• Title/Summary/Keyword: 선정시스템

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A Research on the Optimal System Sizing of the Standalone Photovoltaic Power Generation System for Uninterruptible Power Supply (독립형 태양광 발전 시스템의 무정전 전력공급을 위한 시스템 용량 최적 선정에 관한 연구)

  • Kim, Ki-Young;Choi, Woojin
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2017.07a
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    • pp.68-69
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    • 2017
  • 본 논문에서는 독립형 태양광 시스템의 설계에서 배터리 용량 선정 방식에 관련하여 부하손실확률(LLP: Loss of Load Probability)이 0 인 기준을 토대로 시스템 무정전 전력공급을 위한 시행 착오법을 제안하였으며 시스템의 수명주기비용(LCC: Life Cycle Cost)을 분석하여 기존 시스템에 비해 경제성을 높이고자 한다. 제안한 방식의 검증을 위하여 시뮬레이션을 수행하였다.

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Location Analysis on the Melting System of Waste FRP Ship (폐 FRP선박 용융처리시스템 입지 선정에 관한 연구)

  • Oh, S.W.;Jeon, T.B.;Park, J.M.
    • Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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    • v.13 no.2
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    • pp.75-82
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    • 2010
  • The economical efficiency and easy ship building have enabled to spread FRP ships in the shipbuilding field. As waste FRP ships have been thrown away at a river or within a harbour, this matter has become issues. For the improvement of this matter, the melting technique and system of waste FRP ships was developed. But, Decision making was required for a location plan of the melting system of waste FRP ships. It's recognized that the location decision of this system is difficult due to the dependence on technical, economical, environmental factors. In this paper, we survey the primary factors of location-economic, life-environment, infrastructure and make up a question for the experts. We also calculate the important weight and related weight using Fuzzy AHP, Limiting probability method and discuss on the calculation results on the proposed sites.

A Refined Neighbor Selection Algorithm for Clustering-Based Collaborative Filtering (클러스터링기반 협동적필터링을 위한 정제된 이웃 선정 알고리즘)

  • Kim, Taek-Hun;Yang, Sung-Bong
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.14D no.3 s.113
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    • pp.347-354
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    • 2007
  • It is not easy for the customers to search the valuable information on the goods among countless items available in the Internet. In order to save time and efforts in searching the goods the customers want, it is very important for a recommender system to have a capability to predict accurately customers' preferences. In this paper we present a refined neighbor selection algorithm for clustering based collaborative filtering in recommender systems. The algorithm exploits a graph approach and searches more efficiently for set of influential customers with respect to a given customer; it searches with concepts of weighted similarity and ranked clustering. The experimental results show that the recommender systems using the proposed method find the proper neighbors and give a good prediction quality.

Effects of the ANP Models on the Comparison Indicators of Electric Power Systems (ANP 모델이 전력 시스템의 비교 지표에 미치는 영향)

