本稿では、近世日本で李舜臣を扱った書籍の中で、その商品性を目的として出版した19世紀の書籍の一部を對象に、李がどのように描かれているのかを見てみる。特に本稿で扱おうとする主な對象ジャンルは繪本讀本であるが、これらは商業的な目的が濃いたジャンルであった。繪本讀本というジャンルの中で、李舜臣をどのように描かれているのかを見ることで、近世日本の壬辰倭亂が商業化されていく過程の中で、李舜臣がどのように描かれていくのかを確認することができると判斷される。
上記のような對象への硏究で、商業出版として興行のための誇張、創作、迅速性が19世紀の日本で李舜臣の英雄化を繼續、創作したことを確認することができた。これらの史料的價値が低いにもかかわらず、商業出版の中で描かれた李舜臣のイメ一ジが、19世紀末まで續くことが興味深い部分である。結局的にこれらの影響は大きく、出版を通じた商業流通書籍が近世日本の壬辰倭亂、李舜臣のイメ一ジに繼續的な影響を與えたことを示唆している。

In this paper, we will look at how Yi Sun-sin is depicted in some of the books of the 19th century published for the purpose of commerciality. Especially, the main target genre that I want to deal with in this article is Ehon-Yomihon, which was a genre that had a commercial purpose. In the course of the commercialization of the Imjin war of early modern Japan, it will be possible to confirm how Yi Sun-sin is depicted in the genre of Ehon-Yomihon.
In the study of the above objects, it was confirmed that the exaggeration, the creation and the quickness for commercials as commercial publishing continued or created the heroism of Yi Sun-sin in Japan in the 19th century. It is interesting to note that Yi Sun-sin's image, which was drawn in commercial publishing, continued until the end of the 19th century, despite the lowered value of these materials. Their influence was so great that it suggests that commercial distribution books through publishing have had a lasting effect on the image of Imjin war and Yi Sun-sin in modern Japan.

○ 주력산업 부진 장기화 속 부실기업 증가로 상시·선제적 구조조정의 필요성이 확대되고 있으나, 현행 구조조정 제도하 성과 미흡에 대한 비판 지속 제기
- 글로벌 금융위기 이후 2010년부터 한계기업*의 증가세가 이어지고 있으며, 만성적 적자로 인한 2년 이상 연속 한계기업 비중이 매우 높은 수준
* 이자보상비율(=영업이익/이자비용X100)이 3년 연속 100% 미만 기업(한국은행)
- 매년 신용위험평가 결과, 구조조정 대상기업 증가세를 확인할 수 있으며, 건설 등 취약업종이 구조조정 대상기업에서 차지하는 비중 高
- 워크아웃 기업 구조조정 성과가 미흡하다는 실증분석 결과 외 최근 기업부실의 구조적 요인 관련해 현행 구조조정 제도의 대응에 한계가 있음
○ 현행 구조조정 제도는 선제적 구조조정 대응체계 부족, 채무 구조조정 위주로 본원 경쟁력 제고 소홀, 산업생태계 강건화 지원 미흡 등 이슈 존재
- 부실 발생 이후의 사후 처리 위주로 제도가 운영되어, 부실 예방 및 최소화를 위한 선제적 구조조정 대응체계는 상대적으로 부실
- 채권금융기관(법원)의 채무 구조조정 역할 위주 수행으로, 구조조정 대상기업의 본원 경쟁력 제고에 소홀하다는 비판 제기
- 산업생태계 강건화 관점에서 산업정책과 구조조정 제도 간 유기적 연계 강화와 중소기업 구조조정 지원 프로그램의 실효성 제고 필요
○ 구조조정 시장 활성화 등 선제적 대응 강화, 구조조정 全 과정 민간부문 참여 확대 및 中企 구조조정/경쟁력 지원 프로그램 강화가 요구됨
- 전략적 투자자(SI)와 PEF간 협력을 바탕으로 특정 산업(과잉공급 업종 등) 특화 구조조정 전문 사모펀드를 운영해 자본시장 주도 구조조정을 활성화할 필요
- 기업활력제고특별법의 지원대상 확대, 업종별 지원패키지 차별화 및 신청기업 사업재편 옵션의 다각도 검토 등 산업구조 고도화와 경쟁력 제고 관점 보완
- 산업진단 및 경쟁력 강화방안 수립, 신용위험평가, 사업재편 실행 등 구조조정 주요 단계에 민간부문 참여를 확대해 구조조정 내실화와 실행력 제고
- 주채무계열제도 운영 보완을 통한 기업집단 구조조정 강화, 중소기업 구조조정 자문기능 강화 및 실효성 높은 지원 프로그램 중심의 선택과 집중

