• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제5권10호
• /
• pp.311-318
• /
• 2016

사물인터넷(IoT, Internet of Things) 분야는 풍부한 정보를 기반으로 사용자가 쉽게 접근해서 서비스를 창출해야 하나, 전력시스템의 특수성으로 인해 다음의 사항이 IoT 확산에 걸림돌로 작용할 수 있으며 '지능형 전력망 정보의 보호 조치에 관한 지침'에 의거, 전력설비 접근이 용이하지 않고, 특히 AMI(Advanced Metering Infrastructure)분야에 IoT 기술적용시 엄격한 보안 정책이 요구되고 있다. 이로 인해 IoT 기술의 전력시스템에 적용 및 활용에 제약이 발생되는 실정이다. 전력정보통신망은 그간 폐쇄망으로 운영되어 왔으며, 스마트그리드(Smart Grid) 인프라인 지능형 전력망에서도 개방형 양방향 통신을 검토하고 있으나 정보보안 취약성이 높아지고 사고 위험이 증가함에 따라 종합적인 보안정책 및 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 IoT 기반 에너지 플랫폼 개발 연구내용의 일부로 전력정보시스템의 IoT 플랫폼 아키텍쳐 설계를 목표로 한다. IoT를 기반으로 전력서비스 및 솔루션을 제공하기 위해 '센서-게이트웨이-네트워크-플랫폼-서비스'를 하나로 연결하는 표준 프레임워크를 제정하고자 한다. 프레임워크는 크게 '센서-게이트웨이-플랫폼'을 연계하는 정보모델링 및 연동규약을 다루는 표준과 이를 토대로 다양한 센서를 수용할 수 있는 게이트웨이, 실시간 데이터 수집 분석 제공 역할을 수행하는 플랫폼으로 구분하고 관련 기술을 확보하고자 한다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제11D권4호
• /
• pp.983-990
• /
• 2004

누적밀도 히스토그램은 사각형 객체의 네 점에 대응하는 4개의 서브 히스토그램을 유지함으로써 사각형 객체가 여러 버켓에 걸쳐질 경우 발생하는 다중 계산 문제를 해결하고 있다. 이 기법은 빠른 추정시간과 정확한 결과를 제공하고 있지만, 질의 윈도우가 그리드 셀의 경계와 일치해야 한다는 제약사항을 기반으로 수행하므로, 실제 응용에 적용시 많은 에러를 초래하게 된다. 따라서, 이 논문에서는 기존 누적밀도 히스토그램에서 질의 윈도우의 제약사항에 관한 영향을 줄이기 위해, 두가지 확률모델을 기반으로 일반화된 누적밀도 히스토그램을 사용한 선택율 추정 기법을 제안하였다. 제안된 두가지 확률 모델은 \circled1질의 영역 비율을 고려한 확률모델과, \circled2교차 영역 정보를 고려한 확률모델이다. 우리는 실제 데이터 셋을 사용하여 제안된 기법을 실험하였다 실험 결과는 이 논문에서 제안된 기법이 기존의 다른 선택율 추정 기법보다 성능이 뛰어남을 보여주고 있다 더구나, 교차 영역 정보를 기반으로 하는 확률모델의 경우 20% 질의 윈도우에서 5% 미만의 낮은 에러율을 보였다. 이 논문에서 제안된 기법은 사각형 객체의 공간 범위 질의의 선택율을 정확하게 추정하는데 사용될 수 있다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.829-835
• /
• 2018

기존의 전력 시스템에서 불필요하게 생성되거나 낭비되는 예비전력을 감소시키고 에너지 사용 효율을 개선하기 위한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전기기기들의 전원 제어를 통한 에너지 사용 효율을 개선하기 위해 스마트그리드의 요소 기술 중 하나인 스마트미터기를 개발하며, 실시간으로 측정된 전력 사용량을 딥 러닝을 통해 전력 사용량의 트렌드를 분석 및 예측한다. 이후 예측된 전력 사용량과 실시간 전력 사용량을 비교하여 전기기기들의 전원을 제어하는 알고리즘을 제안 및 개발한다. 제안한 딥 러닝 기반의 스마트미터기의 성능을 확인하기 위해서 실제 전력 소비 환경을 구축하였고, 실시간으로 전력 사용 데이터를 확보하여 딥 러닝 모델에 학습시킨 뒤 전력 사용량을 예측하였다. 예측된 값과 실제 사용량을 실시간으로 비교하여 예측을 벗어난 기기들의 전원을 제어하여, 전력 사용량을 감소시키고 에너지 사용 효율이 개선되는 결과를 확인하였다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제29권7호
• /
• pp.75-89
• /
• 2013

