본 논문에서는 공개 데이터 사이트의 OpenAPI를 통해 지속적으로 축적되고 있는 제주지역 전기자동차 충전 트랜잭션을 활용하여 시간대별 충전수요의 패턴을 분석한다. 시간대별 수요, 충전시간 등과 아울러 요일과 지역에 따른 시간대별 충전 패턴의 분석은 전기자동차 충전에 있어서 신재생 에너지의 결합을 요일과 지역 맞춤형으로 설계할 수 있다.
유한차분시간영역 방법은 전자기파 관련 분야의 전산모사에 많이 사용되는 수치해석기법이다. 이 방법을 이용하여 구현한 전산모사 프로그램은 많은 계산 자원 필요로 하기 때문에 병렬 계산 환경을 이용하게 되는 경우가 많다. 병렬 계산 환경에서 전산모사를 수행할 경우, 병렬로 수행되는 각 프로세스 간의 통신 속도와 네트워크의 지연 시간은 계산의 병목 현상을 초래하여 전체적인 성능을 저하시키는 원인이 된다. 따라서, 본 논문에서는 MPI의 지속 통신 메커니즘을 이용하여 병렬 프로세스 간 동기화 속도를 증가시킴으로써 유한차분시간영역 전산모사 프로그램에서의 MPI 통신 성능의 향상을 꾀하고, 그 결과를 그래프로 도시하였다. 또한 기존의 양방향 통신과 단방향 통신 메커니즘을 사용했을 때의 성능과 비교/분석하여, 병렬 유한차분시간영역 전산모사 프로그램에 있어서 지속 통신 메커니즘의 장/단점을 제시하고, 그 효용성에 관해 논의한다.
전산 설비가 운영되는 전산 기계실은 적절한 온 습도 유지가 매우 중요하다. 따라서, 전산 기계실에 대한 온 습도 모니터링 시스템이 중요하게 운영 된다. 하지만 소형 전산 기계실에서는 24 시간 자동 모니터링 시스템이 구축 안되어 있는 경우도 많이 있다. 본 논문에서는 모니터링 시스템이 구축 안된 소형 전산 기계실에서 운영중인 x86 서버들의 온도를 기반으로 전산 기계실의 온도를 모니터링 하는 방법에 대해 제안한다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 시스템에 축적되고 있는 택시들의 실제 이동 히스토리 정보를 이용하여 노변-차량 네트워크를 설계하는데 필요한 통신 분석기를 구현한다. 구현된 분석기는 지도처리, 좌표변환, 거리 환산 등 기본적인 사용자 인터페이스와 함께, DSRC 프로토콜에 따르는 전송 거리 등과 같이 노변-차량 통신에 있어서의 분석에 필요한 환경인자를 설정할 수 있다. 히스토리에 포함된 이동객체 위치 정보를 기반으로 현재의 RSU 배치에 대해 연결성을 계산함은 물론 각 객체의 시간적인 이동에 따라 객체들이 RSU에 연결되는 시간과 연결이 불가능한 시간 간격 등을 측정하여 현재의 배치가 시스템의 요구사항에 부합하는지 결정할 수 있다. 결국, 본 시스템은 RSU 들간의 연결성을 실제 데이터를 기반으로 분석할 수 있도록 하여 설계자로 하여금 효율적인 RSU 배치, 연결성 예측, 추후계획 등을 가능하게 한다.
다수의 태스크를 처리 가능하면서 일반화된 성능을 제공할 수 있는 모델을 구축하는 자연어 이해 분야의 연구에서는 멀티태스크 학습 기법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 또한, 자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. NLU 분야의 태스크를 더욱 정확하게 수행하려면 모델 내부적으로 시간정보를 반영할 필요가 있으며, 멀티태스크 학습 과정에서 추가적인 태스크로 시간적 관계정보를 추출하여 활용 가능하다. 본 논문에서는, 한국어 입력문장의 시간적 맥락정보를 활용할 수 있도록 NLU 태스크들의 학습 과정에서 시간관계 추출 태스크를 추가한 멀티태스크 학습 기법을 제안한다. 멀티태스크 학습의 특징을 활용하기 위해서 시간적 관계정보를 추출하는 태스크를 설계하고 기존의 NLU 태스크와 조합하여 학습하도록 모델을 구성한다. 실험에서는 학습 태스크들을 다양하게 조합하여 성능 차이를 분석하며, 기존의 NLU 태스크만 사용했을 경우에 비해 추가된 시간적 관계정보가 어떤 영향을 미치는지 확인한다. 실험결과를 통하여 전반적으로 멀티태스크 조합의 성능이 개별 태스크의 성능보다 높은 경향을 확인하며, 특히 개체명 인식에서 시간관계가 반영될 경우에 크게 성능이 향상되는 결과를 볼 수 있다.
