• 산업경영시스템학회지
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• 제13권21호
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• pp.11-18
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• 1990

Because of the descent trend of the recent oil price and the ascent elements of the manufacturing price of public coal. the future demand of public coal is very obscured. In this paper, forecast the public coal demand by the regression analysis method reflected the policy and economic index of alternative energies.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.182-189
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• 2017

본 논문의 연구 목적은 저탄소 에너지화에 큰 비중을 차지하고 있는 태양광 발전 시스템의 철도분야 적용확대를 위한 설계 단계에서의 태양광 발전량 예측 연구로 실제 운영하고 있는 지평 태양광발전소를 대상으로 태양광 발전량 상용 예측 프로그램인 PVsyst를 활용하여 프로그램 기본 제공 NASA와 Meteonorm의 해외 기상정보를 이용한 연간 태양광 발전량 예측값과 기상청(KMA) 기상정보를 이용한 발전량 예측값을 비교하고, 한국전력거래소(KPX) 실제 발전량과의 비교 분석을 통해 태양광발전소 구축비의 적정성을 확보하여 철도분야의 태양광 발전 시스템 확대적용과 나아가 신기후 체제에 대응한 저탄소 에너지화에 기여하고자 한다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제4권1호
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• pp.47-53
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• 2005

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.

• 국제지역연구
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• 제21권4호
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• pp.159-172
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• 2017

비관측요인(unobserved-component)모형을 이용한 GDP의 추세-순환요인 분해에서, 통상적으로 추세는 확률보행 과정을 갖는 것으로 가정된다. 본 연구는 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 경우, GDP 변동에서 갖는 추세요인의 의미가 어떻게 달라지는가를 살펴보고, GDP에 대한 예측력이 개선될 수 있는가의 여부를 미국의 데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 모형은 GDP만의 단일변수모형과 물가를 포함하는 2변수모형의 두 가지를 고려하여 설정하였으며, 모형 추정은 비관측요인모형을 상태-공간모형으로 전환한 후 칼만 필터(Kalman filter)를 이용한 최대우도추정법을 사용하였다. GDP에 대한 예측은 축차적 추정(recursive estimation)을 이용한 동적 표본외예측(dynamic out-of-sample) 방식을 사용하였으며, 예측력 비교결과에 대한 검정은 Diebold-Mariano 검정을 이용하였다. 분석 결과는 첫째, 모형의 추정결과에서 ARIMA 추세의 계수가 통계적으로 유의적인 값을 가지며, 둘째, ARIMA 추세 모형이 확률보행 추세 모형보다 GDP 변동의 분산 및 자기 상관성(autocorrelation)을 보다 잘 설명하며, 셋째, 예측력에서 단일변수보다는 2변수모형의 예측력이 그리고 확률보행 추세보다는 ARIMA 추세를 갖는 모형의 예측력이 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 GDP 추세-순환 요인 분해에서 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 것이 보다 타당하다는 것을 시사하고 있다.

• 에너지공학
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• 제23권3호
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• pp.7-12
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• 2014

본 논문에서는 천연가스 도 소매 에너지공급자의 적정 목표량 설정을 위해 가스도입부터 최종 공급까지의 흐름 분석 및 관련 통계자료 구축을 통해 절감잠재량을 도출하였다. 천연가스 에너지절감 전망 추이 분석을 위해 용도별 천연가스 공급자별 천연가스 절감 잠재량 전망과 천연가스 이용기술 및 기기에 대한 잠재량 분석은 가스분야를 더욱 세밀화한 도구개발의 결과를 기반으로 도출하였다. 또한 가스사용기기의 효율향상과 보조금 조건 등을 고려하여 여러 가지 시나리오를 적용하여 각 시나리오에 따른 에너지 절감량을 산출하였다.

• 농업과학연구
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• 제25권1호
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• pp.41-51
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• 1998

This study not only carried out to grasp about the sununarized characteristics of the relationship between international timber market and production trend of wood products, but also focused on the analysis of korean wood demand and the long-term forecast with econometric analysis. The result of regression analysis for wood demand in Korea is that coniferous roundwood demand(CIWD) is explained by coniferous foreign roundwood price(CWRI), Gross domestic product(GDP), a dummy variable. Non-coniferous roundwood demand(NCIWD)is explained by non-coniferous roundwood price(NCWRI), coniferous roundwood price(CWRI), a dummy variable. As the result of long-term forecast by base case, the total roundwood demand was forecasted $11,107,000m^3$ in the year 2000, $11,781,000m^3$ in 2005, $12,565,000m^3$ in 2010. As the result of scenario 1, total roundwood demand was forecasted $11,027,000m^3$ in 2000, $11,435,000m^3$ in 2005, $11,952,000m^3$ in 2010. And as the result by scenario 2, total roundwood demand was forecasted $11,341,000m^3$ in 2000, $12,208,000m^3$ in 2005 $13,257,000m^3$ in 2010.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.1039-1042
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• 2006

