미래 예측의 방법은 기술적 특성 또는 기술적 성능으로 예측이 가능할 수 있다. 그러므로 기술예측은 경제적, 사회적 이익을 산출해 낼 수 있는 전략적 연구 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 기술적 특성으로 미래를 예측하는 방법의 연구를 통하여 미래 시장을 예측하였다. 특별한 제품의 수요 욕구에 따라 시장을 점유하는 시점의 예측을 통해 미래 예측 방법을 연구하였다. 시장수요 예측을 위하여 대표적인 계량적 분석 방법인 연평균성장률(CAGR) 모형, BASS 모형, Logistic 모형, 곰페르츠 성장모형(Gompertz Growth Curve) 등의 비교를 통해 미래시장의 수요예측 모형을 제안하였다. 본 연구는 Rogers의 혁신확산 이론을 접목하여 제품이 시장에 확산되는 시점을 예측하였다. 연구결과로 특별한 제품이 시장을 점유하기 위한 다양한 요인들의 확산 시점을 통해 특별한 상품이 미래 시장에서 성숙하는 시점을 예측할 수 있는 방법론을 개발하였다. 그러나 시장을 예측하기 위한 전문가 판단에 대한 오류를 줄이는 것은 한계점이 있다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제24권2호
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pp.81-96
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2017
Forecasting long-term mobile service demand is inevitable to establish an effective frequency management policy despite the lack of reliability of forecast results. The statistical forecasting method has limitations in analyzing how the forecasting result changes when the scenario for various drivers such as consumer usage pattern or market structure for mobile communication service is changed. In this study, we propose a dynamic model of the mobile communication service market using system dynamics technique and forecast the future demand for long-term mobile communication subscriber based on the dynamic model, and also experiment on the change pattern of subscriber demand under various scenarios.
Kim, Han Been;Kim, Seong Do;Song, Su Jin;Shin, Do Hyoung
국제학술발표논문집
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The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.44-48
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2015
Housing price is a key indicator of housing demand. Actual Transaction Price Index of Apartment (ATPIA) released by Korea Appraisal Board is useful to understand the current level of housing price, but it does not forecast future prices. Big data such as the frequency of internet search queries is more accessible and faster than ever. Forecasting future housing demand through big data will be very helpful in housing market. The objective of this study is to develop a forecasting model of ATPIA as a part of forecasting housing demand. For forecasting, a concept of time shift was applied in the model. As a result, the forecasting model with the time shift of 5 months shows the highest coefficient of determination, thus selected as the optimal model. The mean error rate is 2.95% which is a quite promising result.
The efficiency of fabrication (fab) operation is one of the key factors in order for a semiconductor manufacturing company to stay competitive. Optimization of manpower and forecasting manpower needs in a modern fab is an essential part of the future strategic planing and a very important to the operational efficiency. As the semiconductor manufacturing technology has entered the 8-inch wafer era, the complexity of fab operation increases with the increase of wafer size. The wafer handling method has evolved from manual mode in 6-inch wafer fab to semi-automated or fully automated factory in 8-inch and 12-inch wafer fab. The distribution of manpower requirement in each specialty varied as the trend of fab operation goes for downsizing manpower with automation and outsourcing maintenance work. This paper is to study the specialty distribution of manpower from the requirement in a typical 6-inch, 8-inch to 12-inch wafer fab. The human resource planning in today’s fab operation shall consider many factors, which include the stability of technical talents. This empirical study mainly focuses on the human resource planning, the manpower distribution of specialty structure and the forecast model of internal demand/supply in current semiconductor manufacturing company. Considering the market fluctuation with the demand of varied products and the advance in process technology, the study is to design a headcount forecast model based on current manpower planning for direct labour (DL) and indirect labour (IDL) in Taiwan’s fab. The model can be used to forecast the future manpower requirement on each specialty for the strategic planning of human resource to serve the development of the industry.
