• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.5 no.10
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• pp.293-302
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• 2016

Since the electricity is produced and consumed simultaneously, predicting the electric load and securing affordable electric power are necessary for reliable electric power supply. In particular, a university campus is one of the highest power consuming institutions and tends to have a wide variation of electric load depending on time and environment. For these reasons, an accurate electric load forecasting method that can predict power consumption in real-time is required for efficient power supply and management. Even though various influencing factors of power consumption have been discovered for the educational institutions by analyzing power consumption patterns and usage cases, further studies are required for the quantitative prediction of electric load. In this paper, we build an electric load forecasting model by implementing and evaluating various machine learning algorithms. To do that, we consider three building clusters in a campus and collect their power consumption every 15 minutes for more than one year. In the preprocessing, features are represented by considering periodic characteristic of the data and principal component analysis is performed for the features. In order to train the electric load forecasting model, we employ both artificial neural network and support vector machine. We evaluate the prediction performance of each forecasting model by 5-fold cross-validation and compare the prediction result to real electric load.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.399-400
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• 2018

해마다 방대한 양의 콘텐츠가 쏟아져 나오는 현재의 콘텐츠 시장은 '즐길 거리'가 차고 넘치는, 수요보다 공급이 많은 시장이다. 이러한 환경에서 소비자가 자신의 취향에 맞는 콘텐츠를 쉽고 빠르게 찾을 수 있게 하는 맞춤형 콘텐츠 제공의 측면에서 빅데이터의 효율적인 활용은 중요하다. 더 나아가 콘텐츠의 소비 단계 뿐만 아니라 기획 및 제작 단계에서도 빅데이터는 소비자가 흥미를 느낄만한 콘텐츠를 미리 예측하며, 성공 가능성 높은 콘텐츠를 기획 및 제작할 수 있게 하는데 기인하는 중요한 핵심 요소이다. 이미 게임, 영상, 음악 등의 분야에서는 개인의 기호와 취향에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하거나 소비자에게 더 인기를 얻을 수 있는 콘텐츠 기획 및 개발에 빅데이터를 활용하고 있으며, 앞으로는 더욱 다양한 장르에서 빅데이터 활용 사례가 증가할 전망이다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.19 no.5
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• pp.35-44
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• 2009

To protect sensitive personal information, data will be stored in encrypted form. However in order to retrieve these encrypted data without decryption, there need efficient search methods to enable the retrieval of the encrypted data. Until now, a number of searchable encryption schemes have been proposed but these schemes are not suitable when dynamic users who have the permission to access the data share the encrypted data. Since, in previous searchable encryption schemes, only specific user who is the data owner in symmetric key settings or has the secret key corresponding to the public key for the encrypted data in asymmetric key settings can access to the encrypted data. To solve this problem, Stephen S. Yau et al. firstly proposed the controlled privacy preserving keyword search scheme which can control the search capabilities of users according to access policies of the data provider. However, this scheme has the problem that the privacy of the data retrievers can be breached. In this paper, we firstly analyze the weakness of Stephen S. Yau et al.'s scheme and propose privacy preserving keyword search with access control. Our proposed scheme preserves the privacy of data retrievers.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.264-264
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• 2017

