• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.10
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• pp.6860-6868
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• 2015

In this study, we consider a problem of forecasting daily city gas demand of Korea. Forecasting daily gas demand is a daily routine for gas provider, and gas demand needs to be forecasted accurately in order to guarantee secure gas supply. In this study, we analyze the time series of city gas demand in several ways. Data analysis shows that primary factors affecting the city gas demand include the demand of previous day, temperature, day of week, and so on. Incorporating these factors, we developed a multiple linear regression model. Also, we devised a sampling procedure that selectively collects the past data considering the characteristics of the city gas demand. Test results on real data exhibit that the MAPE (Mean Absolute Percentage Error) obtained by the proposed method is about 2.22%, which amounts to 7% of the relative improvement ratio when compared with the existing method in the literature.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.26 no.4
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• pp.519-547
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• 2017

This paper explores whether it is better to forecast city gas demand in Korea using national level data directly or, alternatively, construct forecasts from regional demand models and then aggregate these regional forecasts. In the regional model, we consider gas demand for Seoul metropolitan and the other local areas. Our forecast evaluation exercise for 2013-2016 shows the regional forecast model generally outperforms the national forecasting model. This result comes from the fact that the dynamic properties of each region's gas demands can be better taken into account in the regional demand model. More specifically, the share of residential gas demand in the Seoul metropolitan area is above 50%, and subsequently this demand is heavily influenced by temperature fluctuations. Conversely, the dominant portion of regional gas demand is due to industrial gas consumption. Moreover, electricity is regarded as a substitute for city gas in the residential sector, and industrial gas competes with certain oil products. Our empirical results show that a regional demand forecast model can be an effective alternative to the demand model based on nation-wide gas consumption and that regional information about gas demand is also useful for analyzing sectoral gas consumption.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.29 no.4
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• pp.419-442
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• 2020

The majority of the natural gas demand in South Korea is mainly determined by the heating demand. Accordingly, there is a distinct seasonality in which the gas demand increases in winter and decreases in summer. Moreover, the degree of sensitiveness to temperature on gas demand has changed over time. This study firstly introduces changing temperature response function (TRF) to capture effects of changing seasonality. The temperature effect (TE), estimated by integrating temperature response function with daily temperature density, represents for the amount of gas demand change due to variation of temperature distribution. Also, this study presents an innovative way in forecasting daily temperature density by employing functional principal component analysis based on daily max/min temperature forecasts for the five big cities in Korea. The forecast errors of the temperature density and gas demand are decreased by 50% and 80% respectively if we use the proposed forecasted density rather than the average daily temperature density.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.23 no.5
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• pp.52-58
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• 2019

In this study, we have developed a forecasting model for city- gas acceptance. City-gas corporations have to report about city-gas sale volume next year to KOGAS. So it is a important thing to them. Factors influenced city-gas have differences corresponding to usage classification, however, in city-gas acceptence, it is hard to classificate. So we have considered tha outside temperature as factor that influence regardless of usage classification and the model development was carried out. ARIMA, one of the traditional time series analysis, and LSTM, a deep running technique, were used to construct forecasting models, and various Ensemble techniques were used to minimize the disadvantages of these two methods.Experiments and validation were conducted using data from JB Corp. from 2008 to 2018 for 11 years.The average of the error rate of the daily forecast was 0.48% for Ensemble LSTM, the average of the error rate of the monthly forecast was 2.46% for Ensemble LSTM, And the absolute value of the error rate is 5.24% for Ensemble LSTM.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.22 no.5
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• pp.1019-1032
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• 2009

The city gas demand data has strong seasonality. Thus, the seasonality factor is the majority for the development of forecasting model for city gas supply amounts. Also, real city gas demand amounts can be affected by other factors; weekday effect, holiday effect, the number of validity day, and the number of consumptions. We examined the degree of effective power of these factors for the city gas demand and proposed a time-series model for efficient forecasting of city gas supply. We utilize the liner regression model with autoregressive regression errors and we have excellent forecasting results using real data.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.2
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• pp.87-95
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• 2016

