In this study, a forecasting engine from the user perspective is studied and developed. Characteristics of forecasting engine can be divided into a few categories, an algorithms for predicting variety of situations and the depth of algorithms based on the

Since 'The Act on Private Investment of The Infrastructure' was established in 1994, private investment as well as government's investment in transport infrastructure has been active. However investment in transport infrastructure has more risks than others' due to uncertainty both in traffic volume and in construction cost. In the current appraisal procedure of deciding transportation infrastructure investment, instead of risk management, the sensitivity analysis considering only the changes of benefit, cost and social discount rate which are main factor affecting economic feasibility is carried out. Therefore the uncertainty of various factors affecting demand, cost and benefit are not considered in feasibility study. In this study the problems in current investment appraisal system were reviewed. Using Delphi technique the major factors which have high uncertainty in feasibility study were surveyed and then improvement plan was suggested in the respective of classic 4 step demand forecasting method. The range estimation technique was also mentioned to deal with the uncertainty of the future.

본 연구의 목적은 일반국도에서 계획 시에 예측한 교통량과 실제 개통 이후의 교통량을 비교하여 수요예측의 정확도를 파악하는 것이다. 이를 위해 1980년대와 1990년대에 계획된 총 10개 일반국도 구간을 선정하였다. 예측교통량과 실측교통량의 비교를 위해 계획 시의 보고서를 수집하였으며, 상시교통량 조사지점이 있는 구간을 중심으로 선정하였다. 비교를 위한 지표는 오차율을 이용하였으며, 고속국도 등 네트워크 연계성이 있는 구간과 사회경제지표에 의한 구간으로 구분하여 비교 분석하였다. 분석결과, 네트워크 연계성이 있는 구간은 고속국도의 개통에 의한 영향정도에 대한 정확성이 높을수록 오차율이 낮은 것으로 나타났다. 개통시기에 따른 정확도는 개통 이후에 점차적으로 오차율이 낮아지는 것으로 나타나 긍정적인 것으로 판단되었다. 구간별 단위길이에 따른 정확도는 단위길이가 길수록 오차율이 높아지는 것으로 나타났다. 개통 후 3년 시점을 기준으로 오차율을 고속국도와 비교한 결과 일반국도가 다소 안정적인 패턴을 보이고 있으나 개통연도에 따른 오차율의 변화는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.

본 논문은 국내외의 환경 변화와 기술 발전으로 우편 물류의 업무 방식이 바뀌어가고 또 소비자들의 우편 물류 사용에 대한 인식과 사용 방식이 변화하는 상황 속에서, 국내 우편 물류를 위한 수요를 예측하는 시스템 개발하여 그 결과에 의하여 시뮬레이션을 진행하거나 우편 물류 설비나 기지에 대한 의사결정에 활용하도록 하는 사례를 연구하였다. 특히 본 연구에서 개발한 수요예측 시스템은 한국의 사회 변화와 경기 변동을 보여주는 기술적인 통계치가 우편 물류에 미치는 영향을 분석하고, 한국의 우편 물류 사용자들의 패턴 변화를 중장기적인 시간의 흐름에 따라 분석하였으며, 이에 따라 시계열 예측과 인과형 예측을 진행하고 의사결정에 반영할 수 있도록 하였다.

In this paper, an effort is exerted to the problem of short-term domestic demand forecasting of mineral water. The seasonal ARIMA models are considered in model building and in making the forecast. As it turned out, the model fits well into the given time-series data in so far as modeling procedures are relevant. A fitted model as well as modeling procedure is presented in some detail.

