• Environmental and Resource Economics Review
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• v.8 no.1
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• pp.131-147
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• 1998

본 논문은 시차종속변수를 이용한 우리 나라 원목수요분석을 통해 장기원목수요의 변화를 예측하는 데 그 목적이 있다. 원목수요는 재화의 특성상 파생수요를 전제하여 분석하였다. 분석에서는 1970년부터 1996년까지 27년간의 원목수요 자료를 이용하였다. 원목수요는 1980년대 들어서면서 1970년대와 같은 빠른 증가는 아니지만 지속적으로 완만히 증가하다가 1991년을 정점으로 하향 안정세를 보이고 있다. 분석에서는 적응적 기대모형과 부분적 조정모형을 사용하였다. 1977년에서 1979년까지 원목수요량의 급격한 증가를 설명하기 위하여 모형내에 더미변수를 사용하였다. 설명변수는 원목가격, 더미변수, 파생재화(목재 및 나무제품)의 가격과 시차종속변수를 이용하였다. 분석 결과, 적응적 기대모형은 시차종속변수를 사용해야 할 만큼 유의한 결과를 얻을 수 없었다. 하지만 부분적 조정모형에서는 각 변수의 추정치가 전반적으로 유의하게 나타났다. 특히, 시차종속변수 추정치에 대한 t값이 2.07로 유의하게 나옴으로써 모형의 설명력을 높여 주었다. 부분적 조정모형의 수정계수는 0.74 정도로 나타났다. 부분적 조정모형의 가정하에 2010년까지 매년 원목가격지수 6.7%와 국내 목제품가격지수 5.8% 상승률에 근거한 방법과 원목가격지수 6.8%와 목제품가격지수 5.6%로 전제하여 원목수요를 전망하였다. 그 결과, 원목수요는 지속적으로 상승하는 것으로 나타났다. 일정한 가격상승률을 전제한 예측수요량이 일정한 가격지수의 상승을 전제한 경우보다 높게 나타났다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.16 no.4
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• pp.901-922
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• 2007

To see how the electricity demand for air-conditioning responds to weather condition and what kind of weather condition works better in forecasting maximum daily electricity demand, four different regression models, which are linear, exponential, power and S-curve, are adopted. The regression outcome turns out that the electricity demand for air-conditioning is inclined to rely on the exponential model. Another major discovery of this study is that the electricity demand for air-conditioning responds more sensitively to the weather condition year after year along with the higher non-air-conditioning electricity demand. In addition, it has also been found that the discomfort index explains the electricity demand for air-conditioning better than the highest temperature.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.567-570
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• 2016

전력수요 예측은 설비투자, 수급 안정, 구매전력비 등에 직결되는 중요한 요소이며 국가 경제에 미치는 영향이 크다. 특히 인구가 밀집한 대도시의 경우 정치, 교육, 문화, 경제적 활동들이 전력사용과 밀접한 연관이 있어 안정적인 전력공급을 위한 정확한 전력수요 예측이 필요하다. 최근 평균기온 및 국내총생산을 독립변수로 활용하여 다중회귀모형을 구성한 연구가 전국 단위 전력수요 예측에 유용한 결과를 보여주었다. 하지만 좀 더 작은 단위 지역의 전력수요를 예측할 때에는 지역마다 제반 여건에 따른 전력사용 용도가 다르므로, 그 지역의 전력수요와 상관관계가 높은 다른 변수들을 함께 고려해야 할 필요가 있다. 본 논문은 서울시 자치구별 월 단위 전력수요 예측을 위하여 과거 전력수요량을 독립변수, 평균기온, 지역내총생산, 자치구별 인구, 세대수, 지하철 승 하차 인원을 종속변수로 설정한 다중회귀모형을 구성하였다. 이를 기반으로 다양한 실험을 통해 자치구별 월간 전력수요 예측을 진행하였으며, 그 결과 이전보다 향상된 정확도를 얻을 수 있었다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.24 no.2
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• pp.335-350
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• 2008

This paper analyzes the effects of port size on port tariff using the data for world major sixteen container ports. Some previous studies show that demand for port services have significant effects on port tariff, but we cannot find studies analyzing the correlation between the supply variables and the port tariff. In this paper, we used the five supply variables, which are the number of gantry crane, the number of berth, the quay length, the terminal area and the storage capacity for containers. The panel regression results are as follows. Port tariff generally decreases as port size increases, which shows that port tariff is explained by the economic theory. However, increase of port size, in some cases, does not reduce port tariffs, which may be due to monopolistic characteristics of port. This paper also shows that both demand and supply factors affect port tariff, but that demand factors have more consistent effect on port tariff than supply factors.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.6
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• pp.1601-1607
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• 2016

Recently, weather information has been increasingly used in various area. This study presents the necessity of hourly weather information for electricity demand forecasting through correlation analysis and multivariate regression model. Hourly weather data were collected by Meteorological Administration. Using electricity demand data, we considered TBATS exponential smoothing model with a sliding window method in order to forecast electricity demand. In this paper, we have shown that the incorporation of weather infromation into electrocity demand models can significantly enhance a forecasting capability.

