• Title/Summary/Keyword: 데이터 공급 기법

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Data Mining for Water Supply Forecasting (물 공급량 예측을 위한 데이터 마이닝 기법)

  • Shin, Gang-Wook;Kim, Youn-Kwon
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2021.10a
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    • pp.233-235
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    • 2021
  • 본 논문에서는 물 공급량 예측을 위한 다양한 알고리즘 적용에 있어서 데이터 마이닝의 효용성을 검토하고자 하였다. 물 공급분야에 있어서, 물 이용 지역의 특성에 따라 공급량과 이용 시간이 매우 상이한 특성을 나타낸다. 물 이용 지역은 주택지역, 상업지역, 산업단지지역 등 다양한 형태로 분류할 수 있고, 이에 따라 물 이용 시간의 상이함에 따른 물 공급패턴이 일정하지 않게 된다. 특히, 주택지역과 상업지역이 복합적으로 이루어진 경우, 물 이용 단위인 블록 단위에서의 물 특성이 불규칙적인 패턴을 나타낸다. 따라서, 각 블록 단위 특성에 적합한 물 이용량을 예측하여 효율적 물 공급 방안을 마련할 필요가 있다. 또한, 물 이용량 데이터 중 이상 데이타 감지와 이상 데이터 보정을 통하여 물 이용량 예측의 정확도가 향상된다. 따라서, 블록 단위의 물 이용량에 대한 원시데이타의 효율적인 데이터 마이닝 방안이 요구된다. 본 연구에서는 물 공급지역의 특성에 따른 물 공급 패턴을 분석하고, 이에 적합한 데이터 마이닝 기법을 제시하고 비교 분석하였다. 제안된 데이터 마이닝 기법은 딥러닝 예측모델을 적용하여 적합성을 검증하고, 이를 물 공급량 예측알고리즘에 폭넓게 활용될 수 있음을 확인하였다.

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Data mining analysis for short-term water demand forecasting (물 수요예측을 위한 데이터 마이닝 기법 분석)

  • Shin, Gang-Wook;Hong, Sung-Taek
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2009.07a
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    • pp.1771_1772
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    • 2009
  • 본 연구에서는 안정적인 물 공급과 에너지의 효율적 사용을 위한 단기 물 수요예측에 대하여 데이터 마이닝 기법의 적용성을 검토하고자 한다. 물 공급이 이루어진 요일과 특이일에 대한 시계열 분석을 통한 단기 물 수요예측과 데이터 마이닝 기법을 적용한 결과를 상호 비교하여 데이터 마이닝 기법의 적용성을 제시하고자 한다. 이를 통하여 단기 물 수요예측알고리즘의 실용화 가능성을 높일 뿐만 아니라 실시간 예측을 위한 기초 데이터 마이닝 체계를 구축하고자 한다.

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Process analysis in Supply Chain Management with Process Mining: A Case Study (프로세스 마이닝 기법을 활용한 공급망 분석: 사례 연구)

  • Lee, Yonghyeok;Yi, Hojeong;Song, Minseok;Lee, Sang-Jin;Park, Sera
    • The Journal of Bigdata
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    • v.1 no.2
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    • pp.65-78
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    • 2016
  • In the rapid change of business environment, it is crucial that several companies with core competence cooperate together in order to deliver competitive products to the market faster. Thus a lot of companies are participating in supply chains and SCM (Supply Chain Management) become more important. To efficiently manage supply chains, the analysis of data from SCM systems is required. In this paper, we explain how to analyze SCM related data with process mining techniques. After discussing the data requirement for process mining, several process mining techniques for the data analysis are explained. To show the applicability of the techniques, we have performed a case study with a company in South Korea. The case study shows that process mining is useful tool to analyze SCM data. On specifically, an overall process, several performance measures, and social networks can be easily discovered and analyzed with the techniques.

