• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.203-204
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• 2013

분산되어 있는 컴퓨팅 자원을 가상화시킨 이후 접근하여 사용하는 클라우드 컴퓨팅은 인터넷의 발전과 대규모의 데이터센터를 지니는 IT 기업의 등장으로 그 모습을 드러내게 되었다. 복잡도가 높은 다중 클라우드 환경에서 클라우드 브로커(CSB)는 클라우드 사용자(CSC)와 클라우드 제공자(CSP)를 중개하여 최적의 가상 머신(VM) 배치를 할 수 있도록 한다. CSB의 과제는 가장 좋은 성능을 보이며 동시에 가장 경제적인 VM들을 다른 CSP들로부터 제공받아 CSC가 사용할 수 있도록 하는 것이다. 본 논문에서는 초기 VM 배치를 위해 CSC에서 요구하는 자원의 양을 예측하는 기법들을 소개하고, 관련된 미래 기술의 발전 방향에 대해 논의하고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.73-78
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• 2001

특수일 부하를 예측하기 위하여 BP 신경회로망 모형과 다중 회귀모형을 구성한다. 신경회로망 모형은 패턴 변환비를 이용하고, 다중회귀 모형은 평일 환산비를 이용하여 특수일 부하를 예측한다. 주간 피크 부하예측 모형에 패턴 변환비를 이용하여 짧고 긴 특수일 부하를 예측 한 결과 주간 평균 오차율이 1∼2[%]로 나와 본 기법의 적합성을 확인할 수 있다. 하지만, 패턴 변환비 방법으로는 하계의 특수일 부하 예측은 어려웠다. 따라서 기온-습도, 불쾌지수 등을 설명변수로 하는 다중 회귀 모형을 구성하고 평일 환산비를 이용하여 하계의 특수일 부하를 예측한다. 평일만의 예측 모형과 예측 결과를 비교해 보면 월 평균 오차율이 비슷하게 나와 이용한 방법의 적합성을 확인하였다. 그리고, 통계적 검정을 통해 구성한 예측 모형의 유효성을 입증할 수 있었다. 이로서 본 연구에서 제시한 특수일 부하를 예측하는 기법의 적합성을 확인함으로서 피크 부하 예측시 큰 난점 중의 하나가 해결되었다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제32권1호
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• pp.133-158
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• 2006

정보통신 기술의 급속한 발달은 군의 전장 환경에도 커다란 변화를 가져오고 있다. 특히, 멀티미디어 정보를 이용하여 다양한 대용량의 정보유통 서비스 수요가 급증할 것으로 예상된다. 이와 같은 사용자의 요구사항을 충족하기 위해서는 국방정보통신망의 업그레이드는 불가피하다. 네트워크의 용량을 증가시키기 위해서는 예산 투자가 당연하다. 하지만 데이터 트래픽의 양을 과학적인 방법으로 측정하는 기법이 없는 것이 현실이다. 본 논문은 미래 군 전술종합정보통신 체계에서 요구되는 정보유통소요량에 대하여 네트워크 시뮬레이션 기법을 적용한 툴(Tool) 기반의 과학적이고 신뢰성 있는 정보유통소요량을 분석 및 예측 할 수 있는 기법을 제시하고자 한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제11권1호
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• pp.69-89
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• 2006

과학기술의 발달과 산업의 변화에 따라 미래에 대한 연구가 중요시 여겨지고 있다. 그리고, 유비쿼터스 환경과 스마트 환경의 도래에 따라 어떠한 기술이 중요한지, 어떤 핵심기술이 발전할 것인지. 미래의 변화모습은 어떠한지 등에 대한 미래예측이나 미래기술에 대한 예측이 필요한 실정이다. 이미 각 국에서는 국가차원에서 과학기술 전분야에 걸처 기술예측 활동을 추진해오고 있으나, 민간부문에서는 많은 시간과 비용이 소요되고 단기간에 성과를 내기가 힘들기 때문에 미래기술의 예측 활동을 추진하기가 쉽지 않은 것이 현실이다. 또한, 대부분의 미래기술의 예측 방법들이 국가 차원의 대규모프로젝트에 적합하게 개발되어져 있어서 기업의 기술예측 활동에 별로 도움이 되지 못하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 기업입장에서 활용하기에 용이한 기술예측 방법론을 개발하였으며, 제안된 방법론에 따라 직접 예측활동을 수행하고 사레로써 제시하고자 한다. 제시된 방법론은 FAR, Furture Wheel, 시나리오 기법등을 기초로 하여 개발되어졌으며, 미래기술의 수요자인 고객을 중심으로 방법론을 전개한다

