• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.5
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• pp.68-75
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• 2017

본고에서는 Advanced Metering Infrastructure (AMI) 네트워크 기반의 자동 수요반응 기술에 대해 소개한다. 수요반응은 피크 수요 기간 동안 전력의 안정화에 큰 기여를 할 수 있으며, 수요반응의 범위와 효과가 증가함에 따라 일반 수용가의 참여가 매우 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 하지만, 다양한 지역에 위치한 수용가를 대상으로 수요반응 서비스를 제공하기 위해서는 유틸리티 또는 수요관리사업자와 고객 간의 수요반응 신호 교환과 정보 공유를 위한 통합 네트워크 구축이 필수적으로 필요하다. 또한, 이기종 시스템 간 상호운용성 보장을 위한 공통의 통신 제어 기술이 요구된다. 본고에서는 AMI 네트워크를 기반으로 IEC/PAS 규격인 Open Automated Demand Response version 2.0 (OpenADR2.0) 기술을 채택하여 수용가를 대상으로 한 자동화된 수요반응 서비스를 실현하고자 한다. AMI 디바이스를 수요반응 자원으로 활용하기 위하여 기존의 기능은 유지한 채로 OpenADR2.0 프로토콜을 탑재하여 수요반응 기능이 추가된 디바이스들을 개발하였으며, 프로토콜 적합성 테스트와 필드 테스트를 통하여 자동화된 수요 반응 서비스 및 부하 감축을 검증하였다. 개발 소프트웨어는 OpenADR Alliance로부터 국제공인인증을 획득함으로써 수요 반응 시스템의 레퍼런스 통신 기술로 적용이 가능하다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.592-593
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• 2011

수요 반응 프로그램은 크게 인센티브 기반 수요 반응 프로그램과 가격 기반 수요 반응 프로그램으로 나눌 수 있다. 인센티브 기반 수요 반응 프로그램은 용량 요금 형태의 보상금을 지급하고 전력 시스템의 안정적 운영을 위해 긴급 상황 시, 이벤트를 통해 호출 됨으로써 중요성이 더욱 부각되고 있다. 신뢰도 수요 반응 자원들은 운영주체와의 사전 계약 시, 자신의 월 또는 연간 사용 한도를 정하고 계약을 하게 된다. 이는 빈번한 수요 자원 호출로 인해 수요 자원 보유자가 효과적으로 반응하지 못하게 됨을 방지하기 위함이다. 본 논문에서는 이러한 수요자원의 최대 사용 횟수를 고려하여 신뢰도 수요 반응 프로그램의 스케줄링 방법을 제안하였다. 본 스케줄링 방법은 각 이벤트별 필요 수요 자원량과 각 수요 자원들의 비용을 고려하여 특정 기간동안의 계획을 수립하는 것으로써, 현재 널리 이용되는 단기 스케줄링과 비교하였을 때, 운영주체의 비용을 절감할 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.438-450
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• 2003

LBS의 등장은 무선인터넷의 이동성 특징에서 기인한다. 이 이동성을 대변하는 것은 바로 위치정보이고, 무선인터넷 시장이 확산되면서 무선인터넷의 킬러 애플리케이션으로 등장하게 되었다. 본 연구는 무선인터넷 서비스의 한 분야로 급속하게 확장되고 있는 위치기반 서비스의 기술모델을 수립하고 관련 기술들에 대한 중요도 등의 수요조사를 수행하는 것이다. 위치기반 서비스의 기술모델 구성 부분에서는 해외 모델들에 대한 특징을 분석하여 각 기술구분에 의한 개념적 모델을 구성하였다. 이 모델은 일반화된 위치기반 서비스의 구성을 제시하고 있으며 이를 바탕으로 각 기술분야의 기술수요조사를 가능하게 한다 기술수요 조사에서는 다양한 위치기반서비스의 개발과 제공에 대비한 수요자별 기술수요를 조사하고, 이에 대한 중요도를 분석함으로써 합리적인 기술개발, 관련 산업정책, 사업추진 및 산업 활성화 등에 효율성 및 적정성 유도할 수 있게 하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.31 no.2
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• pp.45-59
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• 2013

This study deals with the comparative analysis between two freight demand estimation methods : Unimodal O/D based method and P/C based method. The data of access/egress truck trips has been omitted from the Korean freight unimodal O/D of KTDB. This is because KTDB's unimodal O/D has not marked the series of unlinked trips down as the whole freight intermodal transport and surveyed only the main-haul trips of them. For these reasons, freight intermodal transport mechanism has not been analysed perfectly with Korean unimodal O/D data. This study tries to estimate P/C table of Korean Import/Export container freight and develop the MCC(Multimodal Channel Choice) model. Then, comparing unimodal O/D based method and P/C based method in terms of the switch commodities between production point(the initial point of freight transport) and consumption point(the terminal point of freight transport), unimodal commodities, and commodities on links is conducted. The results show that the P/C based method is able to simulate the freight intermodal transport.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.7
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• pp.307-314
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• 2022

