• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.17-27
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• 2020

지역난방 시스템은 서비스 지역 내 열 수요처들을 네트워크로 연결하여 중앙의 저비용 고효율 열 생산설비를 통해 열을 공급하는 에너지 시스템이다. 효율적인 열 공급 시시스템 운영을 위하여 지역 내 열 수요를 정확하게 예측하고 이를 바탕으로 열 생산 계획을 최적화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 지역 내 열수요처별 열 사용량 패턴에 대한 빅데이터 정보로 기계실별 실시간 열량계 정보를 반영한 열수요 예측모형을 제시하였다. 기존에도 열 수요예측에 활용되던 지역 전체 열수요 실적 합계와 함께 수요처별로 설치되어 있는 열량계로부터 실시간으로 수집한 개별 열수요 실적을 예측모형에 반영함으로써 열 수요처별로 상이한 열사용 패턴을 반영한 열 수요 예측이 가능할 것으로 기대된다. 지역난방 기업의 실제 열수요 실적을 바탕으로 열수요 예측 정확도를 측정한 결과 계절에 상관없이 기본 모형 대비 열량계 빅데이터를 반영할 경우 정확도가 올라가는 것으로 분석되었으며, 향후 열수요처별 다양한 형태의 데이터를 추가로 반영함으로써 열 수요 예측 정확도 향상이 가능할 것으로 예측된다.

• 플랜트 저널
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• 제15권1호
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• pp.31-37
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• 2019

본 연구에서는 지역난방시스템 열수요 예측의 정확도 향상을 위하여 판교지역을 대상으로 지역난방 수요예측 주요인자 중 열수요 실적을 기존의 열원시설 열공급정보 대신 변경된 사용자시설 열판매정보로 적용하여 혹한기를 포함한 5개월 동안의 수요를 예측하고 실적값을 기준으로 기존 방식과 정확도를 비교하였다. 열수요가 피크를 이루는 혹한기 1주일(2018.01.08.~01.14) 동안 실적값을 기준으로 기존 및 변경방식 예측값의 시간대별 차이를 비교한 결과 상대오차가 7%에서 3%로 감소되었으며, 2017년 10월부터 2018년 2월까지 5개월에 걸친 일일 누적 열수요에 있어서도 실적값 대비 기존 및 변경 방식 예측값의 상대오차는 각각 9%와 4%로 변경방식의 상대오차가 감소하였다. 또한, 열수요 특성이 차별화되는 주말의 경우에도 예측값의 상대오차는 기존 방식 10%에서 변경 방식 5%로 일관성 있게 감소함을 확인할 수 있었다.

• 에너지공학
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• 제28권4호
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• pp.82-93
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• 2019

본 연구에서는 기존 열수요 예측 시스템이 공휴일과 같은 특정 일자의 열수요 예측율이 저하되는 문제점을 개선하기 위해 새로운 모델을 제안한다. 제안된 모델은 사계절 혼합형 신경망 모델(Four Season Mixed Heat Demand Prediction Neural Network Model)로서 열수요 예측율 상승하였고, 특히 예측일 유형별(평일/주말/공휴일) 열수요 예측율이 크게 증가하였다. 제안된 모델은 다음과 같은 과정을 통해 선정되었다. 특정 계절에 예측일 유형별로 고른 오차를 갖는 모델을 선정하여 전체 예측 모델을 구성한다. 학습 시간의 단축과 과도학습을 방지하기 위해 구조적으로 단순화된 서로 다른 4개의 모델을 각각 학습한 후에 다양한 조합을 통해 최적의 예측 오차를 보여주는 모델을 선정하였다. 모델의 출력은 예측일의 24시간의 시간대별 열수요이며 총합은 일일 총열수요이다. 이 예측값을 통해 효율적인 열공급 계획을 수립 할 수 있으며, 목적에 따라 출력값을 선택하여 활용할 수 있다. 제안된 모델의 일일 열 총수요 예측의 경우, 전체 MAPE(Mean Absolute Percentage Error, 평균 절대 비율 오차)가 개별 모델의 5.3~6.1%에서 5.2%로 향상되었고, 공휴일 열수요예측은 4.9~7.9%에서 2.9%로 크게 개선되었다. 본 연구에서는 한국 지역난방공사에서 제공한 특정 아파트 단지의 34개월 분량의(2015년 1월~ 2017년10월) 시간단위 열수요 데이터를 활용하였다.

• 대한교통학회지
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• 제23권7호
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• pp.7-15
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• 2005

고속도로 통행수요함수를 추정하기 위하여 시계열자료를 이용하여 회귀분석을 시도하였다. 기존의 연구들이 시계열자료를 이용하여 통행수요함수를 추정함에도 시계열자료의 특성을 고려하지 않았다는 점에서 한계가 있었는데 본 연구에서는 이를 고려한 모형을 제시하였다. 고속도로 통행수요에 영향을 미치는 다양한 물리적 및 사회 경제적 변수를 선택하여 통행수요함수 추정을 시도하였다. 이를 위해 개별 변수들에 대해 단위근 검정을 하였고 공적분 검정을 시도하여 개별 변수들간의 관계를 고찰하였다. 그리하여 벡터오차수정모형을 이용하여 고속도로 통행수요함수를 추정하였는데 실질 GDP가 증가하면 고속도로 이용대수가 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 실질 통행료가 증가하면 고속도로 이용대수가 감소하는 것으로 나타나서 일반적인 예측과 일치하였다.

