• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.11
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• pp.527-536
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• 2017

With the recent development of smart grid industry, the necessity for efficient EMS(Energy Management System) has been increased. In particular, in order to reduce electric load and energy cost, sophisticated electric load forecasting and efficient smart grid operation strategy are required. In this paper, for more accurate electric load forecasting, we extend the data collected at demand time into high time resolution and construct an artificial neural network-based forecasting model appropriate for the high time resolution data. Furthermore, to improve the accuracy of electric load forecasting, time series data of sequence form are transformed into continuous data of two-dimensional space to solve that problem that machine learning methods cannot reflect the periodicity of time series data. In addition, to consider external factors such as temperature and humidity in accordance with the time resolution, we estimate their value at the time resolution using linear interpolation method. Finally, we apply the PCA(Principal Component Analysis) algorithm to the feature vector composed of external factors to remove data which have little correlation with the power data. Finally, we perform the evaluation of our model through 5-fold cross-validation. The results show that forecasting based on higher time resolution improve the accuracy and the best error rate of 3.71% was achieved at the 3-min resolution.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.241-241
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• 2017

기후변화로 인하여 강우의 불확실성이 가중되고 홍수, 가뭄 등 물 관련 재해의 발생빈도 및 강도가 증가함에 따라 안정적인 용수공급 등 수자원 관리 및 운영에 어려움을 겪고 있어 예측기반의 수자원 계획 및 운영이 요구되고 있는 실정이다. 우리나라 기상청에서는 2010년 6월 영국기상청과 장기 계절예측시스템의 구축 및 운영에 관한 협정을 체결하였으며 2014년부터 전지구 계절예측시스템 GloSea5(Global seasonal forecasting system version 5)을 현업에 활용하고 있다. GloSea5 모델은 대기(UM), 지면(JULES), 해양(NEMO), 해빙(CICE) 모델이 커플러(OASIS)에 의해 결합된 통합 시스템으로 일단위 자료로 제공된다. 현재 수자원 분야에서는 장기예보자료가 제공되고 있음에도 불구하고 장기예보자료의 불확실성 및 수문 모형 입력자료로의 활용 어려움, 예측자료의 검증 미흡 등으로 기상청에서 제공하는 장기예보를 참고할 뿐 실제로는 과거 관측자료를 기반한 빈도해석 결과를 활용하여 댐 운영 계획을 수립하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 GloSea5모델에서 제공되는 일 단위 예측 강수량을 수자원 장기이수계획 및 관리에 활용하고자 GloSea5모델의 예측력을 평가하고 수치모델이 가지는 시스템 에러에 대하여 편의보정 및 지점 상세화를 수행하였다. 본 연구의 분석결과는 향후, 저수지 운영계획 및 증가하는 물수요와 불확실한 공급에 대한 의사결정 지원, 가뭄 대비를 위한 물 공급 제한 등에 활용 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.384-388
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• 2008

생활수준이 향상되면서 물의 양과 질에 대한 국민의 요구수준은 높아지고 있으나, 우리의 하천유지유량은 일본의 1/3에 불과하며, 평갈수기의 하천유량 증대가 물관리의 주요 관심사로 떠오르고 있다. 댐 저수지의 저류와 생공용수의 회귀수에 의해 평갈수기의 하천유량을 크게 개선시킬 수 있는 바, 본 연구에서는 수계별로 그 현황과 향후 개선방안 도출을 위해 무수한 하천지점에서 용수수급 현황을 쉽게 분석, 평가할 수 있는 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 용수수요 추정 모듈, 일 유출 모의 및 하천 유황분석 모듈, 기존댐 저수량 변화 모의 모듈, 신규 댐 규모 모의 모듈 등으로 구성되어 있다(그림 1). 분석 대상 하천 지점 유역의 논 용수, 생활 용수, 공업 용수의 수요량을 일별로 추정할 수 있으며, 이들의 회귀수를 고려한 하천유량을 일별로 모의하여 유황을 분석할 수 있고, 상류에 기존 댐 및 저수지가 있는 경우 이의 저수량을 모의하여 하류 방류량을 고려한 하천유량을 분석할 수 있고, 하천유황이 목표 값에 미치지 못하는 경우 신규 댐 및 저수지를 계획하여 이로부터 유량을 공급받아 하천유황을 유기적으로 아주 쉽게 분석할 수 있도록 하였다. 또한 저수량 변화 모의의 필수 자료인 저수지 표고별 저수면적, 저수량 자료를 신속하게 수집, 정리할 수 있도록 DEM을 활용하는 모듈을 장착하였다(그림 2). 수계별로 수많은 하천 지점의 유지유량 확보를 위한 다양한 용수공급 시나리오를 신속하게 분석, 평가하는데 편리한 도구로 활용할 수 있을 것이다. 개발된 시스템은 금강 유역의 하천유지유량 확보 방안 수립에 활용하고 있으며, 향후 전 수계에 적용될 수 있도록 보완할 것이다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.17 no.1
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• pp.28-39
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• 2016