Recently, researches using deep learning-based models are being actively conducted to replace statistical-based time series forecast techniques to predict electric power demand. The result of analyzing the researches shows that the performance of the LSTM-based prediction model is acceptable, but it is not sufficient for long-term regional-wide power demand prediction. In this paper, we propose a WaveNet deep learning model to predict electric power demand 24-hour-ahead with temperature data in order to achieve the prediction accuracy better than MAPE value of 2% which statistical-based time series forecast techniques can present. First of all, we illustrate a delated causal one-dimensional convolutional neural network architecture of WaveNet and the preprocessing mechanism of the input data of electric power demand and temperature. Second, we present the training process and walk forward validation with the modified WaveNet. The performance comparison results show that the prediction model with temperature data achieves MAPE value of 1.33%, which is better than MAPE Value (2.33%) of the same model without temperature data.

• Journal of Korean Dental Hygiene Science
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• v.6 no.2
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• pp.141-150
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• 2023

Background: This study was conducted to verify the effectiveness of geriatric dental hygiene education by developing and operating an industrial demand-based curriculum for geriatric dental hygiene. Methods: Wilcoxon signed rank test was performed to verify the before-and-after differences in major competency achievement, geriatric dental hygiene awareness, and class satisfaction according to industrial demandbased field-oriented practical education, and Spearman's correlation analysis was performed to confirm the association between each factor(p<0.05). Results: In the case of major competency achievement, 'communication competence with the older adults' was significantly improved(p=0.031) after conducting industrial demand-based field-oriented practical training. Conclusion: It is believed that the understanding of the older adults and the practical skills for oral care of the older adults can be further developed when the learners are provided with a practical curriculum that can be used in the geriatric industrial field.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.26 no.5
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• pp.163-174
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• 2008

The conventional four-step travel demand model is still widely used as the state-of-practice in most transportation planning agencies even though it does not provide reliable estimates of travel demand. In order to improve the accuracy of travel demand estimation, implementing an alternative approach would be critical as much as acquiring reliable socioeconomic and travel data. Recently, the role of travel demand model is diverse to satisfy the needs of microscopic analysis regarding various policies of travel demand management and traffic operations. In this context, the activity-based approach for travel demand estimation is introduced and a case study of developing a spatial-temporal activity presence-based approach that estimates travel demand through forecasting number of people present at certain place and time is accomplished. Results show that the spatial-temporal activity presence-based approach provides reliable estimates of both number of people present and trips actually people made. It is expected that the proposed approach will provide better estimates and be used in not only long-term transport plans but short-term transport impact studies with respect to various transport policies. Finally, in order to introduce the spatial-temporal activity presence-based approach, the data such as activity-based travel diary and land use based on geographic information system are essential.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.2
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• pp.719-727
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• 2013

Four-step travel-demand modeling based on a trip-level has been widely used over many decades. However, there has been a wide variance between forecasted- and real-travel demands, which leads less reliable on the model implications. A primary reason is that person's real travel behavior is not properly captured throughout the model developments. An activity-based modeling (ABM) approach was proposed and developed toward increasing the accuracy and reality of person's travel behavior in the U.S. since 1990', and stands as a good alternative to replace the existing trip-based approach. The paper contributes to the understanding of how the ABM approaches are dissimilar to the trip-based modeling approach in terms of estimation units, estimation process, their pros and cons and etc. We examined three activity-based travel demand model systems (DaySim, CT-Ramp, and CEMDAP) that are most commonly applied by many MPOs (Metropolitan Planning Organization). We found that the ABM approach can effectively explain multi-dimensional travel decision-makings and be expected to increase the predictive accuracy. Overall, the ABM approach can be a good substitute for the existing travel-demand methods having unreliable forecasts.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.529-530
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• 2015

스마트그리드 환경에서 증가하는 에너지 수요에 대응하기 위하여 수요 반응(Demand response, DR) 프로그램에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 특히, 전력 분야에서는 공급측 자원과 수요측 자원을 효율적으로 운영하기 위하여 수요 반응에 기반한 마이크로그리드 운영 기술이 요구되며, 추후 마이크로그리드의 실 시스템에 많은 도입이 예상된다. 본 논문에서는 TOU(Time-of-use)와 DLC(Direct load control)에 기반한 마이크로그리드의 최적 운영계획을 수립하고, 시뮬레이션을 통하여 제안된 수리적 모델의 타당성을 검토하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.1067-1071
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• 2005

오늘날 기업들이 급격한 환경변화에 능동적으로 대처하고 지속적인 기업의 성장과 발전을 이루기 위해서는 물류유통과 수요예측에 대한 전반적인 이해와 이를 바탕으로 한 전반적인 시스템이 구축되어야한다. 기업의 성장을 위하여 지속적인 물류유통과 수요예측과 결정이 있어야 한다. 또한 이에 대한 공통적인 적용사항을 규칙 기반으로 한 시스템인 설계되어야한다. 그래서 본 논문에서는 규칙을 기반으로 기업의 물류유통/수요예측을 위하여 데이터마이닝 기법을 적용한 검색 기법을 제시하고자 한다.