This study examined the characteristics of the hourly demand of city gas in Korea and proposed multiple regression models to obtain precise estimates of the hourly demand of city gas. Forecasting the hourly demand of city gas with accuracy is essential in terms of safety and cost. If underestimated, the pipeline pressure needs to be increased sharply to meet the demand, when safety matters. In the opposite case, unnecessary inventory and operation costs are incurred. Data analysis showed that the hourly demand of city gas has a very high autocorrelation and that the 24-hour demand pattern of a day follows the previous 24-hour demand pattern of the same day. That is, there is a weekly cycle pattern. In addition, some conditions that temperature affects the hourly demand level were found. That is, the absolute value of the correlation coefficient between the hourly demand and temperature is about 0.853 on average, while the absolute value of the correlation coefficient on a specific day improves to 0.861 at worst and 0.965 at best. Based on this analysis, this paper proposes a multiple regression model incorporating the hourly demand ahead of 24 hours and the hourly demand ahead of 168 hours, and another multiple regression model with temperature as an additional independent variable. To show the performance of the proposed models, computational experiments were carried out using real data of the domestic city gas demand from 2009 to 2013. The test results showed that the first regression model exhibits a forecasting accuracy of MAPE (Mean Absolute Percentage Error) around 4.5% over the past five years from 2009 to 2013, while the second regression model exhibits 5.13% of MAPE for the same period.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 1998.10a
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• pp.66-68
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• 1998

도시환경은 가양한 형태로 발생되는 공해로 인하여 악화되고 있다. 각종 유해가스는 대기오염을 통해 인간의 건강을 위협하고 있으며, 도시 폐기물은 도시 및 주변지역으로의 환경파괴를 가속시키고 있다. 도시 내에서 방출되는 각종 에너지원을 식물공장을 통한 적정 작물생산에 적용시킬 수 있다면, 도시와 상호 보완적인 역할이 가능한 환경 보존형 도시농업이 가능하다. (중략)

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2002.03a
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• pp.106-112
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• 2002

최근 급속한 도시의 팽창 및 신도시 건설과 산업의 발전으로 가스시설은 꾸준히 확대되고 있는 실정이다. 그리고 94년 아현동 도시가스사고와 95년 대구 도시가스사고 이후로 도시 가스 시설물의 대한 안전 대책 및 시설물 관리에 대한 국민들의 관심이 증대되었다. 이러한 흐름에 따라 가스회사들은 GIS 기술을 도입하여 기존에 수작업으로 관리되고 있는 가스시설 정보체계를 전산화하여 항상 최신의 현황을 유지하고, 사고 발생시 신속한 대처 방안 및 피해예측을 위한 시스템을 개발하기 위하여 많은 연구를 진행하고 있는 실정이다. 본 연구의 목적은 안전이 중요시되는 가스시설물에 대하여 가스사고 발생시 신속한 대처 및 처리방안을 제시할 수 있는 GIS 기반의 가스사고 관리시스템을 개발하는데 있다. GIS의 가스사고 관리시스템에서는 사고 발생시에 시설물 관리자가 사고 지점을 선택하여 우선적으로 공급을 중단해야 할 관로를 제시하고 사고지점을 검색하여 차단해야 할 밸브에 대한 정보를 신속히 제공하여 대응 방안을 제시 할 수 있도록 하였다. 아울러 가스공급이 중단되는 지역에 대한 정보를 추출하여 피해범위를 산정하여 효율적인 사고 관리를 지원하도록 구성되었으며, 이와 함께 잔존가스량을 구하여 사고후의 대처방안을 마련할 수 있는 기능을 제공하도록 하였다. 향후 연구과제로는 원격으로 가스 시설물을 감시하고 제어할 수 있는 원격감시/제어시스템(SCADA System)과 연계를 통하여 가스사고 후에 신속한 피해예측 및 피해를 최소화 할 수 있는 방안제시 및 GPS를 활용하여 신속한 사고처리를 할 수 있는 활용 방안을 연구하여 체계적이고 종합적인 가스사고의 관리가 필요하다고 사료된다. 또한, 사고 후의 긴급 대처방안 뿐만 아니라 잔존가스량을 이용하여 수용가에 가스의 신속한 재공급을 위한 정보의 제공까지 한 단계 발전된 시스템의 개발이 추진되어야 한다.남산지역에 대해 정사영상과 10m간격의 DEM을 제작하였으며 1:1000 수치지도를 통해 제작된 DEM과 비교한 결과 총 43990개 격자점의 표고 차이는 평균 5.98m였다.여재 높이 100 cm에서 원수를 하향류 및 상향류로 주입하면서 하향류 20, 40, 80, 100 cm, 상향류 20, 40, 60, 80, 100 cm에서 시료를 채취하여 분석한 결과 모두 원수가 주입되는 부근 여재 높이 20 cm에서 가장 많이 제거되었다. 상향류 보다 하향류로 원수를 주입했을 때 제거효율이 높았다. $Fe^{+++}$을 $Fe^{++}$로 환원하는 $O^{-}_{2}{\cdot}$의 작용을 대신할 수 있음을 증명하며 이와같은 ascorbate 의존적인 $OH{\cdot}$ 의 생성은 ascorbate가 조직손상에 관여할 가능성을 시사하였다.었다. 정확한 예측치를 얻기 위하여 불균질 조직이 조사야에 포함되는 경우 보정이 요구되며, 골반의 경우 골 조직의 보정이 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이를 위하여 불균질 조직에 대한 정확한 정보가 요구되며, 이는 CT 영상을 이용하는 것이 크게 도움이 되리라 생각된다.전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과 Rhaponticin의 작용(作用)에 의(依)한 것이며, 이는 한의학(韓醫學) 방제(方劑) 원리(原理)인 군신좌사(君臣佐使) 이론(理論)에서 군약(君藥)이 주증(主症)에 주(主)로 작용(作用)하는 약물(藥物)이라는 것을 밝혀주는 것이라고 사료(思料)된다.일전 $13.447\;{\mu}g/hr/g$, 섭취 7일중 $8.123\;{\mu}g/hr/g$, 절식 14일후 $10.612

