이 연구는 과거 안전교육 실적, 선원통계연보, 안전교육대상자, 안전교육증서의 유효기간, 선원의 취업률 및 정년퇴직 연령 등의 여러 요소를 고려하여 안전교육대상인원을 예측하고, 선원안전교육 수행 기관의 교육 수용능력을 분석하여 안전교육 수요증대와 집중화 문제를 해소할 수 있는지 분석하였다. 향후 5년간 연평균 안전교육 수요는 선원법 기준으로 약 10,444명으로 예상되며, 현재 안전교육기관이 수용할 수 있는 적정 인원은 연평균 7,280여명으로 조사되었다. 따라서 선원법 개정에 따른 안전교육 수요증대에 효율적으로 대응하기 위해서는 안전교육시설을 확충하여 안전교육 수용능력을 확대할 필요가 있다.

본 논문은 경제정책에 대한 불확실성이 미국 국채 수요에 미치는 영향을 투자자들의 유형에 따라 분석한다. 본 연구를 통해 새로이 드러난 주요 결과는, 정책불확실성이 미국 국채 수요를 설명하는 결정적인 변수들 중 하나라 는 사실이다. 구체적인 결과는 다음과 같다: 첫째, 정책불확실성 상승에 대응해 투자자들은 미국 국채 수요를 늘 리는 경향이 있다. 둘째, 정책불확실성의 이러한 영향은 정부퇴직연금, 연기금, 보험회사, 투자신탁 등 장기 투자 행위를 하는 기관투자자들에게서 통계적으로 더욱 유의하게 나타난다. 셋째, 이들 투자자들은 동일한 크기의 정 책불확실성 변화에 대해 이미 정책불확실성이 상당히 높은 국면에서는 낮은 국면에서 보다 대략 1.3-3.5배 더 크게 반응한다. 이상의 결과들은 모두 여타 주요변수들을 통제한 후에도 일관되게 관찰된다. 이는 정부 정책 등 의 외부 환경 변화에서 비롯된 불확실성을 회피하려는 투자자 성향이 이미 높은 불확실성 국면 하에 있을수록, 그리고 장기투자자들일수록 더욱 커짐을 의미한다.

PURPOSES : This study aims to examine the differences between the existing traffic demand forecasting method and the traffic demand forecasting method considering future regional development plans and new road construction and expansion plans using a four-step traffic demand forecast for a more objective and sophisticated national highway maintenance. This study ultimately aims to present future pavement deterioration and budget forecasting planning based on the examination. METHODS: This study used the latest data offered by the Korea Transport Data Base (KTDB) as the basic data for demand forecast. The analysis scope was set using the Daejeon Metropolitan City’s O/D and network data. This study used a traffic demand program called TransCad, and performed a traffic assignment by vehicle type through the application of a user equilibrium-based multi-class assignment technique. This study forecasted future traffic demand by verifying whether or not a realistic traffic pattern was expressed similarly by undertaking a calibration process. This study performed a life cycle cost analysis based on traffic using the forecasted future demand or existing past pattern, or by assuming the constant traffic demand. The maintenance criteria were decided according to equivalent single axle loads (ESAL). The maintenance period in the concerned section was calculated in this study. This study also computed the maintenance costs using a construction method by applying the maintenance criteria considering the ESAL. The road user costs were calculated by using the user cost calculation logic applied to the Korean Pavement Management System, which is the existing study outcome. RESULTS : This study ascertained that the increase and decrease of traffic occurred in the concerned section according to the future development plans. Furthermore, there were differences from demand forecasting that did not consider the development plans. Realistic and accurate demand forecasting supported an optimized decision making that efficiently assigns maintenance costs, and can be used as very important basic information for maintenance decision making. CONCLUSIONS : Therefore, decision making for a more efficient and sophisticated road management than the method assuming future traffic can be expected to be the same as the existing pattern or steady traffic demand. The reflection of a reliable forecasting of the future traffic demand to life cycle cost analysis (LCCA) can be a very vital factor because many studies are generally performed without considering the future traffic demand or with an analysis through setting a scenario upon LCCA within a pavement management system.

