• 제목/요약/키워드: supply and demand forecasting

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An Inventory Management System Based on Intelligent Agents

  • Her, Chul-whoi;Chung, Hwan-mook
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제11권7호
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    • pp.584-590
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    • 2001
  • An inventory management system of manufacturing industry has a model of different kinds according to the objective and the situation. An inventory management system needs superior system technique in demand forecast, economical efficiency, reliability and application for stable supply of the finished goods, the raw materials and the parts. This paper proposes a demand forecast method based on fuzzy structured neural network, which uses min-operation and trapezoid membership function of fuzzy rules. So we can construct an intelligent inventory management system that make optimized decision-making for forecasting data with expert s opinion in fuzzy environment. The inventory management system uses intelligence agent and it could be adapted to a system environment change in order.

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GIS기반 실시간 도시용수 관리시스템 구현에 관한 연구 (A Research on the Development of a GIS-based Real-time Urban Water Management System)

  • 김성훈;김의명;임용민
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권11호
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    • pp.5290-5299
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    • 2011
  • 본 연구의 궁극적인 목적은 물의 효율적 공급과 관리를 위한 한 방안을 제시하는데 있다. 그 총체적 접근의 일환으로, 전체 물 순환 중 도시용수를 대상으로 각 사용테마(주거, 상업, 공업 등)별 수요예측모형을 개발하고 개발된 모델을 적용한 GIS기반 정보시스템 구현방안을 제시하는데 본 논문의 목적이 있다. 이를 위해 적절한 연구대상지의 평가 및 선정, 테마별 센서의 설치위치 및 종류 선정, 센서를 포함한 무선통신인프라 및 현장서버의 설치가 이루어졌다. 그리고 통신프로토콜과 실시간 데이터 모니터링시스템이 개발되었다. 다음으로 도시용수 및 관련시설 데이터의 GIS DB화 과정이 수행되었으며, 용수시설 및 실시간 모니터링된 유량 데이터를 활용할 GIS기반 관리시스템이 설계되고 구현 청사진이 제시된다.

머신러닝을 이용한 철광석 가격 예측에 대한 연구 (Forecasting of Iron Ore Prices using Machine Learning)

  • 이우창;김양석;김정민;이충권
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제25권2호
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    • pp.57-72
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    • 2020
  • 철광석의 가격은 여러 국가와 기업들의 수요와 공급에 따라서 높은 변동성이 지속되고 있다. 이러한 비즈니스 환경에서 철광석의 가격을 예측하는 것은 중요해졌다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 철광석이 거래되는 시점으로부터 한 달 전에 철광석 거래가격을 미리 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 예측 모형은 시계열 데이터를 활용한 예측 방법론으로 많이 활용되고 있는 시차분포 모형과 다층신경망 (Multi-layer perceptron), 순환신경망 (Recurrent neural network), 그리고 장단기 기억 네트워크 (Long short-term memory)와 같은 딥 러닝(Deep Learning) 모형을 사용하였다. 측정지표를 통해 개별 모형을 비교한 결과에 따르면, LSTM 모형이 예측 오차가 가장 낮은 것으로 나타났다. 또한, 앙상블 기법을 적용한 모형들을 비교한 결과, 시차분포와 LSTM의 앙상블 모형이 예측오차가 가장 낮은 것으로 나타났다.

시스템 다이내믹스를 활용한 건설 특급기술자 수급전망 (Supply-Demand Forecasting of Principal Engineers in Construction Industry Using System Dynamics)

  • 김성태;이현수;안선주;류한국;박문서
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제8권5호
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    • pp.161-172
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    • 2007
  • 90년대 초 한국의 건설 경기가 호황을 누리면서 건설현장을 관리할 수 있는 특급기술자에 대한 수요가 커졌었다. 이러한 특급기술자의 수요를 맞추기 위해 정부는 1995년에 기술사 시험에 의하지 않고 단지 경력 년 수만으로 특급기술자 자격을 부여하는 인정기술자제도를 만들었다. 그러나 2000년 이후 특급기술자의 부족 현상은 해소되었고, 그 반대로 특급기술자의 심각한 과잉공급이 초래되었다. 따라서 정부는 인정경력자제도를 폐지(기존의 인정경력자를 인정)하는 개정법을 시행하고 있다. 그러나 여전히 기술인 협회에서는 기존의 인정기술자까지도 인정하지 말아야한다며 대립된 주장을 펴고 있다. 본 연구에서는 이러한 대립 관점에서 시스템 다이내믹스 방법론을 이용하여 수요공급 예측 모델을 통해 정부와 기술인협회 사이의 대립된 주장을 해결할 수 있는 실마리를 제공할 것이다. 본 논문은 각 시나리오를 통해 인정기술자제도의 폐지이전(개정법 이전)과 개정법에 따른 인정기술자제도 폐지 후의 특급기술자의 공급 변화를 비교하고 있으며, 차후의 정책 입안자가 특급기술자의 수요와 공급의 균형을 위한 제안점을 시사하고 있다.

