• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제13권1호
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• pp.67-75
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• 2006

In this paper, we investigate the economic repercussion effects of the domestic satellite industry. The market size of the satellite industry between 2005 and 2009 is forecasted based on the world market forecast. By using the Input-Output analysis technique, three kinds of repercussion effects (domestic production, value added, workers induced by the satellite industry) between 2005 and 2009 are calculated.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권4호
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• pp.59-65
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• 2021

Electricity contributes to the development of the economy. Therefore, forecasting electricity demand plays an important role in the development of the electricity industry in particular and the economy in general. This study aims to provide a precise model for long-term electricity demand forecast in the residential sector by using three independent variables include: Population, Electricity price, Average annual income per capita; and the dependent variable is yearly electricity consumption. Based on the support of Multiple variable regression, the proposed method established a model with variables that relate to the forecast by ignoring variables that do not affect lead to forecasting errors. The proposed forecasting model was validated using historical data from Vietnam in the period 2013 and 2020. To illustrate the application of the proposed methodology, we presents a five-year demand forecast for the residential sector in Vietnam. When demand forecasts are performed using the predicted variables, the R square value measures model fit is up to 99.6% and overall accuracy (MAPE) of around 0.92% is obtained over the period 2018-2020. The proposed model indicates the population's impact on total national electricity demand.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제16권2호
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• pp.17-27
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• 2010

The customer churn and the forecast of customer churn have been important research topics for a long time in the academic domain of customer relationship management. The customer value is studied to construct a gap model based on dual customer values; a basic description of customer value is given, then the gaps between products and services in different periods for the customers and companies are analyzed. The main factors that influence the perceived customer value are analyzed to define the "recognized value gap" and a gap model for the dual customer value is constructed. Based on the dual customer gap a con-ceptual model to determine potential churn customers is proposed in the paper.

• 대기
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• 제30권4호
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• pp.405-420
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• 2020

In this study, we investigate the predictability of intraseasonal monthly temperature and precipitation variations using hindcast datasets from eight global circulation models participating in the operational multi-model ensemble (MME) seasonal prediction system of the Asia-Pacific Economic Cooperation Climate Center for the 1983~2010 period. These intraseasonal monthly variations are defined by categorical deterministic analysis. The monthly temperature and precipitation are categorized into above normal (AN), near normal (NN), and below normal (BN) based on the σ-value ± 0.43 after standardization. The nine patterns of intraseasonal monthly variation are defined by considering the changing pattern of the monthly categories for the three consecutive months. A deterministic and a probabilistic analysis are used to define intraseasonal monthly variation for the multi-model consisting of numerous ensemble members. The results show that a pattern (pattern 7), which has the same monthly categories in three consecutive months, is the most frequently occurring pattern in observation regardless of the seasons and variables. Meanwhile, the patterns (e.g., patterns 8 and 9) that have consistently increasing or decreasing trends in three consecutive months, such as BN-NN-AN or AN-NN-BN, occur rarely in observation. The MME and eight individual models generally capture pattern 7 well but rarely capture patterns 8 and 9.

• 플랜트 저널
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• 제15권1호
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• pp.31-37
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• 2019

본 연구에서는 지역난방시스템 열수요 예측의 정확도 향상을 위하여 판교지역을 대상으로 지역난방 수요예측 주요인자 중 열수요 실적을 기존의 열원시설 열공급정보 대신 변경된 사용자시설 열판매정보로 적용하여 혹한기를 포함한 5개월 동안의 수요를 예측하고 실적값을 기준으로 기존 방식과 정확도를 비교하였다. 열수요가 피크를 이루는 혹한기 1주일(2018.01.08.~01.14) 동안 실적값을 기준으로 기존 및 변경방식 예측값의 시간대별 차이를 비교한 결과 상대오차가 7%에서 3%로 감소되었으며, 2017년 10월부터 2018년 2월까지 5개월에 걸친 일일 누적 열수요에 있어서도 실적값 대비 기존 및 변경 방식 예측값의 상대오차는 각각 9%와 4%로 변경방식의 상대오차가 감소하였다. 또한, 열수요 특성이 차별화되는 주말의 경우에도 예측값의 상대오차는 기존 방식 10%에서 변경 방식 5%로 일관성 있게 감소함을 확인할 수 있었다.

