이 논문에서는 자동 원격 검침(AMR) 시스템에서 수집되는 전력 사용량 데이터의 분석 결과를 실세계에 적용하기 위하여 시간과 공간의 변화에 따른 전력 소비 패턴의 주기성 탐사를 위한 시공간 데이터마이닝 기법을 제안하였다. 첫째, 고객의 전력 사용 목적에 따른 군집 분석을 위하여 분할 군집화 기법을 적용하였다. 둘째, 3차원 큐브 마이닝 기법을 적용하여 고객의 전력 소비 데이터가 갖는 시간 속성과 공간 속성에 대한 패턴을 탐색하였다. 셋째, 다양한 시간 도메인에서의 주기 패턴 발견을 위한 캘린더 패턴 마이닝 기법을 이용하여 탐사된 패턴들이 갖고 있는 시간 속성의 의미와 관계를 분석 및 예측하였다. 제안된 시공간 데이터마이닝 기법을 평가하기 위해 한국 전력 연구원에서 구축된 GIS-AMR 시스템에 의해 제공되는 고압 전력 소비 고객 3,256명의 2007년 1월부터 4월까지 총 266,426건의 데이터로부터 시간의 주기성 및 공간적 특성을 포함한 전력 소비 패턴을 분석하였다. 제안한 분석 기법을 통하여 특정 그룹에 속한 각각의 대표 프로파일이 시간과 공간상에서 갖는 주기성을 발견하였다.
This study analyze using pattern of the Korean elderly leisure time to know their leisure lifestyle. In order to do this study, we analysed the time use dairy which were collected by Korean National Statistical Office in 1999 and analysis of data was done through mean of time, percentage of acting people hourly. The result of this study were as follows : 1) The elderly spend leisure time average 6 hours 34 minute in a day and enjoy leisure activities from A.M. 11:00 to P.M. 12:00 and from P.M. 8:00 to P.M:. 10:00 mainly. 2) The elderly spend leisure time for acquaintance, using mass media, sports leisure activity and dilettante life. Especially the elderly associate with more others than their family, use more TV than others and spend time for break and amusement as dilettante life.
시계열 패턴 인식에 일반적으로 많이 사용되는 동적인 타임 워핑 알고리즘은 대부분의 연산시간을 상관표를 작성하는데 소비한다. 그리고 이 연산시간을 줄이고자 전역 경로 제약조건을 설정하여 연산범위에 제한을 두는데, 이것은 패턴의 내용을 고려하지 않은 시간축에 의한 제한이다. 따라서 본 논문에서는 패턴의 형태에 따라 적응적으로 전역 경로 제약조건을 설정하여 보다 효율적으로 패턴인식을 수행하는 분기 한정적인 동적 타임 워핑 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위한 실험에서는 분기 한정적인 동적 타임 워핑 알고리즘이 기존의 동적 타임 워핑 방법과 경로 거리는 유사하면서 연산 시간이 보다 개선되었음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 2019년 통계청의 생활시간조사 데이터를 활용하여 도시에서 거주하고 있는 1인 가구 40, 50대 중년여성 594명을 대상으로 시간 부족과 여유로 구분하여 시간인지 정도에 따라 일상생활-주 활동의 수행에 소비하는 시간량 패턴에 대하여 알아보았다. 일상생활 행동별 시간량의 차이에서는 두 그룹 모두 개인 관리에 상대적으로 많은 시간을 소비하고 있음을 알 수 있었다. 시간 부족 그룹은 일, 문화 및 여가활동, 가정관리순, 시간 여유 그룹은 문화 및 여가활동, 일, 가정관리 등의 순으로 일상 시간을 사용하였다. 1인 중년여성의 시간인지는 일상생활의 주요 행동 패턴의 차이를 보이며, 문화 및 여가활동과 일은 이들의 중요한 일상 행동으로 보인다. 이 연구는 중년층 내 1인 가구 중년여성의 시간 사용을 살펴봄으로써, 향후 노년기 삶의 질 제고를 위한 생활시간 활용 방향과 정책 지원의 기초자료를 제시하고자 한다.
