한국지역난방공사의 겨울철 열수요 예측을 위한 선형회귀모형 개발

백종관(Baek, Jong-Kwan),한정희(Han, Jung-Hee) 한국산학기술학회 2011 한국산학기술학회논문지 Vol.12 No.3

본 연구에서는 선형회귀모형(linear regression model)을 이용하여 겨울철 일일 온수 수요 총량을 예측하는 알고리즘을 개발한다. 한국지역난방공사에서는 온수 공급 계약을 맺고 있는 아파트, 상가 및 사무용 빌딩 등에 난방 및 급탕 온수를 공급한다. 일반적으로 온수는 보일러 및 열병합 발전기를 가동하여 생산하며, 경제적인 온수 생산계 획을 수립하기 위해서는 온수 수요를 정확히 파악하는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 난방을 위한 온수 수 요가 급증하는 겨울철 온수 수요의 특성을 분석하고, 선형회귀모형을 이용한 온수 수요 예측 알고리즘을 개발한다. 겨울철 일일 온수 수요는 외기온도의 영향을 많이 받는 것으로 알려져 있으나, 본 연구에서는 외기온도와 예측일 하 루 전날 온수 공급 실적값을 동시에 고려할 때 예측 정확도를 크게 높일 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 개발하 는 예측 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 한국지역난방공사 서울 강남지사의 2006 ~ 2009년도 온수 수요 공급 실적과 기상청의 기상정보를 이용하여 겨울철 일일 온수 수요 총량을 예측한 결과, 평균 오차율(mean absolute percentage error)이 3.87%을 넘지 않는 수준임을 확인하였다. In this paper, we propose an algorithm using linear regression model that forecasts the demand of heated water in winter. To supply heated water to apartments, stores and office buildings, Korea District Heating Corp.(KDHC) operates boilers including electric power generators. In order to operate facilities generating heated water economically, it is essential to forecast daily demand of heated water with accuracy. Analysis of history data of Kangnam Branch of KDHC in 2006 and 2007 reveals that heated water supply on previous day as well as temperature are the most important factors to forecast the daily demand of heated water. When calculated by the proposed regression model, mean absolute percentage error for the demand of heated water in winter of the year 2006 through 2009 does not exceed 3.87%.

반도체 FAB 공정의 효율적인 통제를 위한 생산 기준점 산출 알고리듬

백종관(Jong-Kwan Baek),백준걸(Jun-Geol Baek),김성식(Sung-Shick Kim) 대한산업공학회 2002 대한산업공학회지 Vol.28 No.4

TFT LCD 공장의 Array 공정에 대한 생산 계획 수립

백종관(Jong-Kwan Baek),김성식(Sung-Shick Kim) 대한산업공학회 2001 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2001 No.4

트래픽을 고려한 창고 시스템 시뮬레이션

백종관,고효헌,Baek, Jong-Kwan,Ko, Hyo-Heon 한국시뮬레이션학회 2013 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.22 No.4

새로운 창고를 건설하기 위해서는 많은 요소들을 고려해야 한다. 특히 대형 창고의 경우 창고의 물류 흐름이 원활하게 이루어져야 한다. 대형 창고의 경우 트럭이나 운반 장비의 이동 경로 및 이동 횟수, 입출고 시간과 같은 많은 요소들이 물류 흐름에 영향을 준다. 또한 각 이동 장비들은 물류 흐름에서 상호 영향을 받게 된다. 이런 많은 요소들이 서로 상호 작용을 하기 때문에 창고의 동선을 어떻게 설계하느냐는 아주 중요하면서 어려운 문제이다. 이 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션을 이용하는 것은 아주 좋은 해법이 될 수 있다. 본 연구는 대규모 창고 시스템을 짓기 위해 몇 가지 대안 레이아웃 중에서 가장 적당한 레이아웃을 결정하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 ARENA Ver. 11을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. We need to consider a number of technical constraints to build new warehouses. In particular, it is essential to assure that the flow of trucks is smooth and seamless even in large size warehouses. The flow of trucks in warehouses are subject to, for instance, the routes of trucks, the frequency and the time stamps of their in-and-out's. Also, the routes of trucks interfere each other. Thus, finding good flow of trucks in a warehouse is a tough task when all interferences among trucks are considered. In this paper, we find some layouts of the routes of trucks exhibiting good performance based on simulation. we use ARENA ver. 11 for simulation.