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Scalable Data Provisioning Scheme on Large-Scale Distributed Computing Environment (대규모 분산 컴퓨팅 환경에서 확장성을 고려한 실시간 데이터 공급 기법)

  • Kim, Byungs-Sang;Youn, Chan-Hyun
    • The KIPS Transactions:PartA
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    • v.18A no.4
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    • pp.123-128
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    • 2011
  • As the global grid has grown in size, large-scale distributed data analysis schemes have gained momentum. Over the last few years, a number of methods have been introduced for allocating data intensive tasks across distributed and heterogeneous computing platforms. However, these approaches have a limited potential for scaling up computing nodes so that they can serve more tasks simultaneously. This paper tackles the scalability and communication delay for computing nodes. We propose a distributed data node for storing and allocating the data. This paper also provides data provisioning method based on the steady states for minimizing the communication delay between the data source and the computing nodes. The experimental results show that scalability and communication delay can be achieved in our system.

The study for High Availability of HVDC Control and Protection system using memory database. (메모리 DB를 이용한 HVDC Control and Protection 시스템 이중화에 관한 고찰)

  • Sua, M.W.
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.241-242
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    • 2013
  • 본 논문에서는 메모리 데이터 베이스를 사용하여 초고압 송전 설비의 제어 및 보호 장치의 데이터 이중화 기법에 대해 고찰 하고자 한다. 초고압 송전 설비는 항시 전력을 공급해야 하므로 제어 및 보호 장치의 이중화는 선택이 아닌 필수라 할 수 있겠다. 이중화 기법중에서 메모리 데이터 베이스를 이용한 고속 데이터 이중화 기법에 관해 고찰 하고자 한다. 메모리 데이터 베이스를 이용하는 방법 이외에도 여러 이중화 방법이 있으나 메모리 데이터 베이스를 이용하면 여러가지 장점을 지니고 있어 편리한 데이터 이중화 구현이 가능 하다.

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Rack Power Solutions for Green Data Centers (그린 데이터센터를 위한 랙전원 솔루션)

  • Kwon, W.O.;Kim, S.W.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.24 no.4
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    • pp.126-134
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    • 2009
  • 기존의 AC 전력전달 기반의 데이터센터를 고효율의 DC 데이터센터로 변경에 관한 연구가 활발히 진행중이다. 그 중 랙 준위 DC 전원공급장치는 기존 데이터센터의 전력구조 변화 없이 랙 레벨에서 DC 전원을 서버에 공급하는 방식으로 기존 AC 데이터센터에 적용 가능한 최적의 기술이다. 본 논문은 ETRI가 개발한 데이터센터의 랙 준위 DC 전원공급장치 특징에 관한 내용을 담고 있다. 본 장치는 부하에 따라 효율을 최적으로 제어하는 지능적 제어 기법을 사용하며, 랙 준위 N+ 1 전력 이중화로 높은 안정성을 제공하고 있다. 또한 랙 준위 전력 및 랙 주위 온/습도정보의 실시간 웹 모니터링 기능을 제공하고 있다.

The Comparison Among Prediction Methods of Water Demand And Analysis of Data on Water Services Using Data Mining Techniques (데이터마이닝 기법을 활용한 상수 이용현황 분석 및 단기 물 수요예측 방법 비교)

  • Ahn, Jihoon;Kim, Jinhwa
    • The Journal of Bigdata
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    • v.1 no.1
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    • pp.9-17
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    • 2016
  • This study identifies major features in water supply and introduces important factors in water services based on the information from data mining analysis of water quantity and water pressure measured from sensors. It also suggests more accurate methods using multiple regression analysis and neural network in predicting short term prediction of water demand in water service. A small block of a county is selected for the data collection and tests. There isa water demand on business such as public offices and hospitalstoo in this area. Real stream data from sensors in this area is collected. Among 2,728 data sets collected, 2,632 sets are used for modelling and 96 sets are used for testing. The shows that neural network is better than multiple regression analysis in their prediction performance.

