City gas is becoming an essential resource in households due to its convenience and low price in comparison to other energy sources. However, in order to prepare for the gas market to be saturated, many city gas companies must pursue customer satisfaction management and develop happy call systems for a promising solution. In the development of the happy call systems, the difficult problem is that we cannot contact all customers because of limited resources and calling efficiency in the call center, We should find best customers according to their value. This paper suggests a methodology for the selection of happy call customers when city 9as companies consider two strategies. First, they should launch a new business area. Second, they must attempt to prevent current customers from moving from city gas to other fuels. We will discover important attributes and derive rules of weighting for the attributes through an exploration study that affect customer satisfaction and preference. Through a simulation model, we will show how many customers will be selected by our methodology.
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.
도시가스 배관은 지중에 매설되어 있기 때문에 세부 관리가 어렵고 다양한 위험에 노출되어 있다. 본 연구에서는 도시가스 배관압력 실시간 데이터를 분석해 배관압력 이상을 예측하고 전문가의 의사결정을 돕는 모델을 제안한다. 국내 도시가스 공급업체들 중 하나인 중부도시가스사의 정압기에서 수집하는 실시간 배관압력 데이터와 시간변수, 외부환경변수를 통합해 분석 데이터로 사용한다. 아산시와 천안시에 위치하는 11개 정압기를 분석 대상으로 하며 분 단위 배관압력 예측모델을 구현한다. Random forest, support vector regression(SVR), long-short term memory(LSTM) 알고리즘을 사용해 회귀모델을 구현한 결과 LSTM 모델에서 우수한 성능을 보인다. 아산시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 RMSE가 0.011, MAPE가 0.494이며, 천안시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE)가 0.015, 절대평균백분율오차(mean absolute percentage error, MAPE)가 0.668로 가장 낮은 오류율을 보인다.
오늘날 고객의 요구는 보다 더 다양해지고 있고, 시장 환경이 급속히 변화함에 따라 기업의 모든 활동은 고객중심으로 이루어지고 있다. 최근 제품 및 서비스의 품질 향상을 위해 변화혁신 활동을 추진한 기업이 늘어나고 있는 실정이다. 본 연구는 도시가스 공급시설을 효율적으로 보수하기 위하여 6시그마 기법을 이용하여 공급시설 건전성에 영향을 주는 핵심인자를 도출하였으며, Risk 인자는 정량적인 평가를 통하여 시그마 값을 산출하였고, 근본원인 및 해결안을 도출, 새로운 프로세스를 적용하여 통계적 공정관리를 실행하였다. 도시가스 공급시설의 안전관리는 위험을 정량화하여 통계적인 공정관리를 통하여 산포를 줄이고, 품질관리 비용을 제거해서 효율적인 경영관리가 가능하며, 6시그마 이용 기법의 정착과 효율적인 운용의 확산을 통해 과학적인 안전관리가 가능할 것으로 기대된다.
We introduced the Excavation One Call System (EOCS) as a pilot system, in Seoul, Korea. The system utilizes the phone and internet to transfer information about digging underground and buried gas pipelines, although currently written forms are used in accordance with the City Gas Business Law. After one year, we evaluated the business model by surveying the excavators and the operators of the gas companies. This paper shows that the EOCS was more effective in preventing the buried gas pipelines from being damaged than the existing method that has to use due form. It also shows that the EOCS was more convenient and cost efficient than the present policies in place. We come to the conclusion that the EOCS should be extended nationwide and gradually include other subsurface facilities.
도시가스 수요량은 강한 계절성을 보이는 자료이다. 따라서 도시가스 수요량을 예측하기 위한 모형 구축에서 가장 중요한 요인은 계절성이다. 또한, 실제 도시가스 수요량에는 추가적 인 여러 요인들에 의하여 영향을 받을 수 있는데, 온도, 요일효과, 명절효과, 유효일 수, 수용가수 등이 영향 요인들이다. 본 연구에서는 이와 같은 요인들이 도시가스 수요량에 미치는 영향력의 정도를 파악하고 효율적으로 향후 도시가스 수요량 예측을 위한 시계열 모형을 구축하였다. 적용된 모형은 오차항이 자기상관을 따르는 시계열 회귀모형을 이용하였으며 실제 자료를 이용한 예측결과 매우 우수한 예측력을 보였다.
