LSTM은 딥러닝 RNN의 한 종류이며 RNN의 단점인 장기 데이터손실에 대한 문제를 해결하기 위해 제시된다. 본 논문에서는 LSTM의 하이퍼파라미터 적용 시 이전 state의 중요도와 이후 state에 대한 중요도 예측에 대한 신경망 처리를 위하여 유의미성 측정가능한 매개변수를 적용하여 처리하고 데이터에 대한 정밀도와 재현율을 높이는 것을 목적으로 한다. 동일한 데이터셋에 대하여 전통적인 LSTM 방식과 본 연구를 비교한 결과 정밀도와 재현율이 5%이상 증가함을 확인하였다.
본 연구는 전력수요 패턴이 다른 평일과 특수일 데이터가 가지는 상관관계를 분석하여, 별도의 데이터 셋을 구축하고, 각 데이터 셋에 적합한 딥 러닝 네트워크를 이용하여, 전력수요예측 오차를 감소하는 방안을 제시하였다. 또한, 기본적인 전력수요 예측요소인 기상요소에 환경요소, 구분요소 등 다양한 예측요소를 추가하여 예측율을 향상하는 방안을 제시하였다. 전체데이터는 시계열 데이터 학습에 적합한 LSTM을 이용하여 전력수요예측을 하였으며, 특수일 데이터는 DNN을 이용하여 전력수요예측을 하였다. 실험결과 기상요소 이외의 예측요소 추가를 통해 예측율이 향상되었다. 전체 데이터 셋의 평균 RMSE는 LSTM이 0.2597이며, DNN이 0.5474로 LSTM이 우수한 예측율을 보였다. 특수일 데이터 셋의 평균 RMSE는 0.2201로 DNN이 LSTM보다 우수한 예측율을 보였다. 또한, 전체 데이터 셋의 LSTM의 MAPE는 2.74 %이며, 특수 일의 MAPE는 3.07 %를 나타냈다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.971-986
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2014
동시에 여러 개의 가설검정 수행시 귀무가설이 참일 경우 귀무가설을 기각할 확률이 커지는 문제가 발생한다. 이러한 다중검정 문제 해결을 위해 여러 연구에서는 가설검정시 필요한 집단별 오류율(FWER; family-wise error rate), 위발견율 (FDR; false discovery rate) 또는 위비발견율 (FNR; false nondiscovery rate) 과 통계량을 고려하여 검정력을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 T 통계량, 수정된 T 통계량, 그리고 LPE (local pooled error) 통계량 기반 P값을 이용한 Bonferroni (1960) 방법, Holm (1979) 방법, Benjamini와 Hochberg (1995) 방법과 Benjamini와 Yekutieli (2001) 방법 그리고 Z 통계량 기반 Sun과 Cai (2007) 방법을 고찰하고 모의실험을 통해 다중검정 능력을 비교하였다. 또한 실제 데이터로 애기장대 유전자 발현 데이터에 대해 여러 가지 다중검정법을 통해 유의한 유전자들을 선별하였다.
주문형 비디오 시스템에서 가변 비트율로 압축된 데이터들은 압축 대상이 되는 데이터의 내용 변화와 압축 기법의 특성으로 인해 단위 시간 당 처리해야 할 데이터 크기가 일정하지 않다. 그러나, 대부분의 주문형 비디오 서버들은 가변 비트율로 압축된 데이터를 실시간에 처리하기 위해 가변 데이터 크기의 최대값으로 시스템 자원을 예약하기 때문에 자원의 활용률이 떨어진다. 본 논문에서는 가변 비트율로 압축된 데이터를 예약할 때 선반입을 사용하여 서버의 사용자 수용 가능성을 극대화할 수 있음을 증명하고 이를 구현한 버퍼 관리 기법을 제안한다. 제안된 버퍼 관리 기법은 현실적으로 가능한 최대의 블록들을 사용 순서에 따라 버퍼에 반입한다 또한, 소비 시점이 먼 블록부터 반출하고 소비 시점이 가까운 블록부터 반입함으로써 비디오 서버의 자원 활용률을 최대화할 수 있다. 본 논문에서 제안한 버퍼 관리 기법의 효율성은 모의 실험을 통해 확인하였다.
최근 경제침체로 인해 지속되는 연체율 상승의 원인을 지역별 및 시차별로 분석하였다. 독립변수를 가계대출변수, 부동산지수변수, 경제지표변수로 나누었고 통계적 모델링을 통해 총 19 가지 변수로 연체율을 예측하였다. 각 지역마다 상이한 결과가 도출되었는데 이를 바탕으로 지역별 연체율 감소 정책을 제안한다.
