• 한국수자원학회논문집
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• 제56권7호
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• pp.439-449
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• 2023

최근 계측 기술의 발전으로 압력계와 유량계 등 다양한 센서를 설치하여 상수도관망의 상태를 효과적으로 파악할 수 있게 되었으나, 도시가 광범위하게 개발됨에 따라 계측 신뢰도에 영향을 미치는 변수는 다양해지고 있다. 특히 상수도관망 분석에 중요한 영향력을 가지는 수요 데이터의 경우 직접 계측의 난이도가 높고 결측이 발생하기 쉬운 것으로 알려져 데이터 생성의 중요도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 상수도관망에서 누락된 데이터를 정확하게 생성하기 위해 생성적 딥러닝 모델에 기반한 적대적 학습 기반 오토인코더(ATAE) 모델을 제안한다. 제안된 모델은 판별 신경망과 생성 신경망의 두 가지 신경망의 적대적 학습을 사용하여 압력 데이터로부터 수요 데이터를 생성한다. 학습이 완료된 ATAE 모델의 생성 신경망은 관망의 계측되는 압력 데이터가 존재하는 경우, 그로부터 추정된 관망 수요 데이터를 제공할 수 있다. ATAE 모델은 미국 텍사스주 오스틴의 실제 상수도망에 적용되어 성능이 검증되었다. 수요 및 압력 시계열 데이터의 불확실성 정도에 따른 ATAE 예측 결과의 정확도를 비교하여 데이터 불확실성의 영향을 분석하였으며, 또한 수요 수준에 따른 데이터 수집 기간별 생성 결과를 비교하여 이에 따른 데이터 생성 성능을 검토하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.119-127
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• 2020

국내 전기차 (EV: Electric Vehicle) 시장이 성장함에 따라, 빠르게 증가하는 EV 충전 수요에 대응하기 위한 충전설비의 확충이 요구되고 있다. 이와 관련하여, 종합적인 설비 계획을 수립하기 위해서는 미래 시점의 충전 수요량을 예측하고 이를 바탕으로 전력설비 부하에 미치는 영향을 체계적으로 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 한국전력공사의 EV 충전 데이터를 이용하여 충전소 단위의 일별최대부하를 예측하는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망 모델을 설계 및 개발한다. 이를 위해, 먼저 데이터 전처리 및 이상치 제거를 통해 정제된 데이터를 얻는다. 다음으로, 충전소 단위의 일별 특징들을 추출하여 훈련 데이터 집합을 구성하여 일별 최대 전력부하 예측 모델을 학습시킨다. 마지막으로 충전소 유형 별 테스트 집합을 이용한 성능 분석을 통해 예측 모델을 검증하고 이의 한계점을 논의한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1269-1276
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• 2023

작물 수확량 예측은 토양, 비, 기후, 대기 및 이들의 관계와 같은 다양한 측면으로 인해 다국적 식사와 강력한 수요에 필수적이며, 기후 변화는 농업 생산량에 영향을 미친다. 본 연구에서는 온도, 강수량, 습도 등의 데이터 세트를 운영한다. 현재 연구는 농부와 농업인을 지원하기 위해 다양한 분류기를 사용한 기능 선택에 중점을 두고 있다. 특징 선택 접근법을 활용한 작물 수확량 추정은 96% 정확도를 나타내었다. 특징 선택은 기계학습 모델의 성능에 영향을 미친다. 현재 그래프 분류기의 성능은 81.5%를 나타내며, 특징 선택이 없는 Random Forest 회귀 분석은 78%의 정확도를 나타냈다. 또한, 특징 선택이 없는 의사결정 트리 회귀 분석은 67%의 정확도를 유지하였다. 본 논문은 제시된 10가지 알고리즘을 대상으로 특징 선택 중요성에 대한 실험결과를 나타내었다. 이러한 결과는 작물 분류 연구에 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 에너지공학
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• 제29권2호
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• pp.1-9
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• 2020