  • Kim Seong-Ho;Kim Kil-Yoo;Kim Tae-Woon
    • Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.371-376
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    • 2006
  • 서로 갈등적인 관계에 있는 다중 기준 하에서 다양한 국가 전력 시스템을 정량적으로 비교하는 데에는 전력 시스템의 비교 지표가 필요하다. 이러한 비교 지표를 산출하기 위하여 해석적 망형 과정(Analytic Network Process; ANP) 모델 가운데 상호 의존도 수중이 낮은 되먹임 모델 및 상호 의존도가 없는 독립성 모델이 개발되었다. 이러한 ANP 모델은 구성요소로 교점들(nodes)과 상호작용 관계를 표현하는 가지들(arcs)을 포함하고 있다. 의사결정 목표 교점에는 세 가지 유형의 리스크 성향이 포함되었다. 이러한 리스크 성향은 원자력 발전소 같은 위험 설비에 대한 전문가(그룹)의 리스크 성향이며, 더 구체적으로 말하면, 리스크 감수 성향, 리스크 혐오 성향, 리스크 중립 성향 등이다. 여기서 수행된 연구의 주요 목적은 ANP 모델을 구성하는 교점들 가운데 하나인 평가 기준 교점에서의 변화가 전력 시스템의 비교 지표에 미치는 영향을 해석하려는 것이다. 이러한 모델 변이가 비교 지표에 미치는 영향을 알아보기 위한 사례 연구에서 각 발전원의 특성을 비교할 평가 기준은 기준 사례와 비교 사례 각각에 대하여 상이하게 선정되었다: 기준 사례의 경우에는 보건성을 대표하는 생명 단축 [yr/TWh], 환경성을 대표하는 지구 온난화 [$g\;CO_{2}-eq./kWh$], 사회성을 대표하는 지속가능 정도[-], 경제성을 대표하는 발전 단가 [\/kWh] 등이 선정되었다; 반면에, 비교 사례의 경우에서는 보건성을 대표하는 사고 사망 [death/GWh]만이 다르고 나머지는 동일하게 선정되었다. 이러한 보건성을 대표하는 생명 단축 또는 사고 사망의 선정은 다음과 같은 비교 지표에 영향을 미친다는 것이 발견되었다: (1) 되먹임 모델에서는 성향 가중치 및 기준 등급에 영향을 준다. (2) 되먹임 모델과 독립성 모델에서는 시스템 등급에 영향을 준다. 향후에는 더욱 더 다양한 상호의존 모델들이 정량화될 필요성이 있다고 본다.

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A Study of the Optimal Displacement Analysis Algorithm for Retaining Wall Displacement Measurement System Based on 2D LiDAR Sensor (2D LiDAR 센서 기반 흙막이 벽체 변위 계측 시스템의 최적 변위 분석 알고리즘 연구)

  • Kim, Jun-Sang;Lee, Gil-yong;Yoou, Geon hee;Kim, Young Suk
    • Korean Journal of Construction Engineering and Management
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    • v.24 no.2
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    • pp.70-78
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    • 2023
  • Inclinometer has several problems of 1)difficulty installing inclinometer casing, 2) measuring 2D local lateral displacement of retaining wall, 3) measurement by manpower. To solve such problems, a 2D LiDAR sensor-based retaining wall displacement measurement system was developed in previous studies. The purpose of this study is to select a displacement analysis algorithm to be applied in the retaining wall displacement measurement system. As a result of the displacement analysis algorithm selection, the M3C2 (Multiple Model to Model Cloud Comparison) algorithm with a displacement estimation error of 2mm was selected as the displacement analysis algorithm. If the M3C2 algorithm is applied in the system and the reliability of the displacement analysis result is secured through several field experiments. Convenient management of the displacement for the retaining wall is possible in comparison with the current measurement management.

Evaluation Category Selection For Automated Essay Evaluation of Korean Learner (한국어 학습자 작문 자동 평가를 위한 평가 항목 선정)

  • Kwak, Yong-Jin
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2017.10a
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    • pp.270-271
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    • 2017
  • 본 연구는 한국어 학습자 작문의 자동 평가 시스템 개발의 일환으로, 자동 평가 결과에 대한 설명과 근거가 될 수 있는 평기 기준 범주를 선정하기 위한 데이터 구축과 선정 방법을 제시한다. 작문의 평가 기준의 영역과 항목은 평가체계에 대한 이론적 연구에 따라 다양하다. 이러한 평가 기준은 자동 평가에서는 식별되기 어려운 경우도 있고, 각각의 평가 기준이 적용되는 작문 오류의 범위도 다양하다. 그러므로 본 연구에서는 자동 평가 기준 선정의 문제는 다양한 평가 기준에 중 하나를 선정하는 분류의 문제로 보고, 학습데이터를 구축, 기계학습을 통해 자동 작문 평가에 효과적인 평가 기준을 선정 가능성을 제시한다.