It is critical to forecast the maximum daily and monthly demand for power with as little error as possible for our industry and national economy. In general, long-term forecasting of power demand has been studied from both the consumer’s perspective and an econometrics model in the form of a generalized linear model with predictors. Time series techniques are used for short-term forecasting with no predictors as predictors must be predicted prior to forecasting response variables and containing estimation errors during this process is inevitable. In previous researches, seasonal exponential smoothing method, SARMA (Seasonal Auto Regressive Moving Average) with consideration to weekly pattern Neuron-Fuzzy model, SVR (Support Vector Regression) model with predictors explored through machine learning, and K-means clustering technique in the various approaches have been applied to short-term power supply forecasting. In this paper, SARMA and intervention model are fitted to forecast the maximum power load daily, weekly, and monthly by using the empirical data from 2011 through 2013. ARMA(2,1,2)(1,1,1)7 and ARMA (0,1,1)(1,1,0)12 are fitted respectively to the daily and monthly power demand, but the weekly power demand is not fitted by AREA because of unit root series. In our fitted intervention model, the factors of long holidays, summer and winter are significant in the form of indicator function. The SARMA with MAPE (Mean Absolute Percentage Error) of 2.45% and intervention model with MAPE of 2.44% are more efficient than the present seasonal exponential smoothing with MAPE of about 4%. Although the dynamic repression model with the predictors of humidity, temperature, and seasonal dummies was applied to foretaste the daily power demand, it lead to a high MAPE of 3.5% even though it has estimation error of predictors.

기존의 포장관리를 위한 장래교통수요의 추정에는 과거추세나 분석가의 주관적인 판단에 의해 이루어 졌다고 할 수 있으며, 새로운 도로의 신설 및 우회도로의 계획 등 대상지역의 장래 도로 및 지역개발 계획 을 전혀 고려하지 못한 교통수요의 추정이 이루어졌다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 보다 객관적이며 정도 높은 국도의 유지관리를 위하여 TransCad를 활용하여 4 단계 교통수요 추정을 통해 장래의 교통수요를 예측하고 이에 기반한 장래 포장의 공용성과 예산추정 방 안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 또한 공신력 있는 수요예측을 위해 국가교통 DB의 전국 네트워크(대전청 관할지역)자료와 O/D자료를 사용하고 분석에 필요한 파라미터와 분석 방법에 대해서는 기본적으로“도로 ․ 철도 부문사업의 예비타당 성조사 표준지침 수정 ․ 보완 연구(제5판)”에 의거하여 분석을 수행한다. 기존의 수요추정 방법과 본 연구에서 제시한 장래 지역개발계획과 도로의 신설 및 확장계획 등을 고려 한 교통수요 추정방법과의 차이를 고찰하고 본 연구에서 제시한 장래교통량과 기존 교통수요적용방식과 의 비교분석을 통하여 효율적인 의사결정을 위해 정도 높은 교통수요에 대한 추정이 필요함을 확인 할 수 있었다. 향후 정도높은 교통량의 수요추정뿐만 아니라, 보다 더 현실적인 도로포장 자산관리를 위한 방안 마련이 가능 할 것이라 기대된다.

본 연구는 공급자(supplier), 중간공급자(distributor) 그리고 고객(customer)으로 구성된 2 단계 공급사슬에서 퇴화성 제품(deteriorating products)에 대한 중간공급자의 재고모형을 분석하였다. 문제 분석을 위해 공급자는 중간공급자의 수요 증대를 목적으로 중간공급자의 주문 크기에 따라 차별적으로 외상 기간을 허용하고, 최종 고객의 수요는 중간공급자의 재고 수준에 따라 선형적(linearly)으로 증가한다는 가정 하에 모형을 분석하였다. 중간공급자의 이익을 최대화하는 경제적 주문량 결정 방법을 제시하였고, 예제를 통하여 그 해법의 타당성을 보였으며, 민감도 분석을 통하여 퇴화율이 재고정책에 미치는 영향을 분석하였다.

Aggregate Production Planning determines levels of production, human resources, inventory to maximize company’s profits and fulfill customer's demands based on demand forecasts. Since performance of aggregate production planning heavily depends on accuracy of given forecasting demands, choosing an accurate forecasting method should be antecedent for achieving a good aggregate production planning. Generally, typical forecasting error metrics such as MSE (Mean Squared Error), MAD (Mean Absolute Deviation), MAPE (Mean Absolute Percentage Error), and CFE (Cumulated Forecast Error) are utilized to choose a proper forecasting method for an aggregate production planning. However, these metrics are designed only to measure a difference between real and forecast demands and they are not able to consider any results such as increasing cost or decreasing profit caused by forecasting error. Consequently, the traditional metrics fail to give enough explanation to select a good forecasting method in aggregate production planning. To overcome this limitation of typical metrics for forecasting method this study suggests a new metric, WACFE (Weighted Absolute and Cumulative Forecast Error), to evaluate forecasting methods. Basically, the WACFE is designed to consider not only forecasting errors but also costs which the errors might cause in for Aggregate Production Planning. The WACFE is a product sum of cumulative forecasting error and weight factors for backorder and inventory costs. We demonstrate the effectiveness of the proposed metric by conducting intensive experiments with demand data sets from M3-competition. Finally, we showed that the WACFE provides a higher correlation with the total cost than other metrics and, consequently, is a better performance in selection of forecasting methods for aggregate production planning.

