수요예측은 경영 전략을 포함한 모든 경영 활동의 기초가 된다. 특히 부품의 수요예측은 공급망관리 측면에서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 부품의 수요는 다양한 산업에서 종종 간헐적 특성을 포함한다. 간헐적 특성이란 수요가 발생하지 않는 경우가 빈번한 현상을 지칭한다. 간헐적 수요 현상에서는 발생된 수요의 분산이 크고 그 발생간격이 확률적이다. 따라서 간헐적 특성을 갖는 수요를 예측하기 위해서 일반적인 시계열 분석기법이나 인과관계를 이용한 모형(회귀모형)을 사용하는 것은 적합하지 않다. 이는 기존의 방법들이 실제 수요행태를 묘사하기 어렵기 때문이다. 이러한 간헐적 수요의 예측을 위해 마코프 부트스트랩이 개발되었다. 이 방법은 1계차 자기상관성을 반영하며 리드타임 동안 수요의 합이 독립임을 가정하였다. 본 연구에서는 리드타임 내 수요 합의 독립가정을 완화한 부트스트랩 방법을 제안한다. 수정된 부트스트랩 방법에 의해 재추출된 데이터는 실측 데이터의 간헐적 특성을 근사적으로 반영한다. 마지막으로 실측 데이터에 수정된 방법을 적용한 예측 결과를 사례로 제시하고자 한다.
본 연구에서는 국내 도시가스 일일 수요 예측에 대한 문제를 다룬다. 정확한 일일 수요 예측은 안정적인 도시가스의 수급을 위해서 필수적인 사항으로 실제 가스 공급기관의 일상 업무에 해당한다. 본 연구에서는 수요예측 방법을 고안하기 위하여 일일 도시가스 수요 시계열에 대한 데이터 분석을 수행하였으며, 예측일 수요에 영향을 주는 주요한 요인으로 직전일 수요, 기온, 요일 등을 파악하였다. 본 연구에서는 이러한 요인들을 고려한 회귀 모형과 국내 도시가스 수요 특성에 맞는 선별적 샘플링 절차를 제안하였다. 제안 모형과 선별적 샘플링 절차로 구성된 예측 방법의 성능 검증을 위하여 실제 도시가스 수요에 대한 예측을 수행하였다. 문헌에 소개된 기존 방법과 예측 성능을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법의 평균절대백분율오차는 약 2.22%로서 개선 비율은 대략 7%에 해당한다.
지속적으로 증가하는 국제선 항공수요에 대웅하기 위해 지방 광역권에도 새로운 공항 건설 및 기존 공항 확장 계획이 이루어지고 있다. 그러나 기존 항공수요예측은 우리나라 전체 항공수요 또는 주요 도시 간의 항공수요에 대해서 수행되어 왔으며, 지방의 고유 특성을 고려한 지역별 항공수요예측은 많이 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 영남권 국제선 항공수요를 대상으로 하였고, 현실적으로 관측하기 어려운 지방 광역권의 고유 특성을 반영할 수 있는 패널 자료를 활용한 fixed-effects model을 최적 모형으로 제안하였다. 모형 검증결과를 살펴보면 패널 자료 분석은 시계열 특성을 가지는 몇 개의 거시 사회경제지표만을 사용한 모형에서 다루기 어려운 허구적 회귀와 미관찰 이질성을 효과적으로 처리하고 있음을 알 수 있다. 다양한 통계적 검증과 적합성 평가를 통해서 본 연구에서 제안한 fixed-effects model이 다른 계량경제 모형들에 비해서 영남권 국제선 수요예측에 있어서 우수함을 증명하였다.
주요 밭작물인 옥수수, 땅콩, 콩에 대한 시계열 분광반사율 자료를 수집하여, 작물의 재배력과 분광반사 특성 차이에 따른 작물간 구분여부를 살펴보았다. 분광반사계를 이용하여 각 작물의 생육기간 동안 0.33~1.10 $mu{m}$ 범위의 파장영역에서 약 12회 분광반사율을 측정하였다. OSMI의 중심 파장역 또는 중심 파장역과 가장 가까운 채널인 445nm, 490nm, 510nm, 555nm, 690nm, 865nm를 각각 OSMI 동등 밴드 1,2,3,4,5,6 으로 하였다. OSMI 동등 밴드와 밴드간 비율을 이용하여 일반선형모형(GLM) 분석한 결과, 분광반사율 측정일 중 옥수수와 두류작물을 구분하기에 가장 적합한 시기는 6월 22일인 것으로 나타났다. 또한 옥수수 생육에 따른 분광반사율과 밴드간 비율을 이용하여 청예용 옥수수인 rs510의 영양생장기 동안 생육단계를 추정하는 다중회귀식을 만들었다.