○ 비트코인과 함께 세상에 소개되어 각광을 받고 있으며 우리가 잘 알고 있는 블록체인은 개방형 블록체인
- 개방형 블록체인은 누구든지 허가 없이 블록체인에 저장된 데이터를 인고, 쓰고 검증할 수 있는 무허가형 블록체인
- 개방형 블록체인은 분산형 DB 구조를 기반으로 한번 기록된 정보의 변경 불가능성, 익명성 기반의 투명성을 통해 정보의 위조와 변조를 방지
○ 개방형 블록체인은 개인정보보호 관련 국내·외 법적 규제로 기업 비즈니스에 그대로 활용하는 것은 곤란
- 2018년 5월 25일부로 시행된 유럽연합의 GDPR(General Data Protection Regulation)은 기업이 개인 프라이버시를 보호하도록 광범위한 규정 준수를 강제
- 국내법의 경우 일정기간이 지나면 개인정보의 파기를 명시적으로 규정하므로 기업 입장에서는 실명 기반 거래정보의 중앙통제권 확보가 선결 조건
○ 기업은 개인정보보호를 위해 실명 기반 거래 정보 관리가 가능한 허가형 블록체인을 활용하여 기존 비즈모델 강화 및 신사업 기회 발굴
- 소수의 컴퓨터를 연결해서 직접 구축하거나 아마존과 MS가 제공하는 클라우드 컴퓨팅 기반의 블록체인 플랫폼 서비스를 대여하여 허가형 블록체인 구축 가능
- 기업의 비즈니스 특성을 고려하여 접근 권한을 맞춤형으로 설계 가능하고 비트코인처럼 해시경쟁 없이도 혁신적인 업무처리 기회 제공
- 허가형 블록체인을 활용하여 글로벌기업은 공급망 관리, 제조혁신, 판매 및 고객 채널 관리, 새로운 Biz. 생태계 구축 등 다양한 성공사례 제시
○ 반면, 실명 거래에 따른 개인 프라이버시 노출 등 허가형 블록체인의 한계를 파악하고 기업별 사업 특성에 맞는 블록체인 기술의 채택과 운영 필요
- 허가형 블록체인은 개방형 블록체인 대비 기술 혁신 성과의 활용과 보안성 일부 제한 가능
- 개인의 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위해서 영지식 증명이라는 암호화 기술, 허가형과 개방형 블록체인을 연계하는 앵커링 기술 등 신기술 개발 진행
- 미래 변화 시나리오를 기반으로 초기 대규모 투자보다는 외부 블록체인 서비스를 활용하여 새로운 비즈니스 모델 시험 및 신사업 창출 전략 추진 필요