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A Strategy for Neighborhood Selection in Collaborative Filtering-based Recommender Systems (협력 필터링 기반의 추천 시스템을 위한 이웃 선정 전략)

  • Lee, Soojung
    • Journal of KIISE
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    • v.42 no.11
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    • pp.1380-1385
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    • 2015
  • Collaborative filtering is one of the most successfully used methods for recommender systems and has been utilized in various areas such as books and music. The key point of this method is selecting the most proper recommenders, for which various similarity measures have been studied. To improve recommendation performance, this study analyzes problems of existing recommender selection methods based on similarity and presents a method of dynamically determining recommenders based on the rate of co-rated items as well as similarity. Examination of performance with varying thresholds through experiments revealed that the proposed method yielded greatly improved results in both prediction and recommendation qualities, and that in particular, this method showed performance improvements with only a few recommenders satisfying the given thresholds.

Development of roadside image data acquisition system for road facility management (도로 시설물 관리를 위한 노변 영상 취득 시스템 개발에 관한 연구)

  • Kim, Moon-Gie;Sung, Jung-Gon
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2008.03a
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    • pp.7-13
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    • 2008
  • 본 연구에서 개발한 노변 영상(roadside image) 취득 시스템은 효율적으로 도로 시설물들을 관리하기 위함이다. 복잡하고 긴 구간의 도로에 존재하는 도로 시설물을 인력을 사용하여 조사하기에는 많은 시간과 비용이 소요된다. 도로를 따라 움직이는 차량을 이용하는 경우에는 적은 인원과, 단시간에 노변에 설치된 시설물 등의 현황과 상태를 조사 할 수 있으며 도로 주변의 다양한 정보를 알 수가 있다. 또한, 차량에 장착된 GPS/INS 통합시스템을 사용하여 해당 영상의 정확한 위치 정보를 획득 할 수 있다. 그러나 선명한 영상을 취득하기 위해서 야외의 다양한 조건을 만족시키는 카메라와 렌즈의 선정이 중요하며, 이에 따른 동기화 장치(synchronization device)와 영상 획득 프로그램의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 경기도 고양시를 대상으로 시험을 실시하였으며, 현재 시판되고 있는 최신의 다양한 종류의 카메라와 렌즈를 차량에 장착한 후 영상을 취득하여 연구에 적합한 하드웨어를 선정하였다. 또한 동기화 장치를 사용하여 DMI(Distance Measuring Instrument)에서 발생되는 트리거 신호를 입력받아 일정한 거리마다 영상을 취득하는 S/W와 동기화 장치의 성능을 테스트하였다. 취득된 노변 영상의 위치 정확도를 테스트하기 위해 DGPS 방법을 이용하여 후처리 하였으며, 레벨 2수준의 교통주제도에 차량의 이동궤적과 도로의 선형을 중첩하여 육안으로 비교 분석하였다. 취득된 노변 영상을 분석하여 지상 모니터링 분야에서 도로 주변 시설물의 변화 탐지에 이용이 가능한 대상 시설물 목록을 선정하였으며 매우 효율적으로 도로의 유지관리에 활용이 가능할 것으로 기대된다.

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Weak-linked Neurons Elimination Method based Neural Network Models for Bankruptcy Prediction (약체연결뉴런 제거법에 의한 부도예측용 인공신경망 모형에 관한 연구)

  • 손동우;이웅규
    • Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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    • 2000.05a
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    • pp.115-121
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    • 2000
  • 본 연구는 인공신경망 모형에서 최적 입력 변수를 선정하기 위하여 새로운 선처리 기법인 약체연결뉴런 제거법을 제안하고 그 예측력의 우월성을 순수 인공신경망과 의사결정트리로 선처리한 인공신경망 모델과 각각 비교했으며, 그 결과를 보면 본 연구에서 제안하고 있는 약체연결뉴런 제거법에 의해 입력변수 선정과정을 거친 모델의 성과가 순수 인공신경망이나 의사결정트리로 선처리한 인공신경망 모델에 비해 예측적중율이 우수한 것으로 나타났다.

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