IT 기술예측 2020: SF 영화가현실로 2020 년韓國 인터넷으로냄새까지전송등 2020 년 2 월어느날. 직장인 A 씨는기상과함께 3 차원영상모니터를켠다. 앵커가입체영상으로나타나뉴스와날씨를전한다. A 씨는입고나갈옷과헤어스타일을미리 3 차원영상으로비춰본다. 출근전몸상

제 7 장 수요예측 (Demand Forecasting) 1

IT 기술예측 2020: SF 영화가현실로 2020 년韓國 인터넷으로냄새까지전송등 2020 년 2 월어느날. 직장인 A 씨는기상과함께 3 차원영상모니터를켠다. 앵커가입체영상으로나타나뉴스와날씨를전한다. A 씨는입고나갈옷과헤어스타일을미리 3 차원영상으로비춰본다. 출근전몸상태체크는필수. 전날밤자기전에삼켜둔소형로봇이혈압혈당상태를휴대폰창에알려준다. 이휴대폰은한번충전으로 2 개월쓸수있는최신형. 1 개월뒤에충전해도된다는메시지가떠있다. 점심시간.A 씨는짬을내인터넷으로향수를주문한다. 냄새까지전송해주는인터넷기술덕에사무실에서향기를맡아보고구매한다. 퇴근길자가용전면모니터에 ' 과로상태, 주의운전요망 ' 이란경고메시지가뜬다. 휴대폰으로거실온도와습도조절명령을내린다. A 씨와같은일상생활이 2020 년우리나라에서현실화될전망이다. 공상과학 (SF) 영화에나나올법한장면을매일겪게된다. 1 분충전으로 2 개월이상사용할수있는휴대폰, 인터넷으로냄새를전달하는기술, 초정밀로봇으로혈관을청소하는의료장비등. 이런기술은단순한상상이아니다. 정보통신부가정보통신연구진흥원과함께정보기술분야전문가 3500 명을대상으로미래기술실현시기등을조사한결과다. 정통부가 27 일발표한 'IT 기술예측 2020' 에따르면 2020 년까지단말기네트워크콘텐츠융합플랫폼등 5 개분야에서미래기술 365 개에대한수요가발생하고이중 52 개기술이핵심기술로개발될것으로분석됐다. 특히 52 개핵심기술중 77% 가 2011 년까지개발되고 2017 년이면기술적으로개발이끝날것으로예상됐다. 부문별개발시기를보면 1 분충전으로 2 개월사용할수있는휴대폰배터리기술은 2012 년에완전상용화할것으로예상됐다. 초고속인터넷망을통한냄새전송은 2015 년에가능할것으로전망됐다. 이기술은냄새를디지털기호로바꿔전송하면받는사람의프린터 ( 디지털코 ) 가인식해향카트리지로냄새를분사하는형태를띤다. 이기술로인해음식향수꽃방향제등관련산업의마케팅판도가 180 도달라지게된다. 혈관청소용의료로봇은 2018 년에상용화된다. 이초소형로봇은웬만한크기의혈관에침투해혈관벽에붙어있는찌꺼기를긁어낼수있다. 가족의건강상태를감지해집안의온도와습도를자동으로조절해주는홈네트워크도실현된다. 미국뉴욕타임스는지난해 4 월 ' 한국은공상과학이현실화되고있는나라 ' 라고보도했다. 이보도가 13 년후면또한번사실로입증될지모른다. 한국경제신문, 2007 년 2 월 28 일 2

IT 기술예측 2020: SF 영화가현실로 2020 년韓國 인터넷으로냄새까지전송등 스마트폰으로냄새전송성공 YTN, 2014 년 7 월 6 일 [ 앵커 ] 향기로운와인이나커피향을스마트폰으로실시간전송할수있는기술이개발됐습니다. 개발업체는이기술을통해파리에서뉴욕까지커피향을전송하는데성공했습니다. 이성규기자가보도합니다. [ 기자 ] 프랑스파리의한커피전문점. 한남자가커피를주문합니다. 지긋이커피향을맡더니아이폰으로사진을찍습니다. 특정앱에있는 30 만가지의기본향으로부터커피향에맞게최대 8 까지의향을선택합니다. 이어뉴욕에거주하는여자친구에게냄새문자를보내면, 여자친구는오폰 (OPhone) 이라는스마트폰을통해향기를맡을수있습니다. 오폰에는냄새를조합할수있는 8 개칩이내장돼있는데, 이칩을통해전송된메시지의향기를만든뒤뿜어내는겁니다. [ 인터뷰 : 데이비드에드워즈, 미하버드대교수 ] " 오폰은사진찍은대상에향기조합을꼬리표로붙여전송하는스마트폰앱과함께작동합니다." 연구팀은내년상반기를목표로기술을완성할방침입니다. 또이기술을응용해카메라로사진을찍으면향을자동으로분석해주는향기카메라도개발한다는계획입니다. 3

