• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.10a
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• pp.53-55
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• 2014

Offshore 에서의 oil & gas 생산은 해상이라는 환경으로 인한 고유의 특성 때문에 항상 다수의 변수들에 영향을 받으며, 막대한 비용이 소요되기 때문에 비용을 최소화하며, 비용 대비 수익을 최대화시키기 위한 optimal design이 필수이다. 본 논문은 가상의 offshore plant와 이에서 생산된 oil의 수요지들을 설정하여 시장수요에 따른 offshore 생산의 최적화 문제를 연구대상으로 하며, 다수의 offshore oil fields를 보유한 major oil company가 당면할 수 있는 offshore production에 관한 문제를 일반화하여 정의하고, 이윤을 극대화시킬 수 있는 최적화 모형을 혼합정수계획모형(mixed integer programming)으로 정식화 하였다. 최적화 모형의 해는 Microsoft office excel solver를 통해 구하였으며 그 계산실험의 결과를 요약하여 보고한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.2
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• pp.169-176
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• 1998

버스운행시격은 주어진 고정된 승객수요와 버스운행시간에 대해 최적의 버스운행시격을 결정하고, 이러한 운행시격을 요일과 시간대에 관계없이 그대로 유지하는 것이 일반적이다. 여기에 첨두시와 비첨두시의 운행시격으로 구분하여 결정하기도 한다. 그러나 실제 버스운행시간과 승객수요는 요일별 시간대별로 변화하고 이에 맞는 운행시격으로 조정하지 못함에 따라 버스운영의 비효율성을 초래하기 쉽다. 본 연구의 목적은 요일별, 시간대별로 변화하는 시내버스의 승객수요 및 버스운행 소요시간을 변수로 하여 운영자비용과 이용자비용의 합으로 본 총교통비용 모형을 수립하고, 요일별, 시간대별 최적의 버스운행시격을 구하는데 있다. 또한 최적의 버스보유대수를 구하고, 이에 따른 운행시격 조정 방법을 제안하였다. 또한 서울시에서 운행되고 있는 시내버스 노선 1개에 대한 사례연구를 통해 요일별, 시간대 별로 버스운행시격을 탄력적으로 조정함에 따라, 총교통비용을 상당히 절감할 수 있음을 입증하였고, 버스보유대수의 최적화도 유사한 결과를 나타내었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.857-859
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• 2022

본 연구는 인공지능 기반의 전력 수요 데이터 예측 모델을 구축하고 이를 최종적으로 웹의 형태로 구현하는 것을 목표로 하였다. 기상청 데이터의 기후 요소를 매개변수로 삼아 전력 수요를 예측하고, 그 결과를 가시적으로 시각화하는 것까지의 전 과정을 최대한 간결하게 진행하였다. 추후 한층 더 발전된 모델을 구축할 수 있다면, 전력시장의 효율성과 경제성을 향상시켜 불필요한 에너지 낭비를 미연에 방지할 수 있을 것이라고 기대한다. 나아가 시스템 상용화를 위해 계속 연구 활동에 정진할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.169-170
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• 2024

본 논문은 2017년부터 2022년까지의 항공정보통계포털 데이터를 기반으로 코로나19가 항공 산업에 미치는 영향을 깊이 분석한 것이다. 인천국제공항, 김포공항, 제주국제공항의 데이터를 중점으로 사용했다. 국내선과 국제선의 항공수요 추이를 월별로 시각화하여, 코로나19의 직접적인 영향 뿐 아니라 사회경제적인 다양한 요인과의 상호작용을 강조했다. 특히, 국내 여행비용 상승이 해외 여행의 매력도를 높일 수 있는 요인으로 논의되었다. 논문은 코로나19의 영향이 계속되며 항공 산업에 지속적인 변화를 초래하고 있다는 결론을 내리고, 항공 산업의 미래 전략 수립 시 다양한 변수를 고려하는 중요성을 강조했다. 또한, 코로나19 이후의 항공 여행 패러다임을 예측하는 데 중요한 기초 자료로서의 역할을 강조한다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.65 no.1
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• pp.80-91
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• 1984

The purposes of this study are to analyze and forecast the domestic demand for papers by regression models with time-series data (1965-81). For the period of 1965-81, the real GNP of Korea grew at annual average increase rate of 8.8 percent. On the other hand, the domestic demand of papers grew at annual average increase rate of 17.9 percent in this period. Especially, the annual average increase rate for board-papers accounted to 25.8 percent. To analyze domestic demand for papers, GNP, per capita GNP, price findex of papers, production activity index of the major papers consuming industries and price index of substitutive goods were selected as independent variables. The expected values of domestic demand for papers were computed by forecasting equations as follows. T-values are in parentheses. ${\ell}nDDP=2.452+1.986{\ell}nPG-0.844{\ell}nPWI$ $(33.397)^*\;(-6.149)^*\;R^2=0.997$ ${\ell}nDDP=6.468+0.827{\ell}nPDA$ $(17.403)^*\;R^2=0.950$ DDP : Domestic demand for papers PG : Real GNP per capita (1,000 won) PWI : Real price index of papers (1980 = 100) PDAV : Production activity index of the major papers consuming industries The results analyzed and forecasted by these models are summarized as follows: The domestic demand for papers had positive correlation toward per capita GNP and production activity index of the major papers consuming industries. Per capita GNP elasticity of the domestic demand for papers was the most elastic among independent variables. The price elasticity of domestic demand for papers had negative sign and inelastic. These were not only statistically significant but theoretically compatible. The domestic demand for papers was projected to be 3,152-4,470 thousand mit in 1991, representing at annual increase rate of 5.0-12.4 percent during the period of 1982-91. Domestic demand for papers per capita was projected to be 69.1-98.0 kg in 1991.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1999.03a
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• pp.95-109
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• 1999