• 한국가스학회지
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• 제23권5호
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• pp.52-58
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• 2019

본 연구에서는 국내 도시가스 인수량에 대한 예측 모델을 개발하였다. 국내의 도시가스 회사는 KOGAS에 차년도 수요를 예측하여 보고해야 하므로 도시가스 인수량 예측은 도시가스 회사에 중요한 사안이다. 도시가스 사용량에 영향을 미치는 요인은 용도구분에 따라 다소 상이하나, 인수량 데이터는 용도별 구분이 어렵기 때문에 특정 용도에 관계없이 영향을 주는 요인으로 외기온도를 고려하여 모델개발을 실시하였다.실험 및 검증은 JB주식회사의 2008년부터 2018년까지 총 11년 치 도시가스 인수량 데이터를 사용하였으며, 전통적인 시계열 분석 중 하나인 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)와 딥러닝 기법인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용하여 각각 예측 모델을 구축하고 두 방법의 단점을 최소화하기 위하여 다양한 앙상블(Ensemble) 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제안한 일별 예측의 오차율 절댓값 평균은 Ensemble LSTM 기준 0.48%, 월별 예측의 오차율 절댓값 평균은 2.46%, 1년 예측의 오차율 절댓값 평균은 5.24%임을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권3호
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• pp.159-159
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• 2004

이동 통신망의 수요가 증가함에 따라 보다 많은 가입자를 수용하기 위해 셀의 크기가 소형화되고 이는 잦은 위치 갱신을 유발시켜 위치 관리 비용의 증가를 가져왔다. 이와 같은 위치 관리 비용을 줄이기 위해 본 논문에서는 호 수신 확률에 근거한 위치 관리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 단말이 새로운 LA로 진입 할 때 그 LA에서 호 수신 확률과 현재까지의 위치 갱신 생략 횟수를 고려하여 위치 갱신 여부를 결정한다. 이 때 호 수신 확률은 단말의 이동 성향에 관한 예측 정보에 의해서 계산된다. 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였고 그 결과, 예측 정보가 맞을 경우 위치 갱신 비용을 상당히 줄일 수 있으며 예측 정보가 어긋나더라도 최소한 기존 표준안(IS-41)의 위치 관리 비용을 초과하지 않음을 시뮬레이션을 통해 알 수 있었다. 또한 예측 정보 유지와 같은 유사한 형태의 오버헤드를 요구하는 AS(Alternative Strategy)와도 시뮬레이션을 통해 성능을 비교하고 제안한 기법의 성능이 우수함을 보였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권3호
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• pp.1-8
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• 2004

이동 통신망의 수요가 증가함에 따라 보다 많은 가입자를 수용하기 위해 셀의 크기가 소형화되고 이는 잦은 위치 갱신을 유발시켜 위치 관리 비용의 증가를 가져왔다. 이와 같은 위치 관리 비용을 줄이기 위해 본 논문에서는 호 수신 확률에 근거한 위치 관리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 단말이 새로운 LA로 진입 할 때 그 LA에서 호 수신 확률과 현재까지의 위치 갱신 생략 횟수를 고려하여 위치 갱신 여부를 결정한다. 이 때 호 수신 확률은 단말의 이동 성향에 관한 예측 정보에 의해서 계산된다. 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였고 그 결과, 예측 정보가 맞을 경우 위치 갱신 비용을 상당히 줄일 수 있으며 예측 정보가 어긋나더라도 최소한 기존 표준안(IS-41)의 위치 관리 비용을 초과하지 않음을 시뮬레이션을 통해 알 수 있었다. 또한 예측 정보 유지와 같은 유사한 형태의 오버헤드를 요구하는 AS(Alternative Strategy)와도 시뮬레이션을 통해 성능을 비교하고 제안한 기법의 성능이 우수함을 보였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.33-46
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• 2017