Since 2002, Korea Government has introduced Green Standard for Energy and Environmental Design Certification for reducing GHG emission in building area. However, total number of G-SEED Certification is only around 1% of total number of approved apartment buildings despite the various boosting policies. In this situation, most boosting policies and policy improvement researches are leaning toward the supplier's aspect. However, comprehensive relation and dynamics between consumer and supplier has to be considered because housing market is operated by market participants' mutual interaction. Therefore, this research presents system dynamics models based on decision making analysis of consumer and supplier in G-SEED Certification apartment building market. Then, this research evaluate the validity of boosting policies using the model. The proposed analysis can assist government to make next G-SEED Certification boosting policy.

• Korean System Dynamics Review
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• v.5 no.1
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• pp.49-71
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• 2004

Demand-side Management can be defined as'any utility activity aimed at modifying customers' use of energy to produce desired changes in the utility's load shape'. Customers benefit by being able to control energy costs and improve quality of life and become more productive. Utilities benefit from DSM's value as a resource that enhances asset utilization and reduces both fuel costs and environmental emissions. The scope of DSM includes load management through rate schedules and conservation by improving energy effciency and using electricity consumption effectively. This paper study the DSM resource evaluation and customer behavior analysis todesign the DSM Program plan in response to customer needs. We develop basic system dynamics model to analysis the customer behavior based on a survey research. The DSM Program participants in the Hi- efficiency Inverter, Electric motor and efficient lighting applicancies operating by Conservation program 2002 become the survey objects. DSM resource evaluation evaluate firstt the distribution potentialities of each machine and then forecast the degree of diffusion. We apply the system dynamic approach to simulate the dynamic DSM market situation at the domestic beginning. This model will give the energy Planner the opportunity to create different scenarios for DSM program planning. Also it will lead to increased understanding of the dynamic DSM market

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2005.02a
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• pp.158-175
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• 2005

