• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.393_394
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• 2009

초전도한류기(SFCL)는 고장전류에 대한 초고속 감지, 고장전류 제한이 가능하고, 정상계통에서는 무손실 운영이 가능한 신개념의 기기이다. 공급신뢰도 측면에서 SFCL은, 고장전류 저감으로 송전을 지속할 수 있는 장점이 있는 반면, 기존 계통에 직렬연결되므로 자체 고장으로 인해 공급신뢰도를 악화시킬 수도 있다. 특히, 고속스위치를 필요로 하는 하이브리드형 SFCL의 경우 계통연계 이전에 SFCL 자체의 신뢰성이나 주위 계통에 미치는 영향을 미리 검토해야 한다. 본 논문에서는 SFCL의 신뢰도 데이터를 계산하는 기법과 SFCL 인근 설비의 신뢰도 데이터를 갱신하는 방법에 대해 제시하였으며, 이는 SFCL가 연계된 배전계통의 수용가 공급신뢰도를 산출하기 위해 필요한 사전단계에 해당한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.784-784
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• 2012

수자원사업에 의해 공급되는 공업용수는 대상 사업체에서 노동, 자본, 토지 등과 더불어 필수적인 투입재이다. 이러한 투입재의 안정적인 확보는 해당 산업이 부가가치를 창출하는데 매우 중요한 사안이다. 공업용수의 공급이 중단될 시 해당 산업에서의 피해액은 동일한 공급량 기준으로 봤을 때, 생활용수나 농업용수에 비해 매우 크다고 알려져 있다. 이러한 공업용수 공급의 가치를 확인하고자 본 연구는 산업단지를 대상으로 공급되는 공업용수의 한계생산가치를 생산함수 접근법을 기반으로 추정하였다. 자료의 불확실성을 고려하기 위하여 통계적 기법을 기초로 한 4가지 기준으로의 데이터 정제를 실시하여 각각에 대한 공업용수의 한계생산가치를 추정하였고, 각각의 결과로부터 최소, 최대의 범위로 제시하였다. 본 연구에서 확인한 공업용수 공급의 가치는 향후 수자원사업 시 비용배분, 용수배분, 사업의 경제적 타당성 유무 등과 관련한 의사결정의 문제에서 합리적인 기준을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39C no.1
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• pp.72-81
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• 2014

Recently, because of irregular power demand, we have suffered from an electric power shortage. The necessity of the adoption of smart grid which makes effective supply of power by using the two-way communication across the grid between the customers and electric energy providers is growing more and more. If smart grid set up in our country, the third-parties which provide services to customer using the information acquired from smart grid, might be revved up. In this paper, we suggest a methodology how classify the types of family by analysing an power consumption pattern using data mining technique. To make a classifier for categorizing the household types, we need power consumption data and their family type. However, it is hard to get both of them. Therefore we develop the simulator that generates power consumption patterns of the household and classify the types of family. Also, we present a potential for application services such as customized services for a specific family or goods marketing.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.76-76
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• 2021

물정보 중 가뭄 정보가 상대적으로 부족한 원인은 무엇을 가뭄으로 볼 것인지 정의하기 어렵기 때문이다. 특히 우리나라와 같이 댐 및 저수지, 광역상수도 등 수자원시스템 네트워크를 기반으로 물공급이 이루어지는 경우, 개별 요소만을 고려한 기존 가뭄모니터링 및 전망은 현실적이지 못하며, 가뭄 위험도 관리 측면에서도 부족한 부분이 있다. 가뭄 현상의 경우 기상학적 영향인 강수의 부족이 가장 큰 요소로 기여하지만 실질적으로 국민에 필요한 양보다 적은 양의 물이 공급될 때 국민들은 가뭄을 체감한다. 이러한 점을 보완하기 위하여 지역별로 사용하는 수원 및 물수급 시설 등을 세분화하고, 실적기반 분석을 통해 분석대상 지역의 가뭄을 정확히 판단하기 위한 합리적인 물수급 분석 모형 개발이 필요하다. 즉, 공간분석단위를 표준유역 단위 이하의 취방류 시설물을 기준으로 구성하고, 이들 시설물의 운영정보와 수문기상 빅데이터를 연계한 물순환 모형을 구현함으로써 댐, 저수지, 하천 등 다양한 수원을 가지는 유역 내 가용 수자원량을 준실시간 개념으로 평가하는 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 하천을 중심으로 물수급 관련 수요·공급 시설의 위치를 절점으로 부여하고 연결하는 물수급 네트워크 알고리즘을 통해 빅데이터 기반 물수급 분석 모형을 개발하였다. 주요 모니터링 지점 및 모든 이수 시설의 위치를 유역분석 기법을 통하여 점(point), 선(line), 면(shape)으로 구성된 지형공간정보의 위상(topology) 관계를 설정하여 물수급 분석의 계산순서를 선정하고, 시계열 DB를 입력하여 지점별 물수급 분석 결과를 도출하였다. 권역별 주요 수위-유량관측소 1:1 Nash 계수를 검증한 결과 저유량에서 0.8 이상의 높은 재현 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구에서 개발된 물수급 분석 모형은 향후 물관련 이슈 지역의 용수공급능력 평가 및 수자원장기종합계획 등 다양한 수자원 정책평가에 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.216-218
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• 2012

