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.
정보통신기술의 역사는 다른 산업 기술에 비해 매우 일천하다. 그러나 현재 가장 빠르게 진보하고 있는 기술이며, 기업활동과 개인의 일상 생활에 커다란 영향 요소로 대두되고 있다. 특히 인터넷의 영향은 지대하다. 인터넷을 이용하여 기업의 생산성을 증대하거나 전자 상거래와 같은 새로운 형태의 사업 기회 제공의 장이 되고 있다. 또한 개인은 매우 다양하고 방대한 정보를 획득, 이용함으로써 자신의 효용을 극대화할 수 있다. 이는 사회, 경제의 새로운 패러다임의 출현으로까지 표현되고 있다. 따라서 과거의 음성통신 서비스 수요와 현재 및 미래의 데이터 통신 수요의 패턴에는 많은 차이가 존재할 수 있다. 본 논문은 대표적 음성 서비스인 전화 서비스 그리고 데이터 서비스라 할 수 있는 인터넷 서비스를 대상으로 수요 속성별 즉, 업무용과 가정용 수요의 확산 패턴을 Logier 분석을 이용하여 고찰하였다. 분석 결과 전체적으로 음성보다는 데이터 수요 확산 속도가 컸으며, 수요 속성별로는 데이터 서비스에서 업무용보다 가정용확산이 음성의 경우보다 훨씬 빠르게 이루어지고 있었다. 그리고 인터넷 가입에 대한 여러 결과를 얻었으며, 이는 정보통신관련 기업과 정책 당국자에게 매우 중요한 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
국내 전력 수요량 예측을 위한 정확한 분석 모델을 개발하기 위하여 고차원 데이터 군집 분석에 적합한 차원 축소 개념의 부분공간 군집 기법과 SMO 분류 기법을 결합한 전력 수요 패턴 예측 방법을 제안하였다. 전력 수요 패턴 예측은 무선부하감시 데이터 뿐 아니라 소지역 단위의 센서스 정보를 통합하여 시간대별 전력 부하 패턴 분석과 인구통계학 및 지리학적 특성 분석이 가능하다. 서울지역 대상의 센서스 정보 및 전력 부하를 이용한 소지역 전력 수요 패턴 예측 결과 총 18개의 특성 군집을 구성하였으며, 전력 수요 패턴 예측 정확도는 약 85%를 보였다.
기업이 물류비용을 절감할 수 있는 정교한 수요 예측 모형은 그동안 수많은 연구를 통해 다양한 방법들이 제시되었다. 이러한 연구들은 주로 수요 패턴에 의해서 적용 가능한 수요 예측 모형을 결정하고, 통계적 검증을 통해서 모형의 정확성을 판단하였다. 수요 패턴은 크게 규칙성과 불규칙성으로 나뉘어 질 수 있다. 규칙적인 패턴은 주문이 정기적이고 주문량이 일정한 경우를 의미한다. 이러한 경우에는 주로 회귀모형이나 시계열 모형을 통해서 수요를 예측하는 방법들이 사용된다. 그러나 불규칙적이고 주문량의 변동 폭이 큰 경우는 간헐적 수요(Intermittent Demand)라고 하는데, 기존의 회귀 모형이나 시계열 모형으로는 수요 예측의 오류 발생 가능성이 높기 때문이다. 간헐적 수요를 보이는 품목에 대해서는 주로 Croston모형 혹은 Holts모형 등을 사용하여 수요를 예측한다. 본 연구에서는 간헐적 수요 패턴을 보이는 항공 화물의 다양한 품목에 대해서 수요 패턴을 분석하고, 다양한 모형을 통해 수요를 예측하여 각 모형의 예측력을 비교 분석하였다. 이 과정에서 항공 화물의 품목별, 지역별로 다양한 모형의 적합도를 분석하여 항공사가 가장 효율적으로 운영할 수 있는 항공 화물의 수요 예측 모형에 대한 개발 방향을 제시하고자 함이 본 논문의 목적이다.
