• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.201-209
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• 2009

발전소 현장에 설치되어 있는 계기들은 주위환경의 영향이나 계기 자체의 고장으로 틀린 값을 나타내는 경우가 종종 발생한다. 그러나 기존의 발전소 운전감시 및 고장진단 시스템들은 대부분 정확한 센서 값들이 항상 주어진다는 가정 하에서 상황판단 및 고장진단을 수행하기 때문에 계측값들에 에러가 발생할 경우 잘못된 판단과 정보의 제공으로 불필요한 발전소의 긴급정지와 같은 심각한 운전상의 문제점이 야기될 수 있으며 이로 인해 큰 경제적 손실을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 발전소의 각 부속 시스템 중 특히 보일러 주급수 공급 시스템(Boiler Feed Water System)에 공간적으로 분포되어 있는 계측기들의 상호관계를 체계적으로 표현하고 적절한 데이터구조로 나타냄으로서 그러한 상호관계를 통하여 내재하는 계측값들의 중복성(Redundancy)을 최대한 발굴하여 각 계측값들의 유효성 여부를 검증하고 고장진단과 연계하여 발전소의 안정운전을 지원하기 위한 기법을 개발하고 그 적용 예와 향후의 적용 가능성을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.57-72
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• 2020

철광석의 가격은 여러 국가와 기업들의 수요와 공급에 따라서 높은 변동성이 지속되고 있다. 이러한 비즈니스 환경에서 철광석의 가격을 예측하는 것은 중요해졌다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 철광석이 거래되는 시점으로부터 한 달 전에 철광석 거래가격을 미리 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 예측 모형은 시계열 데이터를 활용한 예측 방법론으로 많이 활용되고 있는 시차분포 모형과 다층신경망 (Multi-layer perceptron), 순환신경망 (Recurrent neural network), 그리고 장단기 기억 네트워크 (Long short-term memory)와 같은 딥 러닝(Deep Learning) 모형을 사용하였다. 측정지표를 통해 개별 모형을 비교한 결과에 따르면, LSTM 모형이 예측 오차가 가장 낮은 것으로 나타났다. 또한, 앙상블 기법을 적용한 모형들을 비교한 결과, 시차분포와 LSTM의 앙상블 모형이 예측오차가 가장 낮은 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.126-126
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• 2019

과거부터 수자원분야는 공학적인 측면을 주로 강조하였으며, 따라서 인문사회학적 요소(예, 토지이용, 인구, 생태 환경, 경제발전 등)가 종종 배제된 채 시설물 계획이 이루어졌다. 그러나, 경제가 발전하고 사회의 모습이 복잡해짐에 따라, 수자원 관련 시설물의 계획에 있어 다양한 인문사회학적 요소를 고려할 필요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 사회-수문 모델링 기법을 이용하여 사회-수문 상호 간 순환적 관계를 파악하고, 특히 다목적댐이 인문사회에 미치는 영향을 정략적으로 파악하고자 하였다. 우리나라는 기후변화에 의한 극한가뭄과 홍수발생 빈도가 증가하고 있다. 이에 대한 대책으로, 다목적댐을 건설하여 효율적인 수자원 관리를 하고 있다. 본 연구에서는 대상지역으로 국내 강원도의 횡성댐을 선정하였다. 횡성댐은 하류에 위치한 횡성군과 원주시에 생 공 농업용수를 공급하는 용수원의 역할과 섬강 하류지역에 발생하는 홍수를 방어하는 역할을 하고 있다. 횡성댐 유역의 사회-수문학적 관계를 이해하기 위해 인과지도를 이용한 시스템 요소간의 상호연관성을 파악하였고, 이를 바탕으로 수문학적 요소와 인문사회학적 요소 사이의 관계식을 구성하였다. 수자원 분야에 해당하는 요소로는 생 공 농업용수 이용량 및 댐 저수량과 방류량을 선정하였으며, 인문사회학적 요소는 인구, 공업지역 농경지 주거지역의 면적 및 지역 내 총생산액을 선정하였다. 이와 같은 사회-수문학 요소를 바탕으로 해당 지역의 사회-수문 전체의 동태적 변화를 이해하기 위해 시스템 동적모의(System Dynamics) 모형을 이용한 모델링을 진행하였다. 다목적댐 건설 전 후로 대상지역의 용수 이용량과 인구 및 지역 총생산액 등의 데이터를 수집하여 모델을 검증하였다. 나아가 구현한 모형을 활용하여 향후 기후변화 발생 시 다목적댐이 대상지역의 용수이용 및 인구변화, 지역경제에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 본 연구는 인문사회분야와 수자원분야 사이의 영향관계를 이해하고, 모델을 이용한 정량적인 분석을 통해 향후 수자원 시설물 계획 및 정책마련을 위한 의사결정도구로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.134-142
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• 2019

