• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.420-425
• /
• 1999

최대수요전력 예측과 제어의 목적은 공장 또는 빌딩등의 전력수용가의 입장에서 수시로 변동하는 부하의추이를 파악 예측하여 에너지 합리화 경제성 증대 산업기기의 보호 수용가의 비용절감과 더불어 크게는 국가적인 전력시스템안정화를 가져가기 위함에 있다. 최대수요전력 예측/제어를 위한 기존의 방법들은 수용가 특성이나 계절별 요일별 차이를 고려하지 않고 고정된 알고리즘에 의해 예측값이 결정되므로 환경변화에 적극적인 대응능력이 부족한 단점이있다. 이와같은 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 현재 많은 연구가 되고 있는 SOFM 신경망을 이용한 예측 방법과 예측치의 보정방법으로 퍼지제어길르 추가한 형태의 최대수요전력예측 제어기를 제안한다, 예측방법의 경우 유동적이며 적은 구간을 통하여 순시부하처럼 변동이 많은 데이터에 대하여 예측시간을 단축함과 동시에 오차를 줄여나갈수 있다. 또한 2단계의 학습을 통하여 SOFMd의 출력값이 패턴이 아닌 예측치가 될 수 있도록 변형하였으며 패턴자체의 변화에 대응하여 패턴오차를 이용하여재학습을 하도록 하여 불안정한 전력에 대하여 보완한다. 그리고 예측후반부에 퍼지제어기를 연결하여 예측의 신뢰성을 높이는 안정된 예측구조를 가지고 있다. 실험결과 시계열 예측방법인 지수평활법보다 제안된 예측/제어 방법이 우수함을 확인하였다.

• Spatial Information Research
• /
• 제19권4호
• /
• pp.11-20
• /
• 2011

저탄소 녹색성장 패러다임에 맞춰 지하철은 대중교통 활성화를 위한 도시 교통의 핵심 운송 수단이다. 지하철은 대량 수송 교통체증완화 교통사고 감소 등의 역할 뿐 아니라 노선 확장에 따라 도시 공간과 네트워크상의 승객 수요의 변화를 촉진시킨다. 현재 수요예측을 주축으로 노선계획이 이루어지고 있어, 지하철 노선 변화에 따른 교통 접근성과 승객 수요 변화를 위한 실증적인 연구가 미비하다. 이에 본 연구의 목적은 공간구문론을 이용한 사전사후 분석을 통해 지하철 개통에 따른 대중교통 영향성을 네트워크의 연결성, 승객 이동성 측면에서 정량적으로 예측 할 수 있는 대안적 평가 방법론을 제시하는 것이다. 우선 2009년 개통된 서울시 지하철 9호 선을 중심으로 도시 철도 네트워크를 구축하고, 공간 구문 모델을 통해 9호선이 개통됨에 따른 네트워크의 위상적 변화 패턴을 분석하였다. 또한, 모델 측정 결과를 검증하기위해, 서울시 교통 카드시스템의 역간 지하철 승차 인원수와 버스 노선별 승차 인원수 자료를 이용하여, 경쟁 노선을 대상으로 버스 이용객의 수단 전환과 주요 환승역에서 승객 수요 변화를 분석하였다. 결론적으로 본 연구 방법론을 통해 지하철 노선 계획에 있어 승객수요변화를 가시화하고 노선 추가에 따른 전후 시공간적 변화 분석이 가능하였으며 향후 주변 대중교통의 영향성과 실제 대중교통 이용자의 이동패턴에 대한 효과적인 공간적 변화 분석에 활용될 것으로 기대한다.

• 대한교통학회지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.83-97
• /
• 2000

직접적인 신호제어 및 정보제공을 이용한 교통혼잡의 완화는 링크수준(Link-level)의 자료와 통행수준(Trip-level)의 자료를 동시에 이용하는 것이 효율적이나, 통행수준의 자료인 교통수요의 기점과 종점, 그리고 출발시간 등이 검지체계를 통해서 직접적으로 얻을 수 없어 이를 간접적으로 추정하는 것이 필요하다. 따라서, 본 연구의 목적은 기존의 기종점 추정 모형과는 달리, 교통류 시뮬레이션 모형이나 기종점 수요에 대한 시계열자료 등의 사전정보 없이도 링크교통량만을 가지고도 해당 네트워크에 가능한 모든 O-D조합에 대한 분할비를 동시에 시간 효율적으로 추정 가능한 모형을 개발, 비교하는 것이다 이 모형에는 비통행배정기반 모형에 적합한 칼만필터를 베이지안 갱신법에 기초하여 개발하고 최소자승법과 이를 토대로한 정규화 최소자승법도 함께 제시하였다. 본 연구에서 개발한 3가지의 모형을 가상의 고속도로 네트워크에 적용한 결과, 갑작스러운 수요 변화를 가지는 교통수요 패턴과 첨두를 3개 가지는 하루 24시간 교통수요 패턴에도 적응성 있는 결과를 보였다. 따라서, 본 모형은 연속류에서 수요관리 및 제어, 여행시간 예측과 동적통행배정, 차종분류 등의 기초적인 자료획득을 위해 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.1-7
• /
• 2012