국외의 상수도 원격검침 시스템 내 데이터 전송방식은 도시 규모, 계량기의 밀도, 전력공급 여부 및 통신망의 설치 여부 등을 종합적으로 고려하여 결정되었다. 대부분의 스마트워터미터 제조업체들은 계량기의 부호기가 공급하는 판독 내용(데이터)을 전송할 검침단말기와 근거리 통신망(neighborhood area network)을 연계하여 개발 및 판매하였으며, 자체 소유 통신 프로토콜을 사용하여 라디오 주파수(RF) 통신 기술을 사용하고 있다. 광역통신망(wide area network)의 경우, 노드(말단의 계량기 및 센서)들과 이에 연결된 통신망 들을 포함한 네트웍의 배열이나 구성이 스타(star), 메쉬(mesh), 버스(bus), 나무(tree) 등의 형태로 통신망이 구성되어 있으나, 스타와 메쉬형 통신망 구성형태가 가장 널리 활용되는 것으로 조사되었다. 시스템 통합운영관리 업체들인 IBM, Oracle, Itron 등은 용수 인프라 관리 또는 통합네트워크 솔루션 등의 통합 물관리 시스템(integrated water management system)을 개발하여 현장적용을 하고 있으며, 원격검침 시스템을 통해 고객들의 현재 소비량과 과거 누적 소비량, 누수 감지 서비스 및 실시간 요금 고지 등을 실시간으로 웹 포털과 앱을 통해 제공하고 있다. 또한, 일부 제조업체들은 도시 용수공급/소비 관리자가 주민의 용수사용량을 모니터링하여 일평균 용수사용량 및 사용 경향을 파악하고, 누수를 검지하여 복구 및 용수 사용 지속가능성 지수를 제시하고, 실시간으로 주민의 용수사용량 관련 데이터를 모니터링하여 용수공급의 최적화를 위한 의사결정지원 서비스를 용수공급자에게 제공하고 있다. 최근에는 인공지능을 활용해 가정용수의 용도별(세탁용수, 화장실용수, 샤워용수, 식기세척용수 등) 사용량 곡선을 패터닝하여 profiling 기법을 도입해, 스마트워터미터에서 용수사용량이 통합되어 검지될 시 용수사용량의 세부 용도별 re-profiling 기법을 도입하여 가정용수내 과소비되는 지점을 도출 후 절감을 유도하는 기술이 개발 중이다. 또한, 미래 용수 사용량 예측을 위해 다양한 시계열 자료를 분석하는 선형 종속 모형(자기회귀모형, 자기회귀이동평균모형, 자기회귀적분이동평균모형 등)과 비선형 종속 모형(Fuzzy Logic, Neural Network, Genetic Algorithm 등)을 활용한 예측기능이 구축되어 상호 비교하여 최적의 용수사용량 예측 도구를 제공되고 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.9
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• pp.103-111
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• 2013

As the demand-oriented management has been getting important in Supply Chain Management (SCM), various forecasting methods have been suggested including regression analyses. However, dependency structures among variables have been captured by a correlation coefficient, only. It results in inaccurate demand predictions. This paper suggests a new and effective forecasting modeling framework using student's t-copula function. In order to show overall modeling procedures framework, heavy tail typed numerical data and its copula estimations are provided. The suggested methodology can contribute to decrease the bullwhip effect and to stabilize volatile environment in a supply chain network.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.6
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• pp.131-141
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• 2024

The aging population and worsening lifestyle habits have increased the risk of chronic diseases. This has heightened the importance of preventive healthcare, particularly through personalized health management services based on individual health data. Despite this, the domestic digital healthcare industry remains underdeveloped. Given the need for acceptance from both consumers and providers, this study uses the Analytic Hierarchy Process (AHP) to identify success factors for health management service platforms. AHP evaluates the relative importance of various factors to aid decision-making. Results show that providers prioritize data analysis and platform design, laws and regulations, and data standardization, while consumers prioritize system stability, laws and regulations, and system security. These findings highlight the need for strategies to bridge the expectation gap to effectively promote health management service platforms.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.10
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• pp.465-472
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• 2017

In the past, researchers mainly used the supervised learning technique of machine learning to analyze power data and investigated the identification of patterns through the data mining technique. Data analysis research, however, faces its limitations with the old data classification and analysis techniques today when the size of electric power data has increased with the possible real-time provision of data. This study thus set out to propose a clustering architecture to analyze large-sized electric power data. The clustering process proposed in the study supplements the K-means algorithm, an unsupervised learning technique, for its problems and is capable of automating the entire process from the collection of electric power data to their analysis. In the present study, power data were categorized and analyzed in total three levels, which include the row data level, clustering level, and user interface level. In addition, the investigator identified K, the ideal number of clusters, based on principal component analysis and normal distribution and proposed an altered K-means algorithm to reduce data that would be categorized as ideal points in order to increase the efficiency of clustering.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.108-108
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• 2021