에너지인터넷 기술의 발전과 다양한 전자기기의 보급으로 에너지소비량이 패턴이 다양해짐에 따라 수요예측에 대한 신뢰도가 감소하고 있어 발전량 최적화 및 전력공급 안정화에 문제를 야기하고 있다. 본 연구에서는 고신뢰성을 갖는 수요예측을 위해 딥러닝 기법인 Convolution neural network(CNN)과 Bidirectional Long Short-Term Memory(BLSTM)을 융합한 1Dimention-Convolution and Bidirectional LSTM(1D-ConvBLSTM)을 제안하고, 제안한 기법을 활용하여 시계열 에너지소비량대한 소비패턴을 효과적으로 추출한다. 실험 결과에서는 다양한 반복학습 횟수와 feature map에 대해서 수요를 예측하고 적은 반복학습 횟수로도 테스트 데이터의 그래프 개형을 예측하는 것을 검증한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.63-70
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• 2023

최근 스마트팜 에너지 비용 중 35% 낸난방비 에너지 소비가 증가되어 에너지 소비 효율화가 요구되며, 전기료 현실화에 대한 우려로 신재생 에너지 중요성이 증가하고 있다. 신재생 에너지는 수력, 풍력, 태양광 등에 속하며, 이중 태양광 에너지는 전기에너지로 변환하는 발전기술로, 이 기술은 에너지원이 환경에 미치는 영향이 적고, 유지 보수가 간편하다는 특징을 갖고 있다. 본 연구에서는 온실 축열조, 히트펌프 데이터 기반으로 축열조 영향을 많이 미치는 요소를 선정하고 축열조 공급 온도예측 모델을 개발하고자 한다. 시계열 데이터 분석 및 예측에 효과적인 LSTM(Long Short-Term Memory)과 다른 앙상블 학습 기법보다 뛰어난 XGBoost 모델을 이용하여 예측한다. 히트펌프 축열조 온도를 예측함으로써 에너지 소비를 최적화하여 시스템 운영을 최적화할 수 있다. 또한, 태양광 활용에 따른 냉난방비 절감 및 농가의 에너지 자립도 개선 등 스마트팜 에너지 통합 운영 시스템에 연계하고자 한다. 플랫폼을 통해 폐열 에너지의 공급을 관리하고 최대 난방부하 및 계절, 시간별 작물생장에 필요한 에너지값을 도출하여 이를 기반으로 최적 에너지 운용방안을 도출하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1013-1024
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• 2022

전력 계통에서 발생하는 부하손실은 전기품질 수준을 평가하는 지표로 활용되지만, 국내외 전력 유틸리티들의 수익 창출을 방해하는 가장 큰 요인이 된다. 따라서 전력 계통에서 발생하는 부하손실에 대한 정확한 분석은 매우 중요하다. 그러나 빠르게 증가하는 분산전원 연계로 인해 배전계통의 변동성이 증가하여 정확한 손실량을 계산해내는 것이 점점 어려워지고 있다. 본 논문에서는 분산전원 연계로 인해 배전선로에서 발생하는 부하손실의 더욱 정확한 산정을 위하여 스마트그리드 빅데이터 인프라를 구축하였다. 또한, 스마트그리드 빅데이터의 특성 중 하나인 '불확실성'을 제거하기 위한 데이터 전처리기법을 적용하여, 부하손실 분석의 정확도를 높였다. 본 논문에서 수행한 부하손실 분석 결과는 배전설비 투자계획 또는 안정적인 전력공급 신뢰성과 전력품질을 유지하기 위한 배전계통 운영계획에 기초자료로 활용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권2호
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• pp.27-37
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• 2009