최근 센서 네트워크의 제약적 전력 공급 문제를 해결하기 위한 하나의 방법으로 에너지 수급 센서 기술이 연구되고 있다. 에너지 수급 센서의 수급 효율은 가변적인 환경에 의존하기 때문에 수급률을 고려한 저전력 통신 기법이 요구된다. 또한 다중 우선순위 데이터가 존재하는 네트워크에선 에너지 수급률과 배터리 잔량을 고려한 차별적인 데이터 처리가 필요하다. 이에 본 논문에서는 각 계층들이 에너지 소모에 미치는 영향을 고려하며 동시에 높은 우선순위 데이터의 빠른 처리를 가능하게 하는 패킷 스케쥴링 기법 및 에너지 관리 방법을 제안하고 이를 수학적 모델링을 통해 분석할 것이다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.182-186
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• 2003

일반적으로 영상은 공간, 분광 및 시간 해상력을 바탕으로 고해상과 저해상 영상으로 구분된다. 최근 IKONOS 와 QuickBird 등 공간해상력이 1m 이하인 위성 영상들이 국내에 공급되어 바야흐로 고해상 위성영상을 이용한 다양한 활용분야들이 연구되고 있다. 이에 반하여 고분광해상력을 갖는 하이퍼스펙트럴 영상에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 국제적으로는 항공기탑재 센서들을 이용한 다양하고 광범위한 조사분석 연구가 이루어지고 있으나, 국내에서는 장비와 관심의 부재로 인하여 초기적인 연구 단계에 있는 실정이다 하이퍼스펙트럴 센서는 환경, 지질, 목표물 인식 분야에 있어 많은 관심을 받고 있으며 위성탑재 초다중분광센서가 운용되기 시작하면서 연구의 활성화가 더욱 기대되고 있다. 본 연구에서는 EO-1 위성의 Hyperion 센서 데이터를 이용하여 노이즈 제거를 위한 영상 전처리 과정을 실시하고 분광특성에 따른 무감독 분류를 통한 인덱싱 기법과 널리 알려진 분광 라이브러리를 활용한 대상물, 특히 인공지물 추출 기법을 실험하였다. 이를 위하여 MNF(Maximum/Minimum Noise Filtering) 변환 및 분광 매칭(Spectral Matching) 기법, 분광 라이브러리 처리 등을 수행하였다. 결과의 비교를 위하여 동일 지역의 Landsat ETM+ 데이터를 이용하여 상호비교를 통한 검증작업으로서 그 성과를 판단하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11b
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• pp.51-53
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• 2001

전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력 수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 평일과는 다르게 특수일의 전력 수요예측은 평균 5%를 상회하는 수준으로 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 크게 낮은데 이유는 특수일이 평일에 비하여 부하의 크기가 다소 낮게 나타나고 특수일 마다 계절적인 차이가 있으며 각각의 특수일 마다 고유한 부하의 특성이 있으므로 과거 데이터를 이용할 때 동일 특수일을 이용하게 되며 따라서 평일과는 다르게 일년 단위로 과거 데이터 값들이 취득되므로 오차율이 커진다. 따라서 데이터들을 퍼지화하여 선형계획법을 수행하여 평균 $2{\sim}3%$ 정도의 우수한 결과를 도출한 바 있다. 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 예측 기법에 최소자승법을 도입하여 특수일 전력 수요예측의 정확도를 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.761-763
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• 2003

이동 컴퓨팅 환경은 협소한 대역폭. 전력공급의 한계성, 그리고 무선통신망의 낮은 신뢰성 등의 제약사항을 갖고 있다. 이동 컴퓨팅 시스템은 제한된 대역폭의 효율적인 사용과 거래의 수행성능을 향상시키기 위한 비용 효과적인 거래 스케줄링 알고리즘의 개발이 필요하다. 이 논문에서는 캐슁과 방송기법을 사용하는 이동 컴퓨팅 환경에서 이동 클라이언트의 갱신 연산이 가능한 경우에 캐쉬 데이터의 현재성과 상호 일관성을 만족할 수 있는 거래 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안한 기법은 이동 클라이언트에서 사용하는 캐쉬에 있는 데이터에 대한 유효성을 각 데이터의 동적인 갱신 비율을 기준으로 하여 결정한다. 동적 갱신 비율의 도입은 거래의 철회율을 낮추어 제한된 대역폭의 사용과 서버의 부하를 줄여 시스템의 성능을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1341-1344
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• 2006

임베디드 시스템의 신인도(Dependability)를 확보하기 위해 하드웨어적으로 여분을 두는 결함 허용(Fault-tolerant) 기법을 적용하는 것은 임베디드 시스템의 설치공간, 비용 및 전원 공급의 부족 등의 이유로 무리가 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 결함 허용 기법의 일종인 시간 여분(Time-redundancy) 개념을 적용한 Extended Temporal Error Detection (E-TED) 기법을 연구하였으며, 실험을 통해 제안한 E-TED 기법이 기존의 TED 기법에 비해 데이터 오류의 감지 확률이 높은 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2010.04a
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• pp.197-198
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• 2010

태양광발전량의 예측에 대해 많은 선행연구가 진행되었으나 연간 또는 월별 총발전량을 비교하기 위한 것이 주류였기 때문에 연간 또는 월별의 평균일사량을 바탕으로 발전량을 예측 비교하고 있다. 그러나 도시차원에서 전력생산 및 공급의 최적화를 위해서는 시간 및 기상에 따란 변화하는 일사량과 그에 따른 발전량을 예측하여 효율적인 전력생산 공급계획을 수립할 필요가 있지만 기상예보에는 일사량 정보가 포함되어 있지 않기 때문에 기상예보에 제공되는 운량을 이용하여 일사량을 예측할 수 있는 기법개발이 절실하다. 본 연구에서는 해양도시인 부산을 대상으로 과거의 기상데이터 중 운량과 일사량을 이용하여 일사량 예측기법을 제안하고자 한다.