• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.391-393
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• 2022

최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.66-73
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• 2023

건설 프로젝트는 기획부터 완공까지 공사비 예측, 확인, 그리고 정산 단계로 이루어진다. 건설원자재 평균 가격은 변동성을 지닌다. 하지만 건설 프로젝트의 자재비 산정은 계획단계 시점의 시세를 반영하여 결정되기 때문에, 시공단계에서 자재가 투입될 시점의 시세 변동에 따라 예상한 가격과 차이가 날 수 있다. 건설 산업은 건설원자재 가격 변동으로 인한 수요예측 실패, 프로젝트 비용변경으로 인한 사용자 비용 증가, 예측 체계성 부족으로 인한 손실이 발생한다. 이에 따라 건설원자재 가격 예측의 정확도 개선이 필요하다. 본 연구는 Data Refactor 기법의 개선을 통해 건설원자재 가격 예측 및 적용성 검증을 목적으로 한다. 건설원자재의 가격 예측의 정확도를 높이기 위하여 기존의 데이터 리팩토 간의 저·고빈도의 분류 및 ARIMAX 활용법을 빈도 위주 및 ARIMA 기법 활용으로 개선하여 건설원자재 목재, 시멘트 등 6개 품목의 단기(미래 3개월), 중기(미래 6개월), 장기(미래 12개월) 가격을 예측하였다. 분석한 결과 개선된 Data Refactor 기법을 기반으로 한 예측값이 오차는 줄었고 변동성은 확장되었다. 따라서, 본 연구에서 제안된 Data Refactor 기법을 통해 건설원자재 가격을 더 정확하게 예측하여 예산을 효과적으로 관리할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.53-74
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• 2018

해외 시장 의존형 경제구조를 지닌 우리나라에서 관광산업은 국가경제에 중요한 산업으로 이를 육성하기 위해 정확한 관광 수요 예측이 필요하다. 그에 따라 많은 연구들이 출국 수요를 예측하기 위해 노력해왔으며 출국수요에 영향을 미치는 요인에 대해 다각도로 연구가 이루어져 왔다. 특히 정보기술의 발전으로 최근에는 출국자들의 출국지 선택 등 관광객의 의사결정에 온라인 뉴스, 소셜 네트워크 서비스 등의 온라인 미디어가 많은 영향을 끼치고 있다. 이에 본 연구는 온라인 미디어가 발생시키는 구전 효과가 출국 수요에 미치는 영향을 살펴보고 그 영향 관계를 규명하고자 하였다. 온라인 미디어는 쉽게 접근이 가능하고 공유가 활발하다는 측면에서 구전 효과가 발생되어 사용자들의 의사결정에 영향을 주고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 온라인 미디어를 공적 미디어인 뉴스와 사적 미디어인 블로그로 구분하였으며 실제 아시아 5개국의 출국자 수에 이들 미디어가 미치는 영향 관계를 패널 모형을 통해 분석하였다. 그 결과, 온라인 뉴스의 구전 효과는 출국자 수에 부정적인 영향을 미치지만 블로그의 경우 긍정적 영향 관계를 보였다. 따라서 향후 출국 수요 예측에 있어 온라인 미디어의 구전 효과를 반영해야 하며 이는 미디어의 종류에 따라 차별적으로 적용해야 함을 시사한다. 또한 각 국가별로 온라인 미디어의 특성에 따라 미치는 영향 관계가 차이가 있음을 분석하였다. 즉, 출국 국가에 따라 온라인 미디어의 영향력이 다름에 따라 국가별로 차별적인 예측 및 관리 모형이 필요하다. 본 연구 결과를 통해 관광산업종사자들의 국가와 미디어별 온라인 미디어 기반의 마케팅 전략 수립에 도움을 줄 수 있으리라 기대된다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제23권4호
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• pp.583-615
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• 2014

우리나라는 2011년 발생한 순환정전사태를 비롯하여 지난 5년간 급격한 전력소비 증가, 수요 예측 실패에 따른 전력 수급난을 겪고 있다. 또한 일본의 후쿠시마 원전사태와 국제 연료가격 상승, 기술 발전 및 적용 가능한 발전원 증가로 인해 발전 환경의 불확실성이 큰 폭으로 증가하였다. 이러한 대내외적 환경 변화로 인해 안정적 전력공급에 대한 정책적 검토가 필요하게 되었고 신규전원구성에 대한 다양한 논의가 이루어지게 되었다. 실제로 "민관 합동 워킹그룹" 에서는 에너지 기본계획 및 원전 비중 변화, 전원구성에 대한 시나리오 검토를 수행한 바 있다. 이러한 국내외 여건에 따라 본 연구에서는 제6차 전력수급기본계획과 정책 제안 그리고 우리나라의 전력 설비를 고려하여 포트폴리오 이론을 적용, 신규 전원구성 연구를 수행하였다. 본 연구의 전원 구성 결과에 따르면 향후 신재생 발전원의 비용하락과 화석 연료 발전원의 비용이 증가할 경우 신재생 발전원의 비중이 큰 폭으로 증가하며 발전믹스 내 발전원의 다양성이 증가 할 것이라는 결과가 도출되었다. 특히 위험수준(표준편차) 0.06~0.09 사이에서 가장 다양한 발전원을 보유한 효율적 전원구성이 나타남을 확인하였다. 이 밖에 기존 계획안은 효율적 곡선상에 위치하지 않기 때문에 비용-위험 기준에서 보다 개선될 수 있음을 확인하였으며 기존 방법론과 상호 보완적으로 본 연구의 방법론이 활용될 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 본 연구 결과를 바탕으로 안정적이고 효율적인 전원믹스 운영을 위해서는 신재생 발전원의 확충과 더불어 전력저장시스템, 에너지관리시스템과 같은 전력 기술 개발 및 인프라 구축이 수반되어야 함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.312-321
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• 2018

