Mulomba Mukendi Christian;Yun Seon Kim;Hyebong Choi;Jaeyoung Lee;SongHee You
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.393-405
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2023
Accurate prediction of wind speed and power is vital for enhancing the efficiency of wind energy systems. Numerous solutions have been implemented to date, demonstrating their potential to improve forecasting. Among these, deep learning is perceived as a revolutionary approach in the field. However, despite their effectiveness, the noise present in the collected data remains a significant challenge. This noise has the potential to diminish the performance of these algorithms, leading to inaccurate predictions. In response to this, this study explores a novel feature engineering approach. This approach involves altering the data input shape in both Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory (CNN-LSTM) and Autoregressive models for various forecasting horizons. The results reveal substantial enhancements in model resilience against noise resulting from step increases in data. The approach could achieve an impressive 83% accuracy in predicting unseen data up to the 24th steps. Furthermore, this method consistently provides high accuracy for short, mid, and long-term forecasts, outperforming the performance of individual models. These findings pave the way for further research on noise reduction strategies at different forecasting horizons through shape-wise feature engineering.
현재까지 피크완화 및 에너지 절감을 위해 한국전력공사 120여개 사옥에 K-BEMS (KEPCO Building Energy Management System)가 운영 중이다. 이 시스템은 PV, PCS, BESS, EMS 등으로 구성되어 있으며 건물에너지 수요예측을 기반으로 BESS, PV 등을 활용하여 에너지 관리를 도모하고 있다. 이 시스템은 단기 과거데이터에 신경망기법을 단순 적용하여 수요를 예측함에 따라 예측 정확도가 높지 않고 운영자 수작업을 통한 BESS 충방전으로 피크 저감이 곤란하며 운영 경제성 제고가 어려운 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전력연구원에서는 2016년부터 3년간 연구과제를 수행하였는데 이를 통해 에러를 최소화하며 높은 신뢰도를 가지는 실시간 수요예측기법과 이에 기반한 BESS충방전 최적화 자동화 기술 개발, 성능을 검증하였기에 이를 본 논문에서 소개하고자 한다.
최근에는 UHD(Ultra High Definition) 방송과 같은 단일 채널 전송용량을 초과하는 새로운 대용량 방송 서비스들이 소개되고 있다. 이러한 대용량 방송 콘텐츠를 전송하기 위해 주로 통신 채널을 통한 데이터 전송에 사용되던 채널 결합 기술들을 적용한 솔루션들이 검토되고 있다. HFC(Hybrid Fiber Coaxial) 망에서는 양방향 데이터 전송서비스를 제공하기 위해서 적용하고 있는 DOCSIS 3.0(Data Over Cable Service Interface Specification 3.0) 규격이 상/하향 채널 결합 기술을 지원하고 있다. 주로 하향 채널을 이용한 단방향 전송 특성을 갖는 방송서비스에 이러한 채널 결합 기술을 적용하기 위해서는 DOCSIS 3.0 규격과는 다른 전송 방식에 관한 연구가 필요하다. 또한, 방송을 위해 다수의 전송 채널을 점유하는 대용량 방송 콘텐츠의 특성 상 기존과 같은 CBR(Constant Bit Rate) 전송보다는 전송 대역 효율 측면에서 유리한 VBR(Variable Bit Rate) 전송에 관한 연구필요성도 제기되고 있다. 이와 더불어 전송 지연 및 지터에 민감한 방송서비스의 특성 상 채널 결합을 위한 채널 할당 및 전송 스케줄링에 관한 연구도 필요하다. 본 논문에서는 HFC 망에서 UHD(Ultra High Definition) 방송콘텐츠와 같은 대용량 방송콘텐츠를 전송하기 위해서 채널 결합 기반의 VBR 방송콘텐츠 전송 방식을 제안하고, OPNET 기반의 전송 시뮬레이터를 개발하여 제안한 전송 방식의 성능을 평가한다. 이를 위해, HFC 망에서 대용량 방송콘텐츠를 전송하기 위한 다양한 시나리오를 정의하고, 전송 시뮬레이터를 이용하여 각 시나리오별 전송 성능을 평가한다. 개발된 시뮬레이터를 통해서 HFC 망에서 효율적으로 대용량 방송서비스를 제공하기 위해 VBR 콘텐츠 전송 및 채널 결합 기술의 필요성을 검토하고 전송 시나리오 별 전송 성능을 평가한다. 이를 통해 개발된 시뮬레이터는 향후 효율적인 대용량 방송콘텐츠 전송 기술 및 시스템 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