최근들어, 에너지 자원과 환경보호의 중요성이 증가하면서, 친환경적인 소비패턴이 급격하게 증가하고 있다. 이에 따라 효율적인 에너지 소비기술이 여러 산업분야에서 주목받고 있다. 스마트그리드는 IT기술을 이용하여 에너지 효율을 상승시키는 기술로써, 이 중에서도 수요반응(Demand Response)기술은 스마트 그리드 안에서서 중요한 부분을 담당하는 기술이다. 본 논문은 과도한 전력 소모시대에 맞춰 효율적인 전력 소모를 위해 대두되고 있는 스마트그리드에 관한 전반적인 내용과 수요반응에 대한 개념, 그리고 이에 응용되는 수요반응 기술들과 그 예에 대하여 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
• /
• pp.3-3
• /
• 2019

최근 기후변화로 인한 집중호우, 가뭄 등 예측하기 어려운 사태가 발생하면서 깨끗하고 안정적인 용수공급 기술의 필요성이 대두되고 있다. 이에 IoT와 기존 물관리시스템을 결합한 스마트워터그리드 출범은 실시간으로 수요와 공급량의 정보를 취득하여 물 관리 효율성을 제고 할 수 있게 되었다. 실시간 수요량 자료를 이용하여 물 수요량 예측을 통한 최적의 물 공급량을 결정할 수 있다. 이 때 스마트워터그리드의 핵심 기술은 실시간으로 취득한 자료의 품질관리라 할 수 있다. 본 연구 대상지역인 영종도 112 블록에는 528개 AMI 스마트 미터를 이용하여 1시간 단위의 물 수요량 자료를 원격 검침하고 있다. 각 수용가에 설치된 AMI 센서를 통해 수집된 자료에는 오류를 포함할 수 있는데 통신 장애, 미터기 고장 및 교체 등으로 발생된다. 결측된 수요량 자료는 상수관망 수리해석에 사용되는 기본자료로서 비표본오차를 증가시켜 검정력과 정확성을 결여시키는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 수집된 자료를 가용할 수 있는 자료로 정제하고 대체하기 위해 완전히 관찰된 자료(complete data)만을 이용하여 각 시간에 따른 관경별, 용도별 그리고 요일별 수요패턴을 추정한다. 결측된 자료는 기존에 사용되는 평균대체법과 핫덱 대체(hot deck imputation) 등과 비교 검증한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.48-48
• /
• 2021

2020년은 급격한 인구감소, 고령화, 대도시 인구집중 등 우리나라의 인구구조변화가 급격하게 진행되는 것을 보여주는 해였다. 2020년 주민등록인구수가 처음으로 감소하였으며, 2020년을 기점으로 수도권 인구가 비수도권 인구를 추월할 것으로 전망되었다(통계청, 2020.6). 인구감소, 도시인구 집중화 외에도 1-2인의 소규모 가구 증가 등의 인구구조변화도 진행되고 있다. 이러한 인구구조 변화는 우리나라의 잠재적 경제성장률 등 국가경제뿐만 아니라, 지역별 물이용 변화 등 다양한 공공서비스 수요패턴 및 관련 재정 등에도 영향을 미친다. 이는 공공서비스 공급 및 관련 인프라 유지·관리에도 영향을 미치게 된다. 특히 중소지역의 공공서비스 사업의 경우, 인구감소로 인한 공공서비스 수요 및 관련 재정수입의 감소로 사업의 지속가능성이 크게 약화 될 수 있다. 따라서 인구구조변화가 공공서비스 수요에 미치는 영향을 분석하여, 관련 인프라시설의 유지·관리에 미칠 영향을 진단해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 인구구조 변화가 공공서비스 중 물관리에 어떠한 영향을 미치는지 정량적으로 분석해보고자 하였다. 이를 위해 160개 지방자치단체의 2006~2018년까지의 패널 자료를 구성하여 인구구조 변화 특성 중 인구 규모 변화, 소규모 가구 수의 변화, 인구 연령대 변화(고령화)가 물이용 변화에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 중점적으로 분석해보았다. 본 연구의 인구구조 변화에 따른 공공서비스 이용변화에 대한 정량적 분석결과는 공공서비스 운영·관리 시 참고할 수 있을 것이다.