한국의 수요자원(Demand Response, DR) 거래시장은 자연재해 또는 예기치 않은 발전소 사고로 인한 전력수급 위기 시 최대수요를 억제하며, 발전소 건설비용 절감 및 운영예비력 확보를 위한 목적으로 운영되고 있다. 수요자원 거래시장에 참여한 수용가는 전력거래소로부터 수요 감축 1시간 전 급전지시를 통보 받으며, 요청된 수요자원 감축을 통하여 기본급과 실적금을 정산 받는다. 본 논문에서는 냉각 시스템과 ESS을 갖춘 수용가가 계시별요금제와 수요자원 거래시장에 동시 참여 시, 최적 운영계획 수립을 위한 DR 에너지관리 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 알고리즘은 주위온도 예측오차가 있는 전일 운영 스케줄링과 DR 운영일 리스케줄링의 두 가지 운영 스케줄링으로 구성된다. 전일 운영 스케줄링의 경우, 냉각 시스템, ESS의 운영스케줄링은 과거 주위온도 데이터를 기반으로 생성된 주위온도 시나리오와 불확실한 DR감축 시나리오에 의해 결정된다. 또한 DR 운영일에 대한 리스케줄링은 수용가의 DR 수익과 건물내부 열괘적성이 보장되며 제안된 방법은 혼합정수 선형 프로그래밍(Mixed Integer Linear Programming, MILP)에 의해 기대 에너지 비용을 최소화한다.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.27-38
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• 2002

교통운영의 효율성과 안전성을 획기적으로 향상시키는 차세대교통체계인 ATIS 하부시스템 중 공공성과 사업성을 동시에 가지는 VTIS는 매우 중요하다. 특히, 특정이용자의 수요에 따라 상세한 교통정보를 제공할 뿐만 아니라, 민간부문의 참여도가 높아 부가적인 파급효과의 기대가 크므로 시급한 도입이 예상된다. 하지만 VTIS 서비스 제공매체는 상당히 다양하기에 각 제공매체별로의 적정요금과 요금지불방식도 상당히 다양해지므로, 이에 대한 적절한 기준이나 연구가 시급한 실정이다. 하지만 기존 연구들은 최적경로 산정에만 치중되어 있어 서비스 이용수요와 이용자의 입장이 고려된 적정이용료 산정에 대한 연구는 전무하다. 따라서 본 연구는 가상의 다른 가격시나리오 하에서 VTIS 서비스의 이용여부를 설문조사하고, 이항로짓모형을 이용하여 운전자들의 이용수요를 예측하였다. 그리고 설문조사시 이용응답자를 대상으로 순서형 프로빗 모형을 이용하여 각 지불방식별로 이용행태 범주별로 이용률을 산정하고 이에 민감도 분석을 실시하여 월별 지불방식에서는 2800원, 통화당 지불방식에서는 한 통화당 145원의 적정이용료를 산정하였으며 이때의 VTIS 서비스 이용률은 각각 65%와 75%로 나타났다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제8권5호
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• pp.161-172
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• 2007

90년대 초 한국의 건설 경기가 호황을 누리면서 건설현장을 관리할 수 있는 특급기술자에 대한 수요가 커졌었다. 이러한 특급기술자의 수요를 맞추기 위해 정부는 1995년에 기술사 시험에 의하지 않고 단지 경력 년 수만으로 특급기술자 자격을 부여하는 인정기술자제도를 만들었다. 그러나 2000년 이후 특급기술자의 부족 현상은 해소되었고, 그 반대로 특급기술자의 심각한 과잉공급이 초래되었다. 따라서 정부는 인정경력자제도를 폐지(기존의 인정경력자를 인정)하는 개정법을 시행하고 있다. 그러나 여전히 기술인 협회에서는 기존의 인정기술자까지도 인정하지 말아야한다며 대립된 주장을 펴고 있다. 본 연구에서는 이러한 대립 관점에서 시스템 다이내믹스 방법론을 이용하여 수요공급 예측 모델을 통해 정부와 기술인협회 사이의 대립된 주장을 해결할 수 있는 실마리를 제공할 것이다. 본 논문은 각 시나리오를 통해 인정기술자제도의 폐지이전(개정법 이전)과 개정법에 따른 인정기술자제도 폐지 후의 특급기술자의 공급 변화를 비교하고 있으며, 차후의 정책 입안자가 특급기술자의 수요와 공급의 균형을 위한 제안점을 시사하고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.420-425
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• 1999