• 아태비즈니스연구
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• 제10권4호
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• pp.65-75
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• 2019

We point out the limitations of Bloomberg Adjustment beta, shows that long-term beta does not converge with 1 and suggests an alternative to using proxy beta as beta's long-term forecast. We analyze whether the beta produced in the manner proposed by Bloomberg beta or proxy beta meets the purpose of calculating capital costs, for example, for the evaluation of corporate value. In particular, We apply in impairment valuations of assets and some analysis of how it affects. The proposal of the article applied in cases of analysis results are as follows : First, unlike the Bloomberg approach, long-term beta does not converge with market beta and therefore is not suitable as market forecast by beta. Second, estimating the suggested proxy beta as beta's predictive value resulted in Bloomberg beta and other adjustment Beta in the case categories, and the gap was large. Third, applying proxy beta results in a more appropriate valuation of the impairment loss on assets.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권1호
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• pp.127-135
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• 2009

한국의 경제규모가 꾸준히 커감에 따라 가정, 건물, 공장 등에서 필요로 하는 전력량이 지속적으로 증가하고 있다. 전력공급의 안정화를 위해서는 최대전력량보다 전력공급능력이 높아야 한다. 월별 최대전력량을 잘 설명할 수 있는 통계모형을 찾기 위해 Winters 모형, 분해 시계열모형, ARMA 모형, 설명 변수를 통해 추세성분과 계절성분을 교정한 모형을 살펴보았다. 모형의 예측력 비교 기준으로 모형적합으로부터 구한 RMSE와 MAPE가 사용되었다. 여름철 최대전력량을 예측하기 위해 평균기온과 열대야 일수를 설명 변수로 갖는 시계열 모형이 가장 우수하였다. 아울러 외부요인을 갖는 극단분포 모형을 이용한 분석을 시도하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권3호
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• pp.211-218
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• 2014

최근 풍력에너지는 풍력터빈의 지능화뿐만 아니라 풍력 발전량 예측 부분에서 컴퓨팅과의 결합이 확대되고 있다. 풍력 발전은 기상상태에 따라 출력변동이 심하고 출력 예측이 어려워 효율적인 전력 생산을 위해서 신재생에너지를 전력계통에 안정적으로 연계할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 분산형 전원의 예측정보를 향상시켜 예측한 발전량과 실제 발전량의 차이를 최소화하기 위한 분산형 전원전력의 단기예측 모델을 설계한다. 제안된 모델은 단기 예측을 위해서 물리모델과 통계모델을 결합하였으며, 물리모델에서 생산된 격자별 예측값 중 예측 지점내 예측지점의 값을 추출하고, 물리 모델 예측값에 통계모델을 적용하여 발전량 산정을 위한 최종 기상 예측값을 생성한다. 또한, 제안 모델에서는 실시간 기상청 관측자료와 실시간 중기 예측 자료를 입력 자료로 사용하여 단기 예측모델을 수행한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.360-365
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• 2003

본 논문에서는 데이터의 효율적인 활용과 정확성에서 보다 우수한 특성을 보이는 GMDH(Croup Method of Data Handling) 알고리즘을 전력수요예측에 적용함으로써 입력 데이터의 선정을 용이하게 하였고, 다양한 데이터를 기반으로 보다 정확한 예측을 할 수 있게 하였다. 그리고, 예측 시에 경제적인 요인(GDP, 수출, 수입, 취업자 수, 경제활동인구, 석유소비량)과 기후적인 요인(평균기온)을 모두 고려하였다. 또한 목표 예측 기간을 1999년 1/4분기에서 2001년 1/4분기까지 9개의 분기로 가정하고, 가정한 목표 기간의 예측 정확도를 높이기 위해 3단계의 시뮬레이션 과정(최적 입력 분기 수를 결정하는 과정, 입력 데이터와 예측값의 시간적 연관성을 분석하는 과정, 입력 데이터의 최적화 과정)을 이용함으로써 더 정확한 전력수요예측 방법을 제시하였고, 제안된 기법으로 목표한 예측 기간에서 0.96%의 평균 에러율을 얻을 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권3호
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• pp.237-242
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• 2014

IT 서비스 및 컴퓨팅 자원을 기반으로 인터넷 서비스를 제공하는 클라우드 컴퓨팅이 최근 큰 관심을 받고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 시스템에 저장되는 데이터는 암호화한 후 저장되어도 기밀 정보가 유출되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 제공되는 데이터를 제 3자가 임의로 악용하는 것을 예방하기 위한 그룹 키 관리 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 임의의 사용자가 원격에서 클라우드 컴퓨팅 서버에 접근할 경우 서버에 존재하는 사용자 인증 데이터베이스내 사용자 정보를 일방향 해쉬 함수와 XOR 연산을 사용하여 사용자 인증을 제공받는다. 도한 사용자의 신분확인 및 권한을 연동하여 클라우드 컴퓨팅 시스템에 불법적으로 접근하는 사용자를 탐색함으로써 클라우드 컴퓨팅의 사용자 보안 문제를 해결하고 있다.