서비스 부품은 일반적인 완성품에 비해 종류의 다양성, 수요의 불명확성, 빠른 대응에 대한 높은 요구 등과 같이 체계적 관리의 어려움을 유발하는 속성을 가지고 있다. 특히, 서비스 부품의 입고 주기는 길지만 출고 주기는 상대적으로 낮은 편이어서, 서비스 부품 저장 창고의 경우 전체 작업 중 오더 피킹이 가장 중요한 작업으로 인식되고 있다. 그러나 출고 수요에 대한 주기, 빈도, 출고량은 부품이 가지는 고유한 특징에 따라 달라지기 때문에 일관된 보관위치 결정 기준을 활용할 경우 물류 센터 내 작업 효율성을 높이는 데 한계가 존재할 수밖에 없다. 본 연구에서는 서비스 부품이 가지는 다양한 특성 데이터를 바탕으로 부품의 유형을 구분하고, 각 유형별 수요예측 모형을 개발하여 입출고를 위한 저장과 오더 피킹의 전체 거리를 최소화하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 통해 서비스 부품의 입출고 수량을 변화시키지 않은 상태에서도 물류 센터 내 작업 효율성과 함께 공간 활용의 효율성도 동시에 향상 시킬 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.93-104
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• 2024

수요 반응은 전력망의 신뢰성을 높이고 비용을 최소화하기 위해 수요가 가장 많은 시간대에 고객이 소비패턴을 조정하도록 유도한다. 재생 에너지원을 스마트 그리드에 통합하는 것은 간헐적이고 예측할 수 없는 특성으로 인해 상당한 도전 과제를 안고 있다. 강화 학습 기법과 결합된 수요 대응 전략은 이러한 문제를 해결하고 기존 방식에서는 이러한 종류의 복잡한 요구 사항을 충족하지 못하는 경우 그리드 운영을 최적화할 수 있는 접근 방식으로 부상하고 있다. 본 연구는 재생 에너지 통합을 위한 수요 반응에 강화 학습 알고리즘을 적용하는 방법을 찾아 적용하는데 중점을 둔다. 연구의 핵심 목표는 수요 측 유연성을 최적화하고 재생 에너지 활용도를 개선할 뿐 아니라 그리드 안정성을 강화하고자 한다. 연구 결과는 강화 학습을 기반으로 한 수요 반응 전략이 그리드 유연성을 향상시키고 재생 에너지 통합을 촉진하는 데 효과적이라것을 보여준다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.476-477
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• 2006

최근 IT산업의 눈부신 성장과 고성능 전자소자가 개발됨에 따라 전력계량분야에서도 많은 변화가 있었다. 전자소자를 사용하여 다양한 기능들을 구현할 수 있는 전자식전력량계가 이미 10여년 전부터 도입하여 운용하고 있으며, 다양한 요금제도를 통한 전력사용의 합리화 및 수요관리, 원격검침 등에 기여하고 있다. 전자식전력량계는 현행 관련법령에 따라 전력량계의 검정유효기간이 7년으로 규정되어 있어 검정유효기간의 조정에 대한 필요성이 제기되어 왔다. 검정유효기간은 제품의 수명과 경제적 교체주기에 따라 결정할 사안이므로 이에 대한 기초자료로 활용하고자 가속열화시험 등 몇 가지 수명예측기법을 이용하여 현재 운영중인 전자식전력량계의 수명을 예측하고 그 결과를 제시하고자 한다.