센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 제한된 배터리 용량을 가지고 있으며 한번 배치되면 추가적인 에너지 공급이 어렵기 때문에 노드의 소비 전력을 최소화하기 위한 연구가 중요하다. 많은 연구 중 클러스터링 기법은 센서 네트워크에서 에너지 소비를 줄이기 위한 효과적인 기법중의 하나로 각광 받아왔다. 하지만, 클러스터링 기법은 클러스터의 수와 크기, 데이터전송에 참여하는 노드간의 거리등에 따라 에너지 절감 효과가 달라진다. 따라서 이러한 요인들을 최적화해야 클러스터링에 의한 에너지 절감 효과를 최대화할 수 있다. 본 연구에서는 확률적 최적해 탐색 기법인 유전자 알고리즘을 사용하여 센서 노드의 에너지 소비를 줄일 수 있는 최적의 클러스터를 찾는 것을 목적으로 한다. 유전자 알고리즘은 클러스터를 구성할 수 있는 수많은 경우의 수중에서 최적의 클러스터를 찾기 위해 진화의 과정을 거쳐 탐색을 수행한다. 따라서 진화 과정이 없는 LEACH와 같은 클러스터링 알고리즘보다 효과적일 수 있다. 본 연구에서 제안하는 2차원 염색체 유전자 알고리즘은 염색체내에 존재하는 각 노드에게 고유한 위치정보를 부여함으로써 기존 유전자 알고리즘보다 효율적인 유전자 진화를 수행할 수 있다. 그 결과, 센서 네트워크의 수명을 최대화 할 수 있는 최적의 클러스터를 빠르고 효과적으로 찾을 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권6호
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• pp.573-584
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• 2007

최근 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 멀티미디어 데이터에 대한 다양한 검색은 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 멀티미디어 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 멀티미디어 데이터가 가지고 있는 의미 내용을 추출할 수 있는 의미 기반 검색 기법이 필요하다. 기존 연구되어온 멀티미디어 데이터의 검색은 주석 기반 검색, 특징 기반 검색, 주석과 특징 기반 검색의 통합 검색시스템이 있다. 이러한 시스템들은 검색 데이터의 생성을 위해 주석자의 많은 노력과 시간을 요구하고 특징 추출을 위한 복잡한 계산을 요구하며, 생성된 데이터는 변화되지 않는 정적인 검색을 수행하는 단점이 있다. 또한, 인간에게 좀 더 친숙하고 의미적인 형태의 검색 방법을 제공하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 MPEG-7을 이용하여 멀티미디어 데이터를 구조적으로 표현하고 효율적으로 추출하기 위한 의미적 메타데이터 기반의 멀티미디어 주석 및 검색시스템(S-MARS)을 구현 제안한다. 본 시스템은 멀티미디어 데이터에 대한 주석이나 검색, 브라우징을 위한 그래픽 인터페이스를 제공하며 멀티미디어 정보를 표현하기 위해 의미적 메타데이터 모델을 기반으로 구현하였다. 멀티미디어 데이터에 대한 의미적 메타데이터 모델은 MPEG-7 표준에 정의되어 있는 멀티미디어 묘사 스키마를 기반으로 XML 스키마를 이용하여 작성하였다. 결론적으로, 제시한 멀티미디어 데이터에 대한 의미적 메타데이터를 XML 형태로 표현하고, XML을 지원하는 데이터베이스 시스템을 이용하여 표준적인 데이터의 상호 교환이 용이하게 이루어질 수 있으며, 의미적 메타데이터를 활용하여 삽입 기반 검색 알고리즘 방법을 제공함으로써 검색에 대한 정확성과 사용자의 검색 만족도를 극대화 시킬 수 있다. 마그마 저장소로의 유입과 마그마 저장소 아래에서 공급되는 모마그마의 성분변화에 의해서 미량원소 함량이 급격하게 변한 것으로 해석된다./^4He$ 비와 $^4He/^{20}Ne$ 비는 $0.0143{\times}10^{-6}{\sim}0.407{\times}10^{-6}$ 범위와 $6.49{\sim}584{\times}10^{-6}$ 범위를 각각 보여주어 대기와 지각성분의 혼합선상에 도시된다. 이는 온천수내 헬륨가스의 대부분이 지각기원임을 의미한다. 죽림온천(JR1)의 경우 맨틀기원의 헬륨가스의 혼합율이 다른 온천에 비해 다소 높은 비율을 보여준다. 이들 동위원소비와 온천수의 pH와는 대체적으로 정의 상관관계가 확인되었다. 아울러 $^{40}Ar/^{36}Ar$비가 $292.3{\times}10^{-6}{\sim}304.1{\times}10^{-6}$ 범위로 대기기원임을 지시한다. Gram 양성, Gram 음성 균주는 Escherichia coli KCCM 11591를 제외하고는 0.8 - 0.95 cm로 항균력이 강했으며, Gram negitive의 Pseudomonas aeruginosa KCTC 1750 에서는 43% 발효주에는 0.95 cm, 45% 고은 발효주에는 0.95 cm의 항균성을 나타냈으며 관능평가에서도 가장 높게 났다. 관능평가에서는 45% 고온 발효주가 가장 높게 나타났으며, 항산화성 실험에 나타난 저온 45%의 갈색도의 측정과는 항산화성에서는 좀 다른 결과를 나타낸다. 그러나 항균성이 가장 높게 나타난 43-45%와 관능평가에서 가장 높게 나타난 45% 고온 발효주를 볼 때 본 연구에서는 고온 발효주 45%가