본 논문에서는 OFDM 기반 이동 셀룰러 시스템에서 셀간간섭 관리를 위해 간섭 회피 및 제거를 동시에 이용하는 방법을 설명하곡 그 성능을 모의실험을 통해 분석한다. 셀 안쪽 단말과 두 셀 경계 단말에 대해서는 간섭 회피를 이용하고, 세 셀 경계 단말에 대해서는 간섭 제거를 이용하게 된다. 모의실험은 간략화된 시스템 시뮬레이션으로 수행되며, 이를 위해 링크 시뮬레이션 결과가 이용된다. 비교 대상은 간섭 관리를 하지 않은 방식, 간섭 회피만을 적용한 방식, 간섭 회피와 제거를 적용한 방식의 세 가지이며, 주된 비교 수단은 하위 5% 사용자 데이터율과 평균 데이터율이고, 보조적으로 하위 5% 사용자 신호대간섭잡음비를 이용한다. 비교 결과, 간섭 관리 기법을 적용하면 셀 경계 성능이 대폭 개선되며, 대신 평균 데이터율은 소폭 저하된다. 그리고 간섭 회피와 제거를 동시에 이용하면 간섭 회피만 이용한 경우보다 셀 경계 및 평균 데이터율 측면에서 모두 우수해진다.
인터넷과 스마트기기의 발달로 인해 소셜미디어 등 다양한 미디어의 접근의 용이해짐에 따라 많은 양의 빅데이터들이 생성되고 있다. 특히 다양한 인터넷 서비스를 제공하는 기업들은 고객 성향 및 패턴, 보안성 강화를 위해 맵리듀스 기반 빅데이터 분석 기법들을 활용하여 빅데이터 분석하고 있다. 그러나 맵리듀스는 리듀스 단계에서 생성되는 리듀서 객체의 수를 한 개로 정의하고 있어, 빅데이터 분석할 때 처리될 많은 데이터들이 하나의 리듀서 객체에 집중된다. 이로 인해 리듀서 객체는 병목현상이 발생으로 빅데이터 분석 처리율이 감소한다. 이에 본 논문에서는 로그 분석처리율 향상을 위한 맵리듀스 기반 분할 빅데이터 분석 기법을 제안한다. 제안한 기법은 리듀서 분할 단계와 분석 결과병합 단계로 구분하며 리듀서 객체의 수를 유동적으로 생성하여 병목현상을 감소시켜 빅데이터 처리율을 향상시킨다.
국내 원전에 신뢰도 기반 정비(RCM : Reliability Centered Maintenance) 기법을 도입하기 위해 수행하고 있는 영광 1,2호기 시법계통 RCM 분석에서 관련 기기의 고장데이터를 RCM 분석 방법론에 따라 분석하였다. 본 논문에서는 작업의뢰서와 작업보고서 기록내용을 토대로 지배적인 고장모드 및 다빈도 고장발생 기기를 파악하여 고장원인을 분석하였으며, 기기 유형으로 분류하여 고장들을 분석하였다. 분석결과 지배적인 고장모드는 EPRI에서 분류한 고장모드에 모두 포함되었으며, 고장빈도가 높은 기기의 고장원인은 운전환경, 사용유체, 운전형태, 기기 형식 등에 따라 고장메커니즘이 다르게 나타나는 것으로 분석되었다. 기기 유형으로 분류하여 고장모드별로 고장율을 분석한 결과 미국의 Generic Data(IEEE Std 500-1984)와 근소한 차이를 보이거나 약간 낮은 것으로 분석되었으며, 고장율이 높은 기기 유형을 단위 기기별로 세분화하여 분석한 결과 공기구동 조절벨브의 외부누설 고장율은 1.10E-06 이지만 충전유량 조절밸브의 고장율은 1.70E-05로서 약 10배 정도로 고장율이 높은 것으로 분석되었다. 기기별로 세분화한 고장을 분석 결과는 시범계통 RCM 분석시 고장모드 영향분석(FMEA. Failure Mode and Effective Analysis) 단계에서 필수기기를 선정하는 하나의 인자로 활용하였으며, 고장율의 역수로 구한 고장간 평균시간(MTBF:Mean Time Between Failure)은 정비주기 선정시 기초데이터로 활용된다.
수중 음향 채널은 매우 복잡하고 지속적인 시변 특성을 가지므로 양질의 통신 서비스를 제공하기란 쉽지 않다. 이러한 수중 음향 채널의 열악한 환경에 대해서 신뢰성이 있고 강건한 통신 서비스를 제공하기 위해서 본 논문에서는 데이터 전송율을 가변시키는 다중 반송파 CDMA(MC-CDMA) 시스템의 성능을 분석한다. 제안한 시스템에 적용한 가변 전송율 알고리즘은 사용자 데이터 전송율을 순시 채널 조건의 함수로 계산하여 채널의 정보를 파악한다. 채널 상태 정보의 획득은 보다 효율적으로 데이터를 전송할 수 있게 하고 시스템의 전반적인 성능을 개선하게 한다. 본 논문에서는 제안한 가변 전송율 다중 반송파 CDMA 시스템의 성능 분석을 시뮬레이션을 통해서 검증한다. 또한 다중 반송파에 적용하는 확산부호들의 적용 가능성을 분석한다.
SONET/SDH 전송망에서의 데이터 전송율은 10Gb/s급인 OC-192에서 40Gb/s급인 OC-768 로 발전하였으며, 이더넷 (Ethernet)에서의 데이터 전송율은 1998년 1기가비트 이더넷 기술이 표준화된데 이어 2002년에 10기가비트 이더넷기술의 표준화가 완료되었고 조만간 후속 기술로서 40Gb/s또는 100Gb/s급의 이더넷에 대한 논의가 대두될 것으로 예측된다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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