최근 탄화수소를 에너지원으로 사용하는 엔진을 대체할 동력원으로 연료 전지가 주목을 받게 되면서 수소 생산 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 수소를 생산하는 다양한 방법 중에 고체 산화물 수전해 시스템(SOEC)은 수소를 생산하기 위한 기초적이고, 친환경적인 방법이다. 고체 산화물 수전해 시스템은 고온, 고압 조건에서 운전이 가능하여 낮은 에너지 수요와 높은 열효율을 지니기 때문에 실험적인 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 실험적인 연구 성과에 비해 수치모델 연구는 비교적 부진하다. 이에 대한 원인으로 기존의 수치모델이 온도와 압력의 변화에 따른 성능 예측의 유효성이 상당히 낮기 때문으로 판단하였다. 이에 본 연구에서는 고체 산화물 수전해 시스템의 셀 성능 예측의 유효성을 높일 수 있는 방안을 제시하기 위해서 Patterened Ni-YSZ cermet electrode(40 wt%, Ni-60 wt% YSZ)/8-YSZ (TOSOH, TZ8Y)/LSM (La_0.9Sr_0.1MnO₃)로 구성된 상용 막-극 접합체의 기존의 연구 데이터를 활용하였다. 온도에 따른 전기화학적 특성의 영향을 수치적으로 분석한 결과, 유효성에 가장 큰 편차를 가져오는 변수들은 charge transfer coefficient(CTC), exchange current density, diffusion coefficient, electrical conductivity인 것으로 나타났다. 온도와 압력에 따른 해당 변수들의 영향 및 경향성을 분석하여 과전압 모델을 제시하였다. 다양한 모델의 적용과 타당성을 확보하기 위해서 교차-검증이 도입되었다. 그 결과, 체계화된 유효성 검증 과정에 기초한 고체 산화물 수전해 시스템의 수치 모델은 뛰어난 성능의 예측 결과를 보여주었다.

• 지식경영연구
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• 제23권1호
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• pp.89-109
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• 2022

최근 COVID-19, 동학개미운동 등 투자환경의 변화로 시스템 처리 허용 수준을 상회하는 트랜잭션이 발생하고 이로 인해 전산장애가 자본시장에서 빈번하게 나타나고 있다. 자본시장 IT시스템들은 장애 영향도가 매우 큰 시스템들로서, 2020년에 예측하지 못한 큰 규모의 트랜잭션이 상당한 기간 유입되어 전산장애가 급증하였다. 다수의 기업들이 높은 수준의 IT시스템 용량계획 정책을 유지하고 있던 상황임에도 불구하고, 이를 상회하는 트랜잭션이 유입된 것은 용량계획에 대한 새로운 접근 방법이 필요함을 시사하고 있다. 이에 본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 자본시장 IT시스템 용량계획 모델들을 개발하고 성능을 비교 분석한다. 또한, 동학개미운동과 같이 예측하기 힘든 투자자의 행동을 반영할 수 있는 심리지수를 예측에 활용함으로써 용량계획 모델의 성능을 높인다. COVID-19 기간을 포함한 실증데이터를 이용하여 본 연구에서 개발한 용량계획 모델은 실무에서 활용 가능한 수준의 높은 성능과 안정성을 가질 수 있다. 본 연구는 기업의 비용 효율성과 IT시스템 용량 변경에 수반되는 운영상의 제약을 모두 고려한 최적의 파라미터를 제시하였는데, 이것은 자본시장 도메인에서 유용하게 사용될 수 있다. 또한, 본 연구는 투자자의 심리를 반영하는 심리지수가 IT 시스템 용량계획에 중요한 예측요인이 될 수 있는 것을 입증함으로써, 심리지수가 다양한 수요예측에 적극적으로 활용될 수 있음을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.581-594
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• 2016

본 논문은 이노베이션 상태공간모형을 근간으로 기존의 지수평활법을 포괄할 수 있는 다중 계절형 모형을 소개한다. 특히 이 모형은, 기존 모형의 한계를 극복하고 동일한 계절 내의 다양성을 표현할 수 있도록 계절 성분을 행렬로 표현하는 정교한 구조를 가지고 있다. 이런 구조를 이용하면 비슷한 패턴을 가지는 계절 성분의 모수를 그룹별로 분류할 수 있다. 따라서, 다중 계절형 모형은 모수절약 원칙을 달성할 수 있으며 모형의 해석이 용이한 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 잠재적으로 임의의 개수의 계절성도 수용 가능하다. 본 연구에서는 다중 계절형 모형을 이용하여 시간 단위로 관측된 한국 전력 수요량을 분석하고 예측한다. 특히, 시간별 전력 수요량의 계절성은 1일 및 1주일의 두 가지로 고려되었고 이를 토대로 유사한 요일들은 공통 계절로 그룹화하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위하여 기존 지수평활법의 예측 결과와 비교하였다. 그 결과, 다중 계절형 모형이 기존 지수평활법보다 예측력이 우수함을 확인하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2010년도 제35회 추계학술대회논문집
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• pp.101-104
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• 2010

