• 산업문제명가스 수요량 예측 모델 개발
• 기업충남도시가스
• 키워드통계, LSTM
• 산업문제 내용· 기업소개 : 충남도시가스- 1.1985년 설립된 이후 대전광역시 전역과 계룡시에 도시가스를 공급하고 있는 종합 에너지서비스 주식회사 2. 자본금 475억원, 연매출 4805억원 규모의 중견기업 ※ 2017년 10월, ㈜충남도시가스에서 ㈜CNCITY에너지로 상호를 변경함 · 산업문제 : 1 .(주)CNCITY에너지를 비롯한 지역 도시가스 공급 업체는 1년 전에 공급량을 미리 예측하여 한국가스공사로부터 가스를 공급받아 판매하고 있음. 한국가스공사와의 계약물량 체결 및 계약 변경 시 최소 2개월 전 공급량을 정확하게 예측해야 하는 문제가 있음-세대마다 다른 검침일 및 장기간 온도 예측의 한계 개선을 위해 정확한 수요예측이 필요 2. 기존 데이터 분석(선형회귀분석)의 적절성 검증과 함께 기후변화와 경기침체, 인구 변동 등의 갑작스럽게 발생 하는 변수가 가스 수요에 미치는 영향을 분석하여 보다 정확한 수요예측 모델을 구축하고자 함
• 문제해결 결과· 제시된 해결방안 : 1. 중장기 예측을 위해 딥러닝의 방법 중 하나인 LSTM을 활용하여 2달 후 가스 사용량 예측 모델을 개발 2. 세대별/용도별 판매량 및 일별 온도 연동 공급량 등의 데이터를 받아 기존의 선형회귀분석 결과가 유의함을 확인 · 활용계획 및 기대성과 : 1. 푸리에급수 및 자기회귀누적이동평균(ARIMA) 등의 수학이론을 바탕으로 일별/월별 가스 수요량을 예측한 결과 오차율은 회귀분석과 비슷하나, 보완 시 효율적일 것으로 보임 2. 수요량에 영향을 주는 다양한 변수를 추가하여 의뢰 기업에서 실제 수요예측 및 주문량 산정에 수학적 근거로 활용할 예정임