• 토지주택연구
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• 제7권4호
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• pp.165-175
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• 2016

2012년 7월 1일에 세종특별자치시가 출범하게 되고 행정복합도시의 1단계 건설사업이 2015년 말에 완료되었다. 따라서 1단계 사업의 결과를 통해서 나타난 결과를 통해 2030년까지 계획하고 있는 인구 및 가구수 목표를 달성할 수 있는 지 점검하고 향후 공급해야 할 주택의 수 및 유형을 결정하는데 활용할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 1단계 사업기간 중에 나타난 결과를 기반으로 2030년까지의 인구수 및 가구수를 예측하였다. 인구수의 예측은 통계청의 장래인구추계에서 나타난 세종시의 인구증가율과 1단계에서 나타난 계획대비 실적을 활용하는 방법을 사용하였다. 분석결과 기존의 행정복합도시가 2030년까지 목표로 하고 있는 인구수 50만명과 가구수를 유치하기는 어려운 것으로 나타났다. 유형별 가구수에 대한 분석에서는 현재 행정복합도시는 공공기관의 대규모 이전으로 인해 3-4인 가구의 비중이 크고 소득수준이 상대적으로 높으며, 자가주택에 거주하는 주택이 많은 것으로 나타났다. 하지만 도시의 규모가 커지면서 1-2인 가구와 임차주택의 비중이 높아지고 소득수준이 조정될 가능성이 높아 향후 주택공급시 이를 반영할 필요가 있을 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권7호
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• pp.819-826
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• 2019

정확한 도선사 수요와 공급을 예측하기 위해서는 수요산정의 결정요인을 도출할 필요가 있다. 왜냐하면 이는 선박과 항만의 안전을 확보하는 것과 직결되어 있기 때문이다. 적절한 도선사 수의 확보는 도선사의 수입과도 직결되는 문제이기 때문에 도선관계자, 정부 및 도선이용자간의 이해가 상충되기도 한다. 따라서 도선서비스 관련 이해관계자를 모두 만족시킬 수 있는 합리적인 도선사 수요산정 결정요인의 도출 및 그 수요예측을 통해 적절한 수의 도선사를 확보하여 양질의 도선서비스가 제공될 수 있도록 하여야 할 것이다. 이 연구는 현행 중앙도선운영협의회에서 사용하는 도선사 수요산정 결정요인의 문제점을 밝히고 그 개선점을 도출하기 위하여 현행 도선사 수요산정 결정요인의 산식에 대한 현황조사 및 분석, 이해당사자들에 대한 설문분석 및 해외사례조사 등의 방법론을 통해 합리적인 도선사 수요산정의 결정요소로서 총연평균도선시간, 연평균 도선사 근무시간 및 현행 도선사 수 3가지 요소를 도출하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권3호
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• pp.187-194
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• 2020

항만의 주요 정책 및 향후 운영계획 수립 시 정확한 물동량 예측에 관한 연구는 매우 중요하며 이러한 중요성으로 인해 관련 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 국내 최대 석탄 및 철광석 처리 항만인 광양항을 대상으로 단계적 회귀분석과 인공신경망모형을 활용하여 모형간 예측력을 비교하였다. 2009년 1월부터 2019년 1월까지 총 121개월의 월별자료를 활용하였으며 석탄 및 철광석 물동량에 영향을 주는 요인을 선정하여 공급관련요인과 시장·경제관련요인으로 분류하였다. 단계적 회귀분석 결과, 광양항 석탄 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 석탄가격 및 대미환율이 최종변수로 선정되었고 철광석 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 철광석가격이 최종변수로 선정되었다. 인공신경망모형의 경우, 모델 성능에 영향을 미치는 다양한 Hyper-parameters를 조정하며 최적 모델을 선정하는 시행착오법을 사용하였다. 분석결과 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 우수한 예측성능을 나타내었으며 예측 모형별 예측값과 실측값을 그래프 상 비교 시에도 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 고·저점을 유사하게 나타냈다.

