• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.845-848
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• 2021

최근 화석연료의 급격한 사용에 따른 자원고갈이나 환경오염과 같은 문제들이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 높아지고 있다. 태양광 에너지는 다른 에너지원에 비해 고갈의 우려가 없고, 부지 선정의 제약이 크지 않아 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효과적으로 사용하기 위해서는 태양광 발전량에 대한 정확한 예측 모델이 필요하다. 이를 위한 다양한 딥러닝 기반의 예측 모델들이 제안되었지만, 이러한 모델들은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 들여다보기가 어렵다. 의사결정에 대한 설명이 없다면 예측 모델의 결과를 완전히 신뢰하고 사용하는 데 제약이 따른다. 이런 문제를 위해서 최근 주목을 받는 설명 가능한 인공지능 기술을 사용한다면, 예측 모델의 결과 도출에 대한 해석을 제공할 수 있어 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 모델의 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 Long Short-Term Memory(LSTM)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHapley Additive exPlanation(SHAP)을 통하여 설명하는 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.177-179
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• 2014

컴퓨터 그래픽의 발달 및 다양한 멀티미디어 기기들의 보급이 증가함에 따라 스크린 콘텐츠 영상에 대한 수요가 증가하고 있다. 자연영상과 다른 특성을 지닌 스크린 콘텐츠 영상의 효율적인 압축을 위하여, 기존의 High Efficiency Video Coding (HEVC)의 SCC (screen content coding) 에서는 스크린 콘텐츠 영상을 위한 새로운 예측 기술이 추가되었다, 추가된 대표적인 예측 기술로 화면 내 블록 카피 (IBC: intra block copy) 기술과 팔레트 모드 등이 있다. 본 논문에서는 스크린 콘텐츠 코딩의 부호화 효율 향상 연구에 앞서, 스크린 콘텐츠 코딩에서 높은 부호화 효율을 보이는 화면 내 블록 카피 기술에 대하여 소개하고 화면 내 블록 카피 기술의 부호화 특성 및 블록 벡터 예측 기법에 대한 분석을 수행한다. 또한, 이러한 분석 결과를 토대로 화면 내 블록 카피 기술의 성능 향상을 위한 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.27-30
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• 2021

경제 성장과 함께 자동차의 수요가 늘어남에 따라 교통사고 발생 빈도는 꾸준히 증가하고 있다. 이에, 본 연구에서는 교통사고를 야기하는 도로 및 기상환경과 같은 조건을 활용하여 기계학습 모델을 통해 서울시 교통사고 사상자 수를 예측하는 모형을 찾고자 한다. 활용한 데이터는 도로교통 공단에서 제공하는 교통사고 사상자 수 정보를 포함하는 데이터로 2015년부터 2018년도까지 데이터를 학습에 사용하였고 2019년도 데이터를 테스트 평가에 사용하였다. 실증연구를 통해 트리 기반의 모델 별 성능을 비교하였으며 본 연구에 대한 결과는 사고 발생 시 우선순위에 의한 구조활동이 가능하게 함과 도로상황 및 기상을 고려한 안전운전 가이드 지식으로 활용될 수 있다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.23 no.4
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• pp.391-404
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• 2021

This study developed a long-term prediction model for the potential yield of garlic based on a genetic algorithm (GA) by utilizing global climate reanalysis data. The GA is used for digging the inherent signals from global climate reanalysis data which are both directly and indirectly connected with the garlic yield potential. Our results indicate that both deterministic and probabilistic forecasts reasonably capture the inter-annual variability of crop yields with temporal correlation coefficients significant at 99% confidence level and superior categorical forecast skill with a hit rate of 93.3% for 2 × 2 and 73.3% for 3 × 3 contingency tables. Furthermore, the GA method, which considers linear and non-linear relationships between predictors and predictands, shows superiority of forecast skill in terms of both stability and skill scores compared with linear method. Since our result can predict the potential yield before the start of farming, it is expected to help establish a long-term plan to stabilize the demand and price of agricultural products and prepare countermeasures for possible problems in advance.