1. 수요예측일반 예측 (Forecasting) - 과거의자료나정보를이용하여미래에일어날변화내지결과를추정 추측 (Prediction) - 과거의자료가아닌단순히주관적인요소에입각하여미래를예측 (1) 예측의종류 1 기술예측 (Technological Forecast) 2 경제예측 (Economic Forecast) 3 수요예측 (Demand Forecast) 4

[2] 수요예측의정의와목적 정의 기업의산출물인재화나서비스에대해미래에기대되는시장수요 ( 수량, 시기, 품질, 장소등 ) 를추정하는과정 목적 - 불확실성하에서 (Under the uncertainty) - 미래지향적인의사결정 ( 무엇, 언제, 얼마나 < 질, 양 >, 어디서 ) 에있어서 - 위험 (Risk) 을최소화하기위하여수행 합리적인시설투자의유도로경제적인생산활동의추구 ( 과잉생산 / 재고고갈의방지 ) 5

참고 : 제조업의고통 What are your biggest problems with global manufacturing? (% of 50 global manufacturing companies responding, Forrester Research, July 2000) Poor visibility into Plant operations Inaccurate Demand Forecasting 38% 36% 공장운영상의불명확성 부정확한수요예측 Poor Communication 24% 의사소통부족 Supply shortfalls 16% 공급부족 Poor Customer Satisfaction 8% 고객만족실패 Don t Know 8% (multiple responses accepted) 잘모르겠음 6

[3] 수요예측기법의종류 정성적예측법 (Qualitative Method) 델파이법 (Delphi Technique) 시장조사법 (Market Surveys) 전문가의견법 (Executive Opinions) 역사적유추법 (Historical Analogy) 판매원의견예측법 (Salesforce Compositive Method) 정량적예측법 (Quantitative Method) 시계열분석 이동평균법 (Moving Average Method) 지수평활법 (Exponential Smoothing Method) 최소자승법 (Least Square Method) 인과형예측법 회귀모델 (Regression Model) 계량경제모델 7

[4] 정성적예측법 (Qualitative Method) 1 델파이法 (Delphi Technique) - 여러전문가의판단을조직적으로수렴시켜일치된의견이나예측을도출하는기법 ( 주어진문제를충분히다룰수있는경험과능력이있는자로선정 ) - 미국 RAND Corporation 에서개발 ( 기술예측을목적으로 ) - 용도 : 데이터가전혀없거나먼미래의장기적변화를예측할때효과적 # 생산능력 / 설비계획을위한장기판매예측 # 기술혁신의시점을알기위한기술예측 # 문제해결방법으로활용 8

2 집단의견법 - 중역진의견법 (Executive Opinions) 조직의중역들이모여집단적토의에의해예측하는것 - 장점 : 1 중역진의풍부한지식과경험을활용할수있다 2 여러사람의의견교환으로극단적인오류를피할수있다 3 신속, 저렴하게예측할수있다 - 단점 : 1 영향력있는인물에의해토의가지배될수있다 2 예측이타협이나절충의산물로얻어진다 3 공동예측으로인한책임감결여가능성 [ 단점보완을위해다른예측기법과병행하여사용 ] 9

3 자료유추법 ( 史的유추법 ) - Historical Analogy - 기존데이터가없는신제품의미래를예측하는데활용 ( 신제품과유사한기존제품의과거자료를참고로신제품의미래를유추 ) 이유 : 제품의 Life Cycle - 도입기, 성장기, 성숙기, 쇠퇴기의 4 단계 (Ex. Color TV 의수요 : 흑백 TV 의수요 ) 10

4 판매원이용법 (Salesforce Compositive Method) - 고객의의도를가장잘알고있는판매원을활용한수요예측방법 - 일선판매원 / 영업사원에의한자신의담당구역 / 제품의수요를예측 ( 개인별예측의결과를종합하여전체수요를예측 ) - 단점 : 1 유능한판매원이반드시유능한예측자는아니다 2 판매원의예측은최근의동향에의해크게지배되는경향이있다 ( 최근의매출이저조하였다면비관적인예측을하게된다 ) 3 판매원은의식적으로과소예측을하는경향이있다 ( 특히예측치를판매책임량으로정하는경우특히심하게나타난다 ) 11

