본 연구에서는 국내 도시가스 수요 데이터를 분석하여 시간대별 도시가스 수요의 특성을 파악하고 정확한 시간대별 도시가스 수요 예측을 위해 다중회귀모형(multiple regression model)을 개발하였다. 시간대별 도시가스 수요를 정확하게 예측하는 것은 공급자의 비용 절감뿐만 아니라 안정적인 배관망 관리 측면에서도 매우 중요하다. 수요 예측 오류로 인해 가스 공급이 부족한 상황이 발생하면 부족한 공급량을 빠른 시간내에 보충하기 위해 가스 배관망의 압력을 급격히 증가시켜야 하는 응급 상황이 전개될 수 있다. 반면, 시간대별 가스 생산량이 실제 수요보다 많은 경우에는 과다한 저장 시설 운용 및 불필요한 생산 비용이 발생하는 문제가 있다. 과거 시간대별 도시가스 수요 데이터를 분석한 결과 시간대별 도시 가스 수요는 직전 시간대(즉, 24시간 전) 수요와 매우 높은 상관관계를 보이며 24시간 수요 패턴은 1주일전 동일 요일(즉, 168시간전)의 24시간 수요 패턴과 매우 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 또한, 외기 온도가 도시가스 수요에 영향을 주는 특수한 조건을 파악하였다. 즉, 시간대별 도시가스 수요와 시간대별 외기 온도는 평균적으로 0.853의 높은 상관계수 절대값을 보여주며, 상관관계 분석시 같은 요일에 속한 데이터만 분석하면 상관계수의 절대값은 최저 0.861 및 최고 0.965까지 증가한다. 이상의 분석 결과를 바탕으로 본 연구에서는 24시간 전 수요와 168시간 전 수요를 독립변수로 고려한 다중회귀모형 및 외기 온도를 추가한 두 번째 다중회귀모형을 제안하며, 제안한 예측모형의 성능을 확인하기 위해 2009년부터 2013년까지 5년간의 시간대별 수요 예측 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제안한 24시간 전 수요와 168시간 전 수요를 독립변수로 고려한 다중회귀모형의 경우 과거 5년간의 수요 예측 오차율의 절대값 평균(mean absolute percentage error)은 4.5% 수준이며, 외기 온도를 추가한 모형의 경우 오차율의 절대값 평균은 5.13%임을 확인하였다.
해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.
이동 통신시스템을 시뮬레이션하기 위해서는 이동 통신에서 발생되는 호의 패턴을 분석하는게 매우 중요하다. 본 논문에서는 도시지역에 설치되어 있는 기지국의 지역특성을 고려한 이동 통신 통화량을 분석하여, 제시한다. 본 논문에서는 도시를 상업, 주거, 준공업 그리고 녹지 지역으로 되어 있는 도시계획 용도지역과 이외에 특이한 호 발생 패턴이 예측되는 역과 터널 주변이라는 6개의 지역으로 구분하고, 여기에 설치되어 있는 기지국으로부터 실제 데이터를 수집하였다. 이 자료를 이용하여 기지국이 설치되어 있는 지역에 따라 이동 통신 기지국의 시간대별 통화량 분포를 분석하였으며, 하루 중 통화량이 가장 많은 최빈시간대와 통화량이 가장 적은 최번시간대를 구하였다. 또한, 구해진 각 종 결과를 시뮬레이션에 적용하기 위한 평균값 및 분포값을 제시하였다. 이 파라메터들은 이동통신 시스템의 성능 및 신뢰성을 측정하기 위한 매우 중요한 값들이다.
에너지 다소비산업구조로 되어 있는 국내 산업시설 및 건축물 분야에서의 초에너지절약형 시스템으로의 개선이 절실하다. 전력다소비건물을 중심으로 대형건물의 시간대별 전력사용량과 년간 전력사용량을 조사하였고, 연면적, 계약전력, 최대수요전력 등의 전력소비 특성을 조사 분석하였다. 조사된 자료의 전체 특징과 중심적인 경향을 알아 보기 위해서 평균값, 표준편차, 최대값, 최소값, 중앙값 등의 특징파라메터를 분석하였다. 이를 토대로 에너지 성능 중심의 전력원단위 기준(안) 및 연간 전기에너지 사용 총량을 분석하였고, 전기에너지 연간사용총량 산정에 필요한 자료를 데이터베이스화하였다.
Ground-coupled heat pump(GCHP) systems have been shown to be an environmentally-friendly, efficient alternative to traditional cooling and heating systems in both residential and commercial applications. Although some work related to performance evaluation of GCHP systems for commercial buildings has been done, relatively little has been reported on the residential applications. The aim of this study is to evaluate the cooling and heating performances of a vertical GCHP system applied to an artificial detached house($117\;m^2$) in Seoul. For this purpose, a typical design procedure was involved with a combination of design parameters such as building loads, heat pump capacity, borehole diameter, and ground thermal properties, etc. The cooling and heating performance simulation of the system was conducted with different prediction times of 8760 hours and 240 months. The performance characteristics including seasonal system COP, average annual power consumption, and temperature variations related to ground heat exchanger were calculated and compared.