최근 무인기 혹은 소형 항공기들에 대한 수요가 증가함에 따라 소형 터보제트 혹은 터보팬 엔진의 수요가 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 소형 엔진은 요구 추력을 달성하면서 크기와 무게를 줄이는 것이 가장 중요한 설계 인자인데, 이는 곧 비추력(Thrust to Weight) 값이 매우 높음을 의미한다. 비추력 값이 높은 엔진을 설계하기 위해서, 압축기 혹은 터빈 등의 핵심구성품의 경우 크기를 줄이고 단수를 줄이는 방법이 가장 효과적이다. 특히 축류압축기의 경우 일반적으로 다단으로 구성하는데 여러 단으로 구성된 압축기 중에서 단수를 줄이고 남은 단에서의 압력비를 높이는 '고부하 압축기'를 채용함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있다. 최근 국내에서도 축류형 압축기에 대한 개발의 필요성이 꾸준히 제기되고 있으며, 이에 본 논문에서는 고부하 축류형 압축기의 설계 및 성능 리뷰 중 주요한 사항에 대해 소개하고자 한다.

• 디자인학연구
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• 제17권3호
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• pp.449-460
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• 2004

최근에 스포츠유틸리티 차량이 점차 대중화되고 있다. 이것은 과거의 단순한 승용차 중심의 자동차 소비구조에서 보다 다양화 된 생활양식에 따라 보다 전문화 된 성능의 차량에 대한 수요가 늘어난 이유에서 인 것으로 보인다. 이러한 수요변화는 주 5일 근무에 의한 여가시간의 증가와 생활수준 향상에 따른 레저활동의 요구 증가 등도 원인이지만, 차량 자체의 성능향상과 차종 다양화 역시 중요한 요인으로 작용하고 있다. 자동차 발전의 역사 초기부터 다양한 유형의 다목적 차량들이 개발되고 사용되어오고 여는데, 이들은 미국의 $\ulcorner$지프$\lrcorner$에서 발전된 차량이 주류를 이루고 있다. 이 차량들은 여러 메이커들을 통해 각각의 기능적 전문성을 살린 다양한 정통적 유형과 복합개념의 차량들로 개발되고 있다. 복합개념의 차량들은 전반적으로 소형화를 추구하는 반면, 정통적 형태의 4륜 구동차량들은 대형화 및 고성능화 되는 양방향의 경향이 동시에 나타나고 있다. 향후에 이러한 경향은 다양한 메이커와 차종에서 확대되어 나타나게 될 것으로 예측된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권8호
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• pp.583-590
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• 2022

본 논문에서는 UAM의 다학제 설계 프레임워크 MADAM (Multidisciplinary Analysis Design for Advanced Mobility)을 소개한다. UAM의 실제 운영에서는 항공기 성능뿐 아니라 서비스의 수요와 비용 그리고 운항 시나리오까지 서로 상관관계가 있다. 따라서 다학제를 종합적으로 고려하는 프레임워크는 필수적이다. 본 연구에서는 다학제 설계 프레임워크 MADAM을 개발하였고 이를 소개한다. 프레임워크를 이용한 서울 지역에서 김포-삼성 UAM 노선의 수요 및 비용분석을 예시 결과로 제시하였다. 높은 비용을 요구하는 주요 요소들의 연도별 양상 변화를 적용하여 35년에는 7만 6천원 가장 높은 총이익을 도출하는 티켓 가격으로 계산이 되었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.445-446
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• 2017

신재생 에너지 분야의 산업과 기술의 발달과 함께 스마트 그리드와 에너지 저장 시스템이 주목받고 있다. 기존의 에너지 공급망에 정보통신기술(ICT)을 접목하여 에너지 공급자와 소비자가 양방향으로 실시간 정보를 교환함으로써 에너지 효율을 최적화하는 차세대 지능형 에너지망에 대한 수요가 늘고 관리기술에 대한 요구가 증가함에 따라, 다양한 에너지 공급원마다의 최적화된 운영시스템을 요구하고 있다. 본 논문에서는 산업분야에서 사용되고 있는 태양열에 기반한 시스템과 누적된 기상 데이터와 집열량에 대한 데이터를융합분석하여 수평면전일사량을 예측할 수 있는 시스템을 제안한다.