고령화에 따른 농업고용 인력수급 문제는 농촌지역의 인력 감소 문제와 더불어 향후 우리농업의 성장과 지속가능성에 좋지 않는 영향을 미칠 것은 너무도 당연하다. 그러므로 농업고용 인력수급을 위한 효율적인 정책방향을 설정하기 위해서는 농업경영주 고령화에 따른 영농형태별 고용인력 수요의 특징 파악이 매우 필요한 상황이다. 따라서 이 연구에서는 농림어업총조사(2010년) 자료를 이용하여 농업경영주 고령화와 고용 인력 수요분석을 위한 미시적 접근방법으로 종속변수의 특징을 감안한 프로빗(probit)분석을 이용하여 영농형태별, 고용기간별 고용확률을 분석하였으며, 분석한 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 1. 고령농가가 비 고령농가에 비해 대부분의 영농형태에서 고용할 확률이 낮았으나, 단기고용의 경우 특용작물·버섯에서, 중·장기 고용은 축산에서 그 영향이 클 것으로 분석되었다. 2. 규모가 큰 농가(판매액이 많은 농가)가 인력을 고용할 확률이 높은 것으로 분석되었으나, 단기고용의 경우 논벼와 과수에서 중·장기 고용은 화초·관상작물에서 그 영향이 클 것으로 분석되었다. 3. 농기계 보유여부의 경우 고용노동과 대체관계에 있을 것으로 생각할 수 있으나 대부분의 영농형태에서 고용확률이 오히려 높은 것으로 분석되었으며, 만약 농기계를 운용할 수 있는 인력과 관련되어 있다면 상호보완적인 관계(+)일 가능성도 있는 것으로 분석되었다. 4. 농업경영주 교육수준의 경우도 교육기간이 많을수록 고용확률이 높은 것으로 나타났으나, 그 영향은 단기고용의 경우 화초·관상작물 및 과수에서, 중기고용의 경우 특용작물·버섯에서, 장기고용에는 축산이 영향이 클 것으로 분석되었다. 5. 경영주 영농경력의 경우 고용기간별로 그 영향이 상이하게 나타나 영농경력이 많아질수록 단기고용 확률이 높은 반면 장기고용 확률은 낮아지는 것으로 분석되었다.

PURPOSES : The Toll Collection System (TCS) operated by the Korea Expressway Corporation provides accurate traffic counts between tollgates within the expressway network under the closed-type toll collection system. However, although origin-destination (OD) matrices for a travel demand model can be constructed using these traffic counts, these matrices cannot be directly applied because it is technically difficult to determine appropriate passenger car equivalent (PCE) values for the vehicle types used in TCS. Therefore, this study was initiated to systematically determine the appropriate PCE values of TCS vehicle types for the travel demand model. METHODS: To search for the appropriate PCE values of TCS vehicle types, a traffic demand model based on TCS-based OD matrices and the expressway network was developed. Using the traffic demand model and a genetic algorithm, the appropriate PCE values were optimized through an approach that minimizes errors between actual link counts and estimated link volumes. RESULTS : As a result of the optimization, the optimal PCE values of TCS vehicle types 1 and 5 were determined to be 1 and 3.7, respectively. Those of TCS vehicle types 2 through 4 are found in the manual for the preliminary feasibility study. CONCLUSIONS: Based on the given vehicle delay functions and network properties (i.e., speeds and capacities), the travel demand model with the optimized PCE values produced a MAPE value of 37.7%, RMSE value of 17124.14, and correlation coefficient of 0.9506. Conclusively, the optimized PCE values were revealed to produce estimates of expressway link volumes sufficiently close to actual link counts.