• 한국인구학
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• 제31권1호
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• pp.27-54
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• 2008

본 논문은 최근 출산율 저하와 인구고령화로 인한 성장잠재력의 저하에 대한 우려가 높아지고 있는 상황에서 성장잠재력을 제고하는 정책의 성공 여부는 인적자본의 양적.질적 제고를 통한 생산성 향상에 달려 있음으로 파악하고, 인구구조의 변화, 노동시장 조건의 변화 및 노동생산성의 변화 등이 잠재성장률에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 성장회계 접근방식을 이용하여 1인당 GDP 증가율을 인구구조의 변화에 따른 부양비의 변화와 노동투입 요소의 양적.질적 부분의 변화로 분해하였다. 우선, 노동투입의 양적인 변화는 고용률과 근로시간의 변화에 기초하여 시산하였으며, 노동투입의 질적인 변화는 인적자본에 대한 투자가 노동생산성에 미치는 영향을 감안하였다. 또한 출산율과 여성고용을 제고하는 정책효과를 분석하기 위해 출산율과 여성의 고용률을 주요 정책변수로 한 정책시뮬레이션을 하였다. 1인당 GDP 증가율의 베이스라인 전망결과는 2010년까지 연평균 4%대 중반의 성장률을 보이다가, 2020년대에는 3.94%, 2030년대에는 3.03%, 2040년대에는 2.41%로 서서히 감소할 것으로 나타났다. 또한 출산율 제고에 따른 성장률 효과는 2030년을 지나서 반영이 되며, 고출산율 시나리오 (2030년 이후 합계출산율이 1.57명으로 유지)의 경우 베이스라인보다 2030년대 이후 연평균 약 0.10%p 높은 1인당 GDP 성장률을 보일 것으로 전망되었다. 한편, 여성고용률이 제고되는 시나리오(2025년 이후 $25{\sim}54$세 여성의 고용률이 74.5%로 상승)의 경우 베이스라인보다 2050년까지 연평균 0.04%p 높은 1인당 GDP 성장률을 보일 것으로 전망되었다. 본 연구는 양적인 노동투입의 효과만으로는 성장잠재력에 미치는 영향이 그다지 크지 않으며, 궁극적으로 노동생산성의 향상과 같은 질적인 요소의 증대가 성장잠재력 확충에 중요한 대안이 됨을 알려 주고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권7호
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• pp.607-616
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• 2018

본 연구에서는 ANFIS 기반의 유황별 댐 예측유입량 산정 기법(Flow regime-based ANFIS Dam Inflow Prediction, FADIP)을 개발하고, 이를 단순 ANFIS 기반 댐 예측유입량 산정 기법(ANFIS Dam Inflow Prediction, ADIP)과 비교 평가하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐인 충주댐 유역과 소양강댐 유역을 선정하였으며, 입력자료로 댐 유입량, 강수량, 장기기상예보 자료를 사용하였다. 모델의 훈련 및 보정기간으로 충주댐 유역은 1987~2010년, 소양강댐 유역은 1984~2010년을 선정하였다. 검정기간은 두 유역 모두 2011~2016년을 활용하였다. 훈련 및 보정결과 FADIP는 ADIP에 비해 평수기, 저수기에 훈련이 개선되는 것으로 나타났다. 검정결과 ADIP는 통계모델의 학습방법 특성상 일반적인 사상에 학습이 이루어져, 저수기에 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. 반면 FADIP는 ADIP에 비해 전기간의 정확도가 향상되었으며, 특히 평수기와 저수기에 예측성이 우수하였다. 따라서 FADIP는 다목적댐 이수관리에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제27권4호
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• pp.339-348
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• 2012

