• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.224-224
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• 2011

5대 주요 수계의 소수력자원에 대하여 연구를 수행하였고, 하천의 유량지속특성을 예측할 수 있는 모델이 개발되었으며, 이를 이용하면 강우사상으로 야기되는 유입량의 변화에 대한 분석이 가능하다. 또한 소수력발전소의 성능을 예측할 수 있는 모델도 개발되었다. 안동댐에서 측정된 월유입량 자료를 분석하였으며,. 본 연구를 통해 개발된 모델을 이용하여 예측한 결과는 안동댐에서 오랜기간 동안 측정된 결과와 거의 일치되는 것으로 나타났다. 이는 개발된 모델들이 소수력발전입지의 이용가능한 잠재량과 기술적 잠재량을 예측하는데 효과적인 것으로 밝혀졌다. 본 모델들을 이용하여 수계별로 소수력발전입지에 대한 수문학적 성능을 분석하였다. 분석결과 소수력발전 입지의 수문학적 성능특성은 수계별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히 북한강과 낙동강수계에 위치한 소수력발전입지의 비설계유량과 비출력량은 다른 수계들 보다 차이가 큰 것으로 나타났다. 그림 1은 수계별 비설계유량에 따른 비출력량의 변화를 나타낸다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.769-773
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• 2010

수계별 소수력자원의 특성에 대한 연구가 수행되었다. 이를 분석하기 위하여 유량지속특성을 예측할 수 있는 모델이 개발되었고, 이를 기반으로 하여 소수력발전소의 수문학적 성능특성을 예측할 수 있는 모델이 개발되었다. 개발된 모델의 효용성을 확인하기 위하여 안동댐에서 측정된 월유입량자료를 분석하였다. 안동댐에서의 장기유입량을 분석한 결과, 본 연구에서 개발된 예측모델로부터 획득한 결과가 실측자료와 잘 일치하였다. 본 연구에서 개발된 모델은 소수력발전지점의 수력가용량과 연간출력량을 예측하는데 유용하게 사용될 수 있다는 것이 밝혀졌다. 개발된 모델을 이용하여 주요 수계에 위치한 소수력발전입지의 수문학적 성능특성을 분석한 결과 수계별로 차이를 나타냈다. 특히 북한강수계와 낙동강수계에 위치한 소수력발전입지는 다른 수계에 위치한 소수력발전입지에 비하여 비설계유량과 비출력 등에 대한 수문학적 성능에 많은 차이를 나타냈다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2329-2331
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• 2004

본 논문에서는 이동 로봇의 경로 추종 제어를 위해 웨이블릿 신경 회로망에 기반한 예측 제어기의 설계 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의해 설계된 제어기는 이동 로봇의 동특성을 예측하기 위한 웨이블릿 신경회로망 기반 예측기와 예측 제어기로 구성된다. 제안한 방법에서 모델링 및 제어기로 적용되는 신경 회로망의 장점과 우수한 해석 능력을 가진 웨이블릿 변환의 장점을 결합한 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 이동 로븟의 동특성을 모델링하여 예측 제어기에서의 비용 함수 최소화에 적용한다. 경로 추종 제어의 목적인 이동 로봇의 실제 출력과 예측기의 출력 오차를 최소화하기 위해 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 동정 및 예측 제어기는 경사 하강법을 이용하여 학습한다. 마지막으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 예측 제어 시스템의 적용가능성 및 효율성을 검증하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.97-105
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• 1996

본 논문에서는 퍼지모델을 이용한 비선형 공정의 적응모델예측제어가 제안된다. 모델예측제어의 저긍구조는 순환 퍼지모델링을 통해 구현된다. 사용된 퍼지모델의 후건부가 입, 출력 변수의 선형식이기 때문에, 전체 공정의 모델을 구하고 이를 이용하여 미래 공정출력을 구한 후 비용함수를 최로로하는 제어법칙은 일반형 예측제어(GPC)와 같은 형태가 된다. 제안된 적응 퍼지모델 예측제어는 퍼지모델이 가지는 본래적인 비선형성으로 인해 비선형공정을 우수한 성능으로 제어한다. 공정제어입력의 변화량을 출력값으로 하는 적응 퍼지모델 예측제어(AFMPC)인 경우, 상수의 기준입력에 대해 정상상태가 없고 매우 우수한 성능을 보인다. 제안된 제어구조의 특성 및 성은 비선형 공정의 모의 실험에 의해 검증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2995-2997
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• 2000

