본고에서는 Advanced Metering Infrastructure (AMI) 네트워크 기반의 자동 수요반응 기술에 대해 소개한다. 수요반응은 피크 수요 기간 동안 전력의 안정화에 큰 기여를 할 수 있으며, 수요반응의 범위와 효과가 증가함에 따라 일반 수용가의 참여가 매우 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 하지만, 다양한 지역에 위치한 수용가를 대상으로 수요반응 서비스를 제공하기 위해서는 유틸리티 또는 수요관리사업자와 고객 간의 수요반응 신호 교환과 정보 공유를 위한 통합 네트워크 구축이 필수적으로 필요하다. 또한, 이기종 시스템 간 상호운용성 보장을 위한 공통의 통신 제어 기술이 요구된다. 본고에서는 AMI 네트워크를 기반으로 IEC/PAS 규격인 Open Automated Demand Response version 2.0 (OpenADR2.0) 기술을 채택하여 수용가를 대상으로 한 자동화된 수요반응 서비스를 실현하고자 한다. AMI 디바이스를 수요반응 자원으로 활용하기 위하여 기존의 기능은 유지한 채로 OpenADR2.0 프로토콜을 탑재하여 수요반응 기능이 추가된 디바이스들을 개발하였으며, 프로토콜 적합성 테스트와 필드 테스트를 통하여 자동화된 수요 반응 서비스 및 부하 감축을 검증하였다. 개발 소프트웨어는 OpenADR Alliance로부터 국제공인인증을 획득함으로써 수요 반응 시스템의 레퍼런스 통신 기술로 적용이 가능하다.
수요 반응 프로그램은 크게 인센티브 기반 수요 반응 프로그램과 가격 기반 수요 반응 프로그램으로 나눌 수 있다. 인센티브 기반 수요 반응 프로그램은 용량 요금 형태의 보상금을 지급하고 전력 시스템의 안정적 운영을 위해 긴급 상황 시, 이벤트를 통해 호출 됨으로써 중요성이 더욱 부각되고 있다. 신뢰도 수요 반응 자원들은 운영주체와의 사전 계약 시, 자신의 월 또는 연간 사용 한도를 정하고 계약을 하게 된다. 이는 빈번한 수요 자원 호출로 인해 수요 자원 보유자가 효과적으로 반응하지 못하게 됨을 방지하기 위함이다. 본 논문에서는 이러한 수요자원의 최대 사용 횟수를 고려하여 신뢰도 수요 반응 프로그램의 스케줄링 방법을 제안하였다. 본 스케줄링 방법은 각 이벤트별 필요 수요 자원량과 각 수요 자원들의 비용을 고려하여 특정 기간동안의 계획을 수립하는 것으로써, 현재 널리 이용되는 단기 스케줄링과 비교하였을 때, 운영주체의 비용을 절감할 수 있게 된다.
LBS의 등장은 무선인터넷의 이동성 특징에서 기인한다. 이 이동성을 대변하는 것은 바로 위치정보이고, 무선인터넷 시장이 확산되면서 무선인터넷의 킬러 애플리케이션으로 등장하게 되었다. 본 연구는 무선인터넷 서비스의 한 분야로 급속하게 확장되고 있는 위치기반 서비스의 기술모델을 수립하고 관련 기술들에 대한 중요도 등의 수요조사를 수행하는 것이다. 위치기반 서비스의 기술모델 구성 부분에서는 해외 모델들에 대한 특징을 분석하여 각 기술구분에 의한 개념적 모델을 구성하였다. 이 모델은 일반화된 위치기반 서비스의 구성을 제시하고 있으며 이를 바탕으로 각 기술분야의 기술수요조사를 가능하게 한다 기술수요 조사에서는 다양한 위치기반서비스의 개발과 제공에 대비한 수요자별 기술수요를 조사하고, 이에 대한 중요도를 분석함으로써 합리적인 기술개발, 관련 산업정책, 사업추진 및 산업 활성화 등에 효율성 및 적정성 유도할 수 있게 하였다.