In the mobile communication service market, this study represents an attempt to forecast the subscribers of the IMT-2000 service market using the questionnaire of experts which is the qualitative technique is used. In this study, by using the substitution model of next generations among products in order to analyze the IMT-2000 demand of service, a demand was predicted. And by estimating the market demand prospect in which it becomes the important factor of the IMT-2000 service diffusion according to each bandwidth frequency the politically necessary approaching direction about the frequency was presented. It will be able to become the important part to not only the business carrier but also the policy maker to examine a prospect toward the subscriber of the IMT-2000 service. As a result, the market demand was exposed to be most big when the SKT 800MHz, and the KTF 800(900)MHz were used as the additional frequency. And it was likely to reach to the IMT-2000 number of subscribers to about 35.750 thousand peoples in the future at 2015.
Nuclear technology made a great contribution to the national economy and society by localization of nuclear power plant design, and by stabilization of electricity price, etc. It is very important to conduct the retrospective analysis for the nuclear technology contribution to the national economy and society, but it is more important to conduct prospective analysis for the nuclear technology contribution. The term "technology value" is often used in the prospective analysis to value the result of technology development. There are various definitions of technology value, but generally it means the increment of future revenue or the reduction of future cost by technology development. These technology valuation methods are widely used in various fields (information technology or energy technology, etc). The main objective of this research is to develop valuation methodology that represents unique characteristics of nuclear power technology. The valuation methodology that incorporates market share changes of generation technologies was developed. The technology valuation model which consists of five modules (electricity demand forecast module, technology development module, market share module, electricity generation module, total cost module) to incorporate market share changes of generation technologies was developed. The nuclear power technology value assessed by this technology valuation model was 3 times more than the value assessed by the conventional method. So it was confirmed that it is very important to incorporates market share changes of generation technologies. The valuation results of nuclear power technology in this study can be used as policy data for ensuring the benefits of nuclear power R&D (Research and Development) investment.
Purpose - This study was conducted under the assumption that brand A, a store of company Z of Pangyo, with a new store at Pangyo station is targeting the Bundang-gu area of the newly developed city of Seongnam. Research design, data, methodology - As a result of demand forecasting using geometric series models, an extrapolation of past trends provided the coefficient estimates, without utilizing regression analysis on a constant increase in children's wear, for which the population size and estimated parameter were required. Results - Demand forecasting on the basis of past trends indicates the likelihood that sales of discount stores in the Bundang area, where brand A currently has a presence, would fetch a higher estimated value than that of the average discount store in the country during 2015. If past trends persist, future sales of operational stores are likely to increase. Conclusions - In evaluating location using the simple weighting model, Seohyun Lotte Mart obtained a high rating amongst new stores in Pangyo, on the basis of accessibility, demand class, and existing stores. Therefore, when opening a new counter at a relevant store, a positive effect can be predicted.
소봉제품에 대한 시장생산 모형을 만들기 위하여 과거 자료에서 마련된 수량화된 기초 자료를 통계적으로 분석하고 미래의 생산량을 예측하였다. 출고량에 의한 기초 자료의 통계분석 결과에서 여러 가지 계량적 시계열 분석 방법들 중 STEPAR 방법에 의한 예측 방법이 가장 우수한 것으로 나타났다. 통계분석의 결과로 나타난 출고량에 대한 예측값은 생산량을 결정하는 데 있어서 매우 중요한 정보이다. 각 소봉제품들에 대해서 미래의 생산량에 대한 예측값을 STEPAR 방법에 의하여 얻었다. 이 예측값들의 95% 신뢰 구간의 폭이 상당히 넓게 나왔다. 이를 개선하기 위하여 체계적인 데이터 베이스 시스템을 구축하고, 수요-생산-재고의 종합적인 관리를 하며, 이를 뒷받침하기 위한 통합 전산 시스템을 구축해야 할것이다.
