• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.307-314
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• 2022

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.

• 수도
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• 제23권6호통권81호
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• pp.36-46
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• 1996

급수 수요량의 단기예측은 상수도 시스템의 유지관리 계획 수립의 중요한 구성 요소이며, 대상지역의 특성을 민감하게 반영하고 있으므로, 급수수요의 지역 특성과 관련된 수요 구조의 파악이 무엇보다 중요한 과제라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 상수도 시스템의 합리적 배수 제어 획을 실시하기 위한 기초적 정보인 급수량 변동 구조에 대해 통계적인 분석을 실시하였다. 특히 일단위의 급수량에 초점을 두어 급수량의 시계열 특성과 급수량 영향 요인 분석을 통하여 대상 지역의 정상 시계열장과 급수량에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 또한 급수량의 계절별 단기 수요 예측 모델을 제안하기 위하여 통계적 예측 수법으로 평가 받고 있는 MARIMA (Multiple Auto Regressive Integrated Moving Average) 모델을 급수량 단기 수요 예측에 적용하여 계절별 급수 수요량을 예측하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.681-684
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• 2004

본 연구는 hitless-restart기능과 확률적인 예측을 할 수 있는 발전된 형태의 Hitless 라우터(Router) 설계를 제안한다. Hitless-restart기능이라 함은 라우터가 reset 혹은 shutdown이 되더라도 forwarding path와 네트워크 구조는 유지하는 것을 말한다. 그러나 현재 hitless-restart의 가장 큰 문제점은 라우터가 restart를 할 때를 대비하여 항상 active한 상태로 유지시켜야 한다는 것이다. 확률적 예측이 가능한 Hitless 라우터는 restart할 시점을 확률적으로 예측함으로써 라우터 시스템을 보다 효과적으로 운영할 수 있도록 한다. First Exceed Level이론은 라우터의 조건에 따라 restart가 필요한 시점을 확률 적으로 예측할 수 있도록 한다. 이러한 예측결과를 이용하여 우리는 라우터가 구조적인 한계를 넘어서기 전에 hitless-restart를 실시함으로써 라우터가 shutdown되는 것을 방지할 수 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.149-159
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• 1999

본 연구에서는 고유진동수를 사용하여 균열의 위치와 크기를 발견하는 비파괴 균열발견모델을 유도하고 Euler-Bernoulli 보를 대상으로 이 모델의 적합성을 검증하였다. 먼저, 균열위치예측모델과 균열크기예측모델로 이루어진 균열발견체계를 제시하였는데, 균열위치예측모델은 모드민감도와 고유진동수 사이의 선형적인 관계로부터 간접적으로 유도되었으며 균열크기예측모델은 균열발생에 의한 변형에너지의 손실을 진동특성치의 변화와 비교하는 동적 파괴역학적 방법으로부터 유도되었다. 다음으로, 기존에 발표된 양단-자유보에 대한 진동모드 실험결과를 사용하여 균열위치와 균열크기를 예측하고 평가하므로 균열발견모델의 적합성과 적용성을 실험적으로 검토하였다. 대부분의 손상시나리오에서 균열위치와 균열크기 예측치는 실제값과 근사하게 일치하였다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2011년도 춘계학술논문발표회 논문집
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• pp.334-339
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• 2011

이 연구에서는 내화천장구조 재료의 고온 열특성을 파악하여, 건축물 화재시 천장구조에 대한 보다 정확한 화재성상예측을 위한 실험적 자료로 제시하고자 한다. 건축물의 화재성상 예측은 내화설계 시 반드시 필요하며, 화재성상예측을 위해서는 화재하중, 작용외력, 안전계수 및 설계용 정수의 합리적인 설정이 중요하다. 화재하중 및 작용외력 등은 건축물의 부재가 지니는 하중조건에 대한 화재시의 부재 안정성 예측에 관계되는 부분이며, 설계 시 필요한 데이터 중 내화천장구조 재료의 고온 열특성 값은 화재발생 구획의 화재온도가 주요 구조부재에 전달되는 정도를 예측할 수 있는 인자로 볼 수 있다. 따라서 내화천장구조 재료의 고온 열특성 값 설정은 화재발생 공간의 온도범위($20{\sim}1000^{\circ}C$)에 걸쳐 평가 및 분석되어야만 정확하고 신뢰성 있는 화재발생 예상 공간의 부재 온도 및 안전성 분석이 가능하다. 이에 국내 건축구조물에 사용되고 있는 대표적인 내화피복 재료인 방화석고보드, 텍스, 암면에 대해서 $20^{\circ}C{\sim}900^{\circ}C$까지의 열전도율을 측정하였다. 실험결과 방화석고보드와 텍스의 경우 약 0.15 W/m K까지 일정하게 증가하였다. 암면의 경우 약 $700^{\circ}C$까지는 방화석고보드나 텍스에 비해 열전도율이 낮게 나타났지만, $800^{\circ}C$ 지점부터 용융 및 탄화가 진행되면서 열전도율이 급격히 상승하는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권5호
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• pp.539-548
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• 1999