특수일의 전력수요 예측치 보정 방안에 관한 연구

백종관(Jong-Kwan Baek),한정희(Jung-Hee Han) 한국산업경제학회 2015 산업경제연구 Vol.28 No.1

전력은 생산과 동시에 소비가 발생하는 특성을 갖고 있기 때문에 전력수요 예측은 정확도가 매우 중요하다. 전력수요 예측에 관해서는 이미 많은 연구가 진행되어왔고 전반적으로 높은 정확도를 보여주기도 한다. 하지만 공휴일이나 명절 등과 같은 특수일의 전력수요는 변동성이 매우 커서 정확한 예측이 어려울 뿐만 아니라 특수일 전력수요 급감 등의 큰 변동성은 특수일 직후 예측모형의 모수 추정에도 영향을 주므로 특수일 직후의 전력수요 예측값은 일반적으로 높은 오차율을 보인다. 본 연구에서는 특수일 전력수요 예측값의 정확도를 높이기 위해 과거 특수일 전력수요 패턴 분석을 바탕으로 임의의 예측모형에 의해 계산된 전력수요 예측값을 보정하는 방법을 제시한다. 2008년부터 2013년까지의 데이터를 분석한 결과 특수일에 대한 전력수요 예측값 보정으로 평균오차율은 평균 19.2%, 최대오차율은 51.3% 감소하였다. Forecasting the load of electric power with accuracy is of crucial importance as the consumption and production of electric power occur almost simultaneously. There are numerous studies on the load forecasting of electric power, and the accuracy obtained by previous studies is overall satisfactory. However, forecasting the load with accuracy on traditional holidays of Korea such as Choo-Seok and Goo-Jeong is quite difficult as the fluctuation of the load on those holidays is quite high. In order to improve the accuracy of load forecasting on holidays, in this study, we present a calibration method compensating the fluctuation inherent to the forecasted load on holidays based on realtime data-mining on history data. Analysis on the data in periods of 2008 ~ 2013 shows that the proposed calibration method improves the forecasting accuracy by 19.2% and 51.3% in terms of daily average forecasting error and daily maximum forecasting error, respectively.

겨울철 열수요의 관성과 가수요를 고려한 열수요 예측 선형회귀모형 개발

백종관(Baek, Jong-Kwan),한정희(Han, Jung-Hee) 한국상품학회 2012 商品學硏究 Vol.30 No.2

본 연구에서는 겨울철 일일 온수수요 총량을 예측하는 선형회귀모형(linearregression model)을 개발한다. 한국 지역난방공사에서는 아파트, 상가 및 사무용 빌딩 등에 난방 및 급탕용 온수를 공급하기 위해 보일러 및 열병합 발전기를 가동하여 온수를 생산한다. 생산된 온수를 장기간 보관하거나 긴급 생산을 실시하면 많은 비용이 소요되므로 일일 온수 수요를 정확히 예측해야 경제적인 온 수생산계획을 수립할 수 있다. 겨울철 난방용 온수 수요는 분석 대상지역의 외기온도 및 최근의 온수 공급량을 참고로 온수 수요를 비교적 정확히 예측할 수 있는 것으로 알려져 있으나, 본 연구에서는 예측일 하루 전날 외기온도와 예측일의 외기온도 변화량이 일정 수준 이상일 경우 겨울철 온수 사용량에 특이한 패턴이 존재함을 확인하였다. 따라서, 본 연구에서는 외기온도와 예측일 하루 전날 온수 공급실적과 함께 예측일의 외기온도 변화량을 동시에 고려한 겨울철 일일 온수 수요 총량을 예측하는 선형회귀모형을 개발하고, 2006∼2009년도 한국 지역난방공사 강남지사의 온수 공급실적과 기상청의 기상정보를 이용하여 제안하는 예측모형의 오차율을 평가한다. 2006∼2009년 자료를 분석한 결과, 본 연구에서 제안하는 예측모형은 기존 예측모형과 비교할 때 겨울철 일일 열 수요예측오차율을. 16%∼.46%가량 낮춤을 확인하였다. In this paper, we propose a linear regression model that forecasts the demand of heated water in winter. To supply heated water to apartments, stores and office buildings, Korea District Heating Corp.(KDHC) operates boilers including electric power generators Maintaining the stock of heated water and generating hot water urgently to meet the demand require large cost. Thus, forecasting the daily demand of heated water with accuracy is essential for economic operational planning. Besides the temperature of the day in consideration and the supply record of heated water on the previous day, in this paper we found that the temperature change over a certain level influences on the daily demand of heated water in winter. Thus, we propose a linear regression model considering all of temperature, supply on a previous day and temperature change level to forecast daily demand of heated water in winter, and evaluate the accuracy of the proposed forecasting model using the data of Kangnam Branch, KDHC(Korea District Heating Corp.) from 2006 through 2009. Analysis result reveals that the proposed regression model provides higher forecasting accuracy than the previous model in the literature reducing the mean absolute percentage error by .16%∼.46%.