○ MIT가 U$10억을 투자하여 2019년부터 AI(인공지능)를 전체 학생 대상의 필수 교과 과정으로 편성하는 등 AI의 全 사회적 영향력은 급속히 증대
- 라파엘 레이프 MIT 총장, “현재 AI는 인문학 등 非 기술 분야를 막론하고 전 분야에 중대한 영향을 끼치고 있어, 교육에도 새로운 접근방식이 필요하다.”
- 각계 전문가들은 현재 AI 기술은 진화의 정점에 가까워지고 있어, 근시일 내에 인류 전체를 뒤흔드는 기술파괴적 물결을 일으킬 것으로 예상
○ 4차 산업혁명의 핵심기술인 A·B·C·D기술을 인체의 구성요소에 비유하면, AI는 뇌·신경에 해당(A: AI, B: Block chain, C: Cloud, D: Data)
- AI 기술이란 '인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술' 로, 다른 요소들을 모두 통제할 수 있는 '뇌·신경'의 역할을 수행
- 4차 산업혁명 시대 '초 연결(Hyper-Connectivity), 초 지능(Hyper-Intelligence)' 사회 구현의 핵심 도구로서 AI의 중요성은 급격히 증대될 것
○ 기업Biz 생태계는 과거 일 방향 단일 가치사슬 생태계에서, 다수 참여자(N:N)간 거래하는 플랫폼 생태계를 거쳐, 향후 분산형 생태계로 진화할 전망
- 분산형 생태계: 어떤 기업과도 협업 가능한 완전 네트워킹(fully-networked)생태계
- AI, 블록체인, 클라우드 등 新 정보기술은 제품/서비스 간, 산업 간, 플랫폼 간 경계를 허물고 데이터, SW 기반 연결을 극대화시켜 분산형 생태계 구축을 주도
- 분산형 생태계에서 기업 경쟁력의 핵심은 산재한Resource(데이터, 기술, 인력, 서비스)를 연계하여 가치를 창출하는 것인데, 이종 영역 간 연계 과정이 복잡해지고 활용 Resource도 다양해져 AI와 같은 SW 기술 의존도가 더욱 높아질 것
○ 기업이 특정 업무 영역에서 또는 전사적으로 AI를 도입하여 경쟁력 창출에 활용하기 위한 절차 및 방안으로 아래의Framework을제시
- ① AI 조직환경 구축: AI 도입에 대한 구성원의 공감대를 형성하고, Data Scientist 중심의 추진 주체 확보
- ② 기술, 솔루션 획득: 프로젝트 목적과 설계에 따라 적합한 AI 기술 및 솔루션을 선택하고, 보유 역량 및 상황에 맞는 획득 방안 수립
- ③ 적용, 차별화: 대상 업무별 특성 및 전략적 우선순위를 고려한 AI 도입 및 경쟁력 차별화 추구
- ④ 성과확산, 전사전략 연계: AI 적용의 성과분석 및 성공사례의 타 부문 확산, 전사 AI 전략과 연계한 차기 프로젝트 설계

○ 기업은 시대정신(Zeitgeist)과 사회적 요구의 변화에 적응해야 중장기적으로 생존 가능한 유기체적 존재
- 기업은 다른 유기체와 마찬가지로, 그 시대의 정신과 사회적 요구라는 시공간적 규정을 받을 수밖에 없는 존재
· 과거의 기업과 오늘의 기업, 한국의 기업과 다른 나라의 기업은 각각 다른 시간적/공간상의 규정을 받으므로 그 역할과 책무도 다름
- 우리가 당면한 시대정신은 시민사회의 발전에 따른 시민정신이며, 그에 따른 경제·사회적 요구는 공유경제나 포용경제 혹은 공정경쟁, 불균형/불평등(차별) 완화·해소 등
○ 이제 기업이 생명력(Vitality)과 지속가능성(Sustainability)을 유지·강화하려면, 기업시민으로서의 역할과 책무를 다할 필요
- 기업시민으로서 기업은 다양성을 존중하고 그들 간의 신뢰에 기반한 협력을 바탕으로 기업의 사적 가치와 사회적 가치의 총합을 극대화할 필요
- 시민정신의 하나인 다양성(존중)은 생태계의 건강성을 보증해주는 지표일 뿐만 아니라, 융복합 및 창조성 발현의 기반임
- 기업 내부는 물론 외부 다양한 이해관계자들과의 신뢰는 협력의 기초이며, 이러한 협력은 경쟁력의 근간이자 회복탄력성(Resilience)을 강화할 수 있는 핵심 요인
○ 기업시민은 시대전략 내지 기업경영 혁신의 방향타
- 기업시민은 오늘날 시공간적 요구의 변화에 조응하면서(與時俱進), 기업 내외부 관계의 혁신 방향을 제시하는 시대 전략
- 복잡성이 증대하고 사회적 요구가 강화되는 상황에서, 기업 내부는 물론 생태계를 구성하는 '다양한 이해관계자들과 누가 더 잘 협력하는가'가 경쟁 우열을 규정(예: 생태계 혹은 Network 경쟁)
- 기업은 ① 다양성 확보를 위해 순혈주의나 동종교배를 타파하고, ② 내외부 신뢰 확보를 위해 수직적/수평적 소통을 활성화하며, ③ 특히 내부 협력을 강화하기 위해 과도한 성과주의나 경쟁을 지양할 필요

