• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.638-644
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• 2008

Mungyeng line(Jupyung${\sim}$Mungyeng) was closed due to a rapid decrease in demand in 1995. However, as the rail transportation demand is expected to increase with the plan to develop a tourist resort and a traffic network in Mungyeng area, it is required to forecast future demand to meet the change of transportation environment in this region. This study predicts the rail transportation demand and analyzes financial benefit in operator's side in case of reopening this line, based on nation-wide traffic volume data from Korean Transportation Database(KTDB). The results of this research can be applied to not only establishing a train operation plan also improving customer service. Moreover, Korail will have an opportunity to develop new business by linking train service to tourist attractions around the Mungyeng area.

• 전자통신동향분석
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• 제34권6호
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• pp.17-27
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• 2019

This paper introduces the 5G spectrum auction in Germany that occurred last summer and ended overheatedly after an extraordinarily long period. We describe the context of the latest German spectrum auction and trace the participants' bidding behavior. This case details the trend of the 5G spectrum auction and the factors that affect the spectrum auction as follows: First, it is determined that investment obligations that force network installations can be a financial burden to mobile network operators (MNOs) and require a careful approach. Second, excess demands can cause auction overheating and the spectrum supply volume needs to be determined by a proper demand forecast and investment incentive. Third, 'Set-Aside' for local usage aids in developing the vertical industry; however it limits the spectrum supply for mobiles and leads to higher bidding prices. Fourth, a modified adoption of a typical spectrum auction can alleviate MNO's financial burdens to secure the broadband spectrum. Finally, competition to secure the necessary bandwidth in the situation of limited spectrum supply may delay the process of the spectrum auction, causing it overheated.

• 대한공간정보학회지
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• 제1권1호
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• pp.117-125
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• 1993

GSIS는 분석될 수 있고, 또 특별한 목적이나 응용을 위한 정보로 변환될 수 있는 공간적 참조 자료를 보유하는 시스템이다. GSIS의 핵심적인 특징은 자료를 분석하여 새로운 정보를 만들어 낼 수 있다는 것이다. 교통분야에 있어서 현재 중점을 두고 있는 것은 실시간 시스템과 결합한 GSIS를 구축하는 것이다. 교통 GSIS에 대한 요구는 환경이나 자원분야의 응용을 위해 설계된 전통적인 GSIS와는 매우 다르다. 교통 GSIS는 교통량 예측, 포장관리에 대한 능력을 포함할 필요도 있을 것이다. 지역적인 교통계획 모델은 실제 어떤 지역에 대한 인구, 고용, 수입, 가구수, 자동차 수요에 대한 목록을 정리하고 예측하는데 사용되는 모델이다. 본 논문에서는 행정경계, 토지이용도, 도로망, 학교 동사무소의 위치와 인구 같은 자료를 사용하였으며, 이들 자료는 교통량, 교통수요, 도로건설 시간을 분석하는데 사용되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.1-13
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• 2021

본 연구에서는 도로교통분야의 계획, 설계, 유지관리, 연구 등 다양한 목적으로 활용되고 있는 교통량 데이터의 정확도 확보를 위해 시계열 분석 기법을 적용하여 교통량 데이터의 보정 및 예측을 수행하였다. 기존 알고리즘의 경우 주기성 및 계절성이 강하거나 불규칙한 데이터에 한계를 보이고 있어 교통량 데이터와 같은 자료에 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하고 보완하기 위해 ARIMA 모형에 자기상관 모형인 SAR(Seasonal Auto Regressive)과 계절 이동평균 모형인 SMA(Seasonal Moving Average)가 결합된 분석 기법인 SARIMA 모형을 적용하였다. 분석결과 최적 파라미터 조합인 SARIMA(4,1,3)(4,0,3) 12 모형을 활용한 교통량 예측 결과 평균 85% 정도의 우수한 성능을 보였다. 본 연구를 통해서 교통량 데이터의 결측 발생 시 교통량 보정 및 예측의 정확도를 높일 수 있으며, 교통량 데이터 외에도 계절성에 영향을 받는 시계열 데이터에 적용이 가능하다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.35-48
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• 2023

