• Title, Summary, Keyword: 수요특성

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Modelling the Subway Demand Estimation by Station Using the Multiple Regression Analysis by Category (카테고리별 다중회귀분석 방법을 이용한 지하철역별 수요 추정 모형 개발)

  • Shon, Eui-Young;Kwon, Byoung-Woo;Lee, Man-Ho
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.22 no.1
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    • pp.33-42
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    • 2004
  • 지하철역별 수요는 개통 후 경과 연도에 따라서 S자 형태로 증가한다. 즉 개통 초기에는 잠재되어 있던 지하철 수요가 시간의 경과에 따라 계속적으로 증가하다가, 개통 후 10$\sim$13년 정도가 경과하면 최대를 나타낸 후 거의 정체하는 현상을 보인다. 그러나 지금까지 지하철 수요를 추정하기 위해서 이용되었던 4단계 모형은 이러한 지하철 수요의 증가 추세를 반영할 수 없기 때문에 실제 수요와 많은 차이를 보였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결해 보고자 서울시 지하철 2$\sim$8호선의 실제 수요를 토대로 지하철역별 수요, 특히 순수한 승차인원을 추정하는 모형을 개발하였다. 모형에 적용되는 함수식은 실제 지하철역별 수요와 가장 유사한 형태를 보이고 있는 로지스틱 함수식을 이용하였다. 또한 각각의 지하철역별로 나타나는 상이한 특성은 카테고리로 분류하여 모형에 반영하였다. 카테고리는 토지이용도, 사회경제활동의 규모, 그리고 지하철역의 특성에 따라 분류하였다. 각 카테고리별 특성을 대표하는 독립 변수로 인구 종사자수, 학생수와 개통 후 경과 연도 등을 선정하였다. 그 결과 카테고리별로 추정된 지하철역별 수요는 통계적으로 매우 유의한 것으로 나타났다. 본 연구는 지하철역별로 승차하는 순수한 수요를 보다 정확하게 추정하기 위한 모형을 개발하는 것이 주된 목적이다. 반면에 본 모형을 이용하여 지하철역별 하차 수요 및 횐승 수요를 추정하는 것은 어렵다. 따라서 기존에 지하철 수요를 추정하는 데에 가장 많이 사용된 4단계 모형과 접목하여야 하며, 이에 대한 방안도 본 연구에서 제시하였다.

Development of Diffusion Statistics for Demand Side Management (전력수요관리사업 보급실적 통계 개발)

  • Shin, Dong-Joon;Kim, Chang-Soo;Park, Jong-Jin
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • pp.200-202
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    • 2008
  • 본 논문에서는 국내에서 시행중인 전력수요관리사업의 현황을 분석하고 수요관리사업의 보급실적 통계를 구축하는 필요성과 구축 결과를 정리하였다. 일반적인 전력분야 통계와 구분되는 수요관리 분야 통계의 특성을 분석하였으며, 이러한 특성을 효율적으로 반영할 수 있는 수요관리보급통계 지표를 개발하였다. 또한 본연구를 통해 개발한 수요관리보급 통계집은 수요관리평가 웹페이지를 통해 보급하여 사용자의 편의성을 도모하였다.

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Development of Customer Demand Analysis System (수요정보 분석시스템의 개발에 관한 연구)

  • Yu, In-Hyeob;Yang, Il-Kwon;Kim, Sun-Ic;Ko, Jong-Min;Jang, Mun-Jong;Oh, Do-Eun
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • pp.406-407
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    • 2006
  • 단일 공급자 중심으로 구성된 전력산업에 다수 참여자의 등장으로, 경쟁이 도입되는 전력 산업으로 변화가 예상되고 있으며, 이에 따라 전력 시스템의 각 구성요소에 대한 정량적 분석 및 평가가 절대적으로 요구되고 있는 실정이다. 이와 같은 환경 하에서 전력산업 주체는 수요자 측의 부하분석과 평가를 위한 기본 인프라의 구축과 여러 응용의 기본이 되는 수요자의 정보의 수집 및 분석 시스템의 개발을 필요로 한다. 현재까지의 수요 정보의 분석은 월간검침에 의한 통계적인 현황이 대부분이어서 각종 수요자에 대한 수요 패턴을 고려한 평가가 불가능하였다. 본 논문에서는 검침정보를 기반으로 수요자의 부하분석을 하기 위하여 Load profile 데이터를 패턴에 따라 분류하여 유사 수요특성을 도출하였다. 그리고 분류결과에 의한 수요그룹들의 특성을 분석하였고 이를 이용한 수요관리 둥의 응용을 위한 시스템 구축을 하였다.

