확산 모형은 원래 연속적인 확산과정을 개발하기 위하여 도입되었으나, 기본적인 확산 모형은 많은 제약과 가정을 내포하고 있다. 본 논문은 잘못된 추정의 가능성을 줄이기 위해 많은 제약하에서 유용한 데이터가 별로 많지 않은 상태에서의 파라메터 추정을 시도하였으며, DSM 프로그램의 효과를 예측하기 위하여 피이드 백 방법과 비선형 최소자승법에 의한 파라메터를 추정하였다. 또한 DSM에 많은 영향을 끼치는 광고효과를 반영하기 위하여 본 연구에서는 마케팅 변수에 의존하는 수정된 확산모델을 이용하여 수요관리의 모니터링 시스템을 연구하였다. 본 논문에서는 고효율 조명기기에 의한 사례 연구를 통하여 DSM 효과에 의한 전력수요 변화를 추정하였으며, 우리나라 처럼 축적된 자료의 양이 적은 상황에서 초반 추정 오류의 가능성을 줄일 수 있는 방안을 제시하였다.