국가차원의 슈퍼컴퓨팅 성능수요 예측은 슈퍼컴퓨터를 활용하는 계산과학분야 의 연구자나 연구개발 인프라를 구축⋅운영하고 있는 전문기관, 과학기술 인프라구축을 주도 할 정부기관에 있어서 매우 중요한 정보이다. 본 연구는 그동안 진행되었던 슈퍼컴퓨터 성능관련 예측활동 분석을 통해 과학기술 역량 에 영향을 미치는 요인들을 도출하고 이를 슈퍼컴퓨터 기술진보 추세에 적용한 복합 예측모 형을 제안하였다. 횡단면분석에서는 슈퍼컴퓨팅 성능에 영향을 미칠 것으로 판단되는 GDP, GERD, 연구원수, SCI논문수를 고려한 다중회귀분석을 수행하였다. 그리고 횡단면분석 결과 에 Top500 자료의 성능(Rmax)값을 이용한 시계열분석을 통해 도출된 기간별 기술진보율을 곱하여 슈퍼컴퓨터의 성능을 예측하였다. 제안된 예측모형을 바탕으로 세계 슈퍼컴퓨터 500위의 시계열자료를 이용하여 한국이 2016년에 보유해야 할 슈퍼컴퓨터 성능규모를 예측하였다. 횡단면분석과 기술진보율을 적 용하여 2016년 한국의 슈퍼컴퓨팅 성능수요를 예측해본 결과 현재의 추세를 이용할 경우 15～30PF 정도, 목표 국가수준의 추세를 이용할 때 20～40PF 정도의 컴퓨팅 역량이 필요할 것으로 예측되었다. 이 결과는 단순 회귀분석을 적용한 결과인 9.6PF와 횡단면분석을 적용 한 결과인 2.5PF와 큰 차이를 나타내었다.

우리나라는 한국지질자원연구원을 중심으로 1995년 이후 수치지질도 작성과 더불어 웹 기반 서비스 시작, 종이지도와 수치지도를 서비스로 제공하고 있으며, 2012년 이후 모바일 기반의 수치지질도 서비스를 제공하고 있다. 본 연구의 목적은 수치지질 도와 광산지리정보 서비스를 일반인과 전문가들에게 확대하는 방안을 제시하는 것이다. 이를 위하여 한국지질자원연구원의 수치지 질도의 수요와 외부 사용자의 수요를 심층면접을 통해 조사하고, 해외 지질정보기관의 정보서비스 내용과 방식을 조사하였다. 해외사례에서 도출된 시사점으로는 전문적인 정보생산단계, 관리단계, 가공단계, 서비스단계마다 표준화가 필요하며, 서비스 단계에서는 정보통신기술의 접목을 통해서 사용자가 원하는 자료를 제공하는 것이 필요하다는 점이다. 수치지질도 서비스를 위한 내용과 항목의 방향과 광산지리정보시스템의 서비스 내용 등에 대한 내용을 제시하였다.

이 연구의 목적은 선박사고 기인 해양재난 피해축소를 위한 과학기술개발 수요를 도출하는 데 있다. 이 연구에서는 언론분석을 통해 선박사고에서 발생할 수 있는 피해의 요소들을 살펴보고, 이를 기반으로 피해요소의 회피를 위해 해양과학기술 관점에서 접근할 수 있는 기술개발 수요를 도출한다. 이를 위하여 이 연구에서는 세월호 참사 발생 후 1개월(4/16~5/15) 간 약 77,000건의 언론기사에 대한 내용분석을 통해 핵심 키워드를 도출하고, SNA를 이용해 핵심 키워드 간 단어 네트워크 분석을 실시하였다. 언론분석 결과에서는 크고 작은 5개의 네트워크가 구성된 것을 확인하였으며, 각각의 네트워크들은 해양재난에 대비하기 위한 서로 다른 측면의 기술개발 수요를 구성하고 있었다. 이 연구에서는 이를 기반으로 하여, 향후에 발생 가능한 선박기인 해양재난에 대비하기 위해 필요한 해양과학기술 관점에서의 기술개발 수요를 도출하였다.

Spare part management is very important to products that have large number of parts and long lifecycle such as automobile and aircraft. Supply chain must support immediate procurement for repair. However, it is not easy to handle spare parts efficiently due to huge stock keeping units. Qualified forecasting is the basis for the supply chain to achieve the goal. In this paper, we propose an agent based modeling approach that can deal with various factors simultaneously without mathematical modeling. Simulation results show that the proposed method is reasonable to describe demand generation process, and consequently, to forecast demand of spare parts in long-term perspective.

The purpose of this study was to define Korean adolescent girls' brassiere size demand features in order to improve the suitability of junior brassieres for adolescent girls. The subjects for the data collection were Korean teenage girls from age 13 to 17 (n=492). Their body size was collected by conducting anthropometric measurement. The results of this study show that not only the growth of height, but also the growth of the body length is almost finished at the age of 15. The brassiere cup size, which shows the breast growth directly, increased remarkably at age 13 to 14, and once again at age 17. The demand for brassiere band size 70 appeared generally high among all ages. The research also suggests that the band size 60 and over 85 is also needed among the teenage girls. In matters of the brassiere cup size, junior brassieres over B-cup size are also necessary for teenage girls with big breasts to support their heavy breast weight. These results imply that the junior brassiere companies should improve their brassiere size range to fit the teenage girls' breasts properly.