본 연구에서는 급변하고 있는 세계 경제 환경 하에서 중국 자동차 산업의 발전 현황과 자동차 산업과 관련한 중국 정부의 정책을 살펴보고, 중국 내 소비자들의 자동차 구입에 대해 소비자 동향 조사를 실시하였다. 중국 정부의 강력한 국가 배출가스 규제정책과 내연기관 자동차 제조·판매 기준의 강화에도 불구하고 소비자들은 다양한 이유로 앞으로 자동차를 구매 시 내연기관차를 선택하겠다는 응답비율이 59.6%에 달하는 등 정부 정책과 소비자 인식 사이에는 적지 않은 차이가 존재하고 있음을 확인하였다. 또한, 최근의 중국 내 자동차 판매량의 감소 추세를 발견하여 2010년 1월부터 2020년 12월까지 월별 판매량을 학습용 데이터로, 2021년 1월부터 2022년 11월 동안의 판매량을 평가용으로 구분하여 향후 중국의 자동차 수요를 예측하는 시계열 모형들을 제안, 평가하였다. 그리고 각 시계열모형을 적용하였을 때의 2023년도의 월별 예측 판매량을 보였다.

• 한국지구과학회지
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• 제35권5호
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• pp.342-353
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• 2014

Data for model analysis derived from the finite volume (fv) GCM (Goddard Earth Observing System Ver. 4, GEOS-4) and the Land Data Assimilation System (LDAS) have been utilized in a mesoscale model. These data are tested to provide initial conditions and lateral boundary forcings to the Purdue Mesoscale Model (PMM) for a case study of the Midwestern flood that took place from 21-23 May 1998. The simulated results with fvGCM and LDAS soil moisture and temperature data are compared with that of ECMWF reanalysis. The initial conditions of the land surface provided by fvGCM/LDAS show significant differences in both soil moisture and ground temperature when compared to ECMWF control run, which results in a much different atmospheric state in the Planetary Boundary Layer (PBL). The simulation result shows that significant changes to the forecasted weather system occur due to the surface initial conditions, especially for the precipitation and temperature over the land. In comparing precipitation, moisture budgets, and surface energy, not only do the intensity and the location of precipitation over the Midwestern U.S. coincide better when running fvGCM/LDAS, but also the temperature forecast agrees better when compared to ECMWF reanalysis data. However, the precipitation over the Rocky Mountains is too large due to the cumulus parameterization scheme used in the PMM. The RMS errors and biases of fvGCM/LDAS are smaller than the control run and show statistical significance supporting the conclusion that the use of LDAS improves the precipitation and temperature forecast in the case of the Midwestern flood. The same method can be applied to Korea and simulations will be carried out as more LDAS data becomes available.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.67-75
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• 2021

국내 수입차량 판매 증가에도 불구하고 부품 물류센터의 판매 예측에 관한 연구는 매우 부족한 현실이다. 이러한 측면에서 본 연구는 부품 물류센터의 상위 판매 상품에 대한 판매 예측을 수행 하는 것을 연구의 목적으로 한다. 연구는 판매 예측에 대한 동적특성과 영향을 주는 변수의 인과관계 및 피드백 루프를 고려할 수 있는 시스템 다이내믹스 방법론을 도입하였다. 연구결과 'Oil'의 경우 시간이 지날수록 소모품 판매 수량이 증가하는 패턴을 보이고, MAPE을 실시한 결과 31.3%의 합리적 예측모델로 평가되었다. 상품 'Battery'의 경우 실제 데이터와 예측 데이터 모두 매년 10월을 기점으로 판매가 증가하여 12월에서 가장 높은 판매를 보이고 다음해 2월부터 감소하는 계절성 판매패턴을 보였다. 본 연구는 기존 연구에는 존재하지 않았던 특정 수입 자동차 부품 물류센터의 실제 데이터를 확보하고, 시스템 다이내믹스를 통하여 미래 판매 물동량 예측을 정량적으로 분석하여 제시하였다는 점에서 학문적 시사점을 갖는다.

