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      항공화물의 간헐적 수요예측에 대한 비교 모형 연구 - Croston모형과 Holts모형을 중심으로 -

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      https://www.riss.kr/link?id=A107387404

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      국문 초록 (Abstract)

      기업이 물류비용을 절감할 수 있는 정교한 수요 예측 모형은 그동안 수많은 연구를 통해 다양한 방법들이 제시되었다. 이러한 연구들은 주로 수요 패턴에 의해서 적용 가능한 수요 예측 모형을 결정하고, 통계적 검증을 통해서 모형의 정확성을 판단하였다. 수요 패턴은 크게 규칙성과 불규칙성으로 나뉘어 질 수 있다. 규칙적인 패턴은 주문이 정기적이고 주문량이 일정한 경우를 의미한다. 이러한 경우에는 주로 회귀모형이나 시계열 모형을 통해서 수요를 예측하는 방법들이 사용된다. 그러나 불규칙적이고 주문량의 변동 폭이 큰 경우는 간헐적 수요(Intermittent Demand)라고 하는데, 기존의 회귀 모형이나 시계열 모형으로는 수요 예측의 오류 발생 가능성이 높기 때문이다. 간헐적 수요를 보이는 품목에 대해서는 주로 Croston모형 혹은 Holts모형 등을 사용하여 수요를 예측한다. 본 연구에서는 간헐적 수요 패턴을 보이는 항공 화물의 다양한 품목에 대해서 수요 패턴을 분석하고, 다양한 모형을 통해 수요를 예측하여 각 모형의 예측력을 비교 분석하였다. 이 과정에서 항공 화물의 품목별, 지역별로 다양한 모형의 적합도를 분석하여 항공사가 가장 효율적으로 운영할 수 있는 항공 화물의 수요 예측 모형에 대한 개발 방향을 제시하고자 함이 본 논문의 목적이다.
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      기업이 물류비용을 절감할 수 있는 정교한 수요 예측 모형은 그동안 수많은 연구를 통해 다양한 방법들이 제시되었다. 이러한 연구들은 주로 수요 패턴에 의해서 적용 가능한 수요 예측 모...

      기업이 물류비용을 절감할 수 있는 정교한 수요 예측 모형은 그동안 수많은 연구를 통해 다양한 방법들이 제시되었다. 이러한 연구들은 주로 수요 패턴에 의해서 적용 가능한 수요 예측 모형을 결정하고, 통계적 검증을 통해서 모형의 정확성을 판단하였다. 수요 패턴은 크게 규칙성과 불규칙성으로 나뉘어 질 수 있다. 규칙적인 패턴은 주문이 정기적이고 주문량이 일정한 경우를 의미한다. 이러한 경우에는 주로 회귀모형이나 시계열 모형을 통해서 수요를 예측하는 방법들이 사용된다. 그러나 불규칙적이고 주문량의 변동 폭이 큰 경우는 간헐적 수요(Intermittent Demand)라고 하는데, 기존의 회귀 모형이나 시계열 모형으로는 수요 예측의 오류 발생 가능성이 높기 때문이다. 간헐적 수요를 보이는 품목에 대해서는 주로 Croston모형 혹은 Holts모형 등을 사용하여 수요를 예측한다. 본 연구에서는 간헐적 수요 패턴을 보이는 항공 화물의 다양한 품목에 대해서 수요 패턴을 분석하고, 다양한 모형을 통해 수요를 예측하여 각 모형의 예측력을 비교 분석하였다. 이 과정에서 항공 화물의 품목별, 지역별로 다양한 모형의 적합도를 분석하여 항공사가 가장 효율적으로 운영할 수 있는 항공 화물의 수요 예측 모형에 대한 개발 방향을 제시하고자 함이 본 논문의 목적이다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      A variety of methods have been proposed through a number of studies on sophisticated demand forecasting models that can reduce logistics costs. These studies mainly determine the applicable demand forecasting model based on the pattern of demand quantity and try to judge the accuracy of the model through statistical verification. Demand patterns can be broadly divided into regularity and irregularity. A regular pattern means that the order is regular and the order quantity is constant. In this case, predicting demand mainly through regression model or time series model was used. However, this demand is called “intermittent demand” when irregular and fluctuating amount of order quantity is large, and there is a high possibility of error in demand prediction with existing regression model or time series model. For items that show intermittent demand, predicting demand is mainly done using Croston or HOLTS. In this study, we analyze the demand patterns of various items of air cargo with intermittent patterns and apply the most appropriate model to predict and verify the demand.
      In this process, intermittent optimal demand forecasting model of air cargo is proposed by analyzing the fit of various models of air cargo by item and region.
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      A variety of methods have been proposed through a number of studies on sophisticated demand forecasting models that can reduce logistics costs. These studies mainly determine the applicable demand forecasting model based on the pattern of demand quant...

