본 연에서는 현재 전력거래소에서 사용하고 있는 단기수요예측 산법을 전력시장 운영환경에 대응 하도록 보다 정확하면서도 공정성이 보장되는 산법으로 개선하였다. 접근방법은 기존의 산법들을 면밀히 분석한 다음 산법의 개선과 매개변수의 튜닝을 통하여 예측정확도를 개선하였으며, 예측과정의 투명성을 확보하기 위하여 예측절차를 출력하는 기능을 포함하였다 예측정확도를 개선하기 위한 주요 방안으로 종합분석모형의 경우는 실적자료가 생길 때 마다 즉시 민감도가 갱신되도록 하였으며, 회귀분석모형은 분석과정에서 의미가 있는 자료만을 선택하도록 하였다. 또한 신경망 모형의 경우는 모의를 통하여 최적의 입력변수를 찾아 설정하였으며, 지식기반모형에서는 최근의 수요특성을 분석하여 새로운 규칙들로 구축하였다. 제안한 산법의 효용성을 평가하기 위하여 2004년도 실계통 자료를 대상으로 모의를 해 본 결과, 모든 산법에서 개선된 예측정확도를 나타내었다.
This study estimated the long-run and the short-run price and income elasticity of crude oil demand by using the ARDL model in Korea. First, the long-run cointegration relationship existed between crude oil demand and price or income in the ARDL-bounds tests. Second, the long-run own price, the cross price elasticity and the income elasticity were both statistically significant elastic and sensitive in the ARDL. Third, there was autocorrelation of the residuals, but no misspecification errors and heteroscedasticity, and then the residuals showed a normal distribution. And the CUSUM & CUSUMSQ tests showed that the coefficients were stable. Fourth, the short-run own price, the cross price elasticity and the income elasticity were both statistically significant elastic and sensitive in the ARDL-RECM. The ECM with the short-run dynamics showed rapid adjustments in the long-run equilibrium of oil demand after the economic crisis. In the short-run, the sensitivity of crude oil demand to price and income changes has moved in the same direction as the long-run case. Korea, depending too much on foreign crude oil, is vulnerable to the shocks of oil prices, so rising oil prices can certainly have a negative impact on Korea's trade balance. And the elasticity of long-run oil prices may help to control and manage Korea's oil demand. The government needs to strengthen monitoring of the country's policies and market trends related to crude oil, establish strategies to customize national policies and market conditions, and strengthen active market dominance efforts through pioneering new market and diversification.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.25
no.4
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pp.222-237
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2022
This study was performed to predict change of forestland area in future to 2050 based on System Dynamics Model which is based on feedback loop by causal relationship. As forestland area change in the future depends on potential forestland conversion demands, each demand type of forestland conversion such as agricultural, industrial, public and residential/commercial use was modeled using annual GDP, population, number of household, household construction permission area (1981~2019). In results, all of conversion demands would have continuously decreased to 2050 while residential and commercial land would be reduced from 2034. Due to such shortage, eventually, total of forestland in South Korea would have decreased to 6.18 million ha when compared to current 6.29 million ha. Moreover, the forestland conversion to other use types must be occurred continuously in future because most of forestland is owned privately in South Korea. Such steady decrement of forestland area in future can contribute to the shortage of carbon sink and encumber achievement of national carbon-neutral goal to 2050. If forestland conversion would be occurred inevitably in future according to such change trends of all types, improved laws and polices related to forestland should be prepared for planned use and rational conservation in terms of whole territory management. Therefore, it is needed to offer sufficient incentive, such as tax reduction and payment of ecosystem service on excellent forestland protection and maintenance, to private owners for minimizing forestland conversion. Moreover, active afforestation policy and practice have to be implemented on idle land for reaching national goal 'Carbon Neutral to 2050' in South Korea.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.2
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pp.44-53
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2023
Recently, serious parking problems are occurring due to the difficulty of securing sufficient parking space, and it may lead to other traffic or social problems. In order to solve the parking problem in areas and districts beyond a certain range, a study on-roads and off-street parking lots reflecting regional characteristics is necessary. Therefore, this study establishing a parking demand calculation model for use as a basic study in establishing on-road and off-road characteristics. In order to conduct the study, Dong-fu, Daegu Metropolitan City was divided into dongs, and parking facilities and parking demand were investigated. The survey time was divided into daytime and nighttime on weekdays, and the types of vehicles were divided into three types: passenger car, small trucks and buses, large trucks and buses. As explanatory variables for calculating parking demand, the total floor area of buildings for each of six purposes was used, including detached houses, apartment houses, neighborhood living facilities, cultural and assembly facilities, business facilities, and sales facilities. As a result of the correlation analysis, among the six explanatory variables, the total area of neighborhood living facilities showed a significant correlation with on- and off-street parking demand. A regression analysis model was constructed using the total area of neighborhood living facilities as an explanatory variable, and statistically significant results were obtained.