효율적인 수자원 관리를 위하여 전국유역조사, 수자원 장기종합계획 등 다양한 사업이 수행되고 있으며, 이를 위하여 유출해석은 필수적인 항목이라 할 수 있다. 유출해석을 위하여 수문모형 또는 관측소의 유량자료가 활용되고 있으나, 이는 기존에 관측된 유량자료를 바탕으로 구축된 수위-유량관계 곡선식(Rating-curve)을 활용하여 재생산된 자료라 할 수 있다. 즉, 수위자료는 매시간 관측소에서 측정이 되지만, 유량자료의 경우 측정이 어려울 뿐만 아니라 변동성 및 불확실성이 크기 때문에 시계열 수위를 곡신식을 통해 유량으로 변환하여 활용하고 있다. 이와 같이 수위-유량관계 곡선식의 정확성이 수문자료 생산에 핵심 요소임에도 불구하고 이에 대한 연구는 제한적이며, 특히 홍수터 등의 영향을 고려하여 분할된 곡선의 천이점 접합시 곡선식의 정확도 향상을 위한 연구도 드문 편이다. 따라서 본 연구에서는 구간 분할된 곡선의 최적 천이점 선정을 위하여 Particle Swarm Optimization(PSO)기법을 활용하였으며, 총 5개 구간까지 구간별 목적함수로 RMSE, RSR, 결정계수 적용시 특성변화에 대한 연구를 수행하였다. 구간에 대하여 절대적인 오차를 산정하는 RMSE를 활용하는 경우 저수위 부분에 대한 오차가 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, 상대적인 오차인 RSR, 결정계수를 활용하는 경우 전체 구간에 대한 오차를 보완할 수 있는 것으로 나타났다. PSO기법을 활용하여 도출된 곡선식에 대해서는 구간 및 전체구간에 대한 오차(RMSE, 결정계수, RSR, MAPE)를 활용하여 불확실성을 검토할 수 있도록 하였고, 잔차분석을 통한 이상치 및 회귀곡선에 대한 정규성 검토를 수행할 수 있는 툴을 개발하였다. 레이팅 커브를 작성하는데 있어 최적화 알고리즘을 활용하여 구간분할시 천이점 선정의 자동화로 천이점 선정에 소요되는 시간을 대폭 감축할 수 있을 뿐만 아니라, 구간별 오차를 종합적으로 고려하여 우수한 품질의 레이팅 커브를 도출할 수 있는 기반을 구축하였다.
산업통상자원부에서 제공하는 KOTRA 무역 데이터는 해당 품목과 해당 국가에 대하여 GDP, 관세율, 비즈니스 점수, 과/차년도 수출금액 등을 제공한다. 그러나 무역 수출품목은 수없이 많을뿐더러 그에 따른 대량의 데이터를 매년 수작업 기반 분석을 통해 유의미한 결과를 이끌어내는 것은 상당히 큰 시간과 비용을 요구한다. 따라서 이번 연구에선 대량의 데이터를 학습하여 단기간에 저비용으로 결과 예측이 가능한 다층 퍼셉트론 모델을 구현하고 성능을 평가하였다. 먼저 딥러닝 기반 무역 수출 가격 예측 모델을 일반적 다변량 회귀 모델과 비교하였을 때, 예측 오류와 학습 시간 측면에서 통계적으로 우수한 성능을 보였다. 수출 가격 데이터는 시계열 속성이 있을 것으로 예상하는 바, 은닉 노드들이 모두 연결된 다층 퍼셉트론과 순환 신경망을 이용하여 수출 가격 데이터를 예측하였다. 그 결과 새로운 데이터에 대해 수출 가격 예측을 위한 일반화 능력은 순환 신경망이 우수한 성능을 보였으나, 다층 퍼셉트론이 무역 수출 가격 예측에서 더 뛰어난 성능을 보였다. 추후 장기간 데이터를 확보한다면, 순환 신경망 혹은 트랜스포머 기반 딥러닝 모델을 이용하여 더 뛰어난 수출 가격 예측이 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 데이터의 이상을 탐지하고 예측하는 모델을 통해 VOC 저감 설비에서 실측한 데이터를 분석했다. 이상 탐지 분야에서 안정적인 성능을 보이는 USAD 모델을 이용하여 실시간 데이터의 이상을 탐지하고 이상 원인이 되는 센서를 탐색한다. 또한 자기 회귀 모델을 통해 미래의 이상치를 예측하여 이상이 발생할 시점을 예측하고 경고하는 방법을 제안한다. 실험은 VOC 저감 설비에서 실측한 데이터를 이용하여 시스템의 이상을 탐지할 수 있는지 검증하는 실험을 진행했으며 이상 탐지 실험 결과는 정밀도, 재현율, F1-점수가 각각 98.54%, 89.08%, 93.57%로 높은 성능의 탐지율을 보였다. 센서 별 학습된 모델의 성능은 8개 센서의 정밀도, 재현율, F1-점수를 평균한 결과 각각 99.64%, 99.37%, 99.63%로 높은 성능의 탐지율을 보였다. 또한, 센서 별 탐지 실험에 대한 타당성을 확인하기 위해 구한 해밍 손실은 0.0058로 안정적인 성능을 보였다. 그리고 이상 예측 실험 결과는 평균절대오차 0.0902로 안정적인 성능을 보였다.