전통적인 비디오 압축은 움직임 예측, 잔차 신호 변환 및 양자화를 통한 하이브리드 압축 방식을 기반으로 지금까지 발전해왔다. 최근 인공 신경망을 통한 기술이 빠르게 발전함에 따라, 인공 신경망 기반의 이미지 압축, 비디오 압축 연구 또한 빠르게 진행되고 있으며, 전통적인 비디오 압축 코덱의 성능과 비교해 높은 경쟁력을 보여주고 있다. 본 논문에서는 이러한 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 기본적으로는 기존 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델들이 채택하고 있는 변환 및 복원 신경망과 엔트로피 모델(Entropy model)을 이용한 율-왜곡 최적화(Rate-distortion optimization) 방법을 사용하며, 인코더 측에서 디코더 측으로 압축된 레이턴트 정보(Latent information)를 전송할 때 엔트로피 모델이 추정하기 어려운 정보의 값을 이동시켜 전송할 비트량을 감소시키고, 손실된 정보를 추가로 전송함으로써 손실된 정보에 대한 왜곡을 보정한다. 이러한 방법을 통해 기존의 인공 신경망 기반 비디오 압축 기술인 MFVC(Motion Free Video Compression) 방법을 개선하였으며, 실험 결과를 통해 H.264를 기준으로 계산한 BDBR (Bjøntegaard Delta-Bitrate) 수치(%)로 MFVC(-14%) 보다 두 배 가까운 비트량 감축(-27%)이 가능함을 입증하였다. 제안된 방법은 MFVC 뿐 아니라, 레이턴트 정보와 엔트로피 모델을 사용하는 신경망 기반 이미지 또는 비디오 압축 기술에 광범위하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.
Zhou, Han;Guo, Xuchao;Liu, Chengqi;Tang, Zhan;Lu, Shuhan;Li, Lin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3991-4010
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2021
The Question Similarity Measurement of Chinese Crop Diseases and Insect Pests (QSM-CCD&IP) aims to judge the user's tendency to ask questions regarding input problems. The measurement is the basis of the Agricultural Knowledge Question and Answering (Q & A) system, information retrieval, and other tasks. However, the corpus and measurement methods available in this field have some deficiencies. In addition, error propagation may occur when the word boundary features and local context information are ignored when the general method embeds sentences. Hence, these factors make the task challenging. To solve the above problems and tackle the Question Similarity Measurement task in this work, a corpus on Chinese crop diseases and insect pests(CCDIP), which contains 13 categories, was established. Then, taking the CCDIP as the research object, this study proposes a Chinese agricultural text similarity matching model, namely, the AgrCQS. This model is based on mixed information extraction. Specifically, the hybrid embedding layer can enrich character information and improve the recognition ability of the model on the word boundary. The multi-scale local information can be extracted by multi-core convolutional neural network based on multi-weight (MM-CNN). The self-attention mechanism can enhance the fusion ability of the model on global information. In this research, the performance of the AgrCQS on the CCDIP is verified, and three benchmark datasets, namely, AFQMC, LCQMC, and BQ, are used. The accuracy rates are 93.92%, 74.42%, 86.35%, and 83.05%, respectively, which are higher than that of baseline systems without using any external knowledge. Additionally, the proposed method module can be extracted separately and applied to other models, thus providing reference for related research.
본 논문에서는 실시간으로 화물차량의 위치와 상태정보가 의사결정자에게 전달되며 핸드폰 등을 이용하여 의사결정자와 운전자의 쌍방향 의사소통이 가능한 시스템 하에서 동적으로 들어오는, 즉 미리 알 수 없는 운송의뢰에 대하여 즉각적으로 최적의 차량운행 계획을 수립하고 이를 새로운 정보에 따라 지속적으로 개선할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이러한 동적 시스템 하에서 운송의뢰의 성격은 TL(truckload)로 한정하였으며 각 화물은 출발지, 도착지 그리고 배송에 대한 시간제약이 주어진다. 의사결정자는 이러한 화물에 대한 정보를 미리 알지 못하며 인터넷이나 전화 등의 매체를 이용하여 운송의뢰가 들어오는 즉시 운송가능여부를 응답하고 주어진 운송의뢰를 최적의 차량에 배당하며 각 차량에 대한 최적의 운송계획을 수립한다. 이러한 차량의 운송계획은 새로운 정보나 상황에 따라 변화할 수 있다. 이러한 동적 문제에 대하여 본 논문에서는 휴리스틱적 방법론과 최적화 기법의 장점을 취합한 2단계 하이브리드 알고리즘을 제시하고 대규모의 차량군을 다룰 수 있는 기법을 개발하였다. 또한 제안된 다양한 알고리즘에 대하여 시뮬레이션을 통한 실험결과를 제시한다.