최대수요전력 예측과 제어의 목적은 공장 또는 빌딩등의 전력수용가의 입장에서 수시로 변동하는 부하의추이를 파악 예측하여 에너지 합리화 경제성 증대 산업기기의 보호 수용가의 비용절감과 더불어 크게는 국가적인 전력시스템안정화를 가져가기 위함에 있다. 최대수요전력 예측/제어를 위한 기존의 방법들은 수용가 특성이나 계절별 요일별 차이를 고려하지 않고 고정된 알고리즘에 의해 예측값이 결정되므로 환경변화에 적극적인 대응능력이 부족한 단점이있다. 이와같은 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 현재 많은 연구가 되고 있는 SOFM 신경망을 이용한 예측 방법과 예측치의 보정방법으로 퍼지제어길르 추가한 형태의 최대수요전력예측 제어기를 제안한다, 예측방법의 경우 유동적이며 적은 구간을 통하여 순시부하처럼 변동이 많은 데이터에 대하여 예측시간을 단축함과 동시에 오차를 줄여나갈수 있다. 또한 2단계의 학습을 통하여 SOFMd의 출력값이 패턴이 아닌 예측치가 될 수 있도록 변형하였으며 패턴자체의 변화에 대응하여 패턴오차를 이용하여재학습을 하도록 하여 불안정한 전력에 대하여 보완한다. 그리고 예측후반부에 퍼지제어기를 연결하여 예측의 신뢰성을 높이는 안정된 예측구조를 가지고 있다. 실험결과 시계열 예측방법인 지수평활법보다 제안된 예측/제어 방법이 우수함을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제23권2호
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• pp.25-36
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• 2005

본 연구에서는 도시철도의 중장거리 통행 특성에 따른 통행거리에 대한 분포수요이 불규칙성을 반영하고 통행거리와 분포수요간의 다양한 함수관계를 고려하기 위해서 도시철도 분포수요 예측모형에 대한 퍼지제어를 이용한 접근방밥을 제시하고자 하였다. 모형구축 및 검정을 위한 자료로는 대구시 지하철 1호선의 실제 통행량 자료와 통행거리 자료를 활용하였으며, 통행량 자료는 역무자동화 기기에서 하루동안 수집된 각 역별 발생량 및 집중량과 역간 분포량을 집계한 것이고 통행거리 자료는 대구시 지하철 1호선의 영업연장을 활용하여 추바역과 도착역간의 거리를 산정하여 집계한 것이다. 모형의 적합성 검토에서는 도시철도 역세권을 기반으로 한 동일한 자료를 이용하여 모형을 구축한 퍼지제어모형과 중력모형을 비교 ${\cdot}$ 검토하였다. 그 결과 증력모형에서는 통행거리 변수가 모형에 좋지 못한 영향을 미치는 반면, 각 변수간의 다양한 함수관계를 표현할 수 있는 퍼지제어모형에서는 통행거리가 상당히 유용한 자료로 활용되었을 뿐만 아니라 중력모형보다 높은 예측정도를 나타내는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 도시철도만의 발생 ${\cdot}$집중량을 토대로 도시철도 분포수요 예측시에는 퍼지제어를 이용할 경우 양호한 예측결과가 기대되어지며, 본 여구에서 미진하였던 초적의 소속함수 정의 와 퍼지규칙 설정문제는 신경망 이론과 조합하면 더욱 진보한 예측의 정도 향상과 모혀안 절대비교가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.32-48
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• 2023

자율주행기술의 발달은 점차 개인화된 통행을 유도하며, 자율주행차량으로의 전환으로 인한 도로운영 측면에서 교통 영향력은 개인차량을 이용한 수요에 의해 가장 큰 영향력을 받는다. 따라서, 교통 영향력 검토를 위해서는 개인통행특성 이해를 기반한 통행발생량 산정이 필요하다. 개인 통행특성 반영이 가능한 Activity-based model(ABM)은 개인의 모든 이동을 다루므로 통행과 통행 사이의 관계에 대한 이해가 선행되어야 한다. 하지만, ABM은 실제 수요예측에서 데이터 구득문제와 같이 많은 한계점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 가구통행실태조사자료를 기반으로 통행간 관계를 설명할 수 있는 Tour-based 모형을 활용하였다. 또한, 샘플조사 자료의 전수화를 위해 차량등록대수 및 인구수 데이터를 활용하여 개인차량발생량 보정방안을 제시하였다. 통행발생량 분석결과, KTDB와 비교하였을 때 본 연구에서 전체통행발생량은 약 13% 높았으며, 업무통행의 경우 약 9% 차이로 합리적인 오차수준으로 분석되었다. 결과적으로 본 연구의 궁극적인 목표인 도로운영 측면의 자율주행차량 도입에 따른 수요예측을 위해 Activity-based 모형 구축에 앞서 개인통행특성을 반영할 수 있는 Tour를 기반으로 발생량 보정방안으로 활용될 수 있다.