5 시장조사 (Market Surveys) / 소비자조사 (Consumer Surveys) - 정성적기법중가장계량적이고객관적인방법 - 소비자로부터직접수요에관한정보를얻으려는방법 # 조사대상자 : 일반소비자, 특정고객, 도소매업자 # 조사방법 : 앙케이트, 면접, 소비자패널, 테스트마켓 - 특징 : 수요의크기뿐만아니라질적정보확인가능 ( 소비자의심리, 선호, 구매동기등 ) 상당한시간과비용소요전문적지식, 능력없이는조사의설계, 실시, 결과분석이곤란 12

2. 시계열분석에의한수요예측 시계열분석 (Time Series Analysis) 시계열데이터로부터추세나경향 ( 일정한패턴 : 규칙성 / 시계열적변동 ) 을파악하여장래수요를예측 시계열적변동의종류 계절변동 (S) 추세변동 (T) 순환변동 (C) 불규칙변동 (I) 13

시계열적변동의종류 추세변동 ( Trend Movement : T ) 장기변동의전반적인추세 ( 경향 ), 추세선의추정을위해최소자승법사용 순환변동 ( Cyclical Fluctuation : C ) 일정한주기없이장기적 (1년이상의간격 ) 으로나타나는유사한진동 계절변동 ( Seasonal Variation : S ) 1년주기로계절에따라되풀이되는변동 불규칙 / 우연변동 ( Irregular Movement / Random Variation : I ) 예측불가능한임의변동으로돌발적, 불명원인에의해출현 가법모델 ( Additive Model ) 승법모델 ( Multiplicative Model ) Y ( 수요량 ) = T + C + S + I Y ( 수요량 ) = T x C x S x I 14

추세분석 ( Trend Analysis ) 시계열의장기적변동경향 ( 추세선 ) 을도출하여미래의수요를예측하는방법 추세선의형태를선정하는것이가장중요 추세분석법의종류 1 목측법 (Freehand Method ) 2 이동평균법 (Moving Average Method ) 3 지수평활법 (Exponential Smoothing Method) 4 최소자승법 (Least-squares Method ) 15

[1] 이동평균법 ( Moving Average Method ) 과거일정기간동안의실적을평균해서다음기의값을예측하는방법 - 특별한추세변동, 계절변동, 순환변동등의요인이없을때적용가능 단순이동평균법 (Simple Moving Average Method) Ft = Σ At-i n Ft : 기간 t 의수요예측량 At-i : 기간 (t-i) 의실제수요량 n : 고려하는기간수 가중이동평균법 (Weighted Moving Average Method) Ft = w1at-1 + w2at-2 + + wnat-n w1 + w2 + + wn Ft : 기간 t 의수요예측량 At-i : 기간 (t-i) 의실제수요량 wi : 가중치 [ 단, w1 > w2 > > wn ] 16

다음은공기정화기를제조, 판매하는 ( 주 ) 갑을의지난 5 개월동안의판매자료이다. 6 월의수요를예측하면다음과같다. 월 1 2 3 4 5 판매량 900 700 800 850 820 단순이동평균법의적용 (4 개월 ) Ft = Σ At-i n = 700 + 800 + 850 + 820 4 = 792.5 가중이동평균법의적용 (4 개월 ) 4 개월간의자료에대한가중치가각각 0.4, 0.3, 0.2, 0.1 Ft = w1at-1 + w2at-2 + + wnat-n w1 + w2 + + wn = (0.4ⅹ820)+(0.3ⅹ850)+(0.2ⅹ800)+(0.1ⅹ700) 0.4+0.3+0.2+0.1 = 813 17

[2] 지수평활법 (Exponential Smoothing Method) 가중이동평균법의일종, 단기예측에적합 가장최근의실적치에가장큰가중치를부여하고오래된데이터의가중치는지수함수적으로적게적용하는것 장기적인상승 / 하강움직임 ( 추세변동 ) 을포함하고있는자료에는적용부적합 Ft = Ft-1 + (At-1 Ft-1) = At-1 + (1 - ) Ft-1 [ 단, : 평활계수 ( 0 1 ) ] < 평활계수의조정 > - 제품수요가불안정한경우 ( 신제품의생산판매, 고객취향의변동심화품목 ) : 0.7 0.8 예측의감응도를높인다 - 제품수요가안정된경우 : 0.01 0.5 예측의안정도를높인다 18