급수량(給水量) 단기(短期) 수요예측(需要豫測)에 대한 연구(硏究) (A Study on Daily Water Demand Prediction Model)

  • 구자용;소천명;이나카주 토요노
    • 상하수도학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.109-118
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    • 1997
  • In this study, we examined the structural analysis of water demand fluctuation for water distribution control of water supply network. In order to analyze for the length of stationary time series, we calculate autocorrelation coefficient of each case equally divided data size. As a result, it was found that, with the data size of around three months, any case could be used as stationary time series. we analyze cross-correlation coefficient between the daily water consumption's data and primary influence factors. As a result, we have decided to use weather conditions and maximum temperature as natural primary factors and holidays as a social factor. Applying the multiple ARIMA model, we obtains an effective model to describe the daily water demand prediction. From the forecasting result, even though we forecast water distribution quantity of the following year, estimated values well express the flctuations of measurements. Thus, the suitability of the model for practical use can be confirmed. When this model is used for practical water distribution control, water distribution quantity for the following day should be found by inputting maximum temperature and weather conditions obtained from weather forecast, and water purification plants and service reservoirs should be operated based on this information while operation of pumps and valves should be set up. Consequently, we will be able to devise a rational water management system.

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지수평활에 의한 장기 최대전력 수요 예측에 관한 연구 (A Study on Long-term Maximum power Demand Forescasting Using Exponential Smoothing)

  • 고희석;이태기
    • 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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    • 제6권3호
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    • pp.43-49
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    • 1992
  • 전력 수요 예측은 전력계통 운용 및 계통 개발의 기본이 되는 것으로 예측의 적부가 전력공급의 신뢰성과 경제성에 미치는 영향이 대단이 크다. 본 논문에서는 예측정도가 높고 운용시 간편성을 지닌 R.G.Brown에 의해 제시된 3중 지수평활법을 이용하여 장기 최대전력수요를 예측하였다. 평활함수는 전체 과거 관측의 선형 결합이고 과거 관측에 주는 가중은 오래된 과거일수록 지수적으로 감소시킨다. 지수평활의 근본 이론은 지수평활의 (n+1)차의 선형결합으로 n차 다항식 모델에서 (n+1)개의 계수추정이 가능함을 보여준다. 이 기법을 이용하여 한국전력 실 계통에 최대전력 수요를 예측한 결과 예측의 정확성과 간편성이 입증되었다.

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주택수요 예측을 위한 주택량과 상수도보급률의 상관성 분석 (The Analysis on the Correlationship for Rousing Demands and Water Supply Ratio)

  • 양승원;박근준
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제6권2호
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    • pp.61-68
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    • 2005
  • 지역별 적정 주택량을 공급하기 위해 수요예측 모형을 구축한다 예측모형은 자료유형에 따라 다소 차이가 있으나 시계열자료(Time Series Data) 분석기법에 의한 모형 구축 시 추정대상 지역특성을 민감히 반영할 수 있는 영향인자가 필요하다. 도시지역을 인구규모로 분류하여 영향인자를 분석할 경우, 대도시와는 달리 중 $\cdot$ 소도시는 주택량과 상수도보급률의 변화가 일정기간 민감한 상관관계가 존재하는 것으로 조사되고 있다. 이에 따라 중 $\cdot$ 소도시 주택수요 예측을 위해 상수도보급률을 유용하게 적용할 수 있는 구간, 즉 예측모형 구축이 가능한 시점까지의 도시 주택량과 인구수 규모를 찾아낼 필요가 있다. 따라서, 전국 중 $\cdot$ 소도시를 대상으로 주택량과 상수도 보급률의 상관관계가 중 소도시 지역에서만 있는 것으로 조사된 기존 연구 결과를 재 입증하고, 지역별 상관관계가 완화되는 시점의 시기, 상수도보급률, 주택량, 인구수 규모를 발견하는 것을 본 연구의 목적으로 한다.

