• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권5호
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• pp.113-123
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• 2011

최근 온난화 문제가 대두됨에 따라 세계 각국에서 $CO_2$ 배출감소를 위한 여러 가지 규제를 설정하고 있다. 특히 수송부분에서의 $CO_2$ 배출량 감소는 매우 영향력이 크므로 자동차 산업에서도 전기자동차를 비롯한 그린자동차 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 전기자동차 시대 도래 대비를 위하여 전기자동차 보급에 따른 인프라 구축 전략안 및 전력량 수요 예측이 필요하지만, 이의 기반이 되는 전기자동차 수요예측 방법은 소개되어 있지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 선택기반 다세대 확산모형을 이용하여 전기자동차의 수요를 예측하는 방법론을 제시하였다. 전기자동차와 비슷한 성격을 가지는 하이브리드 자동차의 과거 데이터를 이용하여 Bass 모형의 혁신계수와 모방계수를 추정하고 SP(Stated Preference)조사를 통하여 잠재적인 총수요를 추정함으로써 전기자동차의 수요를 년도별로 예측하였다. 또한, 전기자동차가 발전하는 속성 진화에 따른 다세대 확산과정을 모형에 반영하여 보다 정확한 수요예측이 가능하도록 하였다. 본 연구의 수요예측 방법론을 통하여 향후 전기자동차의 시장 점유율을 예측함으로써 전기자동차 보급과 밀접한 관련이 있는 전력수급 및 충전인프라 구축 연구에 활용 될 수 있도록 한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권1호
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• pp.8-14
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• 2015

In this paper, even though there exist various problems to be solved in SCM field, we focus on problems arising from demand-supply discrepancy and introduce the concept of CPFR (Collaboration Planning Forecasting and Replenishment) as one solution for outstanding problems. Furthermore, by presenting a real CPFR project case between the S Company and V Company, we try to help potential benefactors of CPFR in two aspects : 1) how to implement CPFR, and 2) what they can expect from CPFR.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.1488-1494
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• 2011

본 연구에서는 선형회귀모형(linear regression model)을 이용하여 겨울철 일일 온수 수요 총량을 예측하는 알고리즘을 개발한다. 한국지역난방공사에서는 온수 공급 계약을 맺고 있는 아파트, 상가 및 사무용 빌딩 등에 난방 및 급탕 온수를 공급한다. 일반적으로 온수는 보일러 및 열병합 발전기를 가동하여 생산하며, 경제적인 온수 생산계획을 수립하기 위해서는 온수 수요를 정확히 파악하는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 난방을 위한 온수 수요가 급증하는 겨울철 온수 수요의 특성을 분석하고, 선형회귀모형을 이용한 온수 수요 예측 알고리즘을 개발한다. 겨울철 일일 온수 수요는 외기온도의 영향을 많이 받는 것으로 알려져 있으나, 본 연구에서는 외기온도와 예측일 하루 전날 온수 공급 실적값을 동시에 고려할 때 예측 정확도를 크게 높일 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 개발하는 예측 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 한국지역난방공사 서울 강남지사의 2006 ~ 2009년도 온수 수요 공급 실적과 기상청의 기상정보를 이용하여 겨울철 일일 온수 수요 총량을 예측한 결과, 평균 오차율(mean absolute percentage error)이 3.87%을 넘지 않는 수준임을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.147-154
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• 2024

The continuous increase in urban population due to migration of mases from rural areas to big cities has set urban water supply under serious stress. Urban water resources face scarcity of available water quantity, which ultimately effects the water supply. It is high time to address this challenging problem by taking appropriate measures for the improvement of water utility services linked with better understanding of demand side management (DSM), which leads to an effective state of water supply governance. We propose a dynamic framework for preventive DSM that results in optimization of water resource management. This paper uses Agent Based Modeling (ABM) with Digital Twin (DT) to model water consumption behavior of a population and consequently forecast water demand. DT creates a digital clone of the system using physical model, sensors, and data analytics to integrate multi-physical quantities. By doing so, the proposed model replicates the physical settings to perform the remote monitoring and controlling jobs on the digital format, whilst offering support in decision making to the relevant authorities.

• 농업과학연구
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• 제45권4호
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• pp.859-870
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• 2018

Dried red peppers are a staple agricultural product used in Korean cuisine and as such, are an important aspect of agricultural producers' income. Correctly forecasting both their supply and demand situations and price is very important in terms of the producers' income and consumer price stability. The primary objective of this study was to compare the performance of time series forecasting models for dried red peppers in Korea. In this study, three models (an autoregressive model with exogenous variables [ARX], AR-exponential generalized autoregressive conditional heteroscedasticity [EGARCH], and ARX-EGARCH) are presented for forecasting the wholesale price of dried red peppers. As a result of the analysis, it was shown that the ARX model and ARX-EGARCH model, each of which adopt both the rolling window and the adding approach and use the agricultural cooperatives price as the exogenous variable, showed a better forecasting performance compared to the autoregressive model (AR)-EGARCH model. Based on the estimation methods and results, there was no significant difference in the accuracy of the estimation between the rolling window and adding approach. In the case of dried red peppers, there is limitation in building the price forecasting models with a market-structured approach. In this regard, estimating a forecasting model using only price data and identifying the forecast performance can be expected to complement the current pricing forecast model which relies on market shipments.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.107-120
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• 2023