이 연구는 우리나라에서 현재까지 사용되어 온 (수단O/D기반)화물수요추정법의 문제점 인식을 바탕으로 P/C기반 화물수요추정법과 비교 분석을 수행하였다. 우리나라 화물수단O/D는 화물의 최초기점과 최종종점 간 운송을 수단별 통행으로 나누어 인식하면서 접근트럭통행(Access/Egress Truck Trip)에 대한 정보가 누락되어있다. 이러한 이유로 수단O/D기반 화물수요추정법은 화물의 복합수단운송을 반영하지 못하는 단점이 있다. 이에, 본 연구는 우리나라 컨테이너 화물을 중심으로 P/C표와 복합수단선택모형을 추정하여 P/C기반 화물수요추정법을 제시하고, 기존 사용되어 오던 수단O/D기반 화물수요추정법과 기종점쌍 간 전환량, 수단통행물동량, 링크물동량을 비교하였다. 비교 결과 P/C기반 화물수요추정법은 복합운송을 제대로 모사하지 못하는 기존 수단O/D기반 화물수요추정법의 문제점을 해결할 수 있는 것으로 평가되었다.
최근 전력수요를 예측하기 위해 통계기반 시계열 분석 기법을 대체하기 위해 딥러닝 기법을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 전력수요 예측 연구 결과를 분석한 결과, LSTM 기반 예측 모델의 성능이 우수한 것으로 규명되었으나 장기간의 지역 범위 전력수요 예측에 대해 LSTM 기반 모델의 성능이 충분하지 않음을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기온 데이터를 반영하여 24시간 이전에 전력수요를 예측하는 WaveNet 기반 딥러닝 모델을 개발하여, 실제 사용하고 있는 통계적 시계열 예측 기법의 정확도(MAPE 값 2%)보다 우수한 예측 성능을 달성하는 모델을 개발하고자 한다. 먼저 WaveNet의 핵심 구조인 팽창인과 1차원 합성곱 신경망 구조를 소개하고, 전력수요와 기온 데이터를 입력값으로 모델에 주입하기 위한 데이터 전처리 과정을 제시한다. 다음으로, 개선된 WaveNet 모델을 학습하고 검증하는 방법을 제시한다. 성능 비교 결과, WaveNet 기반 모델에 기온 데이터를 반영한 방법은 전체 검증데이터에 대해 MAPE 값 1.33%를 달성하였고, 동일한 구조의 모델에서 기온 데이터를 반영하지 않는 것(MAPE 값 2.31%)보다 우수한 전력수요 예측 결과를 나타내고 있음을 확인할 수 있다.
연구의 배경 및 목적: 본 연구에서는 노인구강관리에 대한 산업체 수요기반의 교육과정을 개발하여 운영함으로써 노인치위생학 교육의 효과를 확인해 보고자 진행하였다. 연구방법: 산업체 수요기반 현장중심 실무교육에 따른 전공역량달성도, 노인치위생과정 인식, 수업만족도의 전후차이를 검증하기 위하여 비모수 분석으로 윌콕슨 부호순위 검정(Wilcoxon signed rank test)을 수행하였으며, 각 요인간의 연관성을 확인하기 위해 스피어만 상관분석(Spearman's correlation analysis)을 수행하였다(p<0.05). 결과: 전공역량달성도의 경우 산업체 수요기반 현장중심 실무교육을 수행 후 '노인과의 의사소통 역량'이 유의미하게 향상되었다(p=0.031). 고찰: 노인치위생학 교육과정은 산업체 현장에서 활용가능한 실무중심의 교육과정이 학습자에게 제공되었을 때 노인에 대한 실제적인 이해와 노인구강관리에 대한 현장실무전공역량이 더욱 개발될 수 있을 것으로 판단된다.
