Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.953-959
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2002
계절유행상품의 수요는 연중 성수기가 길지 않고 매년 유행과 제품디자인 변화가심한 경향이 있어 수요예측에 과거의 판매정보의 유용성이 크지 않다. 성수기 초반의 수요가 연간 수요결정에 매우 중요하며 후반부수요가 급격히 감소하는 특성이 있다. 반면 이월상품의 잔존가치가 매우 낮지만 매출마진이 높아 수요예측의 정확도에 따라 수익률이 큰 영향을 받는다. 이러한 이유로 기존의 수요예측방법을 계절상품에 적용하기에 무리가 따르며 예측오차의 비용이 매우 커서 계절상품 관리에 이용할 수 없다. 본 연구에서 성수기를 하위기간으로 구분하여 시즌 초반부 수요발생시점을 측정하여 초반부 기간별수요량을 구하고 이를 근거로 기간 누적수요비율을 quantile regression에 의거 추정하여 기간별 수요량과 전제 수요량을 예측하는 방법을 제시하고 모의자료를 사용하여 이 모형의 우수성을 평가하였다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.10a
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pp.611-614
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2004
현실에서의 공급사슬에 대한 분배 계획은 수요예측(forecasting)을 통해 얻어진 확률적인 분포(stochastic distribution)를 바탕으로 수립된다. 그러나 이러한 수요예측 값은 특정한 한 값을 갖는 것이 아니라 일반적으로 특정한 범위로써 존재하며 이 범위 내의 한 값을 의사 결정자가 선택하고 이를 바탕으로 분배 계획을 수립하게 된다. 하지만 수요의 불확실한 특성 때문에 효과적인 값을 결정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 따라서 본 연구에서는 확률적인 형태의 다양한 수요 분포 형태를 정의하고, 이러한 여러 가지 분포 하에서 수요 선택에 영향을 주는 요소들을 판명한다. 이를 바탕으로 적절한 실험계획과 모의실험을 통해서 효과적인 수요선택 방안을 도출한다. 이와 같은 접근 방법을 통해 다양한 실험 조건 하에서 공급 사슬 내의 총 비용을 최소화 시키면서 동시에 목표로 하는 서비스 수준(target service level)을 만족하는 수요 선택 방안을 제시한다.
This paper presents an advanced energy demand management for buildings. It is important to aggregate a various demand side resource which is controllable on demand response environment. Previous demand side algorithm for building is mostly restricted on single building. In this paper, we suggest energy demand management algorithm for many buildings. And, this paper shows the procedure to apply suggested demand management algorithm.
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.
The purpose or this paper is to investigate the relationship between highway improvement and Induced Travel Demand(ITD) focusing on the Seoul metropolitan area data. In addition, authors tried to estimate basic unit of demand elasticity focusing on zone and trip purpose which can be applied for the ITD forecasting. The results are based on the 2002 Metropolitan Household Transportation Survey Data, where the demand elasticity (DE) is -0.582 in Seoul, -0.597 in Incheon and -0.559 in Gyounggi province, respectively. This study revealed part of the relationship between highway improvement and ITD for metropolitan region and provided the framework for yielding real estimated values by applying the concept of demand elasticity in terms of the relationship by using regional and long-term data. We expect that the basic unit of demand elasticity focusing on zone and trip purpose can be applied for the ITD forecasting to analyze the whole demand exactly The estimated DE's for age group and day of week can also be used for Proper transportation management and transport Policy making. Some limitations have also been discussed.
A variety of methods have been proposed through a number of studies on sophisticated demand forecasting models that can reduce logistics costs. These studies mainly determine the applicable demand forecasting model based on the pattern of demand quantity and try to judge the accuracy of the model through statistical verification. Demand patterns can be broadly divided into regularity and irregularity. A regular pattern means that the order is regular and the order quantity is constant. In this case, predicting demand mainly through regression model or time series model was used. However, this demand is called "intermittent demand" when irregular and fluctuating amount of order quantity is large, and there is a high possibility of error in demand prediction with existing regression model or time series model. For items that show intermittent demand, predicting demand is mainly done using Croston or HOLTS. In this study, we analyze the demand patterns of various items of air cargo with intermittent patterns and apply the most appropriate model to predict and verify the demand. In this process, intermittent optimal demand forecasting model of air cargo is proposed by analyzing the fit of various models of air cargo by item and region.
Under the continuing economic growth without increase in employment, issues regarding the impact of IT investment on demand for labor have been continuously raised. Under the circumstance, this study carried out an empirical analysis on the impact of IT investment on employment with a sample of 498 businesses whose domestic sales for the period of six years from 2003 to 2008 are KRW 100 billion or above. The result of the analysis found that IT investment increases employment in most of the industries except for some of the service sectors. In the manufacturing industry, more IT investment increased employment but decreased the flexibility in demand for labor; therefore, IT investment has a substitutional relationship with low-skilled labor and a complementary relationship with high-skilled labor. In the areas of electricity, gas and construction, employment increased as IT investment increased, with the greatest flexibility in demand for labor. In the service industry, increase in IT investment led to more employment and higher flexibility in producer services only. On the other hand, there was no meaningful relationship found between IT investment and employment in the areas of distribution services and social services.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.8
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pp.2793-2800
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2010
In this paper, we propose a quadratic (nonlinear) regression model that forecasts daily demands of electric power in summer. For cost-effective production (and/or procurement) of electric power, forecasting demands of electric power with accuracy is important, especially in summer when temperature is high. In the literature, temperature and daily demands of preceding days are typically employed to construct forecasting models. While, we consider another factor, day of the week, together with temperature and daily demands of preceding days. For validating the proposed model, we demonstrate the forecasting accuracy in terms of MAPE(Mean Absolute Percentage Error) and MPE(Maximum Percentage Error) using field data from KEPCO(Korea Electric Power Corporation) in comparison with two forecasting models in the literature. When compared with the two benchmarks, the proposed forecasting model performs far better providing MAPE and MPE not exceeding 3.08% and 8.99%, respectively, in summer from 2005 to 2009.
This paper investigates how firms adjust wages, employment and hours in response to demand shifts. It focuses on rigidities and asymmetries in such adjustments. Major findings are as follows. First, wage adjustments are fairly small compared with worker adjustments. Second, wage adjustments are asymmetric with respect to sales growth: there is no responsiveness of wage growth when sales are declining, while adjustments are significantly positive when sales are rising. On the contrary, worker adjustments are symmetric with respect to demand shifts. Third, while workers are linearly adjusted to the sales growth, some nonlinearity is observed in the wage adjustment. Fourth, hours are generally nonresponsive to demand shocks. Finally, union firms cut wages rather than workers in the face of negative demand shocks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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