아파트 건설원가 추정지수와 그 예측모델은 아파트 분양가격 변동의 적정성을 평가하고 건설기 업이 적정이윤을 계상하도록 유도할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 철골 철골조주택 공사비지수를 개선하고, 개선된 지수를 대상으로 X-12 ARIMA 방법에 의한 예측방법을 개발하였다 연구결과 최근 5년간 노무비를 제외하고 약 33.7%의 아파트 건설 원가상승요인이 발생하였으며, 향후 3년간 16.8%가량 추가 상승할 것으로 예측되었다. 이러한 정량적인 연구결과는 최근의 높은 아파트 분양가격의 적정성을 간접적으로 평가하는 지표로 활용될 수 있고, 아파트 건설원가의 변동패턴을 이해하는데 도움을 줄 수 있다.
The purpose of this study is to crystallize the factors which influence the eating-out tendency at home and work site including in the range of Daegu city. We can find out that taste is the most important element for family eating-out style. Then comes sanitation, service, reputation of a restaurant and price in that order. There are some differences between family eating-out style and workers eating-out style. The only thing that differs from above referred to statement is that price is prior to the reputation of a restaurant. Thus, taste is more important than any other factor in investigative studies. And, in case of family eating-out style, the reputation of a restaurant is prior to price. In case of workers eating-out, however, price is more important than the reputation of a restaurant.
Interstate electric power system, as an alternative for energy cooperation under regional economic bloc, has been hotly debated before progressing the restructure in electric power industry and rapidly expanded in many regions after 1990s. Especially, since northeast asia has strong supplementation in resource, load shape, fuel mix etc., electric power system interconnection in this region may bring considerable economic benefits. Moreover, since Korean electric power system has a great difficulty in a geographical condition to interrupt electricity transaction with other countries, it has been expanded as an independent system to supply all demand domestically. As a result, Korean electric power system makes considerable payment for maintaining system security and reliability and expands costly facilities to supply a temporary summer peak demand. Under this inefficiency, if there are electricity transactions with Russia via the North Korea route then economic electric power system operation nay be achieved using seasonal and hourly differences in electricity price and/or load pattern among these countries. In this paper, we estimate price cap of transacted electricity via interstate electric power system in northeast asia. For this study, we perform quantitative economic analysis on various system interconnection scenarios.
Rapid economic development has led seafood consumption to its quality - oriented pattern as well as consumer's in China. This study concerns about The First, China is Seafood development background. The Second, China become emboldened seafood causes. The third, seafood consumption has characteristic. The fourth, seafood consumption has the organization of society. The study shows that there are economic developmental periods Chinas has three time. The First time$(1961\sim1983)$ is rapid growth. The Second time$(1984\sim1998)$ is growth accumulate. The third time$(1999\sim)$ is changing on seafood consumption as the consumption of seafood is changed according to economic variables changes in income, price, tastes and population. This changing pattern of seafood consumption is based on economic variables appears toward luxury and convenience seafoods. Consumption of food is also affected by non - economic variables. The most typical non - economic variables leading to changes of seafood consumption is local, seafood culture, $et{\ldots}$ Recently seafood consumption pattern shows that consumers paying more money to get their seafood preference for pursuing its hight growth and varienty.
인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.
This paper addresses the load usage scheduling in the HEMS for residential power consumers. The HEMS would lead the residential users to change their power usage, so as to minimize the cost in response to external information such as a time-varying electricity price, the outside temperature. However, there may be a consumer's inconvenience in the change of the power usage. In order to improve this, it is required to understand the pattern of load usage according to the external information. Therefore, this paper suggests a methodology to model the load usage pattern, which classifies home appliances according to external information affecting the load usage and models the usage pattern for each appliance based on a copula function representing the correlation between variables. The modeled pattern would be reflected as a constraint condition for an optimal load usage scheduling problem in HEMS. To explain an application of the methodology, a case study is performed on an electrical water heater (EWH) and an optimal load usage scheduling for EHW is performed based on the branch-and-bound method. From the case study, it is shown that the load usage pattern can contribute to an efficient power consumption.