뉴스기사를 구성하는 NOD데이터는 VOD(Video on Demand) 데이터와는 달리 미디어의 종류 및 크기, 시간적인 접근 지역성, 사용자와 상호 작용성 등의 차이점을 가질 뿐만 아니라 새로운 뉴스기사가 수시로 생성되고 사용자가 인기도가 높은 기사와 최신의 뉴스기사에 더 많이 접근하는 특성을 가진다. 본 논문에서는 현재 서비스중인 전자신문의 로그파일을 분석하여 NOD 뉴스기사의 인기도가 Zipf분포와 다름을 보이고, 뉴스기사의 생명주기Lifr Cycle)에 따른 접근 확률분포 제시한다. NOD 데이터의 접근 편기성으로 인하여 데이터 캐싱을 통한 NOD 서버의 성능 향상을 기대할 수 있으나 뉴스기사의 생명주기가 짧고 접근시간대별로 사용자 접근형태가 변하는 등의 이유로 단순히 인기도만 고려한 캐싱은 빈번한 데이터 재배치 문제로 인해 높은 캐시 관리비용을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 뉴스 기사의 접근 편기성에 나타나는 인기도(popularity)와 생명주기를 조합한 척도를 제안하고 이를 이용한 재배치를 제안한다.
본 논문은 빅 데이터 분석을 이용하여 산악 안전사고를 예방하기 위하여 사고 예측 모델을 제시하였다. 산악 안전사고의 축적된 데이터를 파악하기 쉽게 그래프로 나타내었다. 사고가 발생하는 패턴을 알기 위하여 산악 안전사고 발생 건수의 연도별 분석, 연간 월별 사고 발생 건수, 요일별, 시간대별 분석을 수행하였다. 나타낸 그래프를 이용하여 산악 안전사고의 영향을 미치는 변수들을 가중치 모델링을 통하여 사고 예측 모델을 구성하였다. 산악 지역의 사고 다발 구역에 제시한 모델을 적용하여 예측 모델의 성능을 검정하였다.
업무용 건축물 분야에서의 초에너지절약형 시스템으로의 개선이 절실하다. 사무소용/병원/호텔 건물을 중심으로 시간대별 및 연간 전력사용량 등의 전력소비 특성을 조사하였고, 건물연면적, 계약전력, 최대수요진력 등을 조사 분석하였다. 조사된 자료의 전체 특징과 중심적인 경향을 알아 보기 위해서 평균값, 표준편차, 최대값, 최소값, 부하율 등의 특징파라메터를 분석하였다 이를 토대로 연간 전기에너지 사용 총량과 에너지절약 성능의 관리기준을 나타내는 전력원단위를 분석하였고, 전기에너지 연간 사용총량 산정에 필요한 자료를 데이터베이스화하였다.
오래 전부터 이동통신 서비스를 위한 통신 프로토콜이나 기능 요소들의 성능을 평가하기 위해서는 분석적 방법, 시뮬레이션 및 평가적 방법이 이용되어 왔다. 이중 시뮬레이션을 통한 평가 방법은 시스템 내부 구성 요소들의 연관 관계가 매우 복잡한 시스템을 테스트하는데 유용하게 사용되고 있으며, 이를 위해서는 이동통신 통화 특성을 반영하는 텔레트래픽 모델을 제시하고 있어야 한다. 텔레트래픽 모델은 일반적으로 트래픽 소스 모델과 네트워크 트랙픽 모델로 구성되어 있으며, 본 네트워크 트래픽 모델을 정의하기 위해 요구되는 실제 기지국 통화량 자료를 수집하고 분석한 결과를 제공하기 위한 것이다. 본 논문에서는 서울시를 상업, 주거, 준공업, 그리고 녹지 지역으로 되어 있는 도시계획 용도지역으로 구분하고, 여기에 설치되어 있는 기지국으로부터 실제 데이터를 시간대별로 수집하였다. 수집된 자료를 이용하여 각 지역별 기지국의 시간대별 통화량 분포와 최대 및 최소 발생 호 수 등을 제시하였다. 분석 결과는 보다 더 정확한 이동통신 네트워크 트래픽 모델을 정의하거나, 기존 이동통신 시뮬레이션 과정에서의 입력 자료로 사용할 수 있다.
도로의 성능을 측정는데 있어서, 주행속도는 가장 중요한 정보가 된다. 또한 도로 교통의 정보를 제공하는데 있어서 현 시점의 교통정보와 더불어 향후 예측되는 교통정보를 함께 제공하는 것은 보다 정확한 예측 시간과 구간을 제공하기 위한 차별화된 기능이라 할 수 있다. 본 연구에서는 그 동안 축적된 도로 구간별 속도 자료를 이용하여 속도 패턴을 다양하게 분석하고 퓨리에 변환 및 삼각함수를 설명변수로 하는 시계열 회귀모형을 이용한 예측모형을 개발하여 구간별 및 시간대별 평균 속도를 예측하였다. 이와 더불어 보다 정확한 예측을 위하여 결측치에 대한 대체 방법 및 특이치 처리 방법을 함께 고려하였고 방대한 데이터에 대한 효율적인 분석을 위하여 유사 속도 구간에 대한 그룹핑(grouping) 방법도 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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