본 논문에서는 에너지 가격에 대한 비대칭 반응을 중심으로 산업부문의 에너지 수요 모형을 시계열 방법으로 추정하였다. 에너지 가격에 대한 비대칭 반응을 모형에 포함하는 경우, 공적분 관계가 강건해지고 추정계수의 방법 간 편차도 줄어들었다. 에너지 가격이 하락할 때보다 상승할 때 에너지 수요에 더 큰 영향을 미치며, 특히 에너지 가격이 기존 최고치를 경신할 정도로 상승할 때 영향이 가장 큰 것으로 나타났다. 한편 생산지표로 부가가치보다 총산출 자료를 사용하는 경우에 추정결과가 부분적으로 개선되었다. 단일회귀식 추정방법으로 비대칭 반응모형을 추정하면, 총산출의 탄력성이 1.05~1.09, 가격상승의 탄력성이 -0.48~-0.56으로 해외 연구에서 제시하는 결과와 유사한 수준으로 나타났다.
원활한 용수공급과 정수장의 효율적이고 경제적인 설계 유지 관리를 위해서 한강수계에 위치하고 있는 두 광역정수장의 원수탁도와 수문자료간의 상관관계를 분석하였다. 광역정수장의 취수원인 댐의 유입유량, 방류량, 강우를 수문자료로서 활용하였으며, 상관관계 분석을 위해서는 상관분석과 주성분분석 기법을 이용하였다. 또한, 탁도변화를 예측할 수 있는 회귀식을 제안하여 탁도 변화 예측을 수행하였다. 충주정수장의 원수탁도는 충주댐의 방류량(0.708)과 와부정수장의 원수탁도는 팔당댐의 유입량(0.805)과 높은 상관성이 높은 것으로 확인되었다. 상관성이 높은 시계열자료를 이용하여 제안한 회귀식의 탁도 예측치는 상수도시설기준에서 제시하고 있는 원수탁도 산정방법을 이용한 경우와 유사한 결과를 도출하였다. 본 연구의 결과는 장래의 원수탁도를 예측하여 추가적인 정수장 건설 및 기존 정수장의 효율적인 유지 관리를 위한 기초 자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1601-1607
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2016
오늘날 기상정보는 도로공학, 경제학, 환경공학 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 연구는 전력수요 예측을 위한 기상정보 활용성을 평가하고자 한다. 기상변수는 기상관측소에서 수집되는 기온, 풍속, 습도, 운량, 기압과 기온, 풍속, 상대습도의 합성지수인 체감온도와 불쾌지수가 고려되었다. 전력수요 예측을 위한 시계열모형으로 슬라이딩 창 방식의 TBATS 삼중지수평활모형이 고려되었다. 월 단위 기상변수와 전력수요 예측오차간 상관분석 결과를 보면 시간대별로 차이를 있으나 기온, 불쾌지수, 체감온도가 전력수요 예측오차와 상관성이 높았다. 이에 과거 3년의 월단위 전력수요 예측오차와 기상변수의 회귀모형식으로 전력수요 예측값의 편의를 보정하였다. 온도, 상대습도, 풍속으로 TBATS 모형의 전력수요 예측값을 보정한 결과 TBATS 모형에 비해 RMSE가 약 6.1% 줄었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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