본 연구에서는 머신 러닝 기법을 활용하여 공장에서 발생하는 에너지 사용량에 대한 데이터 분석 및 패턴 추출에 대해 다룬다. 통계학이나 기존의 방법들은 몇 가지 물리적 특성을 반영하는 수학적 모델을 구축하는 반면, 머신 러닝을 통한 접근방법은 데이터 학습을 통하여 모델의 계수들을 결정하게 된다. 기존의 방법들은 특정한 구조를 갖는 수학적 모델을 구축해야 한다는 어려움이 있으며 과연 데이터의 특징들을 잘 반영하는지에 대한 의문이 존재했다. 그러나 머신 러닝을 통한 방법은 사람이 구축하기 어려운 작업들을 용이하게 구축한다는 장점을 가지고 있기 때문에 데이터 간의 관계를 파악하기에 더 효율적이라는 장점을 가지고 있다. 공장의 에너지 소비에 직접적으로 영향을 끼치는 요소들이 존재하며 이러한 전력 소비는 시간에 따른 데이터로 나타나게 된다. 각 요소들로부터 발생하는 소비 전력을 계측하고 데이터 베이스를 구축하기 위해 각 요소에 센서를 장착하였다. 취득된 데이터에 대해 전처리 과정 및 통계적인 분석을 거친 뒤, 머신 러닝을 통해 패턴을 분석하는 과정을 거쳤다. 이를 통해 공장에서 발생하는 소비 전력 데이터에 대한 패턴 분석을 진행하였다.
홈 게이트웨이는 홈 네트워크의 지속적인 서비스를 제공해야 한다. 그러나 유비쿼터스 홈 네트워크 영역 확산될수록 홈 게이트웨이의 전력 소비는 기하급수적으로 증가한다. 이에 본 논문에서는 홈 게이트웨이가 지속적인 서비스를 유지하면서도 사용자 트래픽이 없는 구간에 저전력 모드로 전환되도록 제어한다. 이를 위해 기존의 유휴 시간 패턴을 고려하여 다음 유휴 시간을 예측하였다. 네트워크 활용 패턴의 유사성을 상세하고 가변적으로 반영하기 위하여, 요일별 생활 패턴을 프로파일링하여 적용하였다. 유휴 시간의 특성을 전체 평균과 요일별 생활 패턴으로 각각 프로파일링한 데이터를 실제값과 비교한 결과, 전체 평균 적용한 경우 유휴 시간의 예측치와 실제 값의 오차가 최소 0.43%에서 최대 4%로 나타났다. 이에 반해, 요일별 패턴을 적용한 경우, 유휴 시간의 예측치와 실제 값의 오차가 최소 0.06%에서 최대 2%로 나타났다. 이로서 네트워크 활용 패턴을 적용하는 방식이 더 효율적임을 알 수 있다.
최근에 Green IT 에 대한 관심이 증가함에 따라 네트워크 장치에서 발생하는 에너지의 소비를 줄이기 위한 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 본 논문에서는 수면모드 (sleeping mode)를 이용하는 OBS 네트워크에서 트래픽 패턴 및 버스트 어셈블 알고리즘이 에너지 절감율과 지연시간에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위하여 OPNET Modeler 를 사용하여 지수 분포와 파레토 분포를 가지는 트래픽 생성 모델과 시간 및 길이 기반의 버스트 어셈블 알고리즘을 수행하는 라우터 모델을 구현하고 시뮬레이션을 수행한다. 구현된 시뮬레이터를 통하여 트래픽 패턴 및 버스트 어셈블 방식에 따른 슬리핑 시간, 상태 천이 횟수, 패킷 지연시간 및 에너지 절감율을 측정하고 분석한다.
공장설비, 빌딩설비 및 일반 산업설비에 사용되고 있는 전동기는 일정부하에서 연속적으로 사용되고 있을 뿐만 아니라, 단속적인 변동부하가 많고 특히 펜, 블로어, 펌프 등은 시간 및 계절에 따라 변동되고 있다. 일반적으로 최적의 유량(공기, 물)을 얻기 위해서 유량제어를 하고 있지만 종래부터 택하여 오던 패턴 및 조정변에 의한 방법에 비하여 인버터에 의한 회전수 제어에서는 소비전력이 대폭적으로 줄어든다.