      A variety of methods have been proposed through a number of studies on sophisticated demand forecasting models that can reduce logistics costs. These studies mainly determine the applicable demand forecasting model based on the pattern of demand quantity and try to judge the accuracy of the model through statistical verification. Demand patterns can be broadly divided into regularity and irregularity. A regular pattern means that the order is regular and the order quantity is constant. In this case, predicting demand mainly through regression model or time series model was used. However, this demand is called “intermittent demand” when irregular and fluctuating amount of order quantity is large, and there is a high possibility of error in demand prediction with existing regression model or time series model. For items that show intermittent demand, predicting demand is mainly done using Croston or HOLTS. In this study, we analyze the demand patterns of various items of air cargo with intermittent patterns and apply the most appropriate model to predict and verify the demand.
      In this process, intermittent optimal demand forecasting model of air cargo is proposed by analyzing the fit of various models of air cargo by item and region.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 선행연구
      • Ⅲ. 연구내용 및 방법
      • Ⅳ. 실증분석 결과
      • Abstract
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 선행연구
      • Ⅲ. 연구내용 및 방법
      • Ⅳ. 실증분석 결과
      • Ⅴ. 결론 및 시사점
      • 참고문헌
      • 국문요약
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      참고문헌 (Reference)

      1 김창범, "해상운송의 물동량 예측과 항만물류정책-승법 계절ARIMA 모형을 이용하여-" 한국항만경제학회 23 (23): 149-162, 2007

      2 서보현, "항공화물수요예측에서 계절 ARIMA모형 적용에 관한 연구: 인천국제공항발 미주항공노선을 중심으로" 대한교통학회 35 (35): 143-159, 2017

      3 정기선, "분류 기법을 활용한 간헐적 수요예측 확장 프레임워크 개발" 2016 (2016): 2016

      4 김상열, "국제교역환경변화에 따른 항공화물교역 패턴 변화 분석" 2015 (2015): 2015

      5 윤지성, "계절형 다변량 시계열 모형을 이용한 국제항공 여객 및 화물 수요예측에 관한 연구" 한국통계학회 17 (17): 473-481, 2010

      6 구본기, "계절 ARIMA모형을 이용한 항공권 판매액 예측" 대한관광경영학회 21 (21): 81-96, 2006

      7 권익현, "결합 예측 기법을 이용한 간헐 수요에 대한 수요예측" 대한안전경영과학회 18 (18): 161-169, 2016

      8 하정훈, "간헐적 수요예측을위한 수정된 Croston 방법" 2015 (2015): 2015

      9 정기선, "간헐적 수요를 갖는 구성품을 포함한 부품의 수요예측 방법론 개발에 관한 연구" 2016 (2016): 2016

      10 Boylan J.E., "The accuracy of intermittent demand estimates" 21 (21): 2005

      1 김창범, "해상운송의 물동량 예측과 항만물류정책-승법 계절ARIMA 모형을 이용하여-" 한국항만경제학회 23 (23): 149-162, 2007

      2 서보현, "항공화물수요예측에서 계절 ARIMA모형 적용에 관한 연구: 인천국제공항발 미주항공노선을 중심으로" 대한교통학회 35 (35): 143-159, 2017

      3 정기선, "분류 기법을 활용한 간헐적 수요예측 확장 프레임워크 개발" 2016 (2016): 2016

      4 김상열, "국제교역환경변화에 따른 항공화물교역 패턴 변화 분석" 2015 (2015): 2015

      5 윤지성, "계절형 다변량 시계열 모형을 이용한 국제항공 여객 및 화물 수요예측에 관한 연구" 한국통계학회 17 (17): 473-481, 2010

      6 구본기, "계절 ARIMA모형을 이용한 항공권 판매액 예측" 대한관광경영학회 21 (21): 81-96, 2006

      7 권익현, "결합 예측 기법을 이용한 간헐 수요에 대한 수요예측" 대한안전경영과학회 18 (18): 161-169, 2016

      8 하정훈, "간헐적 수요예측을위한 수정된 Croston 방법" 2015 (2015): 2015

      9 정기선, "간헐적 수요를 갖는 구성품을 포함한 부품의 수요예측 방법론 개발에 관한 연구" 2016 (2016): 2016

      10 Boylan J.E., "The accuracy of intermittent demand estimates" 21 (21): 2005

      11 Bermudez, J. D., "Forecasting time series with missing data using Holts model" 139 (139): 2009

      12 Johnston, F. R., "Forecasting intermittent demand: a comparative evaluation of Croston's method" 12 (12): 1996

      13 Sivillo J.K., "Forecasting consumer product demand with weather information: a case study" 23 (23): 2004

      14 Ghobbar A. A., "Evaluation of forecasting methods for intermittent parts demand in the field of aviation: a predictive model" 30 (30): 2003

      15 Segerstedt, A., "Evaluation of forecasting error measurements and techniques for intermittent demand" 128 (128): 2010

      16 이광수, "Demand and Profitability Estimation Methodology During the Opening of New Air Routes" The Korea Transport Institute 20 (20): 163-178, 2013

      17 Altay, N., "Adapting Wrights modification of Holts method to forecasting intermittent demand" 111 (111): 2008

      18 Willemain, T. R., "A new approach to forecasting intermittent demand for service parts inventories" 20 (20): 2004

      19 Narayanan A, "2012 ACADEMIC CASE STUDY SERIES, Dockomo Heavy Machinery Equipment Ltd. : Spare Parts Supply Chain Management"

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      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2004-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.99 0.99 0.99
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.94 0.93 1.087 0.26
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