• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권3호
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• pp.166-177
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• 2006

현재 내장형 프로세서에서 캐쉬 사이즈는 더 많은 트랜지스터 집적도와 낮은 공급 전력에 기인하여 점점 더 증가 되어지는 추세이다. 하지만 캐쉬 사이즈가 커질수록 더욱 더 많은 에너지 소비가 발생하게 되며, 결과적으로 프로세서 전체에서 소비하는 에너지 중에서 캐쉬에서 소비되는 에너지의 비중이 점점 더 증가 되고 있다. 이에 따라 캐쉬 에너지 소비를 줄이기 위한 많은 기법들이 제시되어져 왔다. 하지만 이러한 기존의 기법들은 캐쉬 에너지 소비의 2가지 방면, 즉, 정적 캐쉬 에너지 소비와 동적 캐쉬 에너지 소비 중에서 어느 한쪽에 초점을 맞추어 제시되어진 기법들이었다. 본 논문에서는 고성능 내장형 프로세서에서 캐쉬 에너지 소비의 2가지 방면인, 정적 캐쉬 에너지 소비와 동적 캐쉬 에너지 소비를 동시에 감소시키는 정적 에너지 소비 감소와 동적 에너지 소비 감소의 통합 기법을 제안한다. 이 통합 기법에는 이미 제안되어진 두 가지 기법, 동적 에너지 소비를 감소시키기 위한 웨이 예측 기법과 정적 에너지 소비를 감소시키기 위한 드라우지 캐쉬(drowsy cache) 기법을 적용한다. 또한 드라우지 캐쉬 기법을 사용하였을 때 생기는 추가적인 프로그램 실행 사이클들을 줄이기 위한 "프로그램 카운트를 이용하는 드라우지 상태의 데이타 캐쉬 라인 미리 깨움" 기법을 제안한다. 이러한 기법 적용을 레벨 1 데이타 캐쉬에 적용한다. 제안 되어진 통합 기법을 통해서 정적 데이타 캐쉬 에너지 소비와 동적 데이타 캐쉬 에너지 소비를 동시에 줄일 수 있게 되며, 같이 제안되어진 "드라우지 상태의 데이타 캐쉬 라인 미리 깨움"기법은 통합 기법 때문에 발생하는 추가적인 프로그램 실행 사이클의 증가를 감소시킬 수 있다.서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.상자의 50% 이상이 매일 생선 콩 및 콩제품과 채소류를 먹고 있었고, 인스턴트나 패스트푸드는 정상 체중군이 저체중군이나 과체중보다 매일 섭취하는 빈도가 낮았다(p<0.0177). 7. 가장 낮은 영양 섭취 상태를 보여준 영양소(% RDA< 75%)는 철분과 칼슘으로 조사 대상자의 3/4에 해당하는 조사 대상자가 영양 부족 상태였다. 칼슘 섭취의 경우 정상 체중군이 과체중군과 저체중군보다 섭취율이 낮았으나(p<0.0257) 철분은 군간 유의차는 없었다. 8. 칼슘의 경우 과체중군이 저체중군이나 정상 체중군에 비해 영양소 적정비율(NAR) 값이 높았으며(p<0.0257) 철분, 단백질, 비타민 $B_1$과 $B_2$, 나이아신의 경우도 통계적으로 유의하지는 않으나 과체중군이 저체중군 또는 정상 체중군의 NAR 값이 높은 경향을 보여주었다. 9가지 영양소의 NAR을 평균한 MAR 값은 군간 유의적이지는 않으나 과체중군(0.76)이 정상체중(0.73) 또는 저체중군(0.73)에 비해 높은 값은 보여주었다. 9. 철분은 과체중군(1.67)이 저체중(0.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.329-338
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• 2021

본 연구는 풍력발전의 합리적인 운영 계획과 에너지 저장창치의 용량산정을 위한 풍력 발전량을 예측한다. 예측을 위해 물리적 접근법과 통계적 접근법을 결합하여 풍력 발전량의 예측 방법을 제시하고 풍력 발전의 요인을 분석하여 변수를 선정한다. 선정된 변수들의 과거 데이터를 수집하여 딥러닝을 이용해 풍력 발전량을 예측한다. 사용된 모델은 Bidirectional LSTM(:Long short term memory)과 CNN(:Convolution neural network) 알고리즘을 결합한 하이브리드 모델을 구성하였으며, 예측 성능 비교를 위해 MLP 알고리즘으로 이루어진 모델과 오차를 비교하여, 예측 성능을 평가하고 그 결과를 제시한다.

• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.785-799
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• 2018

신재생에너지 산업이 발전함에 따라 태양광 발전에 대한 중요성이 확대되고 있다. 태양광 발전량을 정확히 예측하기 위해서는 일사량 예측이 필수적이다. 본 논문에서는 태양광 패널이 존재하는 청주와 광주 지역을 선정하여 기상포털에서 제공하는 시간별 기상 데이터를 수집하여 연구하였다. 일사량 예측을 위하여 시계열 모형인 ARIMA, ARIMAX, seasonal ARIMA, seasonal ARIMAX, ARIMA-GARCH, ARIMAX-GARCH, seasonal ARIMA-GARCH, seasonal ARIMAX-GARCH 모형을 비교하였다. 본 연구에서는 모형의 예측 성능을 비교하고자 mean absolute error와 root mean square error를 사용하였다. 모형들의 예측 성능 비교 결과 일사량만 고려하였을 때는 이분산 문제를 고려한 seasonal ARIMA-GARCH 모형이 우수한 성능을 나타냈고, 외생변수를 활용한 ARIMAX 모형으로 일사량 예측을 한 경우가 가장 좋은 예측력을 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1243-1247
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• 2011

센서 네트워크는 많은 수의 센서들로 구성되며 물질세계와 상호작용하여 실시간 감시를 할 수 있는 큰 규모의 네트워크이다. 현실 세계의 물리적 변화를 지속적으로 감시하기 위하여 센서 네트워크에 속해 있는 각 센서들은 주기적으로 측정값을 읽어서 기지국(base station)에 전달하는 기능을 수행한다. 이러한 경우, 각 센서들의 지속적인 통신에 따른 에너지 낭비가 발생하여 센서 네트워크 전체의 수명을 단축시키게 된다. 따라서 데이터 모니터링에 있어서 예측을 통한 근사 데이터 수집을 통해 센서 네트워크의 수명을 연장하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 현재의 예측을 통한 근사 데이터 수집은 측정값의 변화가 클수록 예측 모델의 갱신이 잦다. 따라서 본 논문에서는 지연 갱신을 이용한 효율적인 예측 모델 갱신 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 예측이 실패하였을 경우 즉시 예측 모델을 갱신하는 대신 문제가 되는 구간의 측정값들을 지연, 근사화하여 전송함으로써 예측 모델의 잦은 갱신을 방지할 수 있다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제37권1호
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• pp.25-38
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• 2017

Climate change and environmental pollution are becoming serious due to the use of fossil energy. For this reason, renewable energy systems are increasing, especially photovoltaic systems being more popular. The photovoltaic system has characteristics that are affected by ambient weather conditions such as insolation, outside temperature, wind speed. Particularly, it has been confirmed that the performance of the photovoltaic system decreases as the module temperature increases. In order to grasp the influence of the module temperature in advance, several researchers have proposed the prediction models on the module temperature. In this paper, we predicted the module temperature using the aforementioned prediction model on the basis of the weather conditions in Incheon, South Korea during July and August. The influence of weather conditions (i.e. insolation, outside temperature, and wind speed) on the accuracy of the prediction models was also evaluated using the standard statistical metrics such as RMSE, MAD, and MAPE. The results show that the prediction accuracy is reduced by 3.9 times and 1.9 times as the insolation and outside temperature increased respectively. On the other hand, the accuracy increased by 6.3 times as the wind speed increased.

• 에너지공학
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• 제11권3호
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• pp.187-193
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• 2002

가스화복합발전기술은 석탄 또는 중질유 등의 기존 발전연료 뿐만 아니라 잔사유 또는 나무와 같은 다양한 연료를 가스터빈에 사용할 수 있어 차세대 발전방식으로 부각되고 있다. 본 논문은 이러한 가스화 복합발전에서 가스화 하여 나온 저열량의 합성가스를 천연가스연료로 설계된 가스터빈에 사용할 때 가스터빈의 성능을 예측하였다. 이를 위해 제한된 설계 데이터로부터 가스터빈의 거동을 예측하는 시스템 적인 방법을 사용하여 발전용 GE 7FA가스터빈에 설계연료인 천연가스와 4가지의 다른 종류의 합성가스를 사용할 때 가스터빈의 설계조건과 탈 설계조건 성능을 예측하였다.