• 응용통계연구
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• 제22권5호
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• pp.1007-1017
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• 2009

본 연구는 최근에 활발히 연구가 진행 중인 항공수요 예측 분야에서 사용되는 계절형 ARIMA 모형과 다변량 계절형 시계열 모형과의 성능을 비교한 것이다. 본 연구에서는 국제 여객 수요와 국제 화물 수요 예측을 위하여 실제 자료를 이용하여 비교한 결과 다변량 계절형 시계열 모형이 예측의 정확도 면에서 기존의 일변량 모형보다 우수함을 보였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제10권2호
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• pp.151-164
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• 2001

현재의 항공사 기내식 수요예측 시스템으로는 항공기 운항의 지연이나 초과 주문으로 인한 손실 문제를 해결하기 힘든 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 항공기 기내식 시계열 자료만을 입력변수로 사용한 단순인공신경망모형(simple neural network model), 단순인공신경망모형에 전통적인 시계열 기법(본 연구에서는 지수 평활법)의 예측 결과를 입력변수로 추가한 혼합인공신경망모형(hybrid neural network model), 그리고 혼합인공신경 망 모형에 상관관계가 높은 다른 시계열 자료(본 논문에서는 유사 노선의 다른 항공기 기내식 시계열 자료)를 인공신경망의 입력변수로 추가시킨 하이퍼혼합인공신경망모형(hyper hybrid neural network model)을 새로운 항공기 기내식 수요예측 기법으로 제안하고, 이들 모형의 예측력을 비교 분석하였다. 분석 결과 하이퍼혼합인공신경망 모형의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타나, 인공신경 망을 기반으로 한 수요예측에 있어 상관관계가 높은 다른 시계열 자료를 입력변수로 추가함으로써 인공신경망모형의 예측력을 개선시킬 수 있음을 알 수 있었다

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1647-1652
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• 2009

비선형 동력학 시스템으로 구성된 전력 수요의 시계열 데이터를 예측하기 위해 적용된 신경망 및 퍼지 적응 알고리즘 등은 예측오차가 상대적으로 크게 나타났다. 이는 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질에 기인하며 이중 초기값에 민감한 의존성은 장기적인 예측을 더욱더 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질을 정량 및 정성적인 방식으로 분석 을 수행하고, 시스템 동력학적 특성의 정량분석에 이용되는 Lyapunov 지수를 이용하여 어트랙터 재구성, 다차원 카오스 시계열 데이터를 예측하는 방식으로 수요예측 시뮬레이션을 수행하고 결과를 비교 평가하여 기존 제안방식보다 실용적이며 효과적임을 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.171-174
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• 2009

비선형 동력학 시스템으로 구성된 전력 수요의 시계열 데이터를 예측하기 위해 적용된 신경망 및 퍼지 적응 알고리즘 등은 예측오차가 상대적으로 크게 나타났다. 이는 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질에 기인하며 이중 초기값에 민감한 의존성은 장기적인 예측을 더욱더 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스적인 성질을 정량 및 정성적인 방식으로 분석을 수행하고, 시스템 동력학적 특성의 정량분석에 이용되는 Lyapunov 지수를 이용하여 어트랙터 재구성, 다차원 카오스 시계열 데이터를 예측하는 방식으로 수요예측 시뮬레이션을 수행하고 결과를 비교 평가하여 기존 제안방식보다 실용적이며 효과적임을 확인한다.

• 에너지공학
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• 제10권4호
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• pp.327-334
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• 2001

산업단지와 같은 공장이 많이 밀집되어 있는 곳에서 열은 많이 버려지고 있다. 본 연구는 폐열을 신속하게 이용하기 위하여 폐열을 발굴하여 실재 사업 실행에 이르기 전까지의 내용을 단계적으로 나타내었으며 사업에 직접 적용할 수 있는 폐열 이용방안을 제시하였다. 특히, 열공급처와 수요처의 열공급 및 수요조사를 통하여 상호간의 열 이용을 분석하였으며 열공급 수송의 기본설계를 하였고 열 수요처에 공급하는 열에 대하여 경제성 및 타당성을 검토하였다. 이에 따른 실증분석에 수요처 열사용 투자회수기간은 1,909년으로 비교적 짧은 것으로 나타났다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.76-76
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• 2019

도선사는 항만선박운항 안전과 효율적인 항만운영을 위해 유지되어야 하는 중요한 인적요소이다. 그러나 최근 개정된 도선법에 따른 예상되는 도선사 시험응시연령의 저하와 국가필수도선사제도 도입으로 인한 정년연장 현상 등의 직접적인 환경변화가 이루어지고 있다. 또한 계속되는 해운 및 항만환경의 변화인 선박의 대형화와 항만물동량 변화 등은 우리나라 도선사 수요에 직간접적이니 영향으로 작용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 도선환경 변화에 따른 우리나라 도선사 수요의 산정과 각 도선구별 적정 도선사의 분배방안을 제시 하고자 한다. 우선 문헌조사 및 선행연구의 분석을 통하여, 1996년 이후 우리나라 해양수산부에서 시행해오고 있는 수급계획 수립과 이에 따른 도선사 수 지정방식에서 도선운영협의제도로 변환한 과정과 문제점 등을 도출하고자 한다. 그리고 선행연구에서 도입해 수요예측 산정방식의 장단점과 문제점을 분석하여, 수요예측 개선방안을 도출하였다. 마지막으로 기존 수요예측 방식의 개선방안으로 시계열 자료를 이용한 시계열분석법을 도입하여, 향후 5년간의 적정 도선사 수요를 예측하였다.