• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.35-46
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• 2013

국내 전력 수요량 예측을 위한 정확한 분석 모델을 개발하기 위하여 고차원 데이터 군집 분석에 적합한 차원 축소 개념의 부분공간 군집 기법과 SMO 분류 기법을 결합한 전력 수요 패턴 예측 방법을 제안하였다. 전력 수요 패턴 예측은 무선부하감시 데이터 뿐 아니라 소지역 단위의 센서스 정보를 통합하여 시간대별 전력 부하 패턴 분석과 인구통계학 및 지리학적 특성 분석이 가능하다. 서울지역 대상의 센서스 정보 및 전력 부하를 이용한 소지역 전력 수요 패턴 예측 결과 총 18개의 특성 군집을 구성하였으며, 전력 수요 패턴 예측 정확도는 약 85%를 보였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2013년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.319-320
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• 2013

본 논문에서는 PSR(Primary Side Regulator)에 적용 가능한 새로운 방식의 부하 전류 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 부하 전류 예측 방식은 DCM(Discontinuous Conduction Mode) 및 BCM(Boundary Conduction Mode) 동작만이 가능하다. 하지만 제안된 방식은 Power Balance Rule을 적용한 간단한 알고리즘을 통해 CCM(Continuous Conduction Mode) 동작에서도 정확한 부하 전류 예측이 가능하다. 따라서 높은 출력을 요구하는 어플리케이션에서 고효율 달성에 유리하고, CC(Constant Current) 제어가 우수하다. 제안 알고리즘의 우수성과 신뢰성 검증을 위하여 12W급 플라이백 컨버터의 시작품을 제작하였고, 이를 이용한 실험 결과를 바탕으로 타당성을 확인한다.

• 에너지공학
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• 제6권1호
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• pp.68-76
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• 1997

본 논문에서는 단기 부하예측을 위하여 인공신경망 모형을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 인공신경망의 학습알고리즘은 기존의 역전파 알고리즘 보다 효과적으로 학습수렴이 빠르며 모수결정과 초기가중치 값들에 대한 의존도가 낮은 동적 적응 학습알고리즘을 개발하여 단기 부하예측에 그 적용 가능성을 시험하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.200-203
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• 2008

최근 전력산업에서의 에너지 가격 및 공급과 수요의 변동, 그리고 기후의 변화에 의해서 부하 예측은 전력회사 경영방침 계획에 있어 중요한 요소가 되었다. 이 논문에서 전력계통의 최적 운용 계획을 위하여 우리가 제안한 기법은 다차원 분석이 가능한 3D 큐브 마이닝과 시간의 변화에 따른 패턴 예측이 가능한 캘린더 기반 시간 데이터 마이닝 기법이다. 이를 통하여 무선 부하 감시 시스템의 부하 데이터의 다차원 분석이 가능하고, 시간 변화에 따른 서로 다른 부하 패턴의 예측이 가능하도록 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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• pp.193-195
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• 2006

인터넷 사용자의 급격한 증가와 기업들의 서비스 통합으로 다양한 시스템으로 구성된 온라인 웹 환경의 서비스가 제공되고 있다. 시간제한성의 서비스를 사용할 경우 예측하지 못한 부하발생으로 시스템의 폭주상태가 발생하게 된다. 예측하지 못한 부하에 대해 서비스 품질을 보장할 수 있는 부하제한 방법이 연구되었으나 웹 사용자의 사용패턴을 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 폭주하는 서비스 상태에서 연계된 시스템 간 부하균형 상태를 유지하면서 사용자에게 동등한 만족도의 서비스 품질을 제공하는 방안을 제안하고 모의실험을 통해 서비스 성공률과 사용 평등성 비율을 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권9_10호
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• pp.466-475
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• 2008

최근 무선통신 기술의 발전으로 PC뿐만 아니라 PDA, 휴대폰 등 다양한 이동 단말 장치를 통하여 멀티미디어 서비스를 제공받을 수 있게 되었다. 이동 단말 장치는 하드웨어의 성능 제약이 있으며, 낮은 네트워크 대역폭을 가지는 무선망에서 동작한다. 이러한 이동 단말 장치의 특성을 고려한 스트리밍미디어 서비스를 받기 위해서는 동작 환경에 적합하게 미디어를 트랜스코딩 기술이 필요하다. 미디어에 대한 트랜스코딩은 트랜스코딩 서버들에서 이동 단말기 등급별로 수행되어 스트리밍 미디어의 실시간 전송요구사항에 맞추어 사용자에게 보내져야한다. 대규모의 이동 단말 사용자들 각각에 맞는 QoS의 트랜스코딩 스트리밍 미디어를 제공하기 위해서는 트랜스코딩 서버들의 부하분배 정책에 서버에서의 트랜스코딩 부하를 반영하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 분산 트랜스코딩 환경에서의 부하 균형을 위한 트랜스코딩서버에서의 트랜스코딩 부하를 예측 기법을 제안한다. 제안된 기법은 트랜스코딩 서버 정보와 영화 정보, 목적 트랜스코딩 비트율을 이용하여 예상 트랜스코딩 시간을 예측한다. 예측된 시간은 실험을 통하여 실제 트랜스코딩 시간과 유사함을 확인한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.444-444
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• 2021

하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제29권2호
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• pp.25-31
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• 2000

최근 경제성장과 생활수준의 향상으로 냉방기기의 설치가 보편화되면서 하절기 냉방부하 증가에 따른 전력 에너지 공급상의 위기를 맞고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 한국전력공사에서는 심야 전력 공급 시간에 냉동기를 가동하여, 얼음의 형태로 냉열을 저장하였다가 주간 냉방에 활용하는 빙축열 냉방 시스템을 보급 하여 주간전력 사용을 우회시키는 방법으로 전력수급의 안정화에 기여하고 예비율을 높이려는 노력을 하고 있다. 이러한 빙축열 냉방 시스템을 좀더 효율적으로 사용하기 위해서는 빙축열 냉방 시스템에 대한 연구가 필요하며 특히 빙축열 부하예측 기술과 시스템 최적제어 기술의 개발은 최대순간 요구부하의 개선은 물론 시스템의 성능향상과 에너지 소비감소에도 효과적으로 쓰일 수 있다. 따라서 본고에서는 야간에 빙축조에 저장시킨 축열만으로 주간의 냉방부하를 감당하게 하는 전부하 축열 방식을 선택하여 시스템 각 구성요소의 동적현상을 고려한 효과적인 수학적 모텔을 제시하고 이를 사용하여 빙축열 냉방시스탱의 최적제어 알고리즘을 개발하고 시뮬레이션을 통해 그 효율성을 확인하는 것을 목적으로 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.596-598
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• 2015

본 논문에서는 전기자동차 충전 시 예상되는 선로 과부하 문제와 전압강하 문제를 해결하기 위해 연료전지를 이용한 충전 Aggregator 알고리즘을 제안한다. 충전Aggregator 알고리즘은 충전부하 투입 알고리즘과 충전부하 제거 알고리즘으로 구성되어 있다. 충전부하 투입 알고리즘은 충전부하 투입 전 선로전력과 전압강하를 예측하여 예측 된 값들이 허용범위를 초과하지 않을 경우 충전을 시작하는 알고리즘 이고 충전부하 제거 알고리즘은 전기자동차 충전 중 일반부하의 증가로 문제 발생 시 충전부하를 제거하는 알고리즘이다. 제안된 알고리즘은 PSCAD/EMTDC를 이용해서 연료전지가 연계된 특정지역의 배전계통을 모델링하여 검증하였다.

• 전기산업
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• 제11권6호
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• pp.17-44
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• 2000