파리기후협약에서 한국은 2030년까지 온실가스 배출전망(BAU) 대비 37% 감축이라는 의욕적인 목표를 제출하였다. 그리고 대응방안의 하나로 지능형 전력망인 스마트 그리드가 제시되었다. 스마트 그리드의 적용되기 위해서는 다양한 분야에 EMS(Energy Management System)가 설치 및 운영되어야 하는데, 수요자의 인식부족과 시스템 ROI의 한계로 보급이 지연되고 있는 상황이다. 따라서 최근에는 설치된 EMS의 효율을 높이기 위한 다양한 데이터 분석과 제어기술이 제시되고 있다. 본 연구에서는 IoT로 수집된 빅데이터를 SARIMA 모델로 분석하여 예측함으로써 공공 스포츠 시설의 에너지 사용량을 절검하여 운영하는 계측제어 알고리듬을 제시한다.
Recently there has been an apparent paradigm shift in housing market towards customer oriented approach. In the midst of increasing competition, there is indeed a need to better understand of customers, and to quickly respond to their individual needs and wants. In this background, this paper aims to show a scientific marketing approach in housing industries, and to provide general information on Japanese condominium housing market in terms of a brief historical overview and recent market situation. Results include that there exists an about twenty year time lag in the start of condominium housing supply in the private sector between Korea and Japan. Besides, more efforts should be paid to the diversity or locality of the supplied housing type or design, especially condominium apartments in Korea compared to those of Japan. Among others this paper emphasized on illustrating the actual applications of analysis on consumers' purchasing behavior and latent conscious coupled with some statistical techniques, which may lead marketers or decision makers to forecast more accurate customers demands.
The main purpose of HITES(Highly Integrated Total Energy System) is to build and develop an integrated energy system for power system operational planning and analysis which consists of load forecast, economic generation schedule, stability analysis and relational database system. The HITES can be utilized to supply a stable electric power and operate KEPCO's power system facilities economically. This system was put into operation in 1999. This paper describes the main feature of the HITES, main functions, numerical methods adopted in this system and network configuration.
Among a number of methodologies for developing groundwater supply to overcome drought events reported in the research community, an accurate estimation of the groundwater level is an important initial issue to provide an efficient method for operating groundwater. The primary objective of this paper is to develop an advanced prediction model for the groundwater level in the catchment area of the Ssangcheon groundwater dam using precipitation based period dividing algorithm and response surface methodology (RSM). A numerical example clearly shows that the proposed method can effectively forecast groundwater level in terms of correlation coefficient ($R^2$) in the upstream part of the Ssangcheon groundwater dam.
This study examines groundwater movement system analysis and movement forecast algorithm using finite element method. The target is Cheongha-myeon area, Bukgu, Pohang-city which has many difficulties in water supply during drought period. From the comparison of the differences between obtained values by WINFlOW model and observed values, it is thought that groundwater head distribution under steady flow is reflected well at the level of reliability Groundwater movement of study area shows stable pattern from western watershed to eastern coastal area while flow path is dense and steep in the center of the coastal area. The results of particle tracing for each well show a comparatively straight line from the western boundary side to the observation position at the upper area of the well, and are analyzed as it diffuses according to getting closer to the coast at the lower area of the well. The result of effect circle examination attendant on pumping amount in study area shows variation tendency that groundwater head decreases at the side and the lower area more than at the upper area of the well when groundwater flows from west to east(coast). As mentioned above, satisfactory results of groundwater movement analysis using WINFlOW model, two dimensional groundwater movement analysis model, are obtained through the great decrease of physical uncertainty of groundwater movement system.
As enterprises, based on the forecast of the customer's demand and collaboration with the suppliers, establish the integrated system directing supply, production, and distribution for the increase of productivity, Thus, this study intends to find the most urgent and critical factors for the improvement of the information system by externalizing factors affecting the operation of information system, suggest the process to improve the relevant functions of information system, and design the process. As a result of the analysis of the previous studies on the improvement of the information system, many studies were conducted on the improvement of ERP and SCM, yet there was no study conducted targeting about APS (Advanced Planning & Scheduling). Thus, this study chose APS as the subject for the design of the process for the improvement for the information system.
The fourth industrial revolution encourages manufacturing industry to pursue a new paradigm shift to meet customers' diverse demands by managing the production process efficiently. However, it is not easy to manage efficiently a variety of tasks of all the processes including materials management, production management, process control, sales management, and inventory management. Especially, to set up an efficient production schedule and maintain appropriate inventory is crucial for tailored response to customers' needs. This paper deals with the optimized inventory policy in a steel company that produces granule products under supply contracts of three targeted on-time delivery rates. For efficient inventory management, products are classified into three groups A, B and C, and three differentiated production cycles and safety factors are assumed for the targeted on-time delivery rates of the groups. To derive the optimized inventory policy, we experimented eight cases of combined safety stock and data analysis methods in terms of key performance metrics such as mean inventory level and sold-out rate. Through simulation experiments based on real data we find that the proposed optimized inventory policy reduces inventory level by about 9%, and increases surplus production capacity rate, which is usually used for the production of products in Group C, from 43.4% to 46.3%, compared with the existing inventory policy.
표고버섯의 재배와 출하 결정에서 단기 가격의 예측은 매우 중요하다. 표고버섯 가격의 형성에는 많은 요인들이 작용하고 있기 때문에 이를 구조모형으로 예측하는 것은 어려운 일이다. Box-Jenkins 방법을 이용한 표고버섯과 모형선정 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이고 경우에 따라서는 더 높은 예측력을 가지기도 한다. 이 연구는 1992~2005년의 가락시장 표고버섯 중품 가격자료를 이용하여 시계열 분석 모형을 구축하고 단기 가격을 예측한 것이다. 그리고 분석에 포함되지 않은 2006년의 실제가격과 예측결과를 비교하였다. 분석 결과는 날씨 변화의 영향으로 시장에 교란이 발생하였던 시기를 제외하면 비교적 높은 정확도를 보여 주어 모형의 유용성을 시사한다.
New cities and industrial complexes are being developed actively according to the government's policy. To determine the size of investment, number of power lines and substations for stable power supply to newly developed industrial complexes, the accurate estimation of power demand is necessary. "The standards for the estimation of power demands in newly developed residential and industrial complexes" established by KEPCO in 1991 have been used up to now. But the background for the estimation of power demands is weak and the accuracy has not been verified. Also, it has been passed above 10 years since their establishment and the social & economic situations have changed a lot, which requires an urgent revision. Through this survey and analysis of existing areas, new standards that will enable more accurate estimation of power demands in new cities and industrial complexes to be developed in the future are established by calculating the some kinds of power demand factors.
Accurate midterm load forecasting is essential to preventive maintenance programs and reliable demand supply programs. This paper describes a midterm load forecasting method using autoregressive integrated moving average (ARIMA) model which has been widely used in time series forecasting due to its accuracy and predictability. The various ARIMA models are examined in order to find the optimal model having minimum error of the midterm load forecasting. The proposed method is applied to forecast 104-week load pattern using the historical data in Korea. The effectiveness of the proposed method is evaluated by forecasting 104-week load from 2011 to 2012 by using historical data from 2002 to 2010.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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