RNA 분자의 이차 구조를 예측하고 예측된 구조를 분석 평가하기 위하여 시각화하는 작업은 RNA의 구조에 대한 연구에 있어서 가장 필수적인 과정이다. 본 논문은 이차 구조를 시각화하고 편집하는 실용적이면서 새로운 알고리즘을 소개한다. 이 시각화 알고리즘은 벡터와 백터공간을 이용하여 RNA 분자의 구조 요소가 배치될 방향과 영역을 나타낸다. 구조 요소가 겹치지 않도록 배치될 방향ㄹ과 공간을 효율적으로 찾기위하여 구조 요소를 배치하는 순서에 관한 휴리스틱과 구조 요소를 배치하는 방법에 관한 휴리스틱을 사용한다. 이 시각화 알고리즘은 IBM PC/Windows 95 환경에서VizQFolder 라는 프로그램으로 구현되었다. 실험 결과는 VizQFolder 가 이미 배치한 구조 요소들을 재배치하거나 변형하지 않으면서 helix의 회전만으로 겹침 현상이 거의 없는 이차구조를 효율적으로 생성한다는 것을 보인다.

• 전기의세계
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• 제34권5호
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• pp.272-280
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• 1985

전력계통의 목표를 달성하기 위한 기본적인 요청은 시시각각으로 변동되는 전력부하를 확실하게 예측하는 일부터 시작된다. 그런데 전력부하는 온도, 습도, 광도 등 예측일의 기상요인은 물론 산업구조, 경기변동의 사회적인 요인에 의해 변화된다. 또한 온라인 예측시는 자동급전시스템의 여건이나 예측주기에 따라 각각 고려해야 할 사항이 다양하므로 정확도가 높으면서도 안정된 결정적인 예측기법을 찾기가 어렵다. 그러나 주어진 계통과 이용할 수 있는 여건을 바탕으로 했을때의 허용정도 및 자동화등 실제 적용면에서 보다 나은 예측기법은 생각될 수 있다. 필자들은 우리나라 계통을 대상으로 자동급전시스템(AGC/SCADA system)에 의해 온라인 리얼타임으로 취득해온 부하데이터를 이용하여 자유자재 (interactive)기능을 내포한 단기 부하예측 팩키지를 개발한 바 있으며 이에 소개하는 바이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.263-264
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• 2012

본 논문은 여러 개의 독립적인 시계열로 구성된 시계열 패널 자료를 이용하여 비선형 모형인 GRCA모형과 신경망을 이용하여 예측값을 구하여 서로 비교 분석하고자 한다. 먼저 GRCA모형에 대하여 연구하고 신경망의 구조와 예측값을 구하기 위한 여러 가지 변환함수를 유도한다. 단기 예측에서는 신경망 방법의 예측값이 더 좋았고, 장기예측에서는 비선형모형을 이용한 예측값이 더 좋은 것으로 나타났다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2002년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.17-24
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• 2002

인발성형 적층 FRP 복합소재의 재료상수는 일반적으로 시편실험을 통해 구해지고 있으나, 본 논문에서는, 실험에서 구한 탄성계수가 부재일 경우를 위해, Micromechanics와 Classical Laminate Theory (CLT)를 이용한 적층 FRP 복합재료의 탄성계수(E/sub L/과 E/sup b//sub L/) 예측모델을 제시하였다 또한 예측모델로부터 구한 값과 실험으로부터 얻은 실측값을 비교하여 그 적정성을 검증하였고, 예측모델의 민감도 및 확률적인 특성을 구성소재 (Constituents)의 재료특성에 근거해 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.802-804
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• 2003

2000년대 초 인간 지놈 프로젝트의 완성으로 새로운 포스트-지놈 시대를 맞이하여, 유전자에 대한 해독보다는 인간의 모든 대사와 질병에 직접관여 하고 있는 단백질의 구조와 기능에 대해 많은 관심과 연구가 이루어지고 있다. 특히, 특정 단백질들은 암과 같은 불치병에 직접관여 하고 있으므로 이러한 단백질들의 기능과 구조에 대한 예측 성능의 향상은 새로운 신약 개발에 큰 도움이 될 것이다. 본 논문은 기계학습(Machine Learning)의 한 분야인 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 $\beta$-barrel 형태로 막횡단하는 단백질의 특성과 기능으로부터 막횡단하는 부위가 존재하는지 여부를 예측하는 프로그램을 구현했다.