Scenario analysis for strategic planning, unlike most forecasting methods, provides a qualitative, contextual description of how the present will evolve into the future. It normally tries to identify a set of possible futures, each of whose occurrence is plausible but not assured. In this paper, we propose the use of Cross Impact Analysis(CIA) approach for scenario generation about the future of Korean IT environments. In this analysis, we classified IT environments into technical, social, legislative, and economic factor. And various variables and events were defined in each factor. From the survey collected from IT related experts, we acquire probability of occurrence and compatibility estimates of every possible pairs of events as input. Then 2 phase analysis is used in order to choice events with high probability of occurrence and generate scenario. Finally, after CIA using Monte Carlo simulation, a detail scenario for 2010 was developed. These scenario drawn from the CIA approach is a result considered by cross impacts of various events.
수문학 분야에서 중장기 유출량 예측은 입력변수의 불확실성 등으로 인하여 확률론적 방법을 사용하는 것이 바람직한 것으로 알려져 왔다. 본 연구에서는 금강유역을 대상으로 구성된 바 있는 RRFS-ESP 시스템에 PDF-ratio 방법을 기반으로한 사전처리기능을 장착하여 보다 효율적인 중장기 예측시스템으로의 확장을 시도하여 보았다. 이를 위하여 기상청에서 제공하는 확률기상정보를 이용하여 가중치를 산정하고 이를 기반으로 시나리오별 예측확률을 갱신하였다. 예측결과에 대하여 각 기법별 예측점수를 산정하여 본 결과 우선 ESP 기법에 의한 예측점수의 평균이 초보예측 점수를 상회하여 본 연구에서 구성한 RRFS-ESP 시스템의 적용성을 확인할 수 있었다. 또한 확률기상전망을 이용하여 갱신한 유입량 시나리오의 예측점수가 ESP 기법에 의한 예측점수를 상회하고 있음을 확인할 수 있어 ESP 기법에 의한 예측결과를 확률기상전망을 이용하여 갱신할 경우 예측 정확도를 보다 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제24권2호
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pp.81-96
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2017
Forecasting long-term mobile service demand is inevitable to establish an effective frequency management policy despite the lack of reliability of forecast results. The statistical forecasting method has limitations in analyzing how the forecasting result changes when the scenario for various drivers such as consumer usage pattern or market structure for mobile communication service is changed. In this study, we propose a dynamic model of the mobile communication service market using system dynamics technique and forecast the future demand for long-term mobile communication subscriber based on the dynamic model, and also experiment on the change pattern of subscriber demand under various scenarios.
This study organizes scenarios on the power supply plans and electricity load forecasts considering their uncertainties and estimates natural gas quantity for electricity generation, total electricity supply cost and air pollutant emission of each scenario. Also the analysis is performed to check the properness of government's natural gas demand forecast and the possibility of achieving the government's CO2 emission target with the current plan and other scenarios. In result, no scenario satisfies the government's CO2 emission target and the natural gas demand could be doubled to the government's forecast. As under-forecast of natural gas demand has caused the increased natural gas procurement cost, it is required to consider uncertainties of power plant construction plan and electricity demand forecast in forecasting the natural gas demand. In addition, it is found that CO2 emission target could be achieved by enlarging natural gas use and demand-side management without big increase of total costs.