최근 국내에서는 기후변화로 인해 지역별·계절별 강수편차가 커지고 있으며, 이로 인해 상습가뭄지역(충남 서부, 경기 남부, 전라 등)의 가뭄 피해가 확대되는 등 수자원의 안정적인 공급을 위협하고 있다. 실제로 지난 2014-2015년 발생한 가뭄으로 인해 충남·경기지역 일부에서 수 개월간 생·공용수 공급이 제한된 바 있다. 기후변화에 대비한 국내 수자원의 추가 확보 및 효율적인 활용 방안의 필요성이 증가하고 있으나, 신규 수공시설물(댐, 저수지 등)을 건설하기 힘든 국내 개발 여건상 기존 수공시설물을 최대한 활용하기 위한 다양한 방안이 추진되고 있다. 기존 댐의 용수공급 능력을 재평가하거나, 댐·보 시설물의 연계운영을 통한 용수공급능력의 분석은 대부분 다목적댐 및 용수공급댐을 대상으로 수행되어 왔으며, 발전용댐을 활용한 용수공급능력 평가는 상대적으로 미흡한 실정이다. 따라서 최신화된 데이터 및 발전용댐 특성을 고려한 객관적인 평가방법을 통해 발전용댐의 용수공급능력을 새롭게 평가할 필요가 있다. 당초 수력발전이라는 단일목적으로 건설된 발전용댐은 다목적댐 대비 구조적 특성과 운영 측면에서 상이한 부분이 많아, 용수공급능력 평가 시 발전용댐의 특성을 고려할 필요가 있다. 따라서 본 연구에는 발전용댐의 구조 및 운영특성을 고려하여 발전용댐 별 유형(저류형 및 비저류형)을 구분하는 방안을 제안하고, 발전용댐 유형별 용수공급능력 산정 방안을 제시하였다. 제안한 기법은 북한강수계에 위치한 발전용댐에 적용하여 정량적인 용수공급능력을 평가하였다. 본 연구는 국내에서 연구가 미흡하였던 발전용댐을 대상으로 댐 이수능력을 검토하였으며, 향후 국가 수자원 계획 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.573-575
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• 2019

현존하는 음악 추천형 챗봇들은 사용자의 의도가 아닌 챗봇 임의의 분류기준을 가지고 음악을 추천해왔다. 하지만 이러한 음악 추천은 공급자의 의도에 제한되어있는 단면적인 추천이 될 가능성이 높다. 이를 개선하고자 본 논문에서는 자연어를 처리하는 기법(NLP)의 처리를 통해 추출한 단어를 자연어 이해 기법(NLU)으로 특정 감성어 데이터를 마이닝하는 방법을 채용한다. 이를 통해 추출된 감성어를 원하는 쿼리에 따라 매핑된 음악데이터만을 추출한다. 이를 통해 닫힌 대화 구조에서의 사용자 의도 해석의 한계를 극복한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.10
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• pp.51-57
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• 2016

In this paper, we propose an optimal energy management system using the data inference scheme and the cloud hosting technique in order to improve the efficiency of the energy management. We have been interested in the issue that the energy-saving and efficient management techniques are very useful for reducing the production and supply of energy. The energy management system refers to the control and management system in order to enable the efficient use of energy and also to maintain a comfortable and functional working environment effectively with the help of a computer. The proposed system controls a variety of equipment for energy management, and also gets the data for the inference from the changes in energy consumption environment, which is implemented to enable efficient energy management by adapting and controlling the changes optimally in the working environment. In order to evaluate the performance of the implemented system, some experiments have been performed under consideration of the monthly electric power consumption on the server that the inference engine is operating for the target facilities. Finally, the results show that the proposed system has a good performance.