○ 최근 아시아기업의 국가 간 M&A 참여 비중이 증가하고 있으며, 특히 아시아기업의 서구기업 인수 비중 및 성공 사례 증가
- '90년대 국가 간 M&A 중 아시아기업의 해외기업 인수 비중은 4.3%에 불과하였으나 현재는 북미, 유럽과 대등한 수준으로 성장
- 전통적으로 아시아기업의 서구기업 인수 성과는 저조하였으나 최근 성공 사례들이 등장하면서 과거와의 차이에 대한 원인 분석 필요성 대두
○ 과거 아시아기업은 서구기업 대비 부족한 M&A 경험으로 인수 성과 도출에 한계가 있었으며, 한계 요인은 인수 前·中·後 3단계별로 분석될 수 있음
- (인수 前) 전략적 컨센서스 도출 프로세스가 미숙한 상태에서 명확한 전략 목표가 부재한 엠파이어빌딩1 성향의 인수에 뛰어들어 인수 이후 방향성 상실
- (인수 中) 인수 기업·자산 실사의 중요성을 간과하였고, 가격결정 및 협상과정 운영 미숙으로 과다한 인수가격을 지불하여 결국 수익 창출 가능성 저하
- (인수 後) 문화적 충돌에 대한 대비 부족으로 인수 후 조직 통합 실패. 인수 후 확장된 조직 규모 및 비즈니스라인 운영 능력 부재로 규모의 불경제 효과 야기
○ 아시아기업들은 과거의 실패를 딛고 명확한 인수 목적·목표 설정, 실사 및 협상 능력 고도화, 합리적 PAI2를 통하여 인수 성과를 제고하고 있음
- 외형 확장 위한 상징적인 인수 대상 물색 대신 시장확보, 역량·브랜드가치 흡수 등 명확한 전략 목표 달성에 필요한 인수 대상 검토
- 명확한 인수 목적에 기반하여 구체적 실사를 진행하고 향상된 실사 및 가격협상 능력을 바탕으로 적절한 인수 가격 도출
- 시장 환경 및 인수-피인수사 간 문화적 차이를 파악하고, 필요에 따라 피인수 기업에 대한 과감한 권한이양(Empowerment) 시도
Ex) 타타의 재규어랜드로버 인수(인도, '08), 지리자동차의 볼보 인수(중국, '08)
○ 서구기업 인수에 성공한 아시아기업들을 벤치마킹하여 한국 기업들도 서구기업 인수를 전략적 옵션으로 활용할 수 있도록 인수 역량 강화 필요
- 인수 니즈 발생 시 합리적 의사결정을 할 수 있도록 피인수 대상 기업 분석, 가격협상을 수행·관리할 전문성 확보 필요

○ 2019년 한·중·일 철강시장은 수요산업의 부진으로 低성장 기조가 지속될 것으로 예상
- 한·중·일 철강재 수요는 경제성장률 둔화, 제조업 부진 등으로 현 수준에서 정체가 예상됨
○ 한·중·일 주요 철강사 CEO들은 2019년 경영 환경이 '통상마찰의 장기화 등 불확실성 지속, 자국내외 수요 펀더멘털의 부진 등 리스크 요인이 상존할 것'이라는 점에서 인식을 같이 하고 있음
○ 이와 함께 ▲안전 중시, ▲수익기반재정립, ▲혁신·구조 개혁, ▲미래 시장 대응력 강화 등을 중점 과제로 제시하는 신년 메시지를 발표
- [NSSMC] 빈번한 설비 트러블과 이에 따른 低수익성 문제를 주요 해결 과제로 인식하고 있으며, 생산 안정화 및 부가가치를 극대화하는 마케팅(적정마진 확보)을 통한 수익기반 재정립, 기존 중기계획('18~'20)에서 제시한 '설비 강건화, 일본내외 사업재편' 등 시책들의 성과 가시화, 업무 프로세스 혁신 등을 강조
- [JFE스틸] 노후 설비의 강건화를 위한 설비 투자, 안정적 생산을 통한 내수 점유율 확대, 기술력을 바탕으로 한 원가우위 확보, 고객 니즈에 대응하기 위한 고급 제품·서비스 능력 제고, 첨단 IT 기술의 활용 등 기존 중기계획의 전략 과제를 재차 강조
- [보무그룹] 재무구조 개선, 비철강사업 강화를 포함한 사업구조 재편, 지배구조 개선 등 개혁을 당면 과제로 표방 중임. 신년사 키워드로 예상할 수 있는 주요 전략 방향은 대형화, 글로벌화, 기술 리딩 등
*(대형화) 보무 통합에 이어 중경강철, 마안산강철, 안산강철 등을 상대로 통합 논의가 진행 중이며, 담강제철소 3고로 건설에 이어 매산강철 임해지역 이전 통한 능력 확장 등 추진할 계획
*(글로벌화) 일대일로 주변지역을 중심으로 R&D, 생산, 마케팅 네트워크 구축 등
*(기술 리딩) 기술 'Catch-up'에서 'Leading'으로 전략방향 선회
- [현대제철] 국내 철강업체들은 사업구조 재편, 핵심사업의 경쟁력 강화, 미래 먹거리 준비 등을 주요 과제로 인식. 특히 현대제철은 현대기아차 이외 글로벌 자동차업체에 대한 공급 확대를 통해, 국내 자동차용 강재 시장에서의 부진을 만회하는 것이 주요 과제
○ 한·중·일 경쟁사들의 전략 방향은 국내외 철강 생산·판매 네트워크 보강, 비철강 부문의 역량 강화, 기술 우위를 활용한 차별화, 미래 시장에 대한 대응력 강화 등에서 유사한 방향성을 보임
○ 특히, Scale-up 및 질적 고도화 전략을 계획대로 실행하고 있는 보무그룹의 향후 변화 및 역내 시장에 미칠 영향에 주목할 필요