Forecasting future drought events in a region plays a major role in water management and risk assessment of drought occurrences. The creeping characteristics of drought make it possible to mitigate drought's effects with accurate forecasting models. Drought forecasts are inevitably plagued by uncertainties, making it necessary to derive forecasts in a probabilistic framework. In this study, a new probabilistic scheme is proposed to forecast droughts, in which a discrete-time finite state-space hidden Markov model (HMM) is used aggregated with the Representative Concentration Pathway 8.5 (RCP) precipitation projection (HMM-RCP). The 3-month standardized precipitation index (SPI) is employed to assess the drought severity over the selected five stations in South Kore. A reversible jump Markov chain Monte Carlo algorithm is used for inference on the model parameters which includes several hidden states and the state specific parameters. We perform an RCP precipitation projection transformed SPI (RCP-SPI) weight-corrected post-processing for the HMM-based drought forecasting to derive a probabilistic forecast that considers uncertainties. Results showed that the HMM-RCP forecast mean values, as measured by forecasting skill scores, are much more accurate than those from conventional models and a climatology reference model at various lead times over the study sites. In addition, the probabilistic forecast verification technique, which includes the ranked probability skill score and the relative operating characteristic, is performed on the proposed model to check the performance. It is found that the HMM-RCP provides a probabilistic forecast with satisfactory evaluation for different drought severity categories, even with a long lead time. The overall results indicate that the proposed HMM-RCP shows a powerful skill for probabilistic drought forecasting.
Under the on-going evolution of the COVID-19 pandemic, estimating the economic impact of the pandemic is highly uncertain and challenging. This situation makes it difficult for policymakers, governors, and economic entities to formulate appropriate responses and decision makings. To provide useful information about the effect of the COVID-19 pandemic on the Korean economy, this study examined macroeconomic impact analysis stemming from the pandemic shocks with different scenarios for the Korean economy. Based on three scenarios using the growth rate of 2020 GDP and consumer expenditure patterns, the 2021 GDP by industry sector was forecast with two new approaches. First, the recovering process of the Korean economy from the shock was analyzed by applying a Flex-IO method. Second, a new forecasting approach combined with an IO coefficient matrix was applied to forecast the future GDP changes. The findings of this study are summarized as follows: First, the total GDP growth rate under the Pessimistic Scenario demonstrates less rebound from the shock than that of the Base Scenario. Second, agriculture, culture, and tourism-related sectors that are suffering from the severe losses of COVID-19 showed lower resilience than other different industries. Third, information and communications technology (ICT) industry maintains a stable growth trend and is expected to take the leading role for the Korean economy in the post-COVID-19 and the Industry 4.0 eras. The findings deliver that it needs to analyze how government expenditure responding the shock into the forecasting model, which can be more useful and reliable to simulate the resilience from the pandemic.
This paper presents algorithm to plan construction and expanding of substation considering contingency accidents by proposing utilization factor according to configuration of substation bank system. In this paper, firstly, proper sphere of supply area by each district which could be standardized with respect to its supply capacity is established under assumption of long term load forecasting. Secondly, goal of utilization ratio based on configuration of substation bank was set to keep reliability by remaining sound bank when it happen to one bank accidents. Finally, it is set up for optimal construction and expanding of substation considering economy and reliability simultaneously about substation to exceed these ratio. To verify proposed algorithm, at first, after adopting a part of Kangnam area in Seoul as area for testing, it is divided into several regions for this area according to power branches of power utility. Secondly, by deriving correlation factor between load demand and economic indicators in these region respectively, the regional load forecasting was performed with economic growth and city plan scenario. Finally, based on the predicted load demand by region and land use data which is identified from air-photographic, the load demand by district was predicted. Also, planning for substation considering contingency is formulated to expand taking into account computing utilization factor which is based on configuration of substation bank respectively.
One of the systematic attempts for technological forecasting is Delphi Method that externalizes and manipulates unformalized experts opinion in a particular problem or subject. It has, however, a critical shortcoming that it can not reflect the degree of interaction that exists among forecast events or subject. Gordon and Hayward(1969) criticize that when the forecast events are strongly interrelated, a totally unrealistic consensus may result. They proposed a new forecasting method that considers the interaction of events, that is, Cross Impact Analysis (CIA). A number of related models have been developed after them. In this study, we examine a variety of research results related to CIA obtained by literature survey and propose the limitation and future research direction. This analysis would be expected to help us to create a strategic scenario on future technology development at the government and firm level.
