### ※ 기업체와의 비밀유지동의서에 의한 비밀유지 의무로 인하여 개략적인 내용만 서술하였습니다. **1. 기업소개**  * 1985년 설립된 이후 대전광역시 전역과 계룡시에 도시가스를 공급하고 있는 종합 에너지서비스 주식회사 * 자본금 475억원, 연매출 4805억원 규모의 중견기업 ※ 2017년 10월, ㈜충남도시가스에서 ㈜CNCITY에너지로 상호를 변경함 **2. 문제배경 및 소개** * (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 * 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 **3. 해결 과정** (17년 4월 ~ 8월, 5개월) * 중장기 예측을 위해 딥러닝의 방법 중 하나인 LSTM을 활용하여 2달 후 가스 사용량 예측 모델을 개발 * 세대별/용도별 판매량 및 일별 온도 연동 공급량 등의 데이터를 받아 기존의 선형회귀분석 결과가 유의함을 확인 **4. 파급효과 및 향후계획** * 푸리에급수 및 자기회귀누적이동평균(ARIMA) 등의 수학이론을 바탕으로 일별/월별 가스 수요량을 예측한 결과 오차율은 회귀분석과 비슷하나, 보완 시 효율적일 것으로 보임 * 수요량에 영향을 주는 다양한 변수를 추가하여 의뢰 기업에서 실제 수요예측 및 주문량 산정에 수학적 근거로 활용할 예정임