사회생활을 하는 사람이라면 하루에 꼭 한번 정도는 하는 일이 있다. 출퇴근, 회의, 그리고 자판기 이용이 그것이다. 이른아침 출근을 위해 지하철 무인 패스 판매기를 이용하고 출근해서는 나른한 오후시간을 깨우기위해 으례 커피자판기를 이용하기 일수이고 여가시간을 이용해서는 친구들과 가벼운 스티커 사진촬영을 하는 등 우리의 자판기 이용 문화는 이미 현대인 너무나도 보편화되고 친숙해져버린 생활의 한 단면이 되어버렸다. 그렇다면 자판기는 언제쯤 인간의 일상사 속에 등장하기 시작했을까? 놀랍게도 자판기의 기원은 기원전 215년으로 거슬러 올라간다. 당시 이집트 사원에서 `성수(聖水)`를 판매하기 위해 만들어졌던 동전식 조작장치가 최초의 자판기라는게 정설로 받아들여온 사실로서 동전을 넣으면 투입된 동전이 받치고 있던 접시가 기울어져 그 기울기가 원래대로 돌아올 때까지 출구로 물이 나오는 원리를 이용한 것이다. 누가 만든것인지는 명확히 밝혀지지 않았으나 확실한 것은 자판기의 역사가 이미 기원전으로 거슬러 올라가고 인간생활에 뿌리내린 역사가 깊다는 것이다. 아무튼 이렇게 자판기가 나타난 이래로 17세기에 키산드리아 과학자 헤론이 쓴 책이 발견되기 이전까지 자판기는 잊혀진 발명품이었다. 그러나 그 책의 발견과 함께 사람들은 옛문헌 속의 발명품의 실용성에 관심을 기울이기 시작했고 차츰 영국의 선술집과 여관 담배 자판기가 등장하기 시작했으며 자판기는 식민지까지 보급될 정도로 선풍적인 인기를 끌었다. 19세기에 들어서는 담배 이외의 물건을 판매할 수 있는 자판기에 관심을 두기 시작했고, 자유주의 사상이 풍미하던 시절, 영국에서 나타난 금서(禁書)자판기에서부터 상업문화가 발달한 미국의 껌볼 자판기에 이르기까지 자판기는 점차로 그 영역을 넓혀갔고 또한 발전해 왔던 것이다. 그러나 자동판매기의 이러한 급속한 발전과 소비영역에서 역량의 강화는 비단 단순한 소비패턴의 변화에서 기인하는 것이라고는 보기 어렵다. 이는 노동집약적 산업구조에서 기술집약적 산업사회로의 전환에 따른 대량생산, 대량소비, 소비패턴 변화 등의 마케팅 환경의 변화에 따라 새로운 유통구조의 출현이 요망되었기 때문이었다. 따라서 슈퍼마켓, 쇼핑센터 등의 새로운 유통구조의 출현 외에도 인건비의 상승, 장소의 제한 및 구입의 편리성 등에 따라 무인 자동판매기의 등장은 필연적이었다고 볼수 있다. 이후 자판기의 판매상품의 범위는 더욱 넓어졌고 컵라면, 인형, 마음에 드는 음악만을 골라담는 CD,휴지,구두광택기,사진스티커,콘돔,장난감,담배,여행용품,스낵,아이스크림 등등 소액권과 손가락만 있으면 살 수 있는 물건의 가짓수는 헤아리기 어려울 정도가 되었으며, 그만큼 유통혁신의 기구로서 산업에 미치는 영향 역시 증대되고 있으며, 이러한 경향은 21세기 정보화,첨단화 경향에 발맞추어 더욱 진보된 형태로 발전해오고 있다.
디지털 기술의 발달에 따라 DMB, WiBro 등의 새로운 서비스가 소개되었으며, 이와 같은 서비스는 소비자들의 소비행동 패턴에 많은 영향을 미치고 있다. 특히 국내외 디지털방송기술의 발전으로 소비자에게 새로운 형태의 커머스인 T-Commerce가 주목을 받기 시작했으며 이와 같은 상거래 방식은 현재의 소비 및 구매 패턴과는 아주 다른 새로운 소비환경을 소비자들에게 제공할 것이다. 이에 본 연구에 의한 소비자의 기술혁신 수용유형에 따른 T-Commerce 수요도 분석은 향후 소비자의 소비행위를 예측하고 분석하는데 유용하다고 사료되었다. 본 연구 결과 기술혁신 수용유형은 구매의도에 현저한 차이를 보였으며, T-Commerce 최대 지불의사 가격에는 기술혁신수용 유형, 월평균 인터넷 쇼핑 구매금액, 주간 TV홈쇼핑 이용시간의 순으로 현저한 차이를 보였다. 회귀분석 결과를 토대로 모든 독립변수의 영향력이 통제된 상태에서 기술혁신수용 유형, 인터넷 쇼핑 구매액수, TV홈쇼핑 시청시간에 따른 소비자의 T-Commerce 최대 지불의사 가격(Willingness to pay)을 시뮬레이션 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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