본 연구에서는 산사태 해석을 위한 GIS기반의 지반수문학적인 강우침투-지하수 흐름 모델(YSGWF, YonSei GroundWater Flow)을 개발하였다. 이 모델은 흙의 불포화 특성을 반영하기 위하여 개선된 Green-Ampt 모델을 적용하였으며, 지하수의 흐름을 계산하기 위하여 Darcy의 법칙과 GIS의 래스트 모델을 사용하였다. GIS 수치표고모델을 그리드 형태의 래스트 모델(Raster Model)로 변환하여 기반암 데이터를 모델링 하였으며, 경사와 흐름 방향을 분석하여 지하수 흐름 해석이 가능하도록 하였다. 지하수의 분포는 지표면으로 부터 강우 침투에 의해 일시적으로 형성되는 습윤대, 함양되기 전까지의 불포화대, 기반암 상부의 지하수대로 구분하였으며, 지하수대 상부의 연직방향 침투와 지하수대에서의 수평방향 흐름을 고려하여 3차원적인 지하수 흐름을 계산하도록 하였다. 실제 사례와 비교한 결과, 본 지하수 예측모델(YSGWF)에 의한 산사태 해석 결과는 산사태 발생지역을 비교적 정확히 예측하는 것으로 판단되며, 이러한 검증을 토대로 실제 산지에 대한 산사태 해석을 위한 지하수 예측에 적용 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
• /
• pp.824-827
• /
• 2011

에너지원의 고갈, 지구온난화 방지 및 탄소 배출량 감소라는 인류 절대적 과제에 대한 해결책 강구와 맞물리면서 스마트 그리드 시스템에 대한 요구가 절실히 요구되고 있는 실정이다. 이는 국 내외적으로 에너지 정책방향에 반영되고 있다. 이를 위해 요구되는 기술 중에는, 현재의 중앙 집중식, 단방향성 전력계통의 비효율성을 극복하기 위해 신재생에너지를 중심으로 하는 다양한 분산형 전원이 도입되어 소규모 발전시설로 생산한 전기를 계통과 효율적으로 연결, 전력 소비자에게 안정적으로 전달하는 시스템을 핵심 개념으로 하고 있다. 하지만 분산형 전원의 에너지원으로 주로 사용되는 풍력 및 태양광 발전은 기후 변화에 매우 민감하기 때문에 전기품질 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 분산형 전원 단위인 댁내 분산형 전원 시스템에 운용 가능한 신재생에너지원(풍력, 태양광)을 적용하고, 기후 데이터의 변화를 감지함으로써 문제 해결을 할 수 있는 시스템 관리 방법(알고리즘)을 제안한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
• /
• 제40권4호
• /
• pp.533-542
• /
• 2017

진단용 X선 영상에서 산란선은 화질을 열화시키는 주요한 원인이다. X선 장치는 필름/스크린을 사용한 아날로그 시스템부터 Imaging plate (IP) 및 평판 검출기(Flat panel detector; FPD)를 사용한 디지털 시스템으로 바뀌어 가고 있다. 그러나 산란 X선 제거를 위한 Grid는 아날로그 시대에 사용됐던 구조부터 큰 변화가 없다. 본 논문에서는 선행연구에서 고안된 산란선 제거율을 향상시키기 위한 간접변환형 평판검출기의 새로운 구조를 다양한 입사 X선을 사용하는 임상현장에서의 활용 가능성을 검토했다. 일반적으로 FPD는 3개의 층으로 구성되어 있다. 신호를 검출하는 화소와 화소 사이에는 전압을 거는 voltage line이나 데이터를 전달하는 data line과 같은 X선 불감영역이 존재한다. 선행연구에서는 이 불감영역에 정확히 맞추어 방사선 불 투과성의 납을 그물 모양으로 substrate layer에 삽입함으로서 검출기 자체가 산란선 제거 효과가 있도록 설계하였다. 새로운 구조의 임상 유용성을 평가하기 위해, 삽입된 그물 모양의 납을 입사 X선에 대해 가로, 세로성분으로 나누어 각각의 성능을 확인하였으며, 동시에 납의 높이를 변화시켜 납 높이가 성능에 미치는 영향을 영상 대조도와 grid 노출 인자를 통해 검토했다. 검출기면에 대해 대각선으로 입사한 X선($0^{\circ}$, $15^{\circ}$, $30^{\circ}$)에 대해서, 입사 X선에 대해 평행한 가로성분이 세로 성분에 비해 높은 영상 대조도와 낮은 그리드 노출 인자를 나타냈으며, 세로성분의 납 높이가 높을수록 본 연구에서 고안한 검출기에 악영향을 미치는 것을 확인했다. 그러므로 본 연구에서 고안한 새로운 FPD 시스템은 FPD의 구조를 방사선검사 조건과 목적에 맞추어 최적화함으로써 임상 의료현장에서의 사용 가능성이 확인되었다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.74-82
• /
• 2019