본 연구에서는 향후 고령친화식품의 중심적인 상품군이 될 건강기능식품과 특수용도식품의 시장규모에 대한 예측을 시도하였다. 건강기능식품과 특수용도식품 중 고령친화와 관련된 시장의 범위를 설정하고 현황에 대해서 분석한 후 향후 전망에 대해서 예측하였는데, 경제성장과 민간소비지출의 변화 그리고 이에 따른 노령인구의 경제력 변화, 의료보험 및 연금저축의 변화 등을 반영하였다. 한편 관련기업들을 대상으로 한 설문조사 결과를 활용하는 한편, 노인인구의 변화 및 주요 만성질환의 발병률을 분석하여 예측에 반영하였다. 결과를 보면 2010년부터 2025년까지 건강기능식품과 특수용도식품 중 고령친화와 관련된 부문의 연평균 성장률은 최소 4.54%에서 최대 8.32%로 예측되었으며, 시장규모 예측치는 모형과 예측방식에 따라 2025년에 최소 7,073억원에서 최대 10,976억원으로 나타났다. 향후 고령친화제품의 수요는 고령인구의 증가와 보험급여 확대 등으로 크게 성장할 것으로 예상되는 반면에, 기업들은 수요의 변화를 관망하고 있는 상황으로 판단된다. 따라서 이는 자칫 수요에 비하여 부족한 공급 문제를 야기시킬 수 있다. 따라서 정부의 R&D에 대한 적극적인 지원, 고령친화식품에 대한 표준화 및 인증제 실시, 관련산업의 DB구축 등이 필요한 상황이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.59-70
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• 2018

특정 지역의 고객을 대상으로 열을 공급하는 지역난방 서비스의 안정적인 운영을 위해서는 단기간의 미래 수요를 보다 정확하게 예측하고, 효율적인 방법으로 생산 및 공급하는 것이 무엇보다 중요하다. 그러나 열 소비에 영향을 미치는 요소가 매우 다양할 뿐만 아니라 개별 소비자 및 지역적 특성에 따라 소비 형태가 달라지기 때문에 일반적인 상황에도 적용될 수 있는 범용적 열 수요 예측 모형을 개발하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 실시간으로 확보할 수 있는 제한적인 정보만을 바탕으로 딥러닝 기법을 활용한 수요예측 모형을 개발하고자 한다. 해당 지역의 외기온도와 날짜로만 구성된 과거 데이터를 입력 변수로 하여 텐서플로의 인공신경망을 학습시키는 방법으로 수요 예측 모형을 개발하였다. 기존의 회귀분석 기법을 통해 예측된 수요의 정확도와의 비교를 통해 제안된 모델의 성능을 평가하였다. 본 연구의 열 수요 예측 모델은 단기적 수요 예측을 위해 실시간으로 확보할 수 있는 제한적인 변수만으로도 수요 예측의 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 나아가 개별 지역에서는 지역적 특수성을 추가하여 수요 예측 정확도를 높이는 데 활용할 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.161-171
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• 2019

일별 최대전력 수요 예측은 국가의 전력 수급운영에 중요한 과제로서 과거부터 다양한 방법들이 끊임없이 연구되어 왔다. 일별 최대전력 수요를 정확히 예측함으로써 발전설비에 대한 일일 운용계획을 작성하고 효율적인 설비 운용을 통해 불필요한 에너지 자원의 소비를 감소하는데 기여할 수 있으며 여름 겨울철 냉난방수요로 인해 발생하는 전력소비 과다로 인한 전력예비율 감소 문제 등에 선제적으로 대비할 수 있는 장점을 가진다. 이러한 일별 최대전력수요 예측을 위하여 본 논문에서는 Seasonal ARIMA, TBATS, Seasonal Reg-ARIMA, NNETAR 모형에 평일, 주말, 특수일에 대한 효과와 온도에 대한 영향을 함께 고려하여 다음날의 일별 최대전력을 예측하는 모형을 연구하였다. 본 논문을 통한 모형들의 예측 성능 평가 결과 요일, 온도를 고려할 수 있는 Seasonal Reg-ARIMA 모형과 NNETAR 모형이 이를 고려할 수 없는 다른 시계열 모형보다 우수한 예측 성능을 나타내었고 그 중 인공신경망을 활용한 NNETAR 모형의 예측 성능이 가장 우수하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-14
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• 2021

