이 자료의 중심 사항을 간단히 요약해 주실 수 있습니까?
일반적인 시계열 예측 모형과 마찬가지로 ANN도 단기 예측에 매우 강하다. 특히 잡음(noise)이 많은 시계열일 경우 웨이블릿 분해(wavelet decomposition)로 전처리 후에 ANN을 적용할 경우 매우 우수한 예측력이 보이기도 한다(Jin and Kim, 2015). 앞서 기술하였듯이 ANN을 사용하여 에너지 분야의 장기 전망을 수행한 연구는 거의 없으며, Al-Saba and El-Amin(1999)는 ANN을 사용하여 2개 연도의 전력 부하를 예측한 사례 정도가 관찰된다. 에너지 분야는 아니지만 장기 전망을 위한 ANN 모형에는 Grey Model과 결합한 이른바 Grey Neural Network(GNN) 모형이 고려된 사례도 있으며(Yang et al., 1995), 박성준․김진수(2016)는 [그림 3-2]와 같이 GNN 모형을 구성하여 한국의 천연가스 단기 소비량을 예측한 바 있다.
ANN은 일반적인 시계열 예측 모형처럼 단기 예측에 매우 강하며 잡음이 많은 시계열의 전처리 후에 적용할 경우 매우 우수한 예측력을 보인다. 이를 사용한 에너지 장기 전망 연구는 거의 없으며 다른 분야에서 GNN모형과 함께 고려된 사례는 있다.