우리나라 항공 여객수요는 2014년 기준 국제선 5,700만명, 국내선 2,400만명에 도달하였으며, 지속적인 증가 추세를 보일 것으로 예상되고 있다. 이에 따른 국내 공항시설들의 확충 계획이 활발히 진행되고 있으며, 이를 위해 선행적으로 항공수요 예측을 위한 모형 개발이 필요하다. 우리나라에서는 국내총생산을 설명변수로 한 계량경제모형을 주로 항공수요 모형으로 이용하고 있으며, 시계열 자료의 안정성을 고려하지 않을 때 발생하는 허구적 회귀 현상에 대한 많은 논의가 이루어지지 않은 상태이다. 본 연구에서는 시계열 자료의 안정성을 고려한 항공수요 계량경제모형을 개발하였다. 시계열 자료의 특성을 검정하기 위한 단위근 검정과 변수들 간의 장기균형관계를 분석하기 위한 공적분 검정에 대한 이론적 고찰을 수행하였다. 마지막으로, 시계열 자료의 안정성을 고려한 항공수요 계량경제모형 개발 프로세스를 정립하였다. 정립된 프로세스의 적용 가능성을 검증하기 위해 제주공항 국내선 수요를 대상으로 항공수요 모형을 산정하였다. 수요 모형의 설명변수는 국내총생산과 항공요금지수를 이용하였으며, 기존 항공수요 계량경제모형에서 발생하는 문제점을 해소한 것으로 나타났다.
연안여객운송은 도서와 육지의 인적 및 물적 교류가 이루어질 수 있도록 하는 유일한 교통수단으로서 그 중요성이 매우 크다. 그럼에도 불구하고 연안여객선에서의 수익성이 낮다는 이유로 그 중요성을 인식하지 못하고 있는 것이 사실이다. 그렇지만 앞으로의 연안여객 수요에 따라 향후 도서민들에게 안정적인 서비스를 제공하기 위해 선박의 추가 투입 및 시설 확충을 위한 의사결정에서 가장 기본이 되는 것이 연안여객의 수요를 예측하는 것이다. 본 논문 에서는 가장 많은 여객 수요를 가지고 있는 제주지역 중에서도 세월호 이후에 끊긴 인천과 제주 항로에 초점을 맞추어 연구를 진행할 것이다. 2007년 1월부터 2013년 12월 까지 84개의 월별 자료를 바탕으로 예측 기법 중에서도 계량적 기법인 시계열 분석을 통해 여객 수요를 예측하고자 한다. 예측 작업에 있어 항상 우수한 성과를 보이는 단 하나의 모형은 존재하지 않기 때문에 예측에 수반된 불확실성을 줄이기 위해 다양한 예측모형을 사용한다. 여러 방법론 중에서 가장 적합도가 높은 모형을 찾아 여객 수요를 예측하고 결과를 도출하였다.
특정 지역의 고객을 대상으로 열을 공급하는 지역난방 서비스의 안정적인 운영을 위해서는 단기간의 미래 수요를 보다 정확하게 예측하고, 효율적인 방법으로 생산 및 공급하는 것이 무엇보다 중요하다. 그러나 열 소비에 영향을 미치는 요소가 매우 다양할 뿐만 아니라 개별 소비자 및 지역적 특성에 따라 소비 형태가 달라지기 때문에 일반적인 상황에도 적용될 수 있는 범용적 열 수요 예측 모형을 개발하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 실시간으로 확보할 수 있는 제한적인 정보만을 바탕으로 딥러닝 기법을 활용한 수요예측 모형을 개발하고자 한다. 해당 지역의 외기온도와 날짜로만 구성된 과거 데이터를 입력 변수로 하여 텐서플로의 인공신경망을 학습시키는 방법으로 수요 예측 모형을 개발하였다. 기존의 회귀분석 기법을 통해 예측된 수요의 정확도와의 비교를 통해 제안된 모델의 성능을 평가하였다. 본 연구의 열 수요 예측 모델은 단기적 수요 예측을 위해 실시간으로 확보할 수 있는 제한적인 변수만으로도 수요 예측의 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 나아가 개별 지역에서는 지역적 특수성을 추가하여 수요 예측 정확도를 높이는 데 활용할 수 있을 것이다.