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A New Bootstrap Simulation Method for Intermittent Demand Forecasting (간헐적 수요예측을 위한 부트스트랩 시뮬레이션 방법론 개발)

  • Park, Jinsoo;Kim, Yun Bae;Lee, Ha Neul;Jung, Gisun
    • Journal of the Korea Society for Simulation
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    • v.23 no.3
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    • pp.19-25
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    • 2014
  • Demand forecasting is the basis of management activities including marketing strategy. Especially, the demand of a part is remarkably important in supply chain management (SCM). In the fields of various industries, the part demand usually has the intermittent characteristic. The intermittent characteristic implies a phenomenon that there frequently occurs zero demands. In the intermittent demands, non-zero demands have large variance and their appearances also have stochastic nature. Accordingly, in the intermittent demand forecasting, it is inappropriate to apply the traditional time series models and/or cause-effect methods such as linear regression; they cannot describe the behaviors of intermittent demand. Markov bootstrap method was developed to forecast the intermittent demand. It assumes that first-order autocorrelation and independence of lead time demands. To release the assumption of independent lead time demands, this paper proposes a modified bootstrap method. The method produces the pseudo data having the characteristics of historical data approximately. A numerical example for real data will be provided as a case study.

A scheme for short-term load forecast applying the trend of load variation rate (부하 변동비의 추세를 반영한 단기 전력수요예측 기법)

  • Lim, Hyeong-Woo;Moon, Si-Woong;Park, Jeong-Do;Song, Kyung-Bin;Joo, Sung-Kwan;Shin, Ki-Jun;Cho, Bum-Seob;Jung, Chang-Hyun
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • pp.69-70
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    • 2011
  • 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.

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An Exploratory Analysis of Locational Characteristics Impact on the Discrepancy between Predicted vs. Actual Demand of Rail Transit (전철역 입지특성이 예측된 수요와 실제 수요 간의 차이에 미치는 영향에 관한 탐색적 연구)

  • Eo, Yu Ra;Kang, Myounggu
    • Journal of The Korean Society of Civil Engineers
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    • v.31 no.1D
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    • pp.133-139
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    • 2011
  • We built subway stops in order to meet demand. To do so, a standardized method is used to predict the demand. However, in some subway stops there are only few people moving around sparsely, but in some other stops there are too many people crammed in a crowd. The gap between forecasting and actual uses varies from 10% to more than 1,000%. This study is aimed to find out where this discrepancy between predicted vs. actual demand for urban rail transit comes from. Specifically, 40 subway stops in Seoul Metropolitan Area, which were opened last 10 years, are examined. This study suggests that, for better forecasting, we need to consider stops' locational characteristics as well as weekday commute-oriented exogenous factors. Locational characteristics includes; whether a stops is a terminal and/or weekend tourism node. There seems no "one size fits all" solution for transit demand forecasting; locational characteristics need to be reflected.

A Study of Pattern Classification using Load Profile Data (Load Profile 데이터를 이용한 패턴분류 연구)

  • Yu In Hyeob;Lee Jin Ki;Kim Sun Ic;Ko Jong Min
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.841-843
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    • 2005
  • 최근에 들어서 전력산업에 규제완화가 도입되면서 환경이 급변하고 있는 실정이다. 여러 가지의 환경변화가 예상되지만, 그 중에서도 공급자간에 경쟁 도입이 전력산업 참여자간에 주요 이슈로 부상하고 있다. 이와 같은 변화는 전력시스템의 기술 개발 뿐만 아니라 경영전략에도 큰 영향을 미치고 있으며, 대 수요자 서비스의 제공이 전략의 핵심이 되고 있다. 따라서 공급자는 보다 나은 서비스를 제공하기 위해서, 수요자 정보의 수집 및 분석을 해야 할 필요가 있다. 이와 같은 수요자 정보의 분석은 여러분야가 있지만 그 중에서도 수요특성을 파악하는 것이 가장 기본이 된다. 수요 특성은 원격검침시스템에서 수집되는 load profile 데이터로써 표현된다. 본 논문에서는 전력 수요자의 부하 특성을 분석하고 명가하기 위하여 수요특성별로 그룹으로 분류하는 방법을 개발하고, 분류된 그룹의 특징을 검토하였다. 이와 같은 부하분석의 정보는 가격설계, 수요 핀 에너지 예측, 송전 및 배전 계획, 에너지 효율 향상 및 부하관리의 필수 자료가 된다. 또한 향후에 개발될 전력 부가서비스의 주요 기반이 될 것으로 예상된다.