• Journal of Energy Engineering
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• v.10 no.1
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• pp.17-23
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• 2001

전력산업 구조개편에 따른 발전부문의 경제급전 추구로 인하여 구 동안 가스산업에서 수급조절역할을 담당하던 발전용 수요의 감소로 수급불균형 심화가 예상되고 결국에는 저장설비의 구축에 막대한 자본이 소요될 것으로 보인다. 이에 본 연구에서는 분석모형을 통하여 이러한 영향들을 계량적으로 분석하고 그 원인을 밝힘으로써 전력산업 구조개편에 대응한 향후의 천연가스 수급정책 방향을 제시하였다. 연구결과에 의하면, 경제급전의 추구로 인해 발전용 수요가 기존 예측치 대비 약 40∼50% 수준으로 급감하여 소요저장탱크기수는 1∼2기 정도 감소하지만, 발전용 수요의 수급조절능력의 약화로 천연가스 수요패턴은 더욱 악화되는 것으로 분석되었다. 또한 필요수입 보전주의에 따른 가격결정방식의 소비자가격이 상승되는 것으로 보아 저장설비에 과다투자가 이루어지는 것으로 판단할 수 있다. 결국, 도시가스의 수요패턴이 현상태를 유지하는 경우, 발전부문의 경제급전시 가스산업에서는 수요패턴의 약화로 저장시설에의 과다설비투자가 불가피하며 이는 소비자가격의 상승으로 이어질 것으로 예상된다. 따라서 향후 가스산업에서는 다양한 수요관리 방안과 도입량 조절 등을 통한 수요패턴 개선노력이 시급할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.7 no.1 s.18
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• pp.33-40
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• 2003

In this work, a novel approach was introduced to assess cost of loss resulting from risk as well as to help deciding inspection period through quantifying risk. In order to quantifying risk of city gas pipeline, frequency and consequence analysis were required. The main causes of city gas accident were analyzed to be digging, external corrosion, ground movement, and equipment failure. Tools to evaluate frequency of each cause was also suggested. Among city gas accidents, fire damage is the dominant one and mainly discussed; fatality, burning injury, and damage to building were estimated using the consequence model suggested. By combining frequency and consequence analysis, evaluating cost of risk management together with calculating example. This work could be applicable for city gas companies to plan how to manage risk most effectively.