• 한국항공운항학회지
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• 제27권1호
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• pp.43-50
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• 2019

The aviation demand forecast field has been actively studied along with the recent growth of the aviation market. In this study, the demand for domestic passenger demand and freight demand was estimated through cross-validation method. As a result, passenger demand is influenced by private consumption growth rate, oil price, and exchange rate. Freight demand is affected by GDP per capita, private consumption growth rate, and oil price. In particular, passenger demand is characterized by temporary external shocks, and freight demand is more affected by economic variables than temporary shocks.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2003년도 추계학술대회 논문집(II)
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• pp.35-39
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• 2003

Effort has been given to improve demand forecast methodology of rail system since it can have great impact on project evaluation of rail system investment. However most of demand forecast softwares developed in western countries where concerns have been provided mostly to private transport and they should be updated in order to reflect our country's situation accurately. Therefore, this paper aims, especially focusing on rail system, to do comparison analysis of oversea's passenger demand forecast softwares and provide some ideas to develop the updated demand forecast system which enables to reflect our country's situation accurately. Main conclusions are that we will need to have well described model for real situation. So we will have to study for these aspects for travel demand forecasting system and develop the package architecture.

• 한국철도학회논문집
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• 제7권1호
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• pp.9-13
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• 2004

Railway passenger demand forecasts may be used directly, or as inputs to other optimization models use them to produce estimates of other activities. The optimization models require demand forecasts at the most detailed level. In this environment exponential smoothing forecasting methods such as Holt-Winters are appropriate because it is simple and inexpensive in terms of computation. There are several initialization methods for Holt-Winters Model. The purpose of this paper is to compare the initialization methods for Holt-Winters model.

• 한국항공운항학회지
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• 제27권3호
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• pp.98-105
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• 2019

In the past 30 years, our aviation demand has been growing continuously. As such, the importance of the demand forecasting field is increasing. In this study, the factors influencing Korea's international air demand were selected, and the international air demand was analyzed, forecasted and reviewed through OLS multiple regression analysis. As a result, passenger demand was affected by GDP per capita, oil price and exchange rate, while cargo demand was affected by GDP per capita and private consumption growth rate. In particular, passenger demand was analyzed to be sensitive to temporary external shocks, and cargo demand was more affected by economic variables than temporary external shocks. Demand forecasting, OLS multiple regression analysis, passenger demand, cargo demand, transient external shocks, economic variables.

• 디지털융복합연구
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• 제16권5호
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• pp.137-143
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• 2018

우리나라의 항공여객 운송실적은 지속적으로 성장하고 있다. 본 연구에서는 우리나라 항공여객 운송 실적의 성장추이를 확인하기 위해 시스템다이내믹스를 활용한 항공여객 수요예측 모델을 제안하였다. 항공여객 수요예측은 항공여객 운송수요를 종속변수로 하고 국제항공유가, GDP 및 환율을 외생변수로 하여 시뮬레이션 하였다. 모델의 정확도는 MAPE와 $R^2$를 이용하여 검증하였고 검증 결과 제안된 예측모델은 정확한 예측모델로 확인되었다. 수요예측 결과 국적 항공사의 항공여객 처리실적은 앞으로도 지속적으로 성장하며, 특히 저비용항공사의 수송 분담률이 크게 증가할 것으로 예측되었다. 향후 한국에 진출해 있는 외국계 항공사들의 내국인 처리 실적 및 국적항공사들의 Alliance 체결에 따른 실적 등을 추가하여 보다 정확한 항공여객 수요예측 모델을 제안하고자 한다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.1715-1721
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• 2011

For an efficient railroad operations the demand forecasting is required. Time series models can quickly forecast the future demand with fewer data. As well as the accuracy of forecasting is excellent compared to other methods. In this study is proposed the intervention ARIMA model for forecasting methods of KTX passenger demand. The intervention ARIMA model may reflect the intervention such as the Kyongbu high-speed rail project second phase. The simple seasonal ARIMA model is predicted to overestimate the KTX passenger demand. However, intervention ARIMA model is predicted the reasonable results. The KTX passenger demands were predicted to be a week units separated by the weekday and weekend.

• 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.

• 한국항공운항학회지
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• 제30권4호
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• pp.65-75
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• 2022

This study aims to forecast of Air Passenger Demand between South Korea and North Korea using the system dynamics analysis methodology that is based on the system thinking. System dynamics is not only a tool that makes the systematic thought to a model but also a computer program-based analysis methodology that mathematically models the system varying according to time variation. This study analyzed the causal relationship based on the interrelation among variables and structured them by considering various variables that affect aviation cooperation from the perspective of Air passenger demand forecasting. In addition, based on the causal relationship between variables, this study also completed the causal loop diagram that forms a feedback loop, constructed the stock-flow diagram of Inter-Korean model using Vensim program. In this study, Air passenger demand was using by the simulation variable value into System Dynamics. This study was difficult to reflect the various variables constituting the North Korea environment, and there is a limit to the occurrence of events in North Korea.

• 대한교통학회지
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• 제29권5호
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• pp.139-155
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• 2011

본 연구에서는 계절성(seasonality)을 감안한 적분된 자기회귀 이동평균 모형(ARIMA model)을 이용하여 우리나라 지역 간 철도의 동태적 변화과정을 추정하고 장래 통행수요를 예측하고자 하였다. 기존 국내연구에서 고려하지 않은 계절성 요인을 감안한 ARIMA 모형(Seasonal ARIMA model)과 월별 지역 간 철도 통행실적자료를 이용하여 교통수요 동태적 변화모형을 구축하였다. 구체적으로 2000년 1월부터 2008년 12월까지의 월별 수송인원 및 수송인-km 기준 지역 간 통행실적 자료를 이용하여 Box et al. (1994)에서 제시한 Seasonal ARIMA 모형을 적용하였으며 이에 따라 장래 지역 간 철도 통행수요를 예측하였다. 장래 통행수요 예측 결과에 따르면 수송인원 기준으로 2015년 및 2020년에는 2008년의 각각 약 1.36배와 1.71배 수준으로 산정되었다. 또한 수송인-km 기준으로 2015년과 2020년에는 2008년의 각각 약 1.25배와 1.78배 정도로 예측되었다.

• 한국항만경제학회지
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• 제27권2호
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• pp.27-38
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• 2011

본고는 우리나라 항만별 승용차 수출행태의 차이를 밝히는데 목적을 둔다. 수출은 미국의 경기와 미국 달러의 일본 엔화표시 환율의 함수로 한다. 경제이론에 의하면 미국 경기의 상승은 우리나라 항만의 승용차 수출의 증가로 나타나며, 엔화 환율의 상승은 엔화 가치하락에 따른 일본 승용차의 가격경쟁력 상승으로 우리의 승용차 수출이 감소한다. 먼저 항만별 수출모형의 안정성을 GPH 기법을 이용하여 모형의 안정성을 확보한 후 오차수정계수를 도출하여 항만간 계수의 차이가 크며, 군산항에서 가장 작고 울산항에서 가장 크다는 것을 밝힌다. OLS를 이용한 모형의 추정을 통해 3개 항만의 수출행태가 경제이론과 일치한다는 것을 보인다. 그리고 예측오차의 분산분해를 통해 항구별 승용차 수출이 경기와 환율에 대해 내생변수라는 것과 역사적 분해를 통해 경기쇼크가 3개 항만 수출변동의 주요 변수라는 것을 밝힌다.