• 품질경영학회지
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• 제36권3호
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• pp.102-111
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• 2008

본 연구에서는 공급리드타임이 한정된 용량을 가진 생산시스템에 의해서 내부적으로 결정되어지는 다품종 재고시스템에서의 제품의 수요변동이 미치는 영향을 조사하였다. 공급리드타임이 시스템의 외부에서 결정되어 주어지는 경우와는 달리 리드타임 수요의 변동이 제품 수요의 변동이 증가할 때 실제 감소하는 결과를 보였다. 또한, 수요의 변동이 증가할 때 전체 재고 중 안전재고의 비율이 감소되는 것도 보였다. 더 나아가서 수요 변동의 크기가 어느 정도 이상으로 커지면 안전재고가 완전히 제거되는 사실도 입증하였다. 이 같은 결과는 제품수요의 변동이 매우 클 때 리드타임 수요의 변동을 줄이기 위한 전략은 별로 효용이 없음을 보여준다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.372-373
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• 2006

전력산업의 환경변화에 따라 수요자의 정보를 기반으로 한 수요관리기법의 프로그램들이 많이 개발되고 있다. 이에 따라 수요자의 부하패턴 정보 분석이 중요한 역할을 하며, 또한 분석결과를 이용한 변동 요금의 설계는 수요관리프로그램의 성패를 좌우할 만한 핵심요소로 등장하고 있다. 본 논문에서는 선진국에서 실시하고 있는 수요관리 프로그램에 적용되고 있는 변동 요금제의 현황을 조사 분석하였다. 분석결과는 수요자 중심의 신 수요관리프로그램의 개발의 정책 결정 및 설계에 주요 역할을 할 것으로 판단된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.638-639
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• 2011

전력수요는 여러 가지 사회, 경제, 기상 등의 복합적인 요인에 의해 결정되므로 예측하기 쉽지 않다. 수요 예측 시스템을 통해 예측된 결과는 예측일의 상황에 맞는 여러 가지 예측과 관련된 변동 요인의 적용범위가 수치적으로 달라 질 수 있어 예측 데이터와 실제 수요와의 오차율이 높아질 수 있다. 따라서 전력수요 실적과 예측간 오차에 영향을 주는 변동 요인의 영향력을 분석하고, 예측일의 상황에 맞게 적절한 수치의 변수를 예측 시스템에 제공하여 예측의 정확성을 향상시키는 방안에 대하여 알아보았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.587-594
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• 2018

본 연구는 LSTM기반의 전력수요 변동성 평가 시스템을 제안하고 핵심모듈인 수요예측모듈의 정확성을 증명하기 보다는 실제 전력수요 모니터링 시스템 내 딥러닝을 이용하여 갑작스러운 전력패턴의 변화를 인지할 수 있는 모듈에 대한 활용 가능성을 확인하고자 한다. 웹기반 시스템에 모듈로 적용하여 관리자가 전력사용 패턴의 변동성을 판단할 수 있도록 시각화된 보고서를 제공하였다. 변동성 평가시스템의 구현 결과 관공서와 병원 등의 기관의 경우 전력사용량 데이터가 일정한 형태의 패턴을 보임을 확인하였다. 반면 주거시설과 같이 전력사용량이 상대적으로 낮은 지역의 경우 변동성 평가에는 적절하지 않았음을 확인했다.

• 출판저널
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• 통권252호
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• pp.20-20
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• 1999

모든 사람은 소비자며, 이들이 시장을 이룬다. 따라서 사회변동은 시장변동을 의미하며, 사회구조의 변화는 수요와 소비패턴의 변화를 만든다. 기획자는 이런 변동의 한가운데서 그 흐름을 읽을 수 있어야 한다.

• 대한지리학회지
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• 제43권1호
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• pp.104-116
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• 2008

투기과열지역은 투기의 발생 가능성이 높은 지역으로, 각종 부동산대책의 주요 대상이 된다. 본 연구에서는 부동산 가격변동의 공간패턴을 모형화함으로써 투기과열지역의 공간패턴을 제안하고자 한다. 부동산 가격은 합리적 또는 적응적 소유자 수요자의 경계행위에 의해서 결정되고, 가격변동의 공간패턴은 이들의 경제행위 경향에 의해서 형성된다고 모형화하였다. 일정 지역에 적응적 소유자와 수요자가 다수인 경우, 이 지역은 타 지역에 비해 가격상승 폭이 높고 주변 부동산과 가격상승이 동시에 일어나는 가격변동 핫스팟 패턴으로 정의하였다. 투기과열지역은 최대의 미래 기대이익을 얻고자하는 적응적 소유자와 수요자에 의해서 형성되기 때문에 이 지역의 공간패턴은 가격변동 핫스팟 패턴으로 정의할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.508-510
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• 2003

주식 가격의 결정은 시장 내 수요와 공급에 의해서 결정되며, 가격 변동은 일정한 패턴으로 움직인다고 가정한다. 이러한 패턴을 찾아내어 주식가격의 변동을 예측하는 분석 방법을 기술적 분석이라 한다. 기술적 분석에서는 수요.공급의 변화에 의해 추세가 변동되고, 모든 형태의 주가모형은 반복하려는 경향을 보인다고 가정한다. 이러한 가정하에 본 논문에서는 한국주가지수 200의 과거지수와 거래량을 분석하고, 일정한 패턴을 이용하여 미래의 지수를 예측하는 방법을 연구하였다.