본 연구의 목적은 도시하천으로 복원된 청계천유역의 실시간 홍수예보를 위한 flow nomograph를 개발하고, 실측자료를 통해 flow nomograph의 적용성을 검토하는데 있다. 본 연구의 적용대상 지역인 청계천 유역은 높은 불투수율, 짧은 도달시간 및 복잡한 수문학적 특성을 갖고 있어 기존 강우-유출 모형에 의한 홍수예측 방법의 선행시간 확보 측면에서 실효성을 거두지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 홍수예보 선행시간을 확보하기 위해 강우정보만으로도 홍수예보가 가능한 flow nomograph를 개발하였다. Flow nomograph는 강우강도, 강우지속시간 등의 강우변수와 유량, 수위간의 상관관계를 구한 것이다. 본 연구에서는 Flow nomograph 개발과정에서 예보 기준 설정을 위해 홍수예보 지점을 선정하여 지점별 기준 홍수위를 산정하였으며, 다양한 홍수사상을 반영하기 위해 가상 강우시나리오를 설정하여 강우조건별 강우강도와 강우지속시간을 산정하였다. 또한 수위-유량관계 곡선식을 이용하여 기준 홍수위에 따라 홍수량 범위를 결정하고, SWMM모형을 이용하여 강우조건에 따른 지점별 홍수량을 산정하여 예보지점별로 기준홍수 위에 따른 홍수량을 산정하였다. 산정된 강우 시나리오에 따른 강우정보와 기준 홍수위에 따른 홍수량을 이용하여 flow nomograph를 개발하였으며, 이를 실제 홍수사상에 적용하여 평가하였다. 평가 결과 청계천 유역에 대해 flow nomograph의 적용성이 높은 것으로 나타났다. 향후 청계천과 같은 도시하천유역의 홍수예측 방법으로 활용도가 높을 것으로 판단된다.
2011년 3월에 일본 후쿠시마에서 발생한 핵사고의 영향 때문에 최근 한국 사회에서도 에너지 미래에 대한 관심이 높아지고 있다. 한국 정부는 에너지 수요가 계속 증가할 것이라는 전제 하에 원자력 발전 확대 정책을 고수하는 반면, 한국의 시민사회와 진보정당들은 핵발전소를 단계적으로 폐지하자는 탈핵 주장을 잇달아 내놓고 있다. 최근 시민사회 쪽 연구자들에 의해 정부의 공식적인 시나리오와는 다른 대안적인 에너지 시나리오들이 발표되면서 앞으로 정부 쪽의 주류 시나리오와 시민사회 쪽의 대안적 시나리오 사이에 경합이 불가피한 상황이다. 이 글은 2008년에 결정된 제1차 국가에너지기본계획에 포함된 에너지 시나리오와 2012년에 발표된 시민사회단체들의 에너지 시나리오들의 내용을 인식론적이고 방법론적인 기반, 가치 지향성, 제도적 기반, 그리고 시나리오 등장의 사회적 배경 등의 측면에서 비교함으로써 한국의 에너지 시나리오를 둘러싼 '전문성의 정치'를 분석하고 있다. 전문성의 정치란 누구의 지식과 전문성을 정당한 것으로 인정할 것인지 혹은 어떤 지식과 접근법을 가치 있고 믿을만한 것으로 여겨야 하는가를 둘러싸고 사람들 사이에서 형성되는 갈등적 경합과정이다. 분석 결과, 정부의 에너지 시나리오는 과학주의적 인식론과 포캐스팅 방법론에 기반하고 있고, 가치중립성에 의거한 전문가주의를 표방하고 있으며, 에너지 수급에 대한 기존 추세를 전제로 주로 정부연구소의 신고전파 경제학자들에 의해 작성되었음을 알 수 있었다. 반면에 시민사회의 대안 시나리오는 구성주의적인 인식론과 백캐스팅 방법론에 기반하고, 시민참여와 같은 적극적인 가치개입을 주장하고 있으며, 후쿠시마 핵사고를 직접적인 계기로 하여 대학과 시민사회의 다양한 학문적 배경을 지닌 연구자들에 의해 작성되었다는 점을 발견할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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