ETCS는 1990년대 초부터 선진국에서 유료도로 톨게이트에서의 교통체증 및 지체문제를 해결하기 위하여 적용되기 시작하였다. ETCS의 성공적인 운영을 위해서는 ETCS 이용률을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 창원시의 신뢰성 있는 ETCS 이용수요예측 모형 개발이 시도되었다. 총 11개의 설명변수들을 고려하면서 이항로짓 및 신경망 모형들이 검토되었다. 신경망모형에서 가장 좋은 결과를 얻었다. 그러나 ETCS 이용률 추정을 위해 설명변수 11개를 추정하기에는 어려움이 있으므로 차내장치 임대보증금, 절약시간, 할인률의 중요 3개 정책변수만을 고려한 신경망 및 로짓 모형들을 ETCS 이용률 추정모형으로 분석하였다. 모형의 예측력 평가와 적합도 분석에 있어서 신경망모형이 로짓모형보다 우수한 모형으로 판단되어지나 학습에 사용된 9가지 이외의 시나리오에서 신뢰성이 떨어지는 것으로 나타나, ETCS 이용률 추정 모형으로 3개의 중요한 정책변수를 고려한 이항로짓모형이 제안된다. 이 모형은 평균제곱오차 0.14, σ20.31, x2488.9로 신뢰성이 높은 모형으로 평가되며 창원시와 규모가 유사한 도시에 적용이 가능할 것으로 기대된다.

This study focused on the alternative to estimate the demand of employment in Kenya logistics. First of all, it investigated the importance and necessity of search about the present circumstance of the country’s industry. Next, it reviewed respectively the concept and limitation of several previous models for employment, including Bureau of Labor Statistics, USA; ROA, Netherlands; IER (Institute for Employment Research), UK; and IAB, Germany. In regard to the demand forecasting of employers in logistics, it could anticipate more realistically the future demand by the time-lag approach. According to the findings, if value of output record 733,080 KSH million in 2015 and 970,640 in 2020, compared to 655,222 in 2013, demand on wage employment in logistics industry would be reached up to 95,860 in 2015 and 104,329 in 2020, compared to about 89,600 in 2012. To conclude, this study showed the more rational numbers about the demand forecasting of employment than the previous researches and displayed the systematic approach to estimate industry manpower in logistics.

본 연구에서는 Wavelet Transform과 Support Vector Machine (SVM)을 결합한 Hybrid 상수도 수요량 예측 모형을 개발하였다. Wavelet Transform 방법을 활용하여 다양한 스케일이 존재하는 상수도 수요량 시계열을 분해하여 단순한 형태의 시계열로 변환하는데 이용하였으며, 비선형 예측모형인 SVM은 이들 단순화된 시계열을 예측하는데 활용하여 예측성능을 극대화시키는 방안을 수립하였다. 본 연구에서는 상수도 수요량 자료에서 내재되어 있는 주기의 특성과 비선형 예측모형의 장점을 서로 연계한 해석이 가능하였으며 시각적인 검토 및 모든 통계지표에서 개선된 예측결과를 확인할 수 있었다. 특히, 기존 ARIMA 모형 계열에서 나타나는 자기예측문제를 상당부분 개선한 결과를 보여줌으로서 실질적인 수요량 예측모형으로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

본 연구는 어촌지역의 미래 관광수요를 예측하고 어촌지역 관광을 활성화시킬 수 있는 지방정부의 정책적 방안을 탐색하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구는 강원도 동해안 지역을 중심으로 이루어 졌다. 분석은 시계열 분석과 그 지역 관광객을 대상으로 한 설문조사를 통해 수행되었다. 분석결과, 동해안 어촌지역의 내국인과 외국인 관광객은 모두 증가되어 왔지만, 그 지역은 그러한 증가되는 관광수요를 지역경제 성장으로 흡수할 정도로 충분히 수용하지는 못해왔다. 그 지역의 미래 내 외국인 관광수요는 꾸준히 증가될 것으로 예측 되었다. 그러나 과거의 증가율에 비하면, 그 증가율은 특히 외국인 관광객의 증가율은 그다지 긍정적으로 평가되기 어렵다. 이런 분석 결과를 통하여, 그 지역의 관광 활성화에 도움이 될 수 있는 지방정부의 정책적 시사점을 몇 가지 발견 하였다.

본 연구는 새로운 게임제품을 시장에 출시하는 기업들의 수요예측에 도움을 줄 수 있는 Bass 모델을 소개하고 이의 타당성을 보여주고자 한다. 마케팅 분야에서 타당성을 인정받고 있는 Bass 모델을 게임제품의 수요예측에 적용해 본 결과 Bass모델을 응용한 게임제품의 수요예측은 아케이드 게임, 온라인 게임의 경우 수요예측에 있어서 정확도가 높은 것으로 분석되었다.