다양한 네트워크 통합에 대한 요구사항의 증가로 인하여 미래에는 하이브리드/통합 위성-지상 시스템의 중요성이 증가할 것으로 예상된다. 이 경우 위성 시스템과 지상 시스템은 서로 호환성을 가지도록 하는 것이 시스템의 효율성 측면에서 매우 중요하다. 3GPP Long Term Evolution (LTE) 규격은 현재 4G 시스템 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 3GPP LTE 규격에 바탕을 둔 이동 위성 시스템에서의 인터리버 설계에 대해 소개한다. LTE를 포함하는 모든 4G 지상 시스템 규격에서는 효과적인 자원의 사용을 위해 수 msec 단위로 갱신이 가능한 적응적 변조 및 부호화를 채택하였다. 그러나, 위성 시스템의 긴 왕복지연 때문에 이러한 적응형 방식을 그대로 적용하기는 불가능하고, 단기 페이딩에 효과적으로 대응할 수 없다. 따라서 이러한 단점을 극복하기 위한 방안으로써, 본 논문에서는 적응형 전송방식과 결합된 인터리버 방식을 제안한다. 특히, LTE 규격에 바탕을 둔 이동위성시스템을 고려하여 다양한 인터리버 설계 결과를 제시하고, 성능 시뮬레이션 결과를 비교 분석한다.
A method to filter out the effect of river stage fluctuations on groundwater level was designed using an artificial neural network-based time series model of groundwater level prediction. The designed method was applied to daily groundwater level data near the Gangjeong-Koryeong Barrage in the Nakdong river. Direct prediction time series models were successfully developed for both cases of before and after the barrage construction using past measurement data of rainfall, river stage, and groundwater level as inputs. The correlation coefficient values between observed and predicted data were over 0.97. Using the time series models the effect of river stage on groundwater level data was filtered out by setting a constant value for river stage inputs. The filtered data were applied to the hybrid water table fluctuation method in order to estimate the groundwater recharge. The calculated ratios of groundwater recharge to precipitation before and after the barrage construction were 11.0% and 4.3%, respectively. It is expected that the proposed method can be a useful tool for groundwater level prediction and recharge estimation in the riverside area.
최근 기존의 MSS(Mobile Satellite Service) 대역에 지상망과 위성망의 하이브리드 형태인 ATC(Ancillary Terrestrial Component) 서비스 도입이 추진되고 있다. 새로운 MSS/ATC 서비스 주파수 할당을 위해서는 기존의 지상망에 의한 인접 채널 간섭뿐만 아니라 시스템 자체 내의 인접 채널 간섭 분석이 중요하다. 이에 본 논문에서는 인접 채널 간섭에 의한 ACIR(Adjacent Channel Interference Ratio), 지상 이동국 및 위성 이동 지구국의 수를 파라미터로 하여 업링크에서는 지상 기지국 최소 허용 전력 및 시스템 용량(capacity) 손실, 다운링크에서는 1 빔(beam) 당 1 셀(cell)을 가정하여 MSS/ATC 시스템 용량 손실에 대한 시스템 성능을 평가하였다. MSS/ATC 서비스 주파수 배치에 따른 주파수 공유를 위해 두 가지 시나리오 즉, 5 MHz 및 10 MHz 주파수 간격에 대한 ACIR 기준값을 평가하였으며, 향후 이 기준값에 따른 ATC 서비스 커버리지 및 수신 필터 설계 등이 요구된다.
In wearable healthcare systems, sensor devices can be deployed in places around the human body such as the stomach, back, arms, and legs. The sensors use tiny batteries, which have limited resources, and old sensor batteries must be replaced with new batteries. It is difficult to deploy sensor devices directly into the human body. Therefore, instead of replacing sensor batteries, increasing the lifetime of sensor devices is more efficient. A transmission power control (TPC) algorithm is a representative technique to increase the lifetime of sensor devices. Sensor devices using a TPC algorithm control their transmission power level (TPL) to reduce battery energy consumption. The TPC algorithm operates on a closed-loop mechanism that consists of two parts, such as sensor and sink devices. Most previous research considered only the sink part of devices in the closed-loop. If we consider both the sensor and sink parts of a closed-loop mechanism, sensor devices reduce energy consumption more than previous systems that only consider the sensor part. In this paper, we propose a new approach to consider both the sensor and sink as part of a closed-loop mechanism for efficient energy management of sensor devices. Our proposed approach judges the current channel condition based on the values of various body sensors. If the current channel is not optimal, sensor devices maintain their current TPL without communication to save the sensor's batteries. Otherwise, they find an optimal TPL. To compare performance with other TPC algorithms, we implemented a TPC algorithm and embedded it into sensor devices. Our experimental results show that our new algorithm is better than other TPC algorithms, such as linear, binary, hybrid, and ATPC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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