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An Assessment of Trip-maker's Behavior Under Uncertainty for Value of Travel Time (시간가치의 불확실성 아래 통행자행태에 관한 연구)

  • 문동주
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.1 no.1
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    • pp.64-81
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    • 1983
  • 소비자 행태에 관한 신고전 경제이론을 통행수요의 분석에 그대로 적용하는데 문제 가 되는 특기 사항으로는 운임이외에 통행시간과 같은 서어비스 질도 통행수단의 선택에 영 향을 미친다는 점과 특정 두지점간의 통행에서 동일한 소비자도 여러 수송수단을 이용한다 는 점을 들수 있다. 본 연구의 주제는 이와같은 통행수요의 독특한 특성을 반영할 수 있는 소비자의 효용최대화모형의 설정과 이 모형에서 유도된 수요함수의 구조를 분석함에 있다. 상술하면, 통행시간 가치의 불확실성 아래에서 효용을 극대화하는 의사결정문제를 Stochastic Programming 모형으로 표현하였다. 또한 이 모형에서 유도된 특성 통행수단의 수요함수는 이 수단이 가장 유리한 시간가치의 범위에 대한 부정적분으로 표현되며 이 적분 범위와 피적분함수는 모든 경쟁수단의 운임과 통행수단의 함수로 정의됨을 증명하였다. 또 한 수요함수는 통행수요에 관한 통계분석모형에서 묵시적으로 가정되고 있는 통행수단간 대 체성(Property of gross substitute)과 대각방향우세성(Property of diagonal dominance)등의 특성을 가지고 있음을 보여 주었다.

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Classification of Electricity Demand Groups using Interval Data (인터벌 데이터를 이용한 수요그룹 분류 연구)

  • Yu, In-Hyeob;Lee, Jin-Ki;Ko, Jong-Min;Kim, Sun-Ic
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.691-694
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    • 2005
  • 최근에 들어서 전력산업에 규제완화가 도입되면서 환경이 급변하고 있는 실정이다. 여러 가지의 환경 변화가 예상되지만, 그 중에서도 공급자간에 경쟁 도입이 전력산업 참여자간에 주요 이슈로 부상하고 있다. 이와 같은 변화는 전력시스템의 기술 개발 뿐만 아니라 경영전략에도 큰 영향을 미치고 있으며, 대 수요자 서비스의 제공이 전략의 핵심이 되고 있다. 따라서 공급자는 보다 나은 서비스를 제공하기 위해서, 수요자 정보의 수집 및 분석을 해야 할 필요가 있다. 이와 같은 수요자 정보의 분석은 여러 분야가 있지만 그 중에서도 수요특성을 파악하는 것이 가장 기본이 된다. 본 논문에서는 전력 수요자의 부하 특성을 분석하고 평가하기 위하여 수요특성별로 그룹으로 분류하는 방법을 개발하고, 분류된 그룹의 특징을 검토하였다.

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Outbound Air Travel Demand Forecasting Model with Unobserved Regional Characteristics (미관찰 지역 특성을 고려한 내국인 국제선 항공수요 추정 모형)

  • YU, Jeong Whon;CHOI, Jung Yoon
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.36 no.2
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    • pp.141-154
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    • 2018
  • In order to meet the ever-increasing demand for international air travel, several plans are underway to open new airports and expand existing provincial airports. However, existing air demand forecasts have been based on the total air demand in Korea or the air demand among major cities. There is not much forecast of regional air demand considering local characteristics. In this study, the outbound air travel demand in the southeastern region of Korea was analyzed and the fixed-effects model using panel data was proposed as an optimal model that can reflect the inherent characteristics of metropolitan areas which are difficult to observe in reality. The results of model validation show that panel data analysis effectively addresses the spurious regression and unobserved heterogeneity that are difficult to handle in a model using only a few macroeconomic indicators with time series characteristics. Various statistical validation and conformance tests suggest that the fixed-effects model proposed in this study is superior to other econometric models in predicting demand for international demand in the southeastern region.