최근 온난화 문제가 대두됨에 따라 세계 각국에서 $CO_2$ 배출감소를 위한 여러 가지 규제를 설정하고 있다. 특히 수송부분에서의 $CO_2$ 배출량 감소는 매우 영향력이 크므로 자동차 산업에서도 전기자동차를 비롯한 그린자동차 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 전기자동차 시대 도래 대비를 위하여 전기자동차 보급에 따른 인프라 구축 전략안 및 전력량 수요 예측이 필요하지만, 이의 기반이 되는 전기자동차 수요예측 방법은 소개되어 있지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 선택기반 다세대 확산모형을 이용하여 전기자동차의 수요를 예측하는 방법론을 제시하였다. 전기자동차와 비슷한 성격을 가지는 하이브리드 자동차의 과거 데이터를 이용하여 Bass 모형의 혁신계수와 모방계수를 추정하고 SP(Stated Preference)조사를 통하여 잠재적인 총수요를 추정함으로써 전기자동차의 수요를 년도별로 예측하였다. 또한, 전기자동차가 발전하는 속성 진화에 따른 다세대 확산과정을 모형에 반영하여 보다 정확한 수요예측이 가능하도록 하였다. 본 연구의 수요예측 방법론을 통하여 향후 전기자동차의 시장 점유율을 예측함으로써 전기자동차 보급과 밀접한 관련이 있는 전력수급 및 충전인프라 구축 연구에 활용 될 수 있도록 한다.
This paper describes the forecast of power plant construction in a competitive korean electricity market. In Korea, KEPCO (Korea Electric Power Corporation, fully controlled by government) was responsible for from the production of the electricity to the sale of electricity to customer. However, the generation part is separated from KEPCO and six generation companies were established for whole sale competition from April 1st, 2001. The generation companies consist of five fossil power companies and one nuclear power company in Korea at present time. Fossil power companies are scheduled to be sold to private companies including foreign investors. Nuclear power company is owned and controlled by government. The competition in generation market will start from 2003. ISO (Independence System Operator will purchase the electricity from the power exchange market. The market price is determined by the SMP(System Marginal Price) which is decided by the balance between demand and supply of electricity in power exchange market. Under this uncertain circumstance, the energy policy planners such as government are interested to the construction of the power plant in the future. These interests are accelerated due to the recent shortage of electricity supply in California. In the competitive market, investors are no longer interested in the investment for the capital intensive, long lead time generating technologies such as nuclear and coal plants. Large unclear and coal plants were no longer the top choices. Instead, investors in the competitive market are interested in smaller, more efficient, cheaper, cleaner technologies such as CCGT(Combined Cycle Gas Turbine). Electricity is treated as commodity in the competitive market. The investors behavior in the commodity market shows that the new investment decision is made when the market price exceeds the sum of capital cost and variable cost of the new facility and the existing facility utilization depends on the marginal cost of the facility. This investors behavior can be applied to the new investments for the power plant. Under these postulations, there is the potential for power plant construction to appear in waves causing alternating periods of over and under supply of electricity like commodity production or real estate production. A computer model was developed to sturdy the possibility that construction will appear in waves of boom and bust in Korean electricity market. This model was constructed using System Dynamics method pioneered by Forrester(MIT, 1961) and explained in recent text by Sternman (Business Dynamics, MIT, 2000) and the recent work by Andrew Ford(Energy Policy, 1999). This model was designed based on the Energy Policy results(Ford, 1999) with parameters for loads and resources in Korea. This Korea Market Model was developed and tested in a small scale project to demonstrate the usefulness of the System Dynamics approach. Korea electricity market is isolated and not allowed to import electricity from outsides. In this model, the base load such as unclear and large coal power plant are assumed to be user specified investment and only CCGT is selected for new investment by investors in the market. This model may be used to learn if government investment in new unclear plants could compensate for the unstable actions of private developers. This model can be used to test the policy focused on the role of unclear investments over time. This model also can be used to test whether the future power plant construction can meet the government targets for the mix of generating resources and to test whether to maintain stable price in the spot market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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