• Title/Summary/Keyword: 수요패턴

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An Analysis of the Effect of Electric Industry Reform on the Natural Gas Industry in Korea (발전부문의 경제급전으로 인한 가스산업의 영향 분석)

  • 박찬국;김상준;홍정석;최기련
    • Journal of Energy Engineering
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    • v.10 no.1
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    • pp.17-23
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    • 2001
  • 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.

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A Loglet Analysis of Voice and Data Service Diffusion Pattern (Loglet 분석을 이용한 음성 및 데이터 서비스의 수요 확산 패턴 차이)

  • 김문수
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.69-73
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    • 2000
  • 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.

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Forecasting Electric Power Demand Using Census Information and Electric Power Load (센서스 정보 및 전력 부하를 활용한 전력 수요 예측)

  • Lee, Heon Gyu;Shin, Yong Ho
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.18 no.3
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    • pp.35-46
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    • 2013
  • In order to develop an accurate analytical model for domestic electricity demand forecasting, we propose a prediction method of the electric power demand pattern by combining SMO classification techniques and a dimension reduction conceptualized subspace clustering techniques suitable for high-dimensional data cluster analysis. In terms of electricity demand pattern prediction, hourly electricity load patterns and the demographic and geographic characteristics can be analyzed by integrating the wireless load monitoring data as well as sub-regional unit of census information. There are composed of a total of 18 characteristics clusters in the prediction result for the sub-regional demand pattern by using census information and power load of Seoul metropolitan area. The power demand pattern prediction accuracy was approximately 85%.

A Comparative Model Study on the Intermittent Demand Forecast of Air Cargo - Focusing on Croston and Holts models - (항공화물의 간헐적 수요예측에 대한 비교 모형 연구 - Croston모형과 Holts모형을 중심으로 -)

  • Yoo, Byung-Cheol;Park, Young-Tae
    • Journal of Korea Port Economic Association
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    • v.37 no.1
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    • pp.71-85
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    • 2021
  • A variety of methods have been proposed through a number of studies on sophisticated demand forecasting models that can reduce logistics costs. These studies mainly determine the applicable demand forecasting model based on the pattern of demand quantity and try to judge the accuracy of the model through statistical verification. Demand patterns can be broadly divided into regularity and irregularity. A regular pattern means that the order is regular and the order quantity is constant. In this case, predicting demand mainly through regression model or time series model was used. However, this demand is called "intermittent demand" when irregular and fluctuating amount of order quantity is large, and there is a high possibility of error in demand prediction with existing regression model or time series model. For items that show intermittent demand, predicting demand is mainly done using Croston or HOLTS. In this study, we analyze the demand patterns of various items of air cargo with intermittent patterns and apply the most appropriate model to predict and verify the demand. In this process, intermittent optimal demand forecasting model of air cargo is proposed by analyzing the fit of various models of air cargo by item and region.

A Change of Usage Pattern as the DR implementing time zone varies (상시수요관리 시행 시간대에 따른 전력 사용 패턴 변화)

  • Park, Sang-Hoo;Choi, Seung-Hwan;Ko, Jong-Min;Noh, Jae-Koo
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.644-645
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    • 2011
  • 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.

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Modeling Spatial Patterns of an Overheated Speculation Area (투기과열지역의 공간패턴 모형화)

  • Sohn, Hak-Gi
    • Journal of the Korean Geographical Society
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    • v.43 no.1
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    • pp.104-116
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    • 2008
  • Overheated speculation areas which have high potential of becoming speculative are the target of many real estate policies. This paper proposes a model for spatial patterns of house price volatility and suggests a spatial pattern of overheated speculation areas. House prices are determined by economic behaviors of sellers and buyers who have rational or adaptive expectations. Spatial patterns of house price volatility are formed by tendencies of their economic behavior. If there is a majority of adaptive sellers and buyers in an area, it may appear as a "hotspot" by showing high volatility of house prices and simultaneous price increases. Overheated speculation areas are formed by adaptive sellers and buyers who want to realize maximum expectation profit, therefore these areas patterns are defined as hotspot patterns of price volatility.

Impacts of Married Women's Employment on Household Consumption Pattern and Industrial Labor Demand (기혼여성의 취업이 가구의 소비패턴과 산업별 노동수요에 미치는 영향)

  • Choi, Paul
    • Journal of Labour Economics
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    • v.36 no.1
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    • pp.93-129
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    • 2013
  • Analyzing the change in consumption pattern depending on the employment of married women, the spendings in transportation, education, and dining out are increased. The change in consumption patterns depending on the increase of dual-income family can be seen as the increased demand of market service that replaces the household production service. Especially when the employment of married woman from high income class(highly educated, middle-class, upper-class) is increased, they tend to get employed in more professional and highly skilled industries, which leads to higher effect on employment induction, and consequently increasing the labor demand for low-skilled service industry.

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Forecasting System of KOSPI 200 using Patterns (패턴을 이용한 KOSPI 200 예측 시스템)

  • 이재영;한치근
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10a
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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.

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The Load Forecasting in Summer Considering Day Factor (요일 요인을 고려한 하절기 전력수요 예측)

  • Han, Jung-Hee;Baek, Jong-Kwan
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.11 no.8
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    • pp.2793-2800
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    • 2010
  • In this paper, we propose a quadratic (nonlinear) regression model that forecasts daily demands of electric power in summer. For cost-effective production (and/or procurement) of electric power, forecasting demands of electric power with accuracy is important, especially in summer when temperature is high. In the literature, temperature and daily demands of preceding days are typically employed to construct forecasting models. While, we consider another factor, day of the week, together with temperature and daily demands of preceding days. For validating the proposed model, we demonstrate the forecasting accuracy in terms of MAPE(Mean Absolute Percentage Error) and MPE(Maximum Percentage Error) using field data from KEPCO(Korea Electric Power Corporation) in comparison with two forecasting models in the literature. When compared with the two benchmarks, the proposed forecasting model performs far better providing MAPE and MPE not exceeding 3.08% and 8.99%, respectively, in summer from 2005 to 2009.

Daily Load Forecasting Including Special Days Using Hourly Relative factors (시간대별 상대계수를 이용한 특수일이 포함된 평일의 전력수요예측)

  • Ahn, Dae-Hoon;Lee, Sang-Joong
    • Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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    • v.19 no.5
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    • pp.94-102
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    • 2005
  • This paper performs analysis the load patterns for the all the special days and studies the change of the load patterns for the last 15 years using Expert system based on the load record and the weather condition record. The Expert system is one of the four major load forecasting methods of the power system And it is used for forecasting. loads of the special days based on the Know-how of the load forecasting Experts. After the author simulates the load forecasting using hourly relative factors of the load patterns based on the past load records, there is considerable improved effect. The average errors of past 5 days load forecasting of lunar New Year's Day (year 2002 and 2003) is $3.23{[\%]}$. Using the new method the author forecast loads of the lunar new year's days (the year 2005) and it shows only $1.78{[\%]}$ error. A field manual for the load forecast can be made using proposed method. The authors expect this article could give a guidance to those who wish to be load forecast expert.