본 연구는 기존의 수요 예측 등의 시계열 분석에서 주로 사용되는 ARIMA 모형의 어려움을 극복하고자 인공신경망(Artificial Neural Network) 모형을 이용하여 한국 프로 야구 관중 수를 예측하였다. 인공신경망의 가장 기본적인 종류인 전방향 신경망(Feedforward Neural Network)의 초모수(Hyperparameter) 선정에 그리드 탐색(Grid Search)을 적용하여 최적의 모형을 찾고자 하였다. 훈련 자료로는 2015년 3월부터 8월까지의 일별 KBO 관중 수 자료를 대상으로 하였고, 예측력 검증을 위해 2015년 9월 관중 수를 예측하여 실제 관측값과 비교하였다. 그 결과, 그리드 탐색법에서 최적 모형이라고 판단한 모형의 예측력은, 평균 절대 백분율 오차(MAPE) 기준으로 평균 27.14% 였다. 또한, 앙상블 기법에서 착안하여 오차율이 낮은 모형 5개의 예측값 평균의 MAPE는 평균 28.58% 였다. 이는 다중회귀와 비교해보았을 때, 평균적으로 각각 14%, 13.6% 높은 예측력을 보이고 있다.
싱크의 이동성은 대규모 센서 네트워킹에 새로운 도전을 야기한다. 이동 싱크의 위치는 센서필드 전역에 걸쳐 전달되어야 하며, 이를 위해 각 센서노드는 새로운 정보를 갱신해야 한다. 그러나 빈번한 위치 갱신은 파워의 제약을 가진 센서에는 초과 에너지 낭비를 일으키고, 무선 통신의 충돌도 증가시킬 것이다. 이에 따라 본 논문은 다중 이동 싱크와 소스가 확장가능하면서 효율적으로 데이터를 전달하는 방법을 제안한다. 각 데이터 소스와 모바일 싱크가 적극적으로 싱크가 이벤트 정보를 획득 가능하도록 그리드 구조를 형성하고, 질의를 보내려는 하는 싱크도 로컬로 질의를 전송함으로써 그리드 형성에 적극 참여하였다. 본 제안 방법은 소스와 싱크가 중간 경유 노드에서 위치 정보를 교환함으로써 낮은 오버헤드로 경로 설정이 가능하게 하였다.
본 논문에서는 그리드 형태의 레이아웃을 갖는 도시지역 신호등망에 대해 효율적인 라우팅 기법을 개발하고 평가할 수 있는 프레임워크를 구성한다. 신호등망은 다중인접 그래프로 자료구조화하며 직접 통신이 가능한 노드들에게는 링크가 추가되었다. 또 전송 전에 channel probing에 의해 경로를 선택하는 split-merge 방식을 고려하여 가상링크를 그래프에 추가하고 이의 비용을 산정한다. 이후 Dijkstra 알고리즘과 같이 프레임워크에서 제공되는 경로 탐색 기능으로 하여금 가상링크를 포함한 경로를 찾은 다음 최종적으로 이 경로를 기반으로 가상링크를 실제링크로 변환하도록 하였다. 이를 바탕으로 슬롯 오류 비율을 변화시켜가면서 실제 전송 성공률을 측정할 수 있으며 새로운 경로배정 알고리즘 개발을 위한 피드백을 제공할 수 있다.
공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습 대신 강화 학습을 사용한다면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.
분산형 전원 시스템과 마이크로그리드에 대한 관심이 증가함에 따라 다수의 병렬 컨버터의 제어가 중요한 이슈가 되었다. 가장 보편화된 분산 전원의 제어 방법 중 하나는 드룹 방식을 이용한 분산형 제어이다. 다중 전원이 연결된 버스의 전압 품질을 향상시키기 위해 본 논문에서는 드룹 제어에 의한 전압 변동을 해결하기 위한 방법이 제안되었다. 제안된 개체 기반의 전압 회복 기술은 모듈 간 통신을 최소화하는 한편 자율적 운용 특성을 유지한다. 시뮬레이션 및 실험 결과를 통해 제안한 방법을 검증하였다.