정부지원 R&D 프로그램에 대한 성과평가는 과학기술혁신을 위한 정부투자의 규모가 확대되면서 동시에 그 수요가 증가하고 있다. 본 연구는 국내외에서 시행되고 있는 정부 R&B 프로그램의 성과평가에 대한 체계를 비교분석함으로서 올바른 성과평가의 틀에 관한 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 각 프로그램을 비교분석하기에 앞서 성과평가와 관련한 일반적인 이론들을 살펴봄으로써 R&D프로그램에 대한 성과평가가 갖추어야 할 이론적인 체계에 대해 살펴보았다. R&D 프로그램의 성과평가를 위해서는 R&D 활동 자체가 혁신시스템 안에서 수행되고, 집행과정에서 그 효과가 증폭되어 혁신시스템을 변화시킬 수도 있기 때문에 일반적인 정책평가 이론 외에도 혁신시스템 이론을 함께 고려할 필요가 있다. 혁신시스템적 사고방식하에서 올바른 성과평가를 수행하기 위해서는 일반적인 평가기준으로 서 제시되는 적합성, 효율성, 효과성의 각각에 대해 혁신시스템적 기여도에 대한 고려가 충실히 반영되어 있어야 한다. 예를 들어 혁신시스템의 모든 요소들을 포함하는지, 환경적인요인을 고려했는지, 혁신 요소들 간에 형성된 네트워크에 대해 충분한 고찰을 하고 있는지 등이 여기에 해당한다. 실증연구에서는 이러한 것들이 모두 반영되었는가에 초점을 맞춰 각 국가 별 R&D 프로그램에 대한 성과평가를 분석하였다. 분석 대상은 해외와 국내의 주요 R&D 프로그램으로 비교적 성과평가가 활발하게 진행되었던 사례들을 선정하였다. 이러한 평가에 대한 평가, 즉 메타평가를 통해 각 프로그램의 성과평가가 가지는 특성을 밝히고 이들을 비교하여 적절한시사점 이 도출하였다. 이들 사례를 비교 분석한다면 그 결과를 바탕으로 하여 혁신시스템을 고려한 성과평가의 일반적인 모형을 제시할 수 있을 것으로 기대한다. 나아가 추후에 진행될 R&D 프로그램에 대한 성과평가에서도 본 연구에서 제시한 일반 모형을 응용함으로써 조금 더 체계화된 성과평가가 이루어질 수 있을 것으로 기대한다.결과 관점간 가중치의 우선순위가 동일할 경우 현행 평가제도는 연구기관의 의견이 반영되었다고 볼 수 있으나, 검증결과 관점간 가중치가 다르게 나타났다. 또한, 추가적인 분석에서 연구회별 관점의 가중치와 소속 연구기관별 관점의 가중치를 분석한 결과 일부 연구기관에서는 연구회의 가중치와달리 나타났다. 따라서, 현행 기관평가제도는 일부 연구기관의 특성이 충분히 반영되지 않아서 유효한 평가제도로 볼 수 없다고 하겠다. 본 연구의 결과에 따라 출연연구기관의 기관평가지표에 대한 각 지표별 가중치와 지표 문항 개선시 유용한 자료로 활용되리라 본다.로 하기 때문에 원가를 절감할 수 있다.환경현안에 대한 정치경제적 접근을 외면하지 말고 교과서 저작의 소재로 삼을 수 있어야 하며, 이는 '환경관리주의'와 '녹색소비'에 머물러 있는 '환경 지식교육'과 실천을 한단계 진전시키는 작업으로 이어질 것이다. 이후 10년의 환경교육은 바로 '생태적 합리성'과 '환경정의'라는 두 '화두'에 터하여 세워져야 한다.배액에서 약해를 보였으나, 25% 야자지방산의 경우 50 ${\sim}$ 100배액 어디에서도 액해를 보이지 않았다. 별도로 적용한 시험에서, 토마토의 경우에도 25% 야자지방산 비누 50 ${\sim}$ 100배액 모두 약해를 발생하지 않았으나, 오이에서는 25% 야자지방산 비누 100배액에도 약해를 나타내었다. 12. 이상의 결과, 천연지방산을 이용하여 유기농업에 허용되는 각종의 살충비누를 제조할 수 있었으며, 방제가 조사결과 진딧물, 응애 등 껍질이 연약한 곤충의 방제에 효과적인 것으로 나타났다. 따라서 제조된 살충비누를 활용하면 환경친화적인 해충방제가 가능하다고 판단되었다.능을 충진시켜서 암세포를 파괴시킨다. 또한 콜로니 자극인자인 사이토카인을 생산시켜서 면역담당세포의 신생을 촉진시키기도 하며, 암의 화학요법과 방사선 요법으로 저하된 백혈구를 회복시키는 역할을 한다. 따라서 최근의

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.152-152
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• 2020