4차 산업혁명을 통해 지능형 연결 사회를 기반으로 한 스마트 시티가 형성되고 있다. 스마트 시티에서 태양 에너지를 비롯한 신재생 에너지의 사용이 증가하고 있으나, 신재생 에너지의 모니터링 및 관리의 어려움으로 인한 시스템 수요가 증가하고 있다. 또한 환경 및 물리적 요인에 대한 데이터를 수집하고 모니터링하기 위한 무선 센서네트워크 기반 IoT 기술이 접목되고 있으나, 실시간 측정을 위한 안정적인 전원 공급이 필수적인 상황이다. 이에 본 논문에서는 LoRaWan을 비롯한 IoT 기술 기반의 스마트 시티에 적용할 수 있는 효율적인 태양 에너지 기반 전력 관리 기법에 대하여 제안하였으며, 이를 기반으로 태양광 패널 시스템의 오동작 방지 및 모니터링을 수행할 수 있다. 제안한 기술을 통해 태양광 패널 시스템에서 생성된 전력을 최대로 출력하여 각 그리드에 분배할 수 있으며, Simulink 기반 시스템 모델링과 실시간 에뮬레이션을 기반으로 효율성을 입증하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제21권3호
• /
• pp.397-418
• /
• 2019

터널 굴착으로 인한 지반 및 인접 구조물의 거동을 이해하고 분석하는 것은 매우 중요하며, 이는 현대사회에서의 과학기술의 발전과 함께 토목공학 분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 근거리 사진계측기법은 지반공학 분야에서 주로 쓰이고 있으며, 최근 GeoPIV 등을 이용한 계측기법의 연구가 증가하고 있는 추세이다. 본래에는 지반의 거동을 계측하여 시각화하는 방법으로 알루미늄 봉과 타겟 포인트를 이용한 VMS 프로그램이 주로 사용되어 왔다. 하지만 이러한 방법을 적용할 경우, 타겟 포인트가 손에 의해 인위적으로 설치되기 때문에 외부적인 오차가 발생할 수 있다. 또한 포인트 사이의 그리드가 넓거나 좁을 경우 희박한 데이터가 도출될 수 있는 문제점을 안고 있다. 따라서 본 연구에서는 타겟의 사용 없이 변위를 분석할 수 있는 MATLAB 기반의 No-target 프로그램을 개발하였고 수치해석과 실내 모형시험을 통해 기존의 프로그램과의 비교 및 검증에 초점을 맞추었다. 연구 내용으로는 greenfield condition, strip foundation, pile foundation 3가지 Case에 대하여 실내 모형시험을 실시하였으며, VMS 프로그램과 No-target 프로그램의 결과로부터 total displacement와 vertical displacement의 오차율을 분석하였다. 또한 유한요소 수치해석 프로그램인 PLAXIS를 통하여 실내 모형시험과의 결과와 비교 및 검증하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권12호
• /
• pp.525-531
• /
• 2020

다양한 정보가 대량으로 유통되는 IT 환경에서 사용자의 요구를 빠르게 파악하여 의사결정을 도와줄 수 있는 추천 시스템이 각광을 받고 있다. 그러나 현재 추천 시스템은 사용자의 취향이나 관심사가 바뀌었을 때 선호도가 즉시 시스템에 반영이 되지 않을 수가 있으며, 광고 유도로 인하여 사용자의 선호도와 무관한 아이템이 추천될 수가 있다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 취향이나 관심사를 명확하고 객관적으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 그리고 사용자가 선호하는 영화를 예측하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용하여 실시간으로 수집되는 영화 관련 데이터를 분석하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 전체 단어 집합의 크기에 대한 학습 모델의 적합성을 확인하였다. 그 결과 본 시스템의 학습 모델은 전체 단어 집합의 크기에 따른 평균 교차 검증 지수가 97.9%로 적합하다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 본 모델은 네이버의 영화 평점 대비 평균 제곱근 오차가 0.66, LSTM 언어 모델은 평균 제곱근 오차가 0.805으로, 본 시스템의 영화 평점 예측성이 더 우수함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권8호
• /
• pp.339-346
• /
• 2022

최근 화석연료의 무분별한 사용으로 인한 자원고갈 문제 및 기후변화 문제 등이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 신재생에너지 중 태양광 에너지는 다른 신재생에너지원에 비해 고갈될 염려가 적고, 공간적인 제약이 크지 않아 전국적으로 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효율적으로 사용하기 위해서는 보다 정확한 태양광 발전량 예측 모델이 필요하다. 이를 위하여 다양한 기계학습 및 심층학습 기반의 태양광 발전량 예측 모델이 제안되었지만, 심층학습 기반의 예측 모델은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 해석하기가 어렵다는 단점을 보유하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 설명 가능한 인공지능 기술이 많은 주목을 받고 있다. 설명 가능한 인공지능 기술을 통하여 예측 모델의 결과 도출 과정을 해석할 수 있다면 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 해석된 도출 결과를 바탕으로 모델을 개선하여 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 통하여 설명하는 설명 가능한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.