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.
평일의 전력수요는 연속적인 시계열 특성이 뚜렷하여 전력수요예측 오차가 크지 않으나 특수일의 경우는 불연속적인 시계열특성을 가지게 되어 전력수요예측 오차율이 크다. 특히, 연휴의 직전 평일은 평일의 특성과 특수일의 특성이 혼재하고 있어 오차율이 가장 큰 일자 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 연휴 직전 평일과 직전 일요일과의 부하 변동비를 계산하여 전력수요를 예측하는 방법을 제안하고, 추석연휴 직전 평일에 제안한 방법을 적용하여 최대수요예측 오차가 개선됨을 확인하였다.
비선형 동력학 시스템으로 판단되는 전력수요의 시계열 데이터를 분석하고 예측하기 위해 다양한 방법과 알고리즘이 적용되어져 왔다. 본 논문에서는 복잡한 비선형 시스템의 특성을 파악하기 위해 비선형 시계열 분석을 효과적으로 수행할 수 있는 각종 알고리즘과 코드를 패키지로 제공하는 TISEAN을 이용하여 전력수요 시계열 데이터가 가지고 있는 카오스 성질을 분석하였다.
이 연구는 상선 해기사 인력의 수요를 단순평균법과 추세분석 및 시계열분석을 통혜 예측하고, 예측치와 실적치들을 비교하여 수요 예측방법들의 예측 정확도를 평가하였으며, 마이코프 분석을 활용하여 직급별로 인력구성의 변화요인을 고려하여 공급을 예측하고 인력부족을 진단하였다. 그리고 자율운항선 도입과 현실적인 공급확대 방안 실행이 부족인력 감소에 미치는 영향을 분석하여 해기사 인력 수급 대책의 타당성과 효과를 평가하였다.
“폐열을 이용한 도시에너지 시스템”은 산업단지나 발전소 등에서 발생되는 폐열을 회수하여 원격지로 수송을 하고, 도시지역의 수요처에서 수송된 열을 효율적으로 이용하는 에너지 시스템이다. 본 연구는“폐열을 이용한 도시에너지 시스템”모델링을 위해 시스템을 폐열공급원에서 최종 열수요처까지의 전체시스템을 이루는 GES(Global Energy System)와 열의 입출력·이송 저장·변환이 이루어지는 EFS(Energy Flow System)로 구분하였다. 그리고 EFS를 프로세스별로 구분하고, 이들을 최적화하는 시스템 모델링을 구축하였다.
수리부속 수요예측은 장비가동률 향상과 국방 운영 예산 효율화 제고를 위한 국방 군수 분야의 핵심 과제 중 하나이다. 현재 우리군은 수리부속 소요 데이터를 활용한 시계열 기법으로 과거 데이터 분석을 통해 수리부속 수요예측에 활용하고 있으나 정확도 제고에 지속적인 노력이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 지난 5개년의 수리부속 18,476개 품목의 수요데이터를 수집하고 데이터마이닝 기법을 활용한 수리부속 수요예측 모델을 제안하였다. 제안한 모델에 따른 실험 결과는 기존 시계열 기법에 비해 개선된 수요예측 정확도를 보였다.
국내에서 소비되는 에너지의 대부분을 해외에 의존하고 있는 우리나라는 교통부문에서도 에너지 절감을 위해 많은 노력을 하고 있다. 휘발유가격과 교통수요와의 관계는 국내외적으로 꾸준히 연구되어 왔으나 국내 선행연구는 승용차 및 수도권 중심으로 연구되어 왔다. 본 연구에서는 휘발유가격이 대중교통수요에 미치는 영향을 분석하며 월별 자료를 활용하여 대중교통 수단별(버스, 도시철도) 및 광역권별(수도권, 부산, 대전, 대구, 광주)로 실증적으로 비교분석했다. 분석을 위해 시계열모형과 다중회귀모형을 사용하였으며 회귀모형의 계수를 활용하여 유가에 대한 대중교통 수요의 탄력성을 비교하였다. 유가에 대한 수요탄력성이 버스보다 도시철도가 높게 나타났고, 대중교통체계가 잘 갖춰진 수도권보다 승용차 의존적인 지방 광역권이 유가에 더 민감한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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