u-City응용에서의 시간 패턴을 이용한 단기 전력 부하 예측 (Short-term Power Load Forecasting using Time Pattern for u-City Application)

  • 박성승;손호선;이동규;지은미;김희석;류근호
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제11권2호
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    • pp.177-181
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    • 2009
  • u-City 활용을 위한 u-공공시설의 개발은 첨단 건축기술과 유비쿼터스 컴퓨팅의 통합으로 새로운 형식의 공간계획과 공공시설물을 내외부에 설치하기 위해 건물의 기반 서비스 시설인 냉난방, 공조, 조명 그리고 전력 관련 시설들의 기반이 구축되어야 한다. 따라서 이 논문에서는 이러한 기반 서비스를 위한 가장 기본적인 것 중 하나인 단기 전력 시스템의 수요와 공급 문제를 해결하기 위하여 시계열 분석을 적용한 시간 패턴 분석을 통해 전력 수요 예측 기술을 제안한다. 시간 패턴 분석을 위해 SOM 알고리즘과 k-means 기법을 적용하여 요일별, 시간별 데이터를 군집화하고 그 자료를 이용하여 시간 패턴 분석 방법인 지수평활기법과 ARIMA 모형을 비교 분석하였다. 제안 시스템 성능 평가 결과 지수평활기법 보다 ARIMA 모형을 적용한 시스템이 더 좋은 결과를 보였다. 따라서, 이러한 전력 부하 예측 결과를 이용하여 전력 공급의 수요에 따른 계획이나 시스템 운영을 효과적으로 할 수 있다.

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Policy evaluation of the rice market isolation system and production adjustment system

  • Dae Young Kwak;Sukho Han
    • 농업과학연구
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    • 제50권4호
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    • pp.629-643
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    • 2023
  • The purpose of this study was to examine the effectiveness and efficiency of a policy by comparing and analyzing the impact of the rice market isolation system and production adjustment system (strategic crops direct payment system that induces the cultivation of other crops instead of rice) on rice supply, rice price, and government's financial expenditure. To achieve this purpose, a rice supply and demand forecasting and policy simulation model was developed in this study using a partial equilibrium model limited to a single item (rice), a dynamic equation model system, and a structural equation system that reflects the casual relationship between variables with economic theory. The rice policy analysis model used a recursive model and not a simultaneous equation model. The policy is distinct from that of previous studies, in which changes in government's policy affected the price of rice during harvest and the lean season before the next harvest, and price changes affected the supply and demand of rice according to the modeling, that is, a more specific policy effect analysis. The analysis showed that the market isolation system increased government's financial expenditure compared to the production adjustment system, suggesting low policy financial efficiency, low policy effectiveness on target, and increased harvest price. In particular, the market isolation system temporarily increased the price during harvest season but decreased the price during the lean season due to an increase in ending stock caused by increased production and government stock. Therefore, a decrease in price during the lean season may decrease annual farm-gate prices, and the reverse seasonal amplitude is expected to intensify.

다수의 공장을 포함하는 불확실한 수요예측하의 회분식 공정-저장조 망의 최적설계 (Optimal Design Of Multisite Batch-Storage Network under Scenario Based Demand Uncertainty)

  • 이경범;이의수;이인범
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.537-544
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    • 2004
  • An effective methodology is reported for determining the optimal lot size of batch processing and storage networks which include uncertain demand forecasting. We assume that any given storage unit can store one material type which can be purchased from suppliers, internally produced, infernally consumed, transported to or from other sites and/or sold to customers. We further assume that a storage unit is connected to all processing and transportation stages that consume/produce or move the material to which that storage unit is dedicated. Each processing stage transforms a set of feedstock materials or intermediates into a set of products with constant conversion factors. A batch transportation process can transfer one material or multiple materials at once between sites. The objective for optimization is to minimize the probability averaged total cost composed of raw material procurement, processing setup, transportation setup and inventory holding costs as well as the capital costs of processing stages and storage units. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the storage inventory. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two sub-problems. The first yields analytical solutions for determining lot sires while the second is a separable concave minimization network flow subproblem whose solution yields the average material flow rates through the networks for the given demand forecast scenario. The result of this study will contribute to the optimal design and operation of the global supply chain.