The country with a relative abundance of human capital conducts relatively more R&D in the steady state than its partner. This country acquires the know-how to produce a relatively wider range of innovative goods. High technology comprises a large share of the national economy in the human-capital rich country and real output growth is faster. This prediction would seem to accord weakly with empirical observation of Korean economy.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.27
no.1
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pp.43-50
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2019
The aviation demand forecast field has been actively studied along with the recent growth of the aviation market. In this study, the demand for domestic passenger demand and freight demand was estimated through cross-validation method. As a result, passenger demand is influenced by private consumption growth rate, oil price, and exchange rate. Freight demand is affected by GDP per capita, private consumption growth rate, and oil price. In particular, passenger demand is characterized by temporary external shocks, and freight demand is more affected by economic variables than temporary shocks.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.27
no.3
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pp.98-105
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2019
In the past 30 years, our aviation demand has been growing continuously. As such, the importance of the demand forecasting field is increasing. In this study, the factors influencing Korea's international air demand were selected, and the international air demand was analyzed, forecasted and reviewed through OLS multiple regression analysis. As a result, passenger demand was affected by GDP per capita, oil price and exchange rate, while cargo demand was affected by GDP per capita and private consumption growth rate. In particular, passenger demand was analyzed to be sensitive to temporary external shocks, and cargo demand was more affected by economic variables than temporary external shocks. Demand forecasting, OLS multiple regression analysis, passenger demand, cargo demand, transient external shocks, economic variables.
In this paper, we analyze the determinants of the adoption of industrial robots using the data from 42 countries, and thereby examine the factors underlying the rapid expansion of industrial robots in Korea. To this end, the industrial robot data for the years 2001-2016 were drawn from the World Robotics dataset of the International Federation of Robotics (IFR). The explanatory variables included labor market environment variables and innovation capacity variables extracted from the dataset of the relevant international organizations. For data analysis, the Arellano-Bond dynamic panel analysis was performed to control for the endogeneity problem of some explanatory variables. The empirical results confirmed the exceptionally rapid expansion of industrial robots in Korea as compared to other countries, even when considering the national income level, employment cost, and innovation capacity. This phenomenon could be attributed to both the demand-side and supply-side factors. For one thing, changes in the labor market environment, such as an increase in employment costs, have led to an increase of the corporate demand for industrial robots. For another, the supply-side factors, such as an increase in the capital intensity and innovation capacity of companies, have also contributed to the widespread adoption of industrial robots.
It is well known that the trend of water demand in large-size water supply systems has been suddenly changed, and many expansions of water supply facilities become unnecessary. To be cost-effective, thus, politicians as well as many professionals lay stress on the adaptive management of water supply facilities. Failure in adapting to the new trend of demand is sure to be the most critical reason of unnecessary expansions. Hence, we try to develop the model and modeling procedure that do not depend on the old data of demand, and provide engineers with the fast learning process. To forecast water demand of Seoul, the Bayesian parameter estimation was applied, which is a representative method for statistical pattern recognition. It results that we can get a useful time-series model after observing water demand during 6 years, although trend of water demand were suddenly changed.
People generally focus on the supply side when conducting a study on the movie industry. However, to understand the movie industry better, one needs to analyze both sides - the demand and supply of movies. This paper analyzes demand-side factors that have long been taken for granted in Korea's movie industry. The study used data for 1991~2008 on the following demand-factors : the average ticket prices, the number of working days and hours, the average personal income, the number of spectators for the two major professional sports, cable TV, the number of movies released each year and the number of movie screens. This study shows that ticket prices do not conform to the law of demand. According to the law of demand, increasing price leads to a decline in demand. However, in reality, the number of viewers went up along with ticket prices. The study found that demand for movies was correlated to income levels and leisure time. An increase in the number of leisure hours and income levels pushed up demand. Contrary to general belief, a growth in the availability of substitutes, such as professional sports(soccer and baseball), did not result in a fall in demand for movies. The audiences for both sports and movies grew simultaneously as the amount of leisure time increased. Contrary to the general expectations that more diversified genres of movies will draw larger audiences by satisfying different individual tastes, the diversification had little impact, but the number of movie screens was positively correlated with audience size. In sum, changes in ticket prices and the quantity of substitutes had little influence on demand in the movie industry. Rather, it was the supply side of the industry that induced demand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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