This study presents a demand modelling for landfill gas, which is used as alternative energy source for district cooling business. By analyzing the cost minimizing behavior of producer facing with three alternative energy sources such as electricity, cooling heat water, and gas, a demand function for landfill gas is derived from the optimal operating time of gas fired production facility, and estimated using unpublished data, which are associated with Seoul city's development plan for Sang-am area. The estimation results repeals that Seoul City could supply the land-fill gas of 13.76 million cubic meters each year at the price of about 16 won per cubic meters. However, if the investment costs associated with installation of gas collecting facilities are treated as sunk costs, annual amount of gas supplied is expected to increase to 14.22 million cubic meters at a lower unit price of 14.76 won.
국내의 늘어나는 천연가스의 수요를 충족시키면서 지구온난화에 대한 대안으로 바이오가스를 도시가스로 활용하는 방안이 자연스럽게 주목받고 있다. 도시가스사업법의 개정을 통해 바이오가스의 생산 및 공급의 제도적인 기반을 구축했지만, 바이오가스내의 불순물을 제거하고 이산화탄소를 분리하여 고순도의 메탄을 제조하는 국내 기술이 부족하여 실질적인 활용이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 고순도의 바이오메탄 농축을 위하여 멤브레인(Membrane)법, 물흡수법(Water absorption), 화학흡수법(Chemical absorption), 흡착법 4가지의 공법을 적용하여 각 시스템별 운전시나리오를 작성하고 비교하여 최적공법을 도출하였으며, 시스템별 케이스 연구를 통해 최적의 시스템을 구축할 수 있었다. 이를 이용하여 순도 97%이상의 바이오메탄을 생산하여 도시가스로 이용하기에 충분하였으며, 회수율이 98%를 넘어 그간 경제성이 없어 버려지던 소량의 바이오 가스도 회수하여 활용 할 수 있게 되었다.
우리나라 정부는 국가 온실가스 감축 목표를 설정하고, 부문별, 업종별 온실가스 감축 대책을 추진하고 있으며, 이에 맞추어 경기도 등 광역시 도와 기초지자체들도 지역 특성에 적합한 기후변화대응 대책을 수립 추진하고 있다. 하지만 지자체의 경우 저감목표 수립을 위한 정책 단위별 온실가스 배출현황 및 장래 배출량 전망치가 명확하지 않아 많은 어려움이 있다. 올바른 기후변화 적응정책을 수립하기 위해서는 정책적 방향과 검증된 온실가스 발생량 평가가 바탕이 되어야 하고, 국가 차원의 기후변화 영향 및 취약성 평가와 함께 지역의 특성과 여건을 고려한 방법론을 개발할 필요가 있다. 이에 본 연구는 기초지자체인 경기도 시흥시를 대상으로 국립환경과학원에서 지자체에서 쉽게 BAU(Business As Usual) 배출량을 산출할 수 있도록 제작한 GEBT(Greenhouse gas Emission Business as usual Tool) 모형을 사용하여 시흥시의 온실가스 발생량을 산정하였다.
Recently, renewable energy has been increasing in Korea to reduce greenhouse gas, and solar power generation, which accounts for the largest proportion of renewable energy, is noteworthy. The government policy will further increase solar power generation. In order to implement the policy, it is important to understand the current status of domestic solar power generation facilities. Therefore, the current status of solar power generation facilities in Jinju city close to the south coast and Jeonju city close to the west coast was investigated and compared. By 2020, 618 solar power plants had been installed in Jeonju city and 269 in Jinju city. However, there is not much difference in the amount of solar power generation for business at 9 GWh. The reason is that Jinju city has a lower population density than Jeonju city, so there are enough places to install a large-scale solar power facilities with a large power generation capacity. Monthly solar power generation was the highest in April in both Jeonju city and Jinju city and the lowest in January. In particular, in December, Jinju city showed more solar power generation than Jeonju city because of the large amount of insolation, long sunshine hours, and few clouds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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