    • /
    • pp.22-28
    • /
    • 2013
  • 본 연구에서는 대전광역시를 대상으로 향후 카쉐어링 서비스를 제공할 경우를 가정하고 위치 선정방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 GIS Arc/Info 10 소프트웨어를 활용하여 대전광역시 전역을 $500m{\times}500m$ 크기의 셀로 구분하고 카쉐어링 서비스에 영향을 미칠 것으로 예상되는 요인들을 선정하고 각 요인들의 값을 표준화하는 과정을 거쳤다. AHP 기법을 도입하여 각 요인별 가중치를 전문가 설문을 통해 결정하고 모든 셀($500m{\times}500m$ 크기)별로 적합도 지수를 산정하였으며, 네트워크 분석(Network Analysis)모듈에 내장되어있는 입지배분모델(Location-allocation Model)을 이용하여 서비스 시설의 위치를 30개의 권역으로 선정하는 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 카쉐어링 서비스 위치선정을 위한 방안은 향후 카쉐어링 서비스가 도입될 때 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대되며, 향후 적정한 수요의 추정과 경제성 검토 등에 대한 추가연구가 필요할 것으로 판단된다.