본 연구는 한국 통계청이 수행하는 가계동향조사와 생활시간조사에서 자료처리 과정 및 방법을 혁신하려는 시도로, 기존의 통계 생산 방법론의 한계를 극복하고, 대규모 데이터의 효과적인 관리와 분석을 가능하게 하는 인공지능 기반의 통계 생산을 목표로 한다. 본 연구는 데이터 과학과 통계학의 교차점에서 진행되며, 인공지능 기술, 특히 자연어 처리와 딥러닝을 활용하여 비정형 텍스트 분류 방법의 성능을 검증하며, 인공지능 기반 통계분류 방법론의 확장성과 추가적인 조사 확대 적용의 가능성을 탐구한다. 이 연구의 결과는 통계 데이터의 품질 향상과 신뢰성 증가에 기여하며, 국민의 생활 패턴과 행동에 대한 더 깊고 정확한 이해를 제공한다.
본 논문에서는 제주시에서 오픈데이터로 공개한 버스탑승 기록을 기반으로 이용도가 높은 버스노선에 대해 특정정류장에서의 도착시간 예측모델을 구축한다. 버스들의 평균주행 속도, 운행시간대, 교통량 등을 입력으로 한 모델을 Sklearn을 이용하여 생성하고 MAE와 손실율 등의 성능을 분석한다.
비유선형 물체 주위의 유동은 정체유동, 경계층 박리 및 재부착, 주기적 와열의 생성등의 복잡한 유동현상이 공존한다. 이와 같은 유동의 2-방정식 난류모델을 이용한 정확한 예측은 일반적으로 불가능 하다고 인식되어 왔으나, 본 연구에서는 기존의 비교적 단순한 난류모델을 활용한 정사각주 주위의 비정상 난류유동의 예측 가능성을 체계적으로 규명하였다. 적절한 난류모델의 선정과 더불어 시간 정확도, 공간 정확도 및 대류항 처리법 등이 해석의 결과에 미치는 영향을 살펴 보았다. 기존의 표준 κ-ε모델은 정체점 주위에서 난류생성항의 과도한 예측으로 말미암아 재부착 및 와열생성의 정확한 예측이 불가능 하였으나, RNG κ-ε 모델을 사용한 경우 이와 같은 현상을 제거 할 수 있었다. 그러나 이 경우에도 예측의 정확도가 시간 증분, 격자의 크기 및 대류항 처리법 등에 영향을 받았으며, 특별히 대류항 처리법에 따라 상당히 민감하게 변하는 것을 알 수 있었다.
오늘날 유한요소해석 결과를 컴퓨터 그래픽을 활용하여 일목요연하게 후처리 함은 일반화 되어 있다. 그래픽을 이용하면 해석된 많은 수치 출력대신에 이해하기 쉬운 도면의 형태로 해석결과를 분석하거나, 모델의 기하학적 형태를 검토할 수 있게 되므로 시간과 노력을 대폭 절감할 수 있다. 그러나, 최근까지 유한소요 후처리는 대형컴퓨터와 이에 종속되는 고가의 도화처리 장비에 의존하여 왔다. 유한요소법을 이용한 해석시 발생하는 많은 수치출력을 고가의 도화장비가 아닌 저가의 도화장비에 출력하고자 하는 노력의 결과로 PC용 그래픽후처리 프로그램인 MICRO-POST가 개발되었다.
본 논문에서는 스마트 그리드 시스템에서 사용자의 전력 사용 요구를 받아 이를 효율적으로 스케줄링하는 시스템을 설계하고 그 프로토타입을 구현한다. 각 기기들이 시작가능시간, 종료시한, 시간대별 사용량 변화를 명세하는 프로파일 등을 스케줄러에 넘겨주면 스케줄러는 각 작업의 시작가능시간과 여유시간 내에서 작업들을 배치한 후 리커시브하게 서치 스페이스를 확장하여 가장 최소의 단위시간당 최대 전력 요구량을 갖는 스케줄을 찾아낸다. 비선점형 작업의 특성에 의해 스페이스 확장의 복잡도를 크게 줄일 수 있으며 최소비용 소비 스케줄 등 다양한 목표를 위해 변경될 수 있다. 구현된 시스템은 주어진 작업 집합에 대해 최대 전력 요구량을 30 % 감소시키는 스케줄을 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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