• 신재생에너지
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• 제7권3호
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• pp.36-45
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• 2011

Prediction of demand for workforce in new and renewable energy is precondition for sustainable growth of an industry. The purpose of this research is to review prediction methods and case studies of workforce in new and renewable energy industry. This research compares the three methods in the focused on possibility of applying in renewable energy industry; survey, input-output and labor function estimation methods. Also, three cases are reviewed in the focused on applied method; Korea, America and Australia. As a result, the survey method was wildly used in the new and renewable industry. Also the improvement rates of work force are difference depending on the methodology. This result can be applied to set up the policy of human resource development of renewable energy.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권1호
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• pp.12-23
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• 2003

정보산업의 급속한 발전은 축적되어 있는 대규모의 데이터로부터 보다 가치 있는 정보 생성 및 정확한 데이터 분석 능력을 요구하고 있다. 특히 데이터마이닝 기법을 이용하여 주어진 데이터간의 연관관계를 도출하고, 얻어진 패턴을 바탕으로 미래를 예측하는 방법은 주목을 받고 있다. 이 연구에서는 속성중심 귀납방법과 분류규칙을 통합한 일반화 기반의 분류기법을 제안하였고, 간결한 모델의 구축 및 규칙 추출을 수행하였다. 또한 일반화 기반 분류 예측시스템에 산불데이터를 적용하여, 기상 데이터와 산불발생 사이의 관련성을 분석하고 효율적인 예측을 수행하였다. 이 연구에서 제시한 기법은 반복적으로 발생하는 자연재해에 대한 분석 및 예측, 에너지의 수요량 예측등과 같이 실생활의 중요한 부분들에 다양하게 응용할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권5호
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• pp.275-285
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• 2006

본 논문에서는 그리드 컴퓨팅의 기존 자원 거래망 모델들의 문제점을 분석하고, 해결하기 위한 새로운 자원 거래 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자와 자원 공급자 사이의 거래 가격을 예측하고 합리적인 거래 가격을 제시한다. 합리적인 가격 제안을 통해, 사용자와 자원 공급자 사이의 더 많은 자원 거래를 발생시키고, 사용자는 더 짧은 시간에 자원을 공급받게 된다. 본 논문에서 사용자의 자원 요구량 예측 정확도를 향상시키기 위하여 통계학의 예측 모델을 도입하였고 합리적인 가격 제안을 위해 미시 경제학의 가격 결정 이론을 도입하였다. 본 모델의 성능 평가를 위하여 사용자의 자원 요구량 예측 정확도, 자원 거래를 위한 응답시간, 자원 거래 횟수 그리고 사용자의 자원 활용률을 측정하였다. 실험의 결과로는 자원 예측 정확도는 87.45%의 신뢰성 있는 결과를 얻었고, 기존 모델들에 비해 응답시간은 72.39% 단축 되었다. 또한, 자원 거래 횟수는 162.56% 증가 하였다. 본 논문에서 제안하는 모델의 평균 자원 활용률은 90%에 근접했으며 기존 모델들과 비교해서는 230%이상 자원 활용률이 증가 하였다.

• 아태비즈니스연구
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• 제15권1호
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• pp.319-334
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• 2024

Purpose - The purpose of this study is to examine the gravity model commonly used for demand forecasting upon the implementation of new tourist facilities and analyze the main causation of forecasting errors to provide a suggestion on how to improve. Design/methodology/approach - This study first measured the errors in predicted values derived from past feasibility study reports by examining the cases of five national science museums. Next, to improve the predictive accuracy of the gravity model, the study identified the five most likely issues contributing to errors, applied modified values, and recalculated. The potential for improvement was then evaluated through a comparison of forecasting errors. Findings - First, among the five science museums with very similar characteristics, there was no clear indication of a decrease in the number of visitors to existing facilities due to the introduction of new facilities. Second, representing the attractiveness of tourist facilities using the facility size ratio can lead to significant prediction errors. Third, the impact of distance on demand can vary depending on the characteristics of the facility and the conditions of the area where the facility is located. Fourth, if the distance value is below 1, it is necessary to limit the range of that value to avoid having an excessively small value. Fifth, depending on the type of population data used, prediction results may vary, so it is necessary to use population data suitable for each latent market instead of simply using overall population data. Finally, if a clear trend is anticipated in a certain type of tourist behavior, incorporating this trend into the predicted values could help reduce prediction errors. Research implications or Originality - This study identified the key factors causing prediction errors by using national science museums as cases and proposed directions for improvement. Additionally, suggestions were made to apply the model more flexibly to enhance predictive accuracy. Since reducing prediction errors contributes to increased reliability of analytical results, the findings of this study are expected to contribute to policy decisions handled with more accurate information when running feasibility analyses.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1038-1043
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• 2002