본 논문에서는 전국 521가구를 대상으로 조사한 횡단면 자료를 분석에 이용하여 주택용 전력의 수요함수를 추정하고자 한다. 주택용 전력의 수요함수는 수용가의 전력 수요행태에 대한 정보를 제공하여 가격과 같은 주요 정책변수의 효과를 사전적으로 진단하는 데, 그리고 수요예측을 하는 데 유용하게 활용된다. 수요함수의 모수에 대한 강건한 추정치를 얻기 위해 오차항의 분포에 있어서 동분산 및 정규성의 가정을 하지 않는 최소절대편차 추정량을 사용하였다. 가격탄력성 및 소득탄력성은 각각 -0.68 및 0.14로 추정되었으며 유의수준 10%에서 통계적으로 유의하였다. 가격탄력성 및 소득탄력성은 모두 가격 및 소득 변화에 비탄력적인 주택용 전력수요의 특징을 잘 보여주고 있다. 이는 주택용 전력이 필수적인 재화로서 가격이 변동된다고 해서 급격하게 수요를 조정하기 어려우며 소득이 변동된다고 해서 수요가 빠르게 조정되지 않음을 시사한다.
당해년도 송이 생산량 추이와 가격 예측을 위하여 수매되는 송이의 일자별 생산량과 품질등급의 관련성을 분석하였다. 2000년부터 2008년까지의 9년간 영덕군 산림조합의 수매자료를 분석한 결과, 송이 수매량 변화와 각 품질등급이 차지하는 비율은 극심한 가뭄과 이상기온 등 특이한 해를 제외하면, 고급품(1등급과 2등급) 송이는 초기에 50%를 넘는 비율을 차지하다가 점차 줄어드는 모습을 나타낸 반면, 저급품(개산품, 파손품 및 벌레 먹은 것 등)의 경우에는 수매량이 정점을 이룬 이후에 지속적으로 그 비율이 증가하는 것으로 나타났다. 송이 수매량이 정점에 도달하기 1~9일 전에 고급품의 비율과 저급품의 비율이 반전되었으며, 이를 통하여 고급품 송이에 비하여 개산품의 비율이 많아지면 조만간 송이 생산량이 줄어들게 됨을 예측할 수 있었다. 고급품 송이가 차지하는 비율은 전체 수매량의 패턴과 비슷하지만 3~4일 정도 앞서 나가는 모습을 보여주고 있었으며, 매일의 송이 수매량은 3~4일 전의 고급품 수매량과 0.5 이상(3일전의 상관계수는 0.51, 4일전은 0.54)의 상관관계를 나타내었다. 따라서 송이 수매품의 품질등급 분포 검토를 통해 예측하는 해당 시점 이후의 송이 생산량 추이(증가 또는 감소 여부)를 예측할 수 있다고 판단되었다. 또한, 고급품 송이 가격은 수매량과 반비례하는 관계가 뚜렷하게 나타난다. 따라서 송이 수매량 추이는 송이 가격변화를 예측할 수 있는 정보를 제공하게 되므로 송이 유통에서도 중요한 역할을 할 수 있음을 알 수 있었다.
The purpose of this study is to find out an efficient way to utilize clothes. It will be pro- environmental effort besides enhancing clothing life. The study is based on a survey of daily clothing practices. Questionnaire is distributed to female college students who are majoring clothing, textiles, and/or home economics and their parents (n=254). ANOVA, Scheffe test, 1-test and regression are pursued respectively. The main results are as follows: 1. Students, mothers and fathers possess 50.3, 49.9, 45.4 unit clothes, respectively. Mothers possess more formal suits while students possess more casual clothes than the others. The possession pattern is affected by socio-economic variables such as income and purchasing price. 2. In the unused rate of clothes, students'(10.2%) and mothers'(9.7%) rate are significantly higher than that of fathers (6.9%). The unused rate and using efficiency of clothes are affected by socio-economic variables: income and age for unused rate; age and purchasing price for using efficiency. 3. The most important reason for unused clothes is found to be design and color of the clothes. Long years of possessing and change of fashion are the next important reasons. 4. Most of respondents are highly conscious of recycling their clothes. Most of them are willing to donate their clothes to others, re·use or exchange them with the others.
Regarding demand response (DR) by residential users (R-users), the users try to reduce electricity costs by adjusting their power consumption in response to the time-varying price. However, their power consumption may be affected not only by the price, but also by user convenience for using appliances. This paper proposes a methodology for appliance scheduling (AS) that considers the user convenience based on historical data. The usage pattern for appliances is first modeled applying the copula function or clustering method to evaluate user convenience. As the modeling results, the comfort distribution or representative scenarios are obtained, and then used to formulate a discomfort index (DI) to assess the degree of the user convenience. An AS optimization problem is formulated in terms of cost and DI. In the case study, various AS tasks are performed depending on the weights for cost and DI. The results show that user convenience has significant impacts on AS. The proposed methodology can contribute to induce more DR participation from R-users by reflecting properly user convenience to AS problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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