하절기 일일 전력수요 총량 예측을 위한 회귀모형 개발

한정희(Han, Jung-Hee ),백종관(Baek, Jong-Kwan) 韓國商品學會 2011 商品學硏究 Vol.29 No.5

이 논문에서는 여름철 전력수요 예측을 위해 전력수요의 요일별 특성을 반영한 회귀모형을 개발한다. 여름철은 냉방기기 사용으로 일년중 전력수요가 가장 많은 시기로서 여름철 전력수요를 정확히 예측하는 것은 경제적인 전력생산을 위해서 매우 중요하다. 여름철 전력수요를 예측한 최근 연구에서는 전력수요의 요일별 특성을 2차 함수로 표현하였으나, 이 논문에서는 외기온도, 직전일 수요 및 요일별 전력수요 패턴을 보다 정확하게 묘사하기 위해 이진변수를 이용하여 요일특성을 표현하는 회귀모형을 개발한다. 모형의 타당성을 검증하기 위해 2005년부터 2010년까지 실제 전력수요 데이터를 바탕으로 여름철 전력수요 총량을 예측한 결과, 여름철 평균 오차율(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)과 최대 오차율(MPE: Maximum Percentage Error)이 각각 1.83%와 7.95%를 넘지 않는 수준임을 확인하였다. 또한 기존 연구에서 제시한 방법과 비교한 결과, 평균 오차율과 최대 오차율 모두 기존 연구에서 제시하는 모형의 오차율을 20% 이상 낮출 수 있음을 확인하였다. In this paper, we propose a regression model considering the day of the week to forecast daily demand of electric power in summer. For cost-effective production (and/or procurement) of electric power, forecasting daily demand of electric power with accuracy is important, especially in summer when temperature is high. In the literature, 'day of the week' is employed in a regression model as a quadratic function.While, in this paper, we express 'day of the week' in a regressionmodel using binary variables together with temperature and daily demand of preceding day. For validating the proposed model, we present the forecasting accuracy in terms of MAPE(Mean Absolute Percentage Error) and MPE(Maximum Percentage Error) using the real data in 2005 ~ 2010 from KEPCO(Korea Electric Power Corporation) in comparisonwith two forecastingmodels in the literature.When comparedwith the two benchmark models, the proposed forecasting model performs far better providing MAPE and MPE not exceeding 1.83% and 7.95%, respectively.

마스크 셋업을 가지는 FAB에서 납기 지연 최소화를 목적으로 하는 Shifting Bottleneck을 이용한 일정계획 수립

원대일(Dae-Il Won),백종관(Jong-Kwan Baek),우태희(Tae-Hee Woo) 한국SCM학회 2009 한국SCM학회지 Vol.9 No.2

반복 공정을 가지는 제약적 병렬기계에서의 일정 계획 수립

고효헌(Hyo-Heon Ko),백종관(Jong-Kwan Baek),강용하(Yong-Ha Kang),김성식(Sung-Shick Kim) 대한산업공학회 2004 대한산업공학회지 Vol.30 No.2

품질과 생산성을 위한 작업완료시간 예측을 통한 작업투입방법

고효헌(Ko, Hyo-Heon),백종관(Baek, Jong-Kwan) 한국산학기술학회 2010 한국산학기술학회논문지 Vol.11 No.3

현대의 경쟁 산업 환경에서 고객 만족은 중요한 주제이다. 따라서 품질과 생산성 향상은 아주 중요한 요소 이다. 본 논문에서는 다양한 타입의 제품을 병렬기계에 투입할 때 품질을 높이면서 동시에 평균 납기지연 시간을 최 소화하는 효율적인 작업투입방법에 대하여 기술하였다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 효율성을 비교대안과 비 교하였다. 본 연구에서 개발된 방법을 통해 기업은 고객 만족도를 향상시킬 수 있을 것이다. Customer satisfaction is a main issue in the modern competitive industrial environment. So quality and productivity are the most important requisites. This paper presents a method for effective real time dispatching for parallel machines with multi product that minimizes mean tardiness and maximizes the quality of the product. In this paper, the effectiveness of the method has been examined in the simulation and compared with other dispatching methods. Using this method presented in this paper, companies can improve customer satisfaction.