양파는 생산량 변동에 따른 가격 변화폭이 커 수급조절 대책이 필요한 대표적인 농산물로 대책의 실효성 증대를 위해서는 정확한 생산량 예측이 요구된다. 양파는 주로 노지에서 재배되기 때문에 기상변화로 인해 생산량의 정확한 추정이 어렵다. 많은 선행연구가 다양하게 시도되었지만 신뢰도 높은 분석결과를 도출하기 위한 양질의 생육 실측자료가 부족한 실정이었다. 선행연구는 기상여건을 통제한 실험설계를 통해 얻어낸 자료를 분석하거나 기상자료와 생육자료 간 지역적 범위가 동일하지 않는 연구가 대다수여서 생육요인과 기상요인 간의 관계를 명확하게 규명하기에는 한계가 있었다. 본 연구는 자연적으로 노출된 환경에서 수집한 생육 실측조사 자료와 함께 실측 대상 지역의 추정 기상자료를 사용하여 생육요인과 기상요인 간 관계를 실증적으로 분석하였다. 양파의 생산량은 구중으로 결정되지만 지상부 생육상황에 따라 구의 생장이 부진할 수 있기 때문에 본 연구에서는 구중뿐만 아니라 지상부 생장과 어떤 기상요인이 중요한지 탐색하였다. 시기별로 생육요인과 통계적으로 유의한 상관관계를 갖는 기상요인을 탐색한 후, 랜덤 포레스트 기법을 이용하여 요인들의 영향력 및 중요도를 분석하였다. 주목할만한 결과로 3월 초에는 일사량이 지상부 생육에 긍정적인 영향을 주었으며, 3월 말에는 강수량과 지상부 생장 간 음의 상관관계에 있어 가뭄에 의한 피해를 언급한 기존 문헌과 상이하였다. 또한 수확기에는 강수량과 일조시간이 지상부와 지하부 생육에 미치는 영향이 유의하게 반대로 나타났다. 본 연구에서 밝혀낸 생육시기별 중요 기상요인은 양파의 생육모형과 생산량 예측모형 개발 연구를 위한 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.75-92
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• 2020

일반적으로 물수지 분석 시 공급에 해당되는 회귀수량의 경우 용수별 회귀율을 일률적으로 정하여 산정하는 방법을 채택하고 있어 정확한 가용유량을 산정하지 못하는 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 회귀수 중 하·폐수에 초점을 두었고 인공신경망 등의 기계학습 모형을 적용하여 하수종말처리장의 방류량 예측 모형을 개발하였다. 시계열 자료예측 시 사용되는 주요 기계학습 모형인 LSTM (Long Short-Term Memory), GRU (Gated Recurrent Units), SVR (Support Vector Regression)모형을 적용하였으며 관측 값과 예측 값을 비교하는 오차지표를 통하여 방류량 예측의 최적의 모형을 선정하였다. 모형 적용 결과, GRU 모형의 평균제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)는 LSTM 모형과 SVR 모형보다 작으며 Nash-Sutcliffe 계수(NSE)는 LSTM 모형과 SVR 모형보다 큰 것을 확인하였고, 이를 근거로 하수종말처리장의 방류량 예측에 최적모형은 GRU 모형이라고 판단하였다. 다만, 극값에서는 예측 값이 과소 및 과대 산정되는 경향을 보여 추후 예측 정확도 향상을 위해서는 극한사상에 대한 추가자료 구축 및 입력 자료의 최소시간단위를 축소하는 것이 필요할 것으로 판단되었다. 또한, 예측하고자 하는 대상지의 용수이용량을 검토하고 계절적 영향을 반영할 수 있는 추가인자를 고려하게 되면 기후변동성에 대비하여 정확한 방류량 예측이 가능하며 예측 결과를 토대로 종합적인 하천수 사용관리 및 물이용 계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.