• Journal of Korean Institute of Architectural Sustainable Environment and Building Systems
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• v.12 no.6
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• pp.627-640
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• 2018

Submetering electricity consumption data enables more detail input of end use components, such as lighting, plug, HVAC, and occupancy in building energy modeling. However, such an modeling efforts and results are rarely tried and published in terms of the estimation accuracy of electricity demand. In this research, actual submetering data obtained from a university building is analyzed and provided for building energy modeling practice. As alternative modeling cases, conventional modeling method (Case-1), using reference schedule per building usage, and main metering data based modeling method (Case-2) are established. Detail efforts are added to derive prototypical schedules from the metered data by introducing variability index. The simulation results revealed that Case-1 showed the largest error as we can expect. And Case-2 showed comparative error relative to Case-3 in terms of total electricity estimation. But Case-2 showed about two times larger error in CV (RMSE) in lighting energy demand due to lack of End Use consumption information.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2003.02a
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• pp.104-105
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• 2003

최근 열상장비의 수요가 점차 증가하고 있으며, 고성능 고밀도 적외선 검출기의 개발이 진전되면서 고 분해능 열상카메라의 개발이 가속화되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 8$\mu\textrm{m}$~12$\mu\textrm{m}$ 파장대역에서 두 가지로 배율전환이 가능한 열상카메라를 설계하고 이에 대한 광학계의 민감도(sensitivity)를 분석하였다. 민감도 분석이란 이론적으로 설계된 광학계에 인위적으로 제작 및 조립상의 오차를 발생시켜서 광학계의 성능 변화를 예측하고 해석하는 일이다. (중략)

• Digital Contents
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• no.6 s.109
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• pp.114-117
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• 2002

IT시장분석기관인 KRG(Knowledge Research Group)가 국내 300개 대학을 대상으로 조사해 발표한 '국내 대학 원격교육 도입 현황 보고서'에 따르면 국내 대학(2년제 포함)의 원격교육에 관한 관심이 날로 높아지고 있음을 알 수 있다. 네트워크 성능이 발달과 쌍방향 비실시간 교육에 대한 수요확대에 힘입어 국내 대학들은 절반 가까이가 원격교육 시스템을 도입하고 있으며, 비 도입 대학들도 60% 이상이 원격교육 시스템을 도입하거나 도입을 검토하고 있다. 특히 텍스트 중심의 교육보다는 동영상과 연계된 멀티미디어 원격교육에 대한 관심이 높아지고 있는 것으로 보인다. 국내 대학들의 원격교육 솔루션 도입 실태를 살펴보고, 앞으로 원격교육 시장의 발전을 예측해 보고자 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.37 no.6
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• pp.1033-1041
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• 2017

Path travel time based on departure time (PTTDP) is key information in advanced traveler information systems (ATIS). Despite the necessity, forecasting PTTDP is still one of challenges which should be successfully conquered in the forecasting area of intelligent transportation systems (ITS). To address this problem effectively, a methodology to dynamically predict PTTDP between motorway interchanges is proposed in this paper. The method was developed based on the relationships between traffic demands at motorway tollgates and PTTDPs between TGs in the motorway network. Two different data were used as the input of the model: traffic demand data and path travel time data are collected by toll collection system (TCS) and dedicated short range communication (DSRC), respectively. The proposed model was developed based on k-nearest neighbor, one of data mining techniques, in order for the real applications of motorway information systems. In a feasible test with real-world data, the proposed method performed effectively by means of prediction reliability and computational running time to the level of real application of current ATIS.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.697-700
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• 2001

지능망은 소비자 또는 가입자의 다양한 욕구를 신속하고도 효과적으로 제공하며 동시에 새로운 서비스에 대한 수요가 있을 경우에 이에 쉽게 대처할 수 있는 차세대 통신망이다. FEP - BEP 구조를 갖는 (N+1) 형식의 지능망 시스템에서는 가입자에 대한 자료(DB)를 각 SCP-BEP 시스템별로 동시에 보유하고 있다. 이러한 자료에 대한 내용의 수정은 모든 BEP 시스템에 대하여 동시에 이루어져야 하며, 자료수정 방법에 따라서 시스템의 성능에 영향을 미친다. 또한, 현재의 시스템이 갖고 있는 미래의 지능망 가입자에 대한 서비스의 최대수용능력을 예측하기란 매우 어렵다. 이 논문에서는 (N+l) 형식의 지능망 시스템이 서비스 호의 증가와 자료수정방식에 따라서 변하는 시스템의 성능추이를 시뮬레이션 기법으로 추적하고 그 결과에 대하여 기술한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.41 no.3
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• pp.159-159
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• 2004

With the increasing number of subscribers in the mobile communication, the reduction of the cell size and the increment of roaming frequency have increased the cost of location management. In order to reduce the cost of location management, we propose a new strategy of location management. In this scheme, whether the terminal executes location update or not is decided both by the call arrival probability in a new LA and by the number of location updates which are unexecuted despite that the terminal moved into a new LA. The call arrival probability is computed using the predicted information about the terminal mobility pattern. We simulated to evaluate our strategy's performance. In the high mobility prediction level, this scheme reduces the cost of location update considerably. Even though it is in the low mobility prediction level, the cost does not exceed that of IS-41 at most. This scheme also showed better performance, compared with that of AS(Alternative Strategy) which requires an overhead such as predicted information maintenance.