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Distributed Cache Framework and its Data Procurement Algorithm on In-Memory Data Grid (메모리기반 데이터 그리드 환경에서 확장성을 고려한 분산 캐시 구조 및 데이터 조달 기법)

  • Kim, Byung-Sang;Youn, Chan-Hyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.1767-1769
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    • 2010
  • 본 논문은 그리드 혹은 클라우드 컴퓨팅환경과 같은 인터넷 기반의 대규모 분산 환경에서 데이터집약적인 작업의 실행에 있어서 확장성을 위해 필수적으로 고려되는 데이터 전송 부하를 분산시키는 기법을 논하고 있다. 우리는 다수의 메모리기반의 데이터 노드를 활용하여 분할기법(Partitioning)을 기반으로 데이터 전송 부하를 줄이고자 하며 다수의 데이터 노드에 실시간으로 최적의 데이터의 양을 공급하는 기법에 대한 이론적인 분석과 시뮬레이션을 통한 성능 검증을 포함하고 있다.

The low-power cache design for embedded systems (내장형 시스템을 위한 저전력 캐시 설계)

  • Jung, Hoi-Tae;Suh, Hyo-Joong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.532-535
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    • 2008
  • 내장형 시스템에서 캐시 메모리는 시스템의 성능과 전력 소모에 매우 큰 비중을 차지한다. 일반적인 내장형 시스템에 적용되는 집합 연관 구조 캐시는 모든 웨이에 전력을 공급해야 하므로 전력 소모 효율성이 매우 낮다. 이러한 단점을 보완하기 위해 순차 접근 캐시는 데이터가 존재하는 하나의 캐시만 항상 전력을 공급하게 하는 구조를 제안하지만 모든 작업에 1사이클이 더 소모되는 단점을 갖는다. 캐시 웨이 예측 기법은 적중 시 1사이클의 시간에 1개의 웨이에 만 전력을 공급하게 하는 최상의 구조를 갖지만 적중 실패 시 일반적인 집합 연관 구조보다 1사이클이 더 소모되고 똑같은 전력 소비를 가져오는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 이 두 구조의 절충안을 통해 데이터 적중 시 웨이 예측 기법과 같은 성능을 가지며 실패 시에도 순차 접근 캐시와 동일한 성능을 보이는 새로운 내장형 시스템을 위한 저전력 캐시 구조를 제안한다.

Proposal of Augmented Drought Inflow to Search Reliable Operational Policies for Water Supply Infrastructures (물 공급 시설의 신뢰성 있는 운영 계획 수립을 위한 가뭄 유입량 증강 기법의 제안)

  • Ji, Sukwang;Ahn, Kuk-Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.189-189
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    • 2022
  • 물 공급 시설의 효율적이고 안정적인 운영을 위한 운영 계획의 수립 및 검증을 위해서는 장기간의 유입량 자료가 필요하다. 하지만, 현실적으로 얻을 수 있는 실측 자료는 제한적이며, 유입량이 부족하여 댐 운영에 영향을 미치는 자료는 더욱 적을 수밖에 없다. 이를 개선하고자 장기간의 모의 유입량을 생성해 운영 계획을 수립하는 방법이 종종 사용되지만, 실측 자료를 기반으로 모의하기 때문에 이 역시 가뭄의 빈도가 낮아, 장기 가뭄이나 짧은 간격으로 가뭄이 발생할 시 안정적인 운영이 어렵다. 본 연구에서는 장기 가뭄 발생 시에도 안정적인 물 공급이 가능한 운영 계획 수립을 위해 가뭄 빈도를 증가시킨 유입량 모의 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 모의 기법은 최근 머신러닝에서 사용되는 SMOTE 알고리즘을 기반으로 한다. SMOTE 알고리즘은 데이터의 불균형을 처리하기 위한 오버 샘플링 기법으로, 소수 그룹을 단순 복제하지 않고 새로운 복제본을 생성해 과적합의 위험이 적으며, 원자료의 정보가 손실되지 않는 장점이 있다. 본 연구에서는 미국 캘리포니아주에 위치한 Folsom 댐을 대상으로 고빈도 가뭄 유입량을 모의했으며, 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획을 수립하였다. Folsom 댐의 과거 관측 유입량 자료를 기반으로 고빈도 가뭄 유입량을 사용한 운영 계획과 일반적인 가뭄 빈도의 유입량을 사용한 운영 계획을 적용했을 때 발생하는 공급 부족량과 과잉 방류량의 차이를 비교해 고빈도 가뭄 유입량의 사용이 물 공급 시설의 안정적인 운영에 끼치는 영향을 확인하고자 한다.

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