The demand for multimedia service using Ka-band satellite communication are growing rapi이y. So, in this paper, we have analyzed rain attenuation with typical model, and proposed prediction model of rain attenuation in high frequency(over 20[GHz]). Path loss model by rain attenuation is based upon rain rate of representative region(6 cities). Proposed prediction model of rain attenuation and parameter of satellite link can be available for the Ka-band satellite communication.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.778-780
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• 1996

The predictive maximum demand controllers often bring about large number of control actions during the every integrating period and/or undesirable load-disconnecting operations during the begining stage if the integrating period. To solve these problems, a fuzzy predictive maximum demand control algorithm is proposed, which determines the sensitivity if control action by urgency if the load interrupting action along with the predicted demand reading to the target or the time arriving at the end stage if the integrating period. A prototype controller employing the proposed algorithm also is developed and its performances are tested by PROCOM SYSTEMS Corperation of Korea.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권4호
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• pp.1-13
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• 2016

본 연구는 System Dynamics를 이용하여 선사 컨테이너 인벤토리의 수요를 장비 Type/size별 예측, Port별 예측, Weekly 예측을 통해 보다 정교한 예측모델을 구축하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 예측은 중국의 상하이항과 얀티안항을 대상으로 하였다. 컨테이너 인벤토리는 수요가 많고 유효한 데이터를 산출할 수 있는 Dry 컨테이너 20', 40', High cube 40'으로 한정하였다. 시뮬레이션 기간은 2011년-2017년이며, 선사에서 실제 예측하는 단위인 Weekly 데이터를 활용하였다. 모델의 정확도 검증을 위해 절대비율 평균오차(MAPE)를 적용한 결과 상하이 Dry 40' 수요, 상하이 Dry High cube 40' 수요, 상하이 Dry 20' 공급, 상하이 Dry 40' 공급, 상하이 Dry High cube 40' 공급 예측 모델은 $$0%{\leq_-}MAPE{\leq_-}10%$$에 속하는 매우 정확한 예측 모델로 검증되었다. 그 외의 상하이 수요 공급 예측 모델은 $$10%{\leq_-}MAPE{\leq_-}20%$$에 속해 비교적 정확한 예측 모델로 검증되었다. 얀티안 Dry High cube 40' 수요, Dry 20' 공급 예측 모델은 $$0%{\leq_-}MAPE{\leq_-}10%$$에 속해 매우 정확한 예측 모델이며, 그 외의 얀티안 수요 공급 예측 모델은 $$10%{\leq_-}MAPE{\leq_-}20%$$에 속해 비교적 정확한 예측 모델로 검증되었다. 본 연구의 예측 모델은 실제 선사에서 관리중인 데이터와 비교해도 높은 정확도를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 모델은 지역 수요예측 담당자 및 본부의 인벤토리 컨트롤 담당자가 참고자료로 유용하게 사용 가능하다.

• 한국항공운항학회지
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• 제28권4호
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• pp.147-153
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• 2020

This study analyzed the outlook for aviation demand for the recovery of the aviation industry, focusing on airlines facing difficulties in management due to the Covid-19 crisis. Although the timing of the recovery in aviation demand is uncertain at the moment, this study is based on prior research related to Covid-19 and forecasts by aviation specialists, and analyzed by SWOT technique to a group of aviation experts to derive and suggest implications for the prospects of aviation demand. Looking at the implications based on the analysis results, first, customer trust to prevent infection should be considered a top priority for recovering aviation demand. Second, promote reasonable air price policy. Finally, it seeks to try various research and analysis techniques to predict long-term aviation demand to overcome Covid-19.

• ETRI Journal
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• 제44권4호
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• pp.624-640
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• 2022

Taxi-demand forecasting and hotspot prediction can be critical in reducing response times and designing a cost effective online taxi-booking model. Taxi demand in a region can be predicted by considering the past demand accumulated in that region over a span of time. However, other covariates-like neighborhood influence, sociodemographic parameters, and point-of-interest data-may also influence the spatiotemporal variation of demand. To study the effects of these covariates, in this paper, we propose three models that consider different covariates in order to select a set of independent variables. These models predict taxi demand in spatial units for a given temporal resolution using linear and ensemble regression. We eventually combine the characteristics (covariates) of each of these models to propose a robust forecasting framework which we call the combined covariates model (CCM). Experimental results show that the CCM performs better than the other models proposed in this paper.

• 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.