최근 들어 고객정보의 체계적인 분석과 고객의 다양한 패턴을 발견하고 분석 및 예측을 하기 위한 목적으로 많은 기업들이 eCRM을 빠르게 도입하고 있고 과거에 주로 사용되던 통계적 과정을 자동화하여 일반인들도 쉽게 양질의 결과를 추출하고 예측 할 수 있는 데이터마이닝으로 점점 대체되고 있는 추세이다. 이러한 데이터마이닝이 대표적으로 이용되고 있는 분야가 eCRM이다. 본 논문에서는 A할인점의 고객 데이터와 1년간의 매출 데이터를 기반으로 데이터마이닝을 동해 이듬해 고객기여도를 예측하는 실험을 하여 실제 데이터와 예측된 데이터와의 비교를 통해 데이터마이닝이 eCRM에 얼마나 효과적인지를 입증하였다.

• 상하수도학회지
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• 제20권2호
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• pp.187-196
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• 2006

Forecasting the long-term water demand is important in the plan of water supply system because the location and capacity of water facilities are decided according to it. To forecast the long-term water demand, the existing method based on lpcd and population has been usually used. But, these days the trend among the variation of water demand has been disappeared, so expressing other variation of it is needed to forecast correct water demand. To accomplish it, we introduced the System Dynamics method to consider total connections of water demand factor. Firstly, the factors connected with water demand were divided into three sectors(water demand, industry, and population sectors), and the connections of factors were set with multiple regression model. And it was compared to existing method. The results are as followings. The correlation efficients are 0.330 in existing model and 0.960 in SD model and MAE are 3.96% in existing model and 1.68% in SD model. So, it is proved that SD model is superior to the existing model. To forecast the long-term water demand, scenarios were made with variations of employment condition, economic condition and consumer price indexes and forecasted water demands in 2012. After all scenarios were performed, the results showed that it was not needed to increase the water supply ability in Seoul.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1814-1820
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• 2007

최근 사회 전반적으로 급속히 진행되고 있는 컨버전스 트랜드의 한 모습으로 등장한 RFID/USN의 이용과 이것을 활용한 응용서비스는 다양해질 전망이다. USN는 새로운 형태의 서비스를 제공하는 기술적인 수단으로부터 시작하여 응용서비스 활용의 다양한 형태로 소비자 요구를 충족시켜 주는 요인을 제공한다. 본 논문에서 물류/유통에 선도적으로 도입되고 있는 RFID/USN을 이용하여 차세 대 물류1유통의 새로운 변화가 나타나기를 기대하며, u-물류/유통의 예측모델을 제시하였다. 예측모델를 제시하기 위해 필요성의 분석을 통해서 구도방안을 제시하고 조직적, 기술적인 새로운 예측모델 구조를 도식적으로 나타내었다.

• 천문학회지
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• 제53권6호
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• pp.139-147
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• 2020

The sunspot area is a critical physical quantity for assessing the solar activity level; forecasts of the sunspot area are of great importance for studies of the solar activity and space weather. We developed an innovative hybrid model prediction method by integrating the complementary ensemble empirical mode decomposition (CEEMD) and extreme learning machine (ELM). The time series is first decomposed into intrinsic mode functions (IMFs) with different frequencies by CEEMD; these IMFs can be divided into three groups, a high-frequency group, a low-frequency group, and a trend group. The ELM forecasting models are established to forecast the three groups separately. The final forecast results are obtained by summing up the forecast values of each group. The proposed hybrid model is applied to the smoothed monthly mean sunspot area archived at NASA's Marshall Space Flight Center (MSFC). We find a mean absolute percentage error (MAPE) and a root mean square error (RMSE) of 1.80% and 9.75, respectively, which indicates that: (1) for the CEEMD-ELM model, the predicted sunspot area is in good agreement with the observed one; (2) the proposed model outperforms previous approaches in terms of prediction accuracy and operational efficiency.