가뭄은 장기간에 걸쳐 광범위하게 발생하는 특징으로 인해 자연재해뿐만 아니라 사회·경제적으로도 큰 피해를 야기한다. 즉, 가뭄으로 인한 댐의 용수 공급 부족은 공업·농업뿐만 아니라 국민들의 생활에도 상당한 피해를 미친다. 하지만, 가뭄으로 인한 지역의 피해정도는 해당 지역의 특성 또는 가뭄에 대한 지역의 대처 능력에 따라 매우 상이하게 나타난다. 따라서, 가뭄에 의한 피해를 저감시키고 안전한 용수공급이 이루어질 수 있도록 지역의 특성 및 용수 공급 체계를 고려한 위험 정도를 분석하는 것이 필요하며, 사람들과 직접적인 연관성이 높은 물수급 관련 인자들을 고려하여 가뭄의 잠재적 영향 및 피해정도를 파악할 수 있는 가뭄 위험도 평가가 수행되어야 한다. 그러나 용수공급 및 수요 현황을 반영한 가뭄 노출성 및 취약성 평가는 아직 부족한 실정이며, 각 인자에 대한 가중치를 산정하는데 설문조사 또는 단순평균방법이 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 용수공급 체계 및 지역적 특성을 고려하고 객관적인 가중치 산정방안이 적용된 확률·통계적 가뭄 위험도를 평가방법을 제시하였다. 먼저, 용수공급 실패 사상의 발생 확률이 적용된 결합가뭄관리지수(Joint Drought Management Index, JDMI)를 통해 가뭄노출성지수(Drought Hazard Index, DHI)를 산정하고, 각 인자에 대한 영향정도를 객관적으로 판단할 수 있는 가우스 혼합 모델을 활용하여 가뭄취약성지수(Drought Vulnerability Index, DVI)를 산정하였다. 이 두 지수를 결합하여 가뭄위험도지수(Drought Risk Index, DRI)를 계산하고 위험도 평가를 수행하였다. 충청지역에 적용한 결과, DHI는 용수공급 실패 사상의 발생확률이 큰 보령시가 가장 높게 나타났으며, DVI는 농업적 요소의 가중치가 크게 산정됨에 따라 청주시가 가장 높게 산정되었다. DHI와 DVI가 결합된 DRI의 경우는 청주시가 가장 위험한 것으로 나타났다. 따라서, DRI가 가장 높은 청주시는 충정 지역의 가뭄 위험 경감을 위한 대응 수립시 우선적으로 고려되어야 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.10a
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• pp.615-616
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• 2016

최근 4차 산업으로 패러다임이 변화함에 따라 SW산업이 더욱 중요하게 되었다. 이에 따라 전 세계적으로 코딩 교육에 대한 수요도 증가하게 되었고 기업에서도 SW를 잘 만들기 위한 코드 관리 중요성도 증가하게 되었다. 많은 양의 프로그래밍 소스코드를 사람이 일일이 채점하고 관리하는 것은 사실상 불가능하기 때문에 이러한 문제를 해결할 수 있는 코드 평가 시스템이 요구되고 있다. 하지만 어떤 코드가 좋은 코드인지 코드를 어떻게 평가해야하는지에 대한 명확한 기준은 없으며 이에 대한 연구도 부족한 상황이다. 최근에 주목 받고 있는 Deep Learning 기술은 이미지 처리, 자연어 처리등 기존의 Machine Learning 알고리즘이 냈던 성과보다 훨씬 뛰어난 성과를 내고 있다. 하지만 Programming language 영역에서는 아직 깊이 연구된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 Deep Learning 기술로 알려진 Convolutional Neural Network의 변형된 형태엔 Tree-based Convolutional Neural Network를 사용하여 프로그래밍 소스코드를 분석, 분류하는 알고리즘 및 코드의 Representation Learning에 대한 연구를 진행함으로써 이러한 문제를 해결하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.3
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• pp.337-342
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• 2010

The rise of music resources has led to a parallel rise in the need to manage thousands of songs on user devices. So users are tend to build play-list for manage songs. However the manual selection of songs for creating play-list is bothersome task. This paper proposes an auto play-list recommendation system considering user's context of use and preference. This system has two separate systems: mood and emotion classification system and music recommendation system. Users need to choose just one seed song for reflection their context of use and preference. The system recommends songs before the current song ends in order to fill up user play-list. User also can remove unsatisfied songs from recommended song list to adapt user preferences of the system for the next recommendation precess. The generated play-lists show well defined mood and emotion of music and provide songs that user preferences are reflected.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.22 no.3 s.57
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• pp.213-232
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• 2005

The purpose of this study is to determine factors affecting text difficulty and to model objective formulas which measure readability scores. Some readability-related factors such as total number of letters, total number of syllables, total number of unique syllables, total number of sentences and total number of paragraphs were found through correlation analysis. Some regression equations with these factors as their variables were produced through regression analysis. A model estimating readability score from total number of unique syllables was a good formula, while a model with two factors, total number of unique syllables and new syllable occurrence ratio, was a better enhanced one. The readability score represents detailed level so we can recommend students read texts corresponding to their reading levels.