• 경영정보학연구
• /
• 제24권4호
• /
• pp.1-22
• /
• 2022

코로나19 이후 비대면 소비 사회로의 전환이 일어나며 생활밀착형 라스트마일 물류 서비스인 택배 기반의 세분화된 도시 물류의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석(SNA)을 활용하여 지역 및 상품 특성별로 수요의 관계성을 분석하고자 한다. 전자상거래에서 수요 파악에 활용되었던 장바구니 네트워크와 공동 구매 상품 네트워크를 확장한 분석 결과 택배 주문 건 수 데이터 속에서 상품 카테고리 패턴을 발견하고 지역별 차이를 확인하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서 제시하는 SNA 기반 분석이 도시 물류의 재고 분산 배치나 상품(SKU) 선정 전략에 효과적으로 적용될 수 있음이 확인되었다.

• 대한교통학회지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.111-122
• /
• 2007

지역간 철도역을 운행하는 열차운영계획 또는 열차 정차횟수에 대한 논리는 매우 중요한 문제이다. 현재까지 철도운영회사는 지역의 민원, 통행패턴, 현재까지의 운행실적 등을 근거로 하여 필요할 때마다 열차운행계획을 수립하고 있으며, 각 지방자치단체의 추가역 설치 또는 정차횟수 증대 요구에 대하여 적절한 대응이 미흡하였다. 본 연구에서는 철도역 정차횟수 선정에 영향을 줄 수 있는 요인들에 대한 분석과 정차에 가장 큰 영향을 주는 요소인 수송수요를 근거로 하여 예정된 정차역을 대상으로 적정 정차횟수를 설정하는 방법에 대해 분석하고자 하였다. 정차의 문제는 수송수요와 밀접한 관련이 있으며, 수송수요는 여러 독립변수에 의해서 영향을 받게 된다. 즉, 역별 이용자수는 해당역의 정차빈도와도 밀접한 관련을 가지고 있으며, 역 통과에 따른 통행시간 절감으로 인해서 타 교통수단에서 전환되는 수요와 역 통과에 따른 해당역의 이용자수 감소 등이 복합적으로 발생하게 된다. 정차역 선정은 먼저 전체적인 이용자의 관점에서 예측된 수송수요를 최대한 수용하는 방향으로 정차역을 설정하는 것을 우선적으로 고려하였으며, 역별 정차횟수를 기준으로 적정 열차운행계획을 설정하고자 하였다. 향후 연구과제로는 운영자의 관점에서 수송수요를 최대화하는 전략 이외에도 운행비용을 고려하여 수익을 최대화하는 전략 방안의 연구가 필요하다고 본다.

• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제28권3호
• /
• pp.437-465
• /
• 2019

본 연구에서는 장기 전력 수요와 GDP 사이의 소득계수를 시간과 GDP의 값에 따라 변화하도록 모형화한 Chang et al.(2016)에 기반을 두어 장기 에너지 수요의 예측에 관련된 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 장기 에너지와 GDP 사이의 소득계수를 함수로 표현하고, 함수 주성분 분석(Functional Principal Component Analysis)을 통하여 함수계수(Functional Coefficient)를 예측하고 이를 장기 에너지 수요 예측에 적용한다. 또한 함수계수를 비모수적으로 추정할 때 너비띠 모수를 예측 실험 오차를 최소화하도록 설정하는 방식을 제안하였고 개별 국가의 함수계수 변화 패턴을 반영하여 개별 국가의 특수성을 반영하는 예측 방법도 제시한다. 실증분석에서는 전 세계 에너지 데이터를 이용하여 한국의 장기 에너지 수요 예측을 본 논문에서 제시한 방법으로 예측하고, 기존의 방법들 보다 안정적인 장기 에너지 수요 예측이 가능함을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.80-92
• /
• 2023

도시에 많은 사람들이 밀집하여 살아가면서 기존에 예측하지 못했던 범죄, 사고, 감염병 등의 비정상 이벤트가 발생은 도시 내 이용자 수요에 영향을 미치게 된다. 이러한 불확실성(uncertainty)이 내포된 정보를 기반으로 도시 내 이용자 수요에 대한 시계열적 예측을 수행한다면 신뢰성 있는 결과 도출이 불가능하다. 특히, 2020년 초 발발한 COVID-19는 비정상적인 이동통행패턴의 변화를 불러 일으키며 시계열 수요예측을 어렵게 만들었기에 이러한 변화를 검지하고 이를 반영하여 정확한 수요를 예측 수행할 수 있는 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 COVID-19로 인한 비정상적 이벤트를 자동으로 검지하고 예측하는 모형 파이프라인을 구축하였다. 이는 도시 내 다양한 분야에서의 불규칙적이고 비정상적인 이벤트로 인한 수요변화가 일어나는 상황에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.