• 에너지공학
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• 제14권3호
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• pp.194-202
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• 2005

본 연구는 다양한 수직 액막형 흡수기에서 열 및 물질전달 과정에 따른 흡수 특성 예측을 이론 및 실험적으로 수행하였다. 열 및 물질전달 향상은 해석적으로 조사되었으며, 흡수 성능에 대한 유동 형태, 삽입기구 및 주름에 의한 형상 변수의 영향 등을 조사하였다. 특히, 최대 흡수 성능에 대한 동적 변수(수용액 유량, 유동형태)와 흡수기 형상(ID=22.8mm, L=1150m)의 최적값을 수치 해석적으로 예측하였다 수치 해석 및 실험에서 최대 흡수 성능은 삽입기구(스프링)에 의한 파동 유동에서 나타났다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.1046-1049
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• 2009

최근 화석에너지 고갈 문제와 폐기물의 지속적인 발생량 증가로 인해 폐기물을 이용한 열에너지 회수가 이슈화 되고 있다. 폐기물처리를 통한 에너지 회수 공정 가운데 소각이 가장 많이 이용되고 있으나 소각시 발생하는 대기오염 물질을 처리하기 위한 설계 및 설치비용에 많이 소요 된다. 본 연구에서는 화학공정 모사기인 Aspen plus를 이용해 소각공정 및 배가스 처리 공정모사를 실시하였다. 폐기물 소각 공정으로는 1 2차 연소실과 NO2를 환원하는 SNCR공정, 산성가스(HCl, SO2)를 제거하는 SDA공정, 입자상 물질을 처리 하는 bag filter공정을 모사하였다. 공정모사 결과 실제 산업폐기물 소각로의 처리효율과 일치 하였고 이를 바탕으로 동일한 공정 및 조건하에 소각로에 투입되는 폐기물의 조성비를 달리하여 공정 모사한 결과 오염물질의 배출량을 예측할 수 있었다. 이러한 오염물질 발생량 예측은 소각장의 폐기물 투입이 일정하지 않을 경우 조업 조건의 변경에 도움 뿐만아니라 공정개선의 효과적일 것으로 판단된다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제5권3호
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• pp.23-27
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• 2002

기름유출이나 적조 등에 의한 해양오염사고가 빈번하게 발생되고 있고, 이들을 처리하기 위한 방제작업이 수행되고 있다. 효과적인 방제작업을 수행하기 위해서는 오염원의 거동을 방제자가 신속히 예측하여 오염원의 확산을 막아야한다. 본 연구는 해양오염원의 이동예측을 방제자가 손쉽게 수행 할 수 있는 프로그램 개발에 관한 내용이다. 본 논문에서는 GUI 기법을 이용하여 연구중인 ODM(Oil Diffusion Modelling)의 구성과 내용에 관하여 소개하였다. ODM은 전ㆍ후 처리부분과 수치해석 부분으로 나뉘어 있으며 윈도우 환경으로 구성되어 방제담당자가 손쉽게 프로그램을 작동시켜 결과를 확인 할 수 있도록 하였다. 본 연구가 계속 진행됨으로서 보다 편리한 확산예측 프로그램이 개발될 것으로 기대한다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제13권3호
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• pp.127-134
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• 2010

본 연구는 2007년의 태풍 Manyi와 Usagi 기간 동안에 대기모델에 의해 예측된 한반도 주변의 해면기압의 정확도를 비교하였다. 중규모 지역 모델인 RDAPS, KWRF와 본 연구에서 개발된 9 km, 3 km 수평해상도의 고해상도 WRF 모델 결과가 활용되었다. 모델로 예측된 해면기압은 한반도 주변의 AWS와 해양기상 부이 등 연안지역에 총35개 지점 관측자료와 비교하였다. 비록 4개의 모델이 태풍 기간 동안 해면기압을 잘 모의하였지만 3 km WRF가가장 좋은 예측 결과를 보였으며 지역 모델인 RDAPS와 KWRF와 비교하여 최대 69%와 60% 정확도 향상을 보였다.