본 연구에서는 IMT-2000 서비스의 상용화 실시 시기를 전문가 의견을 바탕으로 하여 예측한 결과 2001년 2월경에 첫 서비스를 실시할 것으로 나타나 전문가들은 대체로 빠른 진척을 예상하고 있음을 알 수 있었다. 또한 본 연구의 가장 중요한 부분인 IMT-2000 서비스 가입 수요예측에서는 가격 경쟁력에 대한 두 가지 경우에 따라 다른 모형을 제시하였다. 본 연구에서는 신제품에 대한 수요예측에 정성적 방법인 전문가 의견법과 정량적 방법인 성장곡선 모형을 결합하여 과거자료가 없는 신제품의 수요예측의 오차를 줄이고자 하였다. 각 성장곡선 모형에 필요한 계수를 전문가들의 주관적인 의견을 근거로 하여 추정하였다.
Purpose: Climate change affects human health and calls for a health forecasting service. The purpose of this study was to explore the students' actual use and their satisfaction with meteorological information and the demands on health forecasting at a university in South Kyungsang Province. Method: This study used a descriptive design through structured self-report questionnaires including frequency, contents, purpose, perception, satisfaction of meterological information and need and demand of health forecasting. Data were collected from June 1 to 5, 2009 and analyzed using the SPSS 17.0 program. Descriptive statistics, t-test, ANOVA, $\chi^2$ test and Person's correlation coefficient were used to analyze the data. Result: The majority of the students watched the daily weather information to decide about daily work, outdoor activity or habitually. The mean score of need for health forecasting was $3.44{\pm}.81$, and the demand for health forecasting was $2.93{\pm}1.05$. Significant differences were found in the need for health forecasting according to sex, major, and environmental disease. In addition, the higher the satisfaction of health forecasting, the higher the demand for it. Conclusion: I suggest improving the meteorological information system technically and developing a health forecasting service resulting in a healthier and more comfortable life.
In this paper, we place the focus on suggesting a method of forecasting demand for PCS resale service with survey data in Korea. It is important for the service provider to forecast the diffusion process when designing marketing strategies and analyzing the costs and benefits. For the reason, we conduct a survey of three groups composed of non-subscribers, cellular subscribers, and PCS subscribers in order to forecast the demand according to several possible scenarios and business strategies. We consider the survey item that is measured by multiple point scales in response to a question if he would subscribe to the mobile telephone service in the future. We propose a method to forecast the size of market potential by classifying each individual into the two extreme groups, that is, yes or no. Then, by integrating survey data and historical data, we forecast the demand for PCS resale service that varies according to scenarios and strategies. From the results, we can find several implications for the provider of PCS resale service.
본 연구의 목적은 사회서비스 수요를 구성하는 이용자 수와 제공기관 수를 예측 할 수 있도록 시계열 모형을 활용하여 각각의 예측 값을 구성하고, 실제 관측된 값과의 차이를 확인하여 사회서비스분야에서 시계열 예측모형의 타당성을 검증하는 연구이다. 분석 자료는 한국보건복지정보개발원에서 발간한 사회서비스 제공기관 공급실태분석에서 제시된 발달재활서비스 이용 현황을 연구 목적에 따라 가공하여 이차 분석하였다. 분석결과 이용자 수는 ARIMA(1,1,0) 모형이, 제공기관 수는 ARIMA(0,1,1) 모형이 최적의 예측모형으로 제시되었다. 예측모형에 의한 예측 값은 관측 값과의 어느 정도 차이는 있었지만, 관측값은 예측값의 최대값과 최소값의 범위에 놓여 있었다. 따라서 사회서비스의 이용자를 활용한 수요예측과 제공기관을 활용한 공급예측의 모형구축에 대한 타당성은 가능할 수 있음을 확인할 수 있었다.
국내 이동통신 서비스 시장은 급속하게 발전해왔다. 이러한 성장에 맞춰 WCDMA 서비스가 중요한 성장 동력으로 기대했으나 해외에 비해 국내 보급률은 더딘 실정이다. 하지만 HSDPA의 상용화가 이루어지면서 정체된 WCDMA 단말기의 수요를 이끌 것으로 예상된다. 따라서 신규 WCDMA 서비스의 수요를 예측하고 그에 맞는 새로운 이동통신 사업 전략을 세우는 것이 필요할 것이다. 본 논문은 이동통신 단말기의 가격과 성능에 따른 소비자의 구매 효과를 반영하고, 변형된 Lotka-Volterra 예측 모형을 개발하여 향후 WCDMA 서비스 가입자를 예측하였다.