서울 도심 내 교통량 감축과 탄소배출을 줄이기 위해 2015년 도입된 공공자전거 따릉이는 이용자가 해마다 배 이상 증가하여 2023년 기준 2700여 대여소에서 4만 3천여 대가 운영 중이며 누적 가입자 4백만 명을 넘어서는 서울시민이 뽑은 가장 성공적인 공공 정책으로 자리매김하였다. 그러나 따릉이 이용이 급속도로 증가됨에 따라 자전거 수요·공급 불일치로 인한 자전거 부족 민원도 급증하여 효율적인 자전거 재배치가 강하게 요구되었다. 이에 본 연구는 공유자전거의 대여·반납 이력 데이터, 기상데이터, 공휴일 정보, 따릉이 대여소 정보 등을 기반으로 따릉이 이용 패턴과 특성을 분석하고, 기계학습 알고리즘을 활용해 대여소별 따릉이 대여·반납 예측 모델을 개발하였다. 이를 이용하여 대여소별 안전재고를 확보할 수 있는 따릉이 재배치 수량을 도출하고 이를 서울시설공단 따릉이 관리App에 시범서비스 하였다. 따릉이의 수요를 실시간으로 예측하고 현재 거치 중인 재고량과 비교하여 적절한 수량의 자전거를 재배치한다면 자전거 부족으로 인한 시민들의 불편 해소에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국가스학회지
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• 제25권3호
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• pp.16-26
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• 2021

지구온난화 문제가 대두되어 세계 각국에서 수소전기차와 같은 친환경 자동차 보급이 증가하는 추세이다. 한국은 수소전기차 초기 시장 형성을 위해 차량 구매 시 보조금 지원, 세금감면 등 전폭적으로 지원하고 있다. 수소전기차 안전성에 있어 중요 핵심은 수소를 저장하는 내압용기로 정기적으로 검사해야 하나 기존 내압용기 검사소만으로는 수소전기차 내압용기 검사수요를 감당하기에는 역부족인 상황으로 수소전기차의 안전관리를 위한 내압용기 검사소 구축이 가장 중요하다. 이에 본 연구에서는 전기차 판매 데이터를 이용하여 Bass 확산모델의 혁신 및 모방계수를 추정하고, 이를 Bass 확산모델에 적용하여 수소전기차의 지역별 보급 대수 및 수소 내압용기 검사수요를 예측하였다. 그 결과 2040년 국내 수소전기차 검사수요는 690,759대로 이를 대비하기 위해서는 191개소의 신규 수소전기차 내압용기 검사소와 검사인력 1,124명이 필요한 것으로 확인되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권2호
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• pp.175-182
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• 2013

본 연구에서는 주택 수요와 공급의 상호영향관계 메커니즘을 이용하여 가격 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 가격 시뮬레이션 모형의 핵심 알고리즘은 피드백 제어 이론을 이용한 시스템 다이나믹스 기반의 스톡 플로우 변수이며, 이러한 원리를 이용하여 서울지역 아파트 가격변화 행태를 모델링하였다. 가격 행태를 결정하는 피드백 메커니즘은 중장기 경기변동 시나리오 하에 대출 이자율을 정책변수로 아파트 매매 수요자와 공급자 규모를 스톡 변수로 설정하고, 이들 간의 상호 영향관계를 검증하였다. 본 논문을 통하여 향후 아파트 가격 추이는 아파트 매매 수요자와 공급자 규모의 행태 변화와 수요자와 공급자가 갖는 가격에 대한 반응 매개변수간의 영향관계로 구성된다. 또한 향후 경기 전망 및 대출이자율 등 거시경제의 상황에 따라 아파트 매매가격은 변화함을 알 수 있었다. 제시된 아파트 매매 가격 시뮬레이션 계량모델은 양도세 및 취득세 감면 등 비 금융 관련 부동산정책변수와 대출이자 조정 등 금융 관련 정책변수의 보다 정확하고 충분한 데이터를 적용하면 실무 적용과 정부 주택정책입안에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 상하수도학회지
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• 제12권4호
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• pp.43-52
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• 1998

The purpose of this study is to establish a method of estimating the daily urban water demend using Backpropagation algorithm is part of ANN(Artificial Neural Network). This method will be used for the development of the efficient management and operations of the water supply facilities. The data used were the daily urban water demend, the population and weather conditions such as treperarture, precipitation, relative humidity, etc. Kwangju city was selected for the case study area. We adjusted the weights of ANN that are iterated the training data patterns. We normalized the non-stationary time series data [-1,+1] to fast converge, and choose the input patterns by statistical methods. We separated the training and checking patterns form input date patterns. The performance of ANN is compared with multiple-regression method. We discussed the representation ability the model building process and the applicability of ANN approach for the daily water demand. ANN provided the reasonable results for time series forecasting.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1471-1477
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• 2014

본 논문은 제주 월동무의 중장기 수급전망을 위해 구축된 수급전망모형의 개발 내용과 이 모형을 이용하여 2014-2018년 기간에 대한 수급 및 가격을 전망한 내용을 소개하고 있다. 제주 월동무 수급전망모형은 개별 품목에 대해 구축된 부분균형모형이며, 모형내 각 방정식들은 계량경제학 방법을 이용하여 추정되었다. 중장기 전망에 앞서 시행된 모형의 예측력은 RMSPE, MAPE, Theil의 불균등계수를 기준으로 검토되었다. 예측력 검토결과, RMSPE 기준으로 재배면적, 단수, 생산량, 소비량은 4% 이내의 매우 우수한 오차율을 보였고, 도매가격은 오차율 10% 이내의 비교적 양호한 예측력을 보였다. 중장기 수급 및 가격 전망결과, 제주 월동무 재배면적은 2013년 5,145ha, 2018년 6,650ha에 이를 것으로 전망된다. 월동무 생산량은 2013년 334,434톤으로 추정되고, 2018년 433,310톤으로 전망된다.