• The Journal of Information Systems
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• v.10 no.2
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• pp.151-164
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• 2001

현재의 항공사 기내식 수요예측 시스템으로는 항공기 운항의 지연이나 초과 주문으로 인한 손실 문제를 해결하기 힘든 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 항공기 기내식 시계열 자료만을 입력변수로 사용한 단순인공신경망모형(simple neural network model), 단순인공신경망모형에 전통적인 시계열 기법(본 연구에서는 지수 평활법)의 예측 결과를 입력변수로 추가한 혼합인공신경망모형(hybrid neural network model), 그리고 혼합인공신경 망 모형에 상관관계가 높은 다른 시계열 자료(본 논문에서는 유사 노선의 다른 항공기 기내식 시계열 자료)를 인공신경망의 입력변수로 추가시킨 하이퍼혼합인공신경망모형(hyper hybrid neural network model)을 새로운 항공기 기내식 수요예측 기법으로 제안하고, 이들 모형의 예측력을 비교 분석하였다. 분석 결과 하이퍼혼합인공신경망 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타나, 인공신경 망을 기반으로 한 수요예측에 있어 상관관계가 높은 다른 시계열 자료를 입력변수로 추가함으로써 인공신경망모형의 예측력을 개선시킬 수 있음을 알 수 있었다

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1993.07a
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• pp.153-201
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• 1993

한국에 있어서 급속한 경제성장과 사업구조의 변화로 인하여 차량과 교통량이 급속히 증가하였다. 따라서 교통량은 기존 시설물의 용량을 초과하게 되었다. 증가된 교통량과 부족한 교통시설로 인하여 사회.경제전반에 걸쳐서 제 교통문제가 발생하게 되었고, 이러한 교통문제를 해결하기 위해서 과학적인 교통수요예측기법이 요구되었다. 본 논문에서는 과거 20여년간의 교통부문의 연구활동 중 특히, 교통수요예측에 관한 연구에 대해서 사례를 중심으로 살펴 보고자 한다. 논문의 주요내용으로는 아래와 같다. 1) 한국의 교통상황을 개략적으로 설명하고, 한국에서 합리적인 교통 수요예측기법이 필요하게된 배경을 설명 2) 교통수요예측에 필요한 사회.경제변수에 관한 자료를 소개하고, 합리적인 수요예측을 위하여 제 변수의 중요성을 설명 3) 한국에서 과거에 적용한 교통수요예측 모형의 구조와 장.단점을 소개 4) 현재 한국에서 적용하고있는 교통수요예측에 관한 모형의 구호와 적용절차를 본 단계의 과정으로 설명함으로써 그 동안 한국에서의 연구, 적용되어온 교통수요예측 모형에 관한 소개와 적용사례를 제시하고자 한다.

• Fire Science and Engineering
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• v.24 no.3
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• pp.119-130
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• 2010

In the fire and disaster prevention administration of which is not developed in comparison with any other administrative system, the systematic improvement is necessary. For system's more development, financial resource of fire service must be increased sufficiently. If fire service's budget is not allocated sufficiently, fire and disaster were not prevented effectively. This study set up hypothesis based on theoretical background and past research. In this study, dependent variables are fire service budget and police service budget per person Whereas independent variables include demand characteristics, economical characteristics, political characteristics, and previous fiscal year's budget. Statistical methods for the hypothesis's verification are regression analysis, correlation analysis and t-test. The major finding on this study are as follows: First, regression analysis showed that significant variable were past budget variable and economical variable. But political variable and demand variable were not significant except for a emergency medical variable. Second, fire service budget's average was not different significantly from police service budget's average. The above result are contingent upon the theory described in this research. A sustained research and development effort will be necessary if substantial and meaningful progress is to be made in fire service budget.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.99 no.1
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• pp.36-46
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• 2010

The purpose of this research was to derive political suggestion to increase the demand for forest visit by analyzing the demand of forest visitors, focusing on the residents of Seoul and capital areas. The determinants of demand, which is the number of forest visit in a year, were analyzed by independent variables; six factors from factor analysis on selective attributes, demographic characteristics, and other variables related with the general matters when visiting a forest. As a result, among the independent variables, selective attribute (tourism resource factor), gender (male), and residency (Seoul) were found out to have positive(+) effect on demand for forest visit. However, other selective attribute (external factor of forestry), occupation (white-collar employee), and level of education (over college graduate) were found out to have negative(-) effect on demand for forest visit. Based on these results, implications for the expansion of demand for forest visits were derived.

• Land and Housing Review
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• v.6 no.4
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• pp.239-239
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• 2015

최근 국내 주택시장에서의 관심은 수요와 공급의 불일치 해소이다. 이를 위해서는 정확한 수요권역 설정에 의한 사업지구별 수요예측이 필수적이다. 본 연구에서는 주택시장권역 설정 시 선행연구에서 사용하는 가구이동자료 기준의 수요권역과 청약자 주소지에 의한 실제 수요권역의 차이를 비교분석 하였다. 수도권 3개 택지개발지구를 대상으로 한 실증분석 결과, 청약자료에 의한 실제 수요권역은 가구이동자료 기준의 수요권역에 비해 확대되는 것으로 나타나 기존의 가구이동자료 기준에 의한 수요권역 설정의 보완이 필요한 것으로 판단된다. 특히 사업지구와 서울 도심과의 거리, 핵심 수요권과 배후수요권의 수요구성비와 같은 입지경쟁력, 개발규모(신도시급 여부) 등의 변수가 정확한 수요권역의 설정을 위해 우선적으로 보완되어야 할 변수로 나타났다. 또한 동일 사업지구에 있어서도 임대/분양과 같은 주택유형, 주택의 규모에 따라 수요권역의 차이를 보였다. 아울러 부동산경기 역시 수요권역의 범위형성에 영향을 미치고 있으며 정확한 수요권역 분석을 위해서는 주택가격, 사업지구 입지경쟁력 등이 함께 복합적으로 고려되어야 할 필요성이 확인되었다.