• 대한교통학회지
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• 제20권5호
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• pp.153-161
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• 2002

다사용자계층 통행배정(Multiple User Class Assignment) 문제란 교통망을 이용하는 통행자들이 이질적인 통행계층으로 구성된 경우, 이들 각 계층의 통행수요를 교통망에 배정하는 문제를 의미한다. 이는 기존 통행 배정모형들이 모든 통행자의 통행특성이 동질적이라고 가정함으로서 발생하는 불합리한 통행배정 결과를 완화시키기 위한 방법이다. 또한, 최근 지능형교통체계(Intelligent Transportation Systems, ITS)사업에서 교통정보제공시스템이 구현될 예정임에 따라, 교통정보를 제공받는 계층과 그렇지 못한 계층간의 영향을 분석하거나 혼잡통행료부과 등과 같은 교통관리전략을 정확히 평가하기 위해서 다사용자계층 통행배정모형에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 다사용자계층 통행배정모형의 경우, 사용자간의 상호영향으로 통행비용함수의 1차 편미분행렬(Jacobian matrix)이 비대칭(Asymmetric)이 되어 동등 수리최소화문제(Equivalency mathematical Minimization program)로 구성할 수 없고 또한 수치적으로 풀기가 어렵다는 문제가 있다. 본 연구는 이런 문제점을 극복할 수 있는 모형식과 알고리듬을 제시코자 한다. 본 연구에서 제시된 모형은 2가지 특징이 있다. 먼저, 각 사용자 계층간의 상호영향을 모형내에 반영하며, 기종점쌍간의 통행시간변화에 따른 수요변화를 고려한다는 점이다. 이를 위하여 변동부등모형(Variational Inequality Model. VI)으로 문제를 구성하며, 이에 대한 해석 알고리듬도 제시한다. 또한, 변동부등모형으로 구축된 다사용자계층 모형이 다사용자계층 균형조건과 동일함을 보여주는 동등성조건(Equivalency condition)도 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.69-70
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• 2011

평일의 전력수요는 연속적인 시계열 특성이 뚜렷하여 전력수요예측 오차가 크지 않으나 특수일의 경우는 불연속적인 시계열특성을 가지게 되어 전력수요예측 오차율이 크다. 특히, 연휴의 직전 평일은 평일의 특성과 특수일의 특성이 혼재하고 있어 오차율이 가장 큰 일자 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 연휴 직전 평일과 직전 일요일과의 부하 변동비를 계산하여 전력수요를 예측하는 방법을 제안하고, 추석연휴 직전 평일에 제안한 방법을 적용하여 최대수요예측 오차가 개선됨을 확인하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.413-416
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• 2006

신제품이나 서비스의 수요 예측을 Bass 확산 모형을 토대로 수행할 때의 가장 큰 문제점은모형의 파라미터 추정에 필요한 데이터가 충분치 않다는 것이다. 따라서 Bass 확산 모형의 핵심적인 두 파라미터인 혁신 계수(p)와 모방 계수(q)의 추정을 시도할 때, 어느 정도의 데이터 개수가 요구되는 지를 파악하는 것은 매우 현실적인 중요성을 갖는 문제이다. 이제까지의 연구는 주로 기존의 판매 데이터를 토대로 Bass 모형의 파라미터를 추정할 때, 생기는 다양한 문제점 파악에 집중되었다. 시뮬레이션의 경우는 Bass 모형에 랜덤 오차를 추가하여 실시하였다. 이 경우 데이터 개수가 계수추정에 미치는 영향은 도출되나 각 계수별 민감도 분석이 제대로 이루어지지 못하는 한계를 가지고 있다, 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션에서 예측치를 발생시킬 때 랜덤 오차 대신, 혁신 계수와 확산 계수의 변동을 주는 방법을 도입한다. 결과는 다음과 같다. 첫째, p 변동보다는 q 변동이 예측치의 오차에 대해 보다 중요하다. 둘째, 오차가 잠재수요의 30%이하로 떨어지기 위해서는 수요가 최대로 도달하는 시점이 $t^*$ 일 경우, $t^*\;+1$까지 데이터가 요구된다.