[3] 최소자승법 ( Least-squares Method ) - 실제치와예측치와의편차 (ei ) 자승의총합이최소가되는추세선을찾고이를통해미래수요를예측하는방법 - 장래의수요변동을추세변동만으로예측하려는방법 Quantity y = a + b x ( 추세선 ) ei (xi, yi ) time b = n Σ xi yi - Σ xi Σ yi 2 2 n Σ xi - (Σ xi ) = Σ (xi x ) (yi y ) Σ ( xi - x ) 2 Sxy Sxx a = Σ yi - b Σ xi n = y - bx 19

수량 y = a + bx ( 추세선 ) ei (xi, yi ) 시간 yi = a + bxi + ei ei = yi - a - bxi Σ ei 2 2 = Σ ( yi - a bxi ) Σ ei 2 a = Σ ( yi - a bxi ) 2 = 0 Σ yi - an b Σ xi = 0 ---------- 식 (1) a Σ ei 2 b = Σ ( yi - a bxi ) 2 = 0 b 2 Σ xi yi - aσ xi - bσ xi = - 0 --- 식 (2) 20

식 (1) 과식 (2) 를다시정리하면 Σ yi = an + b Σ xi ---------- 식 (1) 2 Σ xi yi = aσ xi + bσ xi --------- 식 (2) 이상의식을연립하여풀면 b = n Σ xi yi - Σ xi Σ yi 2 2 n Σ xi - (Σ xi ) Σ (xi x )(yi y ) Σ ( xi - x ) 2 a = Σ yi - b Σ xi n = y - bx 2 x i 2 ( x i) 2 + n ( x i = x i 2 n x 2 i n n )2 = n x i 2 ( x i ) 2 21

이익 ( 주 ) 천안전자의 PDP-TV 의매출액과이익의관계가다음과같았다. 이자료를토대로매출액과이익사이에적용할수있는추세선을구하라. n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 매출액 ( 백만원 ) x 7 2 6 4 14 15 16 12 14 20 25 7 이익 ( 만원 ) y 15 10 13 15 25 27 24 20 27 44 34 17 50 45 40 y = 1.2841x + 7.3882 35 30 y = a + b x 25 20 15 Y Y 예측치 선형 (Y 예측치 ) 10 5 0 0 5 10 15 20 25 30 매출액 22

n x i y i x i y i x i 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 7 2 6 4 14 15 16 12 14 20 15 7 15 10 13 15 25 27 24 20 27 44 34 17 105 20 78 60 350 405 384 240 378 880 510 119 49 4 36 16 196 225 256 144 196 400 225 49 합계 132 271 3529 1796 b = n Σ xi yi - Σ xi Σ yi 2 2 n Σ xi - (Σ xi ) = (12ⅹ3529) - (132ⅹ271) (12ⅹ1796) - (132ⅹ132) = 1.593 a = Σ yi - b Σ xi n = 271 - (1.593ⅹ132) 12 = 5.060 y = a + b x = 5.060 + 1.593 x 23

자료가홀수개인경우 간편법 에의한접근 년도 1996 1997 1998 1999 2000 결과 436 470 519 578 639 년도 xi yi xi^2 xi yi 1996 1997 1998 1999 2000-2 -1 0 1 2 436 470 519 578 639 4 1 0 1 4-872 -470 0 578 1278 합계 0 2642 10 514 24

[1] 수요예측의정확성판정 3. 수요예측기법의평가 예측오차 (E) = 실제수요 (At) 와예측수요 (Ft) 와의차이 오차가크면클수록그때채용된예측기법의유효성이떨어짐을의미 예측오차의편의 누적예측오차 (RSFE : Running Sum of Forecast Error) RSFE = Σ(At Ft) 평균예측오차 (MFE : Mean Forecast Error) 예측오차의크기 절대평균오차 (MAD : Mean Absolute Deviation) 평균절대백분률오차 (MAPE : Mean Absolute Percent Error) MFE = MAD = Σ(At Ft) n Σ At Ft n MAPE = 1 { At Ft n Σ } X 100 (%) At 25

[2] 추적지표를이용한예측과정관리 추적지표 : Tracking Signal 예측치의평균이일정한진로를유지하고있는지를나타내는척도 누적예측오차를 MAD 로나눈것 TS = Σ ( At Ft ) = MAD RSFE MAD = ( n Bias ) MAD 추적지표의값이 0 에서크게이탈한다면편기가발생하고있음을의미. - 양의값 : 과소예측의편기존재 - 음의값 : 과대예측의편기존재 추적지표는예측의정확도가의심스러울경우에사용 4MAD 26