○ '18년 중남미 선거 결과는 과거 20년과는 크게 다른 양상을 보였으며, 그 특징은 이데올로기적 가치 변화보다는 부정부패, 정경유착 등 구조적이고 고질적인 권력 비리에 염증을 느낀 국민들의 변화 기대 심리가 반영된 결과로 해석
- 남미 이데올로기를 주도해 온 브라질과 아르헨티나에서 우파로의 정권 교체는 이념적 가치 변화라기 보다는 前 정부의 부정부패와 경제정책 실패 때문
- 다른 예로써 멕시코에서는 브라질과 반대로 우파 장기 집권이 끝나고 좌파인 오브라도르가 당선되면서 이번 중남미 대선에서 이념적 대세가 없었음을 뒷받침
○ 한편, 중남미 경제는 장기 침체에 따른 기저 효과로 '18년 경기 반등이 기대되었으나, 멕시코 NAFTA 불안, 아르헨티나 외환 위기, 미 금리인상 가속화에 따른 브라질 자금 이탈 등 소버린 리스크가 증가하면서 하향 조정
- '18년 중남미 경제부진 원인은 재정·경상적자 심화, 부채 증가와 외환보유액 감소, 미 금리인상 및 强달러 등 신흥국 긴축 발작에 따른 투자 자금 이탈로 요약
- 올해 중남미 관심사는 브라질 연금개혁과 대선갈등 봉합, 멕시코 오브라도르의 적폐청산 성과와 에너지정책 대변화에 따른 투자 불안 해소, 아르헨티나는 IMF 구제 금융 신청에 따른 긴축 부작용 최소화 여부임
○ '19년 주요국들의 정권 교체로 부패 척결과 경제 재건을 바라는 국민들의 기대 반영이 불가피함에 따라 큰 폭의 정치, 경제 및 사회 변화 전망
- 브라질은 연금개혁 등 균형 재정 노력과 투자 재원 마련을 위해 민영화 추진
- 멕시코는 사회 전반 개혁으로 부패척결, 빈부격차 축소, 복지 확대에 주력
- 아르헨티나는 IMF의 지원 조건 이행을 위한 高강도 개혁과 재정 건전성 강화로 금융 불안을 조기 해소 시도 예상
○ 중남미 대선 종료로 정치 불안은 상당 부분 해소되었으나, 新정부 출범 초 강력한 개혁 드라이브에 따른 이해 관계자 간 갈등으로 내년 상반기까지 경제 불확실성은 지속
- 브라질은 상반기부터 본격적인 연금개혁 再논의가 예상되나, 지지 세력 일부의 반발과 다수당인 PT의 반대로 입법까지는 시간 소요 또는 일부 후퇴 불가피
- 멕시코는 신공항 건설 중단 후폭풍, 에너지 정책 변화 등 페소화 불안에 따른 국제 투자기관 관망세 전환, 후속 정책 여부에 따라 실물 경제로 파급 가능성
○ 반면, 경기 침체 해소를 위해 다양한 경기 부양책을 준비하고 있어 '19년은 전년보다 높은 성장이 예상되며 중점 추진 분야들은 빠른 회복도 기대
- 브라질은 내수 활성화 차원 수입쿼터 완화, 비관세 규제 축소, 양자 교역 확대 등 통상 기조 전환, 바이오, IT 등 혁신· 신기술 분야 투자로 산업 고도화 추진
- 멕시코는 對美 의존도 축소 및 지역 간 격차 해소를 위해 낙후된 남동부 주에 정유 시설을 확대하는 한편, 정부 주도로 철도, 도로, 공항 등 인프라 확충 계획
○ 올해도 대외 환경 불확실성 지속으로 신흥국 위기 재발 우려는 있으나 브라질, 아르헨티나 등이 시장 개방에 나섬에 따라 한국 기업들의 對중남미 시장 진출 기회는 증가