• Journal of Korea Trade
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• 제24권1호
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• pp.131-145
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• 2020

Purpose - The recent growth of South Korean products in the international market is the benchmark for both developed as well as developing countries. According to the development index, the role of international trade is indeed crucial for the development of the national economy. However, the visualization of the international trade profile of the country is the prerequisite of governmental policy decision-makers and guidance for forecasting of foreign trade. Design/methodology - We have utilized data visualization techniques in order to visualize the import & export product space and trade partners of South Korea. Economic Complexity Index (ECI) and Revealed Comparative Advantage (RCA) were used to identify the Korean international trade diversification, whereas the time series approach is used to forecast the economy and foreign trade variables. Findings - Our results show that Chine, U.S, Vietnam, Hong Kong, and Japan are the leading trade partners of Korea. Overall, the ECI of South Korea is growing significantly as compared to China, Hong Kong, and other developed countries of the world. The expected values of total import and export volume of South Korea are approximately US$535.21 and US$ 781.23B, with the balance of trade US$ 254.02B in 2025. It was also observed from our analysis that imports & exports are equally substantial to the GDP of Korea and have a significant correlation with GDP, GDP per capita, and ECI. Originality/value - To maintain the growth rate of international trade and efficient competitor for the trade partners, we have visualized the South Korea trade profile, which provides the information of significant export and import products as well as main trade partners and forecasting.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.85-98
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• 2021

COVID-19의 대유행은 컨테이너를 사용하는 국가 간 수출입 물동량 불균형을 더욱 악화시켰으며, 이는 공컨테이너 수급의 문제까지 이어지게 되었다. 적정 수요만큼의 공컨테이너 확보는 안정적이고 효율적인 항만 운영을 위해 필수적인 요소이다. 지금까지 여러 기법을 사용한 공컨테이너 수요예측 방안이 연구되어 왔다. 그러나 항만 및 선사에서 직접 활용 가능한 수요예측 보다는 월 혹은 연 단위의 장기적인 예측에 머루르고 있었다. 본 연구에서는 실제 인공신경망을 이용한 일별, 주별 단위 예측 방안을 제시한다. 이를 위해 머신러닝 기법 중 다층 퍼셉트론과 회귀분석을 활용하여 수요예측을 진행하였으며, 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 적컨테이너와 공컨테이너의 입항 후 다시 항만으로 유입되는 과정을 기반으로 데이터를 재가공하였다. 이를 통해, 정확도가 매우 높지는 않지만, 현장에서는 활용 가능한 일별 및 주별 수요 예측 모델을 개발할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.146-146
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• 2022

A flash flood is one of the most hazardous natural events caused by heavy rainfall in a short period of time in mountainous areas with steep slopes. Early warning of flash flood is vital to minimize damage, but challenges remain in the enhancing accuracy and reliability of flash flood forecasts. The forecasters can easily determine whether flash flood is occurred using the flash flood guidance (FFG) comparing to rainfall volume of the same duration. In terms of this, the hydrological model that can consider the basin characteristics in real time can increase the accuracy of flash flood forecasting. Also, the predicted radar rainfall has a strength for short-lead time can be useful for flash flood forecasting. Therefore, using both hydrological models and radar rainfall forecasts can improve the accuracy of flash flood forecasts. In this study, FFG was applied to simulate some flash flood events in the Taehwa river basin by using of SURR model to consider soil moisture, and applied to the flash flood forecasting using predicted radar rainfall. The hydrometeorological data are gathered from 2011 to 2021. Furthermore, radar rainfall is forecasted up to 6-hours has been used to forecast flash flood during heavy rain in August 2021, Wulsan area. The accuracy of the predicted rainfall is evaluated and the correlation between observed and predicted rainfall is analyzed for quantitative evaluation. The results show that with a short lead time (1-3hr) the result of forecast flash flood events was very close to collected information, but with a larger lead time big difference was observed. The results obtained from this study are expected to use for set up the emergency planning to prevent the damage of flash flood.