기존의 추정된 화물 수요모형은 화물의 출하특성과 관련된 설명변수를 중심으로 추정되었으며, 이에 따라 수송수단 선택 과정에서 화주가 느끼는 실제의 인식 상황을 모형내에 적절히 반영하지 못하였다. 본 연구는 기존 연구가 갖는 한계점을 극복하고자 화주가 수송수단을 선택할 때 느끼는 인식상황을 모형 내에 적용시켜 수단 선택 특성을 분석하였다. 연구대상은 우리나라의 188개 제조업체에서 화물자동차로 출하한 내수용 화물이며, 연구의 범위도 현실 운송체계 내에서 화주의 수단선택 행태를 설명하는 단기간의 예측으로 제한하였다. 모형추정결과 우리나라의 공로화물수송을 해석하기 위해서는, 출하중량까지를 고려한 다항로짓모형 형태이면서 인식 요소를 행태변수로 추가한 모형을 이용하는 것이 가장 적절하다는 결론을 내렸다. 그리고 이에 따라 주요한 설명 변수들의 탄력성과 화주의 인식 요소에 대한 특성값을 분석하여 제시하였다. 연구결과는 활용성 측면에서 직접 활용이 가능한 것과 잠재적인 변화를 예측하는데 이용되는 것으로 구분된다. 먼저 직접활용이 가능한 것은 수송수단과 관계된 변수들을 해석하여 얻는데, 수송비용과 수송시간에 대한 계수값의 크기와 부호, 그리고 탄력성은 정부의 정책부서나 운송인의 계획수립에 직접 적용된다. 다음으로 화주의 인식 요소는 잠재적인 변화를 예측하는데 이용되며 각 요소가 갖는 탄력성 및 특징은 운송인의 고객관리 기준이된다.

• Asia Marketing Journal
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• v.5 no.4
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• pp.1-30
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• 2003

본 연구는 지금까지 학계에서 꾸준히 연구되고 있는 시장진입 순서의 효과에 관한 광범위한 문헌고찰을 통해 이제까지의 연구들을 유기적·인과적으로 연결시킬 수 있는 통합적인 틀을 제시하고, 기존 연구의 한계점을 바탕으로 진입순서 연구에 관한 새로운 접근을 시도하고자 하였다. 이를 위해 기존 연구를 크게 선발이점 발생에 관한 연구, 후발이점 발생에 관한 연구, 진입순서 효과에 영향을 미치는 조절변수에 관한 연구, 진입순서 의사결정에 영향을 미치는 선행변수에 관한 연구로 구분하고 각 부분별 문제점과 향후 연구방향을 도출하였다. 먼저, 기존 연구에서 선·후발 진입에 대한 정의와 기업이 속해있는 시장에 대한 정의가 불분명하게 이루어짐에 따라 그 효과가 매우 다르게 나타나고 있음을 지적하고, 동시에 효과가 나타나게 되는 메커니즘도 사후적인 해석 관점에서 이루어지고 있음을 지적하였다. 이 외에도 진입순서 효과에 영향을 미치는 조절변수에 관한 연구가 생산자 관점에서 주로 다루어져 실제로 제품을 소비하는 수요자의 특성을 감안한 연구가 필요함을 제시하였으며, 진입순서 의사결정에 영향을 미치는 선행변수로 자원기반 관점 요인과 시장·경쟁 요인뿐만 아니라 조직의 특성에 대한 연구가 고려되어야 함을 지적하였다. 마지막으로 진입순서 외에도 후발기업의 진입시차에 관한 추가적인 연구의 필요성을 언급하였다.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.9 no.1 s.31
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• pp.17-27
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• 2007

Since early 1990s, several developed countries have applied the Electronic Toll Collection System (ETCS) to toll roads in order to solve traffic congestion and delay problems at toll plazas. For the successful operation of the ETCS, it is important to correctly forecast the ETCS using rate. In this study, it was conceived to develop a sophisticated demand forecasting model of the ETCS for toll roads in Changwon City The Binary Logit and neural network models were tested for the model considering 11 explaining variables. The best results in prediction accuracy and goodness-of-fit were obtained on the neural network model. However, because of the difficulty in predicting the 11 variables and its fitness in wide range, the Binary Logit model which considers three policy variables only is recommended as the model to forecast the ETCS using rate.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.30 no.1
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• pp.113-123
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• 2012

This study introduces a new type of a modal split model that use zonal data instead of cost data as independent variables. It has been indicated that the ones using cost data have deficiencies in the multicollinearity of travel time and cost variables and unpredictability of independent variables. The zonal data employed in this study include (1) socioeconomic data, (2) land use data and (3) transportation system data. The test results showed that the proposed modal split model using zonal data performs better than the other does.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.7
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• pp.4489-4497
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• 2015

This study aims at estimating the consumer's demand and willingness to pay(WTP) for horse meat in Korea. Three econometric models are employed to examine the multiple layers of the demand, including the current demand, the potential demand and latent demand. Findings indicate a substantial demand for horse meat. Dichotomous choice contingent valuation method is used to elicit the WTP. We assess the mean WTP for horse meat using a double-bounded logistic model. As a result, consumers are willing to pay at 67.8 percent of the beef prices of the third quality grade to purchase horse meat. And, for the factors that influence on WTP, only sex, age and recognition of horse meat are statistically significant.