일별 최대전력 수요 예측은 국가의 전력 수급운영에 중요한 과제로서 과거부터 다양한 방법들이 끊임없이 연구되어 왔다. 일별 최대전력 수요를 정확히 예측함으로써 발전설비에 대한 일일 운용계획을 작성하고 효율적인 설비 운용을 통해 불필요한 에너지 자원의 소비를 감소하는데 기여할 수 있으며 여름·겨울철 냉난방수요로 인해 발생하는 전력소비 과다로 인한 전력예비율 감소 문제 등에 선제적으로 대비할 수 있는 장점을 가진다. 이러한 일별 최대전력 수요 예측을 위하여 본 논문에서는 Seasonal ARIMA, TBATS, Seasonal Reg-ARIMA, NNETAR 모형에 평일, 주말, 특수일에 대한 효과와 온도에 대한 영향을 함께 고려하여 다음날의 일별 최대전력을 예측하는 모형을 연구하였다. 본 논문을 통한 모형들의 예측 성능 평가 결과 요일, 온도를 고려할 수 있는 Seasonal Reg-ARIMA 모형과 NNETAR 모형이 이를 고려할 수 없는 다른 시계열 모형보다 우수한 예측 성능을 나타내었고 그 중 인공신경망을 활용한 NNETAR 모형의 예측 성능이 가장 우수하였다.

Varied methods have been researched continuously because the past as the daily maximum electricity demand expectation has been a crucial task in the nation's electrical supply and demand. Forecasting the daily peak electricity demand accurately can prepare the daily operating program about the generating unit, and contribute the reduction of the consumption of the unnecessary energy source through efficient operating facilities. This method also has the advantage that can prepare anticipatively in the reserve margin reduced problem due to the power consumption superabundant by heating and air conditioning that can estimate the daily peak load. This paper researched a model that can forecast the next day's daily peak load when considering the influence of temperature and weekday, weekend, and holidays in the Seasonal ARIMA, TBATS, Seasonal Reg-ARIMA, and NNETAR model. The results of the forecasting performance test on the model of this paper for a Seasonal Reg-ARIMA model and NNETAR model that can consider the day of the week, and temperature showed better forecasting performance than a model that cannot consider these factors. The forecasting performance of the NNETAR model that utilized the artificial neural network was most outstanding.

본 연구는 KTX 수송수요를 예측하기 위한 방법으로 다중개입 시계열 모형을 제안하였다. 구체적으로 2011년 이전의 자료로서 경부 2단계 개통 개입만 고려한 Kim과 Kim (Korean Society for Railway, 14, 470-476, 2011)의 연구를 수정 보완하기 위해 다양한 개입이 추가적으로 발생하고 있는 2011년 이후의 시계열 자료를 효과적으로 모델링 하는 한편 KTX 수송수요를 정확히 예측하기 위한 방법으로 다중개입 계절형 ARIMA 모형을 도입하였다. 자료 분석을 통해 KTX 수송수요에 영향을 주었던 경부 및 호남 2단계 개통, 메르스 발병과 설추석 명절 등 다양한 개입의 효과를 효과적으로 해석하는 한편, 이를 통해 예측의 정확성을 높일 수 있음을 확인하였다.

This study proposed a multiple intervention time series model to predict KTX passenger demand. In order to revise the research of Kim and Kim (Korean Society for Railway, 14, 470-476, 2011) considering only the intervention of the second phase of Gyeong-bu before November of 2011, we adopted multiple intervention seasonal ARIMA models to model the time series data with additional interventions which occurred after November of 2011. Through the data analysis, it was confirmed that the effects of various interventions such as Gyeong-bu and Ho-nam 2 phase, outbreak of MERS and national holidays, which affected the KTX transportation demand, are successfully explained and the prediction accuracy could be quite improved significantly.