요즘 우리 사회는 전력 부족으로 인해 고통을 받는다. 전력부족을 야기하는 이유 중 가장 중요한 것은 정부의 정확한 전력소비예측의 실패이다. 물론 전력소비에 영향을 주는 요인들이 너무 많기 때문에 예측이 쉬운 것은 아니다. 이 논문에서, 우리는 비모수적인 방법을 포함하여 다양한 방법으로 예측을 해보려고 한다. 시계열 데이터를 분석하는 가장 일반적인 방법인 seasonal ARIMA 모형이 적용되었다. 또한 ADL 모형, 회귀분석과 시계열 분석을 사용한 혼합모형도 전력소비 예측을 위해 사용되었다. 게다가 비모수적인 방법으로 최근린법을 사용하여 예측 값과 실제 값을 비교해 보았다.

Nowadays, our society suffers from an electric power shortage. There are many reasons, but the most important reason is that government fails to predict electric consumption exactly. Of course, it is not easy to predict this because there are too many variables, which have an influence on prediction of electric consumption. In this paper, we are trying to predict this with many methods including a non-parametric method. The most common method to analyze time series data, seasonal ARIMA model, is applied to this data. ADL model, the mixed method using regression analysis and time series analysis, is also used to predict electric consumption. In addition to this, we use the non-parametric method, which is called nearest neighbor method, and compare real values with the predicted values.q