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.159-173
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• 2019

말단배송최적화는 도심내 공급사슬의 운영의 핵심적인 역할을 수행하고 있으며, 전체 배송 프로세스에서 가장 복잡하고 많은 비용을 지불해야만 한다. 도심복합물류센터 (Urban Consolidation Center: UCC)는 최근 말단배송 서비스를 운영하고 고객의 수요를 만족시키기 위한 핵심적인 자산으로 인식되고 있다. UCC를 활용할 경우 도심 내 다양한 요인을 고려하여 최적의 배송 과정을 설계함으로써 배송에 소요되는 시간과 이동거리를 최소화할 수 있다는 장점이 존재한다. 본 연구에서는 지리정보시스템 (GIS)를 활용하여 다양한 수리모형이 통합된 시나리오 분석을 활용하기 위한 기법을 제안한다. 특히, 본 연구는 몽골의 수도 울란바타르를 사례로 실제 도심 내 최적 배송네트워크를 설계하는 것을 목표로하고 있다. 이를 위해 위치배분문제와 차량경로문제를 결합하는 기법을 제안하였다. UCC의 위치와 개수를 기반으로 다양한 시나리오를 설계하였으며, 기본적인 총배송거리, 배송시간, UCC의 수 및 필요 차량의 수를 기준으로 시나리오를 평가하였다. 또한, UCC의 건설과 운영에 필요한 전체 비용 관점에서 최적의 시나리오를 비교 선정하였다. 본 연구의 결과는 도심 내 말단 배송을 위한 유통 네트워크를 설계해야 하는 관리자 혹은 정부 기관의 담당자들이 합리적인 의사결정을 내리기 위한 객관적인 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.669-672
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• 2015

최근 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기술의 발전으로 다양한 분야에 적용 가능한 서비스가 많이 개발되고 있으며 농작물 관리를 위한 서비스에도 적용하고 있다. 기존에는 농작물 생육에 필수요소인 토양수분을 관리하기 위해 직접 사람이 계측기를 휴대하여 유동적인 지점을 측정하였다. 본 논문에서는 WPAN(Wireless Personal Area Network)을 활용하여 센서 데이터를 분석하여 농작물의 생육의 상태를 과학적으로 관리한 사례이다. 평지 환경은 구조물에 의한 신호간섭 및 주파수 방해 요인이 적어 무선 주파수의 활용함에 있어 좋은 환경을 제공한다. 본 논문에서는 효율적인 WPAN구축 및 데이터 전달 기법과 구축되는 센서 노드 및 게이트웨이에 전원 공급이 어려우므로 저전력 모드를 지원하는 동작 알고리즘이 필수적이다. 실험에서는 각 센서 노드 및 게이트웨이의 네트워크 구성을 통한 효율을 검증하고, 저전력 모드의 운영 및 시간 동기를 위한 기법에 대하여 연구하였다. 향후 통신 효율을 향상시키기 위해 LoRa를 이용한 RF통신 및 프로토콜에 대한 연구가 필요하다.