상시수요관리 시행 시간대 변동에 따른 주요 고객의 인센티브 변화를 CBL과 절감량을 중심으로 4, 5월 비교를 통하여 살펴보고자 한다. CBL은 인센티브 금액에 결정적 영향을 미치면서 평균 사용량에 의해 결정되며 고객의 조작이 가능하기 때문에 절감량 뿐만 아니라 CBL도 중요한 의미를 가진다. 결과적으로 시간대 변경이 CBL의 의미 있는 패턴 변화를 가져오지 않는 것으로 관찰되었고, 또한 당일 사용량 패턴에도 큰 변화를 보이지 않았다. 하지만 절감량은 전기요금 단가가 가장 저렴한 경부하 시간대를 기준으로 감소 패턴을 확인할 수 있었다. 따라서 판매회사 입장에서는 예측SMP 급등에 따른 상시수요관리 시행시 그 시간대가 경부하 시간대에 근접할수록 가장 효과적인 상시수요관리가 이루어지는 것으로 나타났다.
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.
본 논문은 기혼여성의 취업으로 인해 발생된 소비패턴의 변화와 그로 인해 야기되는 산업별 산출액의 변화 및 노동수요 파생효과를 추정하였다. 분석 결과, 맞벌이가구 증가에 따라 교통비와 교육비, 외식비, 가사서비스 등의 소비가 증가하였다. 이러한 소비패턴 변화로 인해 교육 및 보건업, 음식 숙박업 등 시장서비스업의 노동수요 증가가 야기되었다. 특히 고학력 및 중산층 이상의 기혼여성의 취업 시 취업유발효과가 높았으며, 그로 인해 저숙련 업종의 노동수요를 파생시킬 것으로 추정된다.
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.
이 논문에서는 여름철 일일 전력수요 총량을 예측하는 회귀모형을 개발한다. 경제적인 전력 생산계획을 수립하기위해 예측 오차율을 낮추는 것은 매우 중요하다. 전력수요가 크게 증가하는 여름철 전력수요를 예측하기위해 기존 연구에서는 외기온도 및 직전일 전력수요를 고려하였으나, 이 논문에서는 기존 연구에서 제시한 예측 오차율을 개선하기 위해 전력수요의 요일별 특성을 추가적으로 고려한 회귀모형을 개발한다. 이 논문에서는 여름철 전력수요의 요일별 패턴은 최고차항의 계수가 음수인 2차 함수 형태를 나타냄을 확인하였다. 즉, 2005년부터 2009년까지 5년간의 여름철 전력수요 패턴을 살펴본 결과 전력수요 총량은 일요일에 가장 낮고 월요일부터 증가하다가 수요일이나 목요일부터 다시 감소하는 패턴을 보인다. 이 논문에서 제안하는 여름철 전력수요 예측 회귀모형의 타당성을 검증하기 위해 2005년부터 2009년까지 실제 전력수요 데이터를 바탕으로 여름철 전력수요 총량을 예측한 결과, 평균 오차율(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)과 최대 오차율(MPE: Maximum Percentage Error)이 각각 3.08%와 8.99%를 넘지 않는 수준임을 확인하였다. 또한 기존 연구에서 제시한 방법과 비교하여도 평균 오차율과 최대 오차율 모두 기존 연구에서 제시한 오차율보다 우수함을 확인하였다.
본 논문은 전력계통에서의 전력수요예측을 하기 위한 네가지중 하나의 방법으로 특수일에 적용기법인 수요예측 담당자의 Know-How를 기반으로 예측하는 전문가법에 대하여 과거 15년간의 수요실적과 기상실적을 근거로 년중 모든 특수일에 대해서 수요패턴 분석을 실시하고 패턴의 변화되는 과정을 살펴보았다. 과거 전력수요 실적의 근거로 산출된 시간대별 상대계수의 수요패턴을 가지고 모의 운영한 결과 설 연휴 수요예측 오차율은 과거 5일간(2002, 2003년도)의 평균값 $3.23{[\%]}$에서 2005년도 설 연휴 실적대비 $1.78{[\%]}$로 상당한 개선효과가 있었다. 본 논문의 내용을 바탕으로 전력수요 예측 편람을 작성하는 것도 입문교재로서 수요예측 전문가 양성에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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