이 논문에서는 동적으로 작업부하의 변화에 대응하는 새로운 데이터 중심 스토리지를 제안한다. 제안하는 데이터 중심 스토리지는 가상의 다중 레벨 그리드를 기반으로 구성되며 동적으로 핫스폿 영역의 부하를 분산할 수 있다. 또한, 제안하는 데이터 중심 스토리지는 기존의 GPSR (Greedy PerimeterStateless Routing)과 같은 라우팅 기법을 적용하여 수집한 데이터를 특정 센서 노드에 저장할 수 있다. 시뮬레이션을 수행하여 기존에 제안된 데이터 중심 스토리지에 비해 데이터를 저장하는데 소요되는 에너지를 크게 줄일 수 있음을 보인다. 그리고, 제안하는 방법을 실제 센서 네트워크용 운영체제를 기반으로 구현하고 시뮬레이션 도구를 이용해서 실행한 후 제안하는 방법이 부하를 효과적으로 분산할 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 수용가에서 에너지 절감과 최대수요전력 제어를 위하여 마이크로프로세서를 이용한 고효율 자동 전압 조정기의 제어 방법에 대하여 제안한다. 제안한 고효율 자동 전압 조정기는 트로이달 코아에 1개의 직렬 권선과 분리된 4개의 분로 권선으로 구성되어 있는 단권 변압기를 사용한다. 변압기의 전압 조정은 직렬 권선과 분로 권선의 연결 방법에 따라 감압/승압이 가능하다. 스위치는 릴레이와 트라이악을 병행하여 사용한다. 스위치의 조작 시 발생하는 권선의 여자돌입전류를 제어하기 위하여 트라이악을 이용 연결 상태를 변경하고 연결 상태 유지 시에는 릴레이를 이용함으로써 스위치 소비 전력을 최소화 한다. 제어신호는 여자 돌입 전류를 줄이기 위하여 전압 파형에 동기화 하여 제어되며 이를 위하여 소프트웨어 PLL을 사용한다. 소프트웨어 PLL은 전압 파형의 zero-cross, 전압 최고점 등의 시간을 생성한다. 권선 스위치의 제어, 소프트웨어 PLL등 자동 전압 조정기의 제어는 마이크로프로세서에 의해서 이루어진다.
기후변화에 적극 대처하여 지속적이고 안정적인 용수 공급을 위해 기존의 용수 생산 공급망에 정보통신 기술(Information & Communication Technologies, ICT)을 접목한 지능형 물관리를 위해 '스마트 워터 그리드(smart water grid)'를 구축하고자 하는 다양한 노력이 최근 들어 지속되고 있다. 즉, 스마트 워터 그리드는 기존의 수자원 관리 시스템의 한계를 극복하기 위해 첨단 정보통신기술을 이용하는 고효율의 차세대 인프라 시스템으로 다양한 수원을 활용하고 물을 효율적으로 배분 관리 운송하여 수자원의 불균형을 해소하고, 첨단 센서 네트워크를 이용해 실시간으로 수자원망의 안정성을 모니터링하는 등 용수관리 전분야에 걸쳐 양방향 실시간으로 용수정보를 감시 대응하여 용수관리와 에너지 효율의 최적화된 메가시티(mega-city)에 적합한 지능형 물관리가 가능할 것으로 예상되는 시스템이다. 따라서 본 고에서는 선진화된 상수도시스템 운영을 위해서는 현장설비의 관측값을 감시하고 제어하는 시스템에서, 운영 방식이 변경될 때마다 운영 변수간의 인과관계를 분석하고 예측할 수 있는 시뮬레이션 기능이 탑재된 상수도 운영시스템이 요구되고 있는 실정에서 용수공급 시스템의 운영 상황을 모의할 수 있는 모형 개발 및 용수공급시스템의 운영룰 모의 및 운영의사결정에 적용할 수 있는 다중수원 워터루프 시스템과 운영관리할 수 있는 S/W를 개발 내용을 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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