원자력발전소의 열출력 계산 결과에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 주급수 유량이며, 측정방식상의 특성(Venturi Fouling)으로 인해 계산시 과다하게 반영될 소지가 있다 본 연구에서는 이 측정 오차를 최소화하기 위하여 뉴로-퍼지 논리를 이용하여 주급수 유량을 예측한 후 그 결과를 통해 열출력을 재평가하고자 하였다. 즉, 뉴로-퍼지로의 입력 변수(증기발생기 압력 및 수위. 터빈 충동실 압력)들은 모의훈련으로 출력을 상승시키면서 취득한 후 Wavelet Denoising 기법을 이용하여 노이즈를 제거시키고. 뉴로-퍼지 추론 계통의 파라메타들을 최적화시키기 위하여 유전적 알고리듬 및 최소자승법에 의한 Hybrid Learning Rule을 이용하여 학습시켰다. 시뮬레이션을 수행한 결과, 주급수 유량이 양호하게 예측되어, 이 결과를 토대로 열출력을 평가하는데 본 알고리듬의 적용이 성공적임을 입증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.382-382
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• 2011

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.561-569
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• 2019

태양광 발전은 일사량만 있으면 전기에너지를 얻을 수 있기 때문에, 새로운 에너지 공급원으로 용도가 급증하고 있다. 본 논문은 실제 태양광 발전 시스템의 컨버터 출력을 이용하여 장단기 출력 예측을 하였다. 예측 알고리즘은 다중선형회귀와 머신러닝의 지도학습 중 분류모델인 서포트 벡터 머신 그리고 DNN과 LSTM 등 딥러닝을 이용하였다. 또한 기상요소의 입출력 구조에 따라 3개의 모델을 이용하였다. 장기 예측은 월별, 계절별, 연도별 예측을 하였으며, 단기 예측은 7일간의 예측을 하였다. 결과로서 RMSE 측도에 의한 예측 오차로 비교해 본 결과 다중선형회귀와 SVM 보다는 딥러닝 네트워크가 예측 정확도 측면에서 더 우수하였다. 또한, DNN 보다 시계열 예측에 우수한 모델인 LSTM이 예측 정확도 측면에서 우수하였다. 입출력 구조에 따른 실험 결과는 모델 1보다 모델 2가 오차가 적었으며, 모델 2보다는 모델 3이 오차가 적었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.772-779
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• 1998

본 논문에서는 강인한 비선형 예측제어기를 개발하여 연구용 원자로 벽면검사를 위한 수중로봇에 적용하여 보았다. 비선형 예측제어기는 먼저 적절한 함수 확장을 이용하여 시스템의 미래 출력 값을 예측하고, 예측값과 설정치와의 차이를 최소화시키는 제어입력을 구하여 시스템에 인가한다. 이러한 제어기에 의한 폐회로 동특성은 목적함수가 상태변수로 이루어진 경우는 항상 안정한 특성을 보이고 목적함수가 출력변수으로 이루어진 경우는 상대 계수가 4이하인 경우에 안정한 특성을 보인다. 이 제어기는 기존의 비선형 제어기가 적용 불가능한 시스템에도 적용 가능한 장점을 가지고 있다. 시스템의 불확실성이 큰 경우, 제어 안정도 및 제어 성능을 향상시키기 위하여 감독제어를 비선형 예측제어기에 포함시켰다. 이러한 제어기를 수중 벽면 주행로봇에 대한 모사실험에 적용한 결과 제어기의 강인함과 제어 성능 향상을 볼 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.71-76
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• 1999

본 논문에서 제안한 예측형 RBFN(Radial Basis Function Network)은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 구조이다. 이 신경망은 HMM으로 추정한 확률분포 파라미터를 사용하여 중간층의 활성화 함수의 출력을 결정하고, 중간층과 출력층의 연결강도만 네트워크 내에서 학습한다. 그리고 HMM으로 추정한 확률분포 파라미터는 두 가지 방법으로 예측형 RBFN에 이용하였다. 첫 번째는 HMM의 각 상태의 혼합수 만큼의 중간층 유니트를 주는 방법이고, 두 번째는 HMM의 혼합수$\times$출력분포수 만큼의 중간층 유니트를 주는 방법이다. 실험결과, 예측형 RBFN은 다른 방법들의 결과보다 $4.5\~6.5\%$ 저하된 결과를 보였지만 다른 신경망에 비해서 학습 반복 횟수를 작게할 수 있었으며 전체 학습시간을 대폭 단축할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.284-285
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• 2015

발전설비의 불시정지, 예상치 못한 전력수요 급증 등 전력수요와 공급의 불확실성에 대비하기 위해 예비력을 운영 하고 있다. 최근 풍력발전원의 지속적인 증가로 풍력발전 출력값과 예측값의 차이인 예측오차에서 기인하는 풍력발전출력의 불확실성 또한 예비력 산정 시 고려할 주요 요소로 논의되고 있다. 본 논문에서는 발전력의 상당 부분을 풍력발전원이 담당하는 전력시스템에서 산정된 운영예비력의 적정성을 평가하는 방안을 제시하였다. 기존의 전력수요 예측오차, 발전기 불시정지 뿐만 아니라 풍력발전원의 불확실성을 모두 고려해 산정된 운영 예비력의 적정성을 평가한다.