2000년대 초반부터 한국의 이동통신시장은 급속하게 팽창해 왔으며, 최근 들어 그 성장 속도가 둔화되고 있으나 성장은 계속 진행 중에 있다. 이와 같은 환경에서 4세대 이동통신 서비스가 2011년 10월부터 시작되어 3세대 서비스와 4세대 서비스가 함께 존재하고 이를 통해 이동통신시장의 경쟁구도가 더욱 복잡하고 치열한 상황이 되었다. 본 연구는 다세대 확산 모형을 활용하여 3세대 및 4세대 이동통신 서비스 가입자 규모를 예측하는데 목적이 있다. 이를 위해 세 개의 파라미터, 즉 Norton and Bass 모형[11]에서 사용되는 혁신계수, 모방계수 및 포화수준계수의 값을 추정하기 위해 3세대에서 4세대로 대체되는 서비스 대체의 유사 사례를 역추적하는 방법을 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 다세대 확산모형과 유사사례 추론을 통해 신규서비스인 4세대 이동통신서비스 시장규모를 성공적으로 예측할 수 있었다는 결론을 얻었다.
In this paper, we propose an efficient forecasting methodology of the mid and long-term frequency demand in Korea. The methodology consists of the following three steps: classification of basic service group, calculation of effective traffic, and frequency forecasting. Based on the previous studies, we classify the services into wide area mobile, short range radio, fixed wireless access and digital video broadcasting in the step of the classification of basic service group. For the calculation of effective traffic, we use the measures of erlang and bps. The step of the calculation of effective traffic classifies the user and basic application, and evaluates the effective traffic. Finally, in the step of frequency forecasting, different methodology will be proposed for each service group and its applications are presented.
본 논문에서는 무선통신 서비스를 위한 필수 자원인 주파수의 수요예측 방법론을 제시한다. 이는 효율적인 국내 전파자원 관리를 위해 필수적인 업무이다. 제안한 방법론은 크게 기본 서비스군 분류, 유효 트래픽 도출 및 주파수 수요예측의 세단계로 구성된다. 기본 서비스군 분류 단계에서는 기존의 주파수 수요예측 방법론의 결과를 이용하여 서비스를 Wide area mobile, Short range radio, Fixed wireless access 및 Digital video broadcasting으로 나누며, 유효 트래픽 도출 단계에서는 총 트래픽을 erlang 및 bps 단위로 환산하여 구하는 방법을 제안한다. 구체적으로 유효 트래픽 도출 단계에서는 사용자 분류, 기본 어플리케이션 분류 및 어플리케이션별 유효 트래픽 추정의 과정을 거친다. 끝으로, 주파수 수요예측 단계에서 각 서비스군별로 서로 다른 주파수 수요예측 방법론을 제시한다.
인공지능 기술의 발전으로 인해 여행 및 호텔 산업에서도 다양한 목적의 인공지능과 기계학습 기법이 활용되고 있다. 특히 관광 산업에서는 수요 예측이 매우 중요한 요소로 인식되는데, 이는 서비스 효율성과 수익 극대화에 직접적인 영향을 미치기 때문이다. 수요 예측 시 시간에 따라 변화하는 데이터 흐름을 고려해야 하며, 이를 위해 통계적 기법과 기계학습 모델이 사용된다. 최근에는 수요 예측 데이터의 다양성과 현실의 복잡성을 반영하고자 기존 모델의 변형과 통합 연구가 진행되고 있으며, 그 결과 불확실성과 변동성에 대한 예측 성능이 향상되었음이 보고되고 있다. 본 연구에서는 기존 호텔수요 예측 연구에서 시도되지 않았던 다양한 기계학습 접근법을 통합하여 호텔 판매 수요 예측 정확도를 높이는 새로운 모델을 제안한다. 구체적으로 DTW K-means 클러스터링을 통해 지역모델을 구축하고, 전체 데이터를 활용한 전역모델과 선택적으로 결합하는 XGBoost 기반 시계열 예측 모델을 제시한다. 제안 모델은 지역과 전역 모델의 장점을 살려 호텔 수요 예측 성능을 제고할 것으로 기대된다. 이는 호텔 및 여행 산업 성장에 기여할 뿐만 아니라, 향후 다른 경영 분야 예측에도 확장 적용될 수 있을 것이다.
최근 전 세계 많은 도시는 교통량 및 대기오염을 감축하기 위해 공유자전거 시스템을 도입하여 운영하고 있고, 서울시에서도 2015년부터 따릉이 공유자전거 서비스를 제공하고 있다. 공유자전거의 사용이 확산됨에 따라 대여소별로 자전거의 수요는 증가하고 있으나, 제한된 예산 하에서 대여소별로 수요를 관리하기 때문에 운영 및 관리상의 어려움이 존재한다. 현재 자전거 재배치를 통해 대여소별로 수요의 변동을 해결하려고 노력하고 있으나, 불확실한 미래의 사용자 수요를 정확히 예측하는 것이 보다 근본적인 방안이다. 본 연구에서는 통계적 시계열 분석을 통해 서울시 따릉이의 수요를 예측하는 모델을 개발하고, 이를 실제 데이터를 통해 분석하고자 한다. 특히, 전기 사용량의 수요에 사용했던 Holt-Winters방법을 따릉이 수요 예측을 위해 변형하여 적용하였고, 또한 파라미터들의 변동이 실제 수요예측에 어떠한 영향을 미치는지 민감도 분석도 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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