기존의 4단계 교통수요추정 모형은 거시적인 장래 교통수요 예측을 위해 사용되어 왔으나 정확성에 대한 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 장래 수요추정의 정확성을 높이기 위해서는 신뢰성 있는 자료의 확보, 장래 사회 경제 지표의 예측의 합리성 등 근본적 해결방법이 있으며 모형의 추정방법을 달리하는 것도 상당히 중요한 해결방법이라 하겠다. 과거와 달리 교통수요추정 모형은 단순히 교통인프라 구축에 따른 교통수요추정과 같은 거시적인 분석뿐만 아니라 교통수요관리정책의 효과분석, 교통운영분석의 적용 등 미시적인 분석에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 인간의 활동에 기반을 둔 활동기반 교통수요추정에 대하여 소개하며 통행자의 일일 활동에 대한 조사를 기반으로 한 시 공간 활동인구 추정을 통한 통행수요를 예측하였다. 연구결과 개별 건물단위의 시간대별 활동인구의 추정은 비교적 정확한 것으로 분석되었으며 예측된 통행수요 또한 정확성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 인간의 활동에 기반을 둔 시 공간 활동기반모형은 거시적인 교통수요추정뿐만 아니라 미시적 추정이 가능하므로 다양한 미시적 교통체계분석에 활용될 수 있을 것으로 기대되며 이를 위해 활동기반 자료와 토지이용에 대한 공간자료(GIS)의 확보가 필수적이라 하겠다.
교통수요 예측 모델에서 통행을 기본 단위로 사용하는 4-단계 통행기반 모형은 오랜 시간동안 광범위하게 사용되어 왔으나, 최근 교통수요예측의 결과가 차량 개통 후 실제 교통량과 차이가 크게 발생되어, 예측 결과에 대한 불신이 증가되고 있다. 이러한 교통량 예측의 차이는 인간의 자연스러운 통행활동을 모형 개발 단계에서 고려하지 않기 때문이다. 그러나 미국에서는 교통수요예측의 정확성과 현실성을 높이기 위해 활동기반 모형을 1990년대 부터 활발하게 연구 및 개발하여 점진적으로 기존 4-단계 통행기반 모형을 대체하고 있는 상황이다. 본 논문은 통행기반 모형과 활동기반 모형을 분석단위, 분석절차, 문제점 등을 상호 비교 검토하는데 목적을 두었다. 기존의 교통수요예측 방법론의 문제점을 진단하기 위해, 미국을 중심으로 대표적인 세 가지 활동기반 모형 시스템(DaySim, CT-Ramp, CEMDAP)을 사용하였다. 통행기반 모형은 인간의 다차원적인 통행의사 결정 과정을 효율적으로 쉽게 설명할 수 있으며, 이는 교통수요 예측의 정확성을 한층 더 높일 수 있을 것으로 판단된다. 따라서, 우리나라도 수요예측의 현실성과 정확도를 높이기 위해 인간의 활동을 기반으로 보완, 개선된 수요예측방법론이 검토되어야 한다.
스마트그리드 환경에서 증가하는 에너지 수요에 대응하기 위하여 수요 반응(Demand response, DR) 프로그램에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 특히, 전력 분야에서는 공급측 자원과 수요측 자원을 효율적으로 운영하기 위하여 수요 반응에 기반한 마이크로그리드 운영 기술이 요구되며, 추후 마이크로그리드의 실 시스템에 많은 도입이 예상된다. 본 논문에서는 TOU(Time-of-use)와 DLC(Direct load control)에 기반한 마이크로그리드의 최적 운영계획을 수립하고, 시뮬레이션을 통하여 제안된 수리적 모델의 타당성을 검토하고자 한다.
오늘날 기업들이 급격한 환경변화에 능동적으로 대처하고 지속적인 기업의 성장과 발전을 이루기 위해서는 물류유통과 수요예측에 대한 전반적인 이해와 이를 바탕으로 한 전반적인 시스템이 구축되어야한다. 기업의 성장을 위하여 지속적인 물류유통과 수요예측과 결정이 있어야 한다. 또한 이에 대한 공통적인 적용사항을 규칙 기반으로 한 시스템인 설계되어야한다. 그래서 본 논문에서는 규칙을 기반으로 기업의 물류유통/수요예측을 위하여 데이터마이닝 기법을 적용한 검색 기법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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