• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.727-730
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• 2006

최근 휴대전화의 보급률이 증가하고, 많은 기능이 집약되면서 휴대전화 인터페이스는 HCI 분야에서 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 사용자 행위 모델링 기법인 GOMS를 사용하여 휴대전화의 계층 메뉴 구조를 분석하고 사용 시간을 예측하는 개선된 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 계층메뉴 구조 내의 모든 작업을 숙련된 작업으로 가정하여 사용 시간 예측모델을 구성하였다. 하지만 실제로 휴대전화의 계층 메뉴 구조 내에는 사용자에게 숙련이 되는 작업과 숙련되지 않는 작업이 섞여 있기 때문에 모든 작업을 숙련된 작업으로 가정할 경우 정확한 사용 시간의 예측을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 계측 메뉴 구조의 정확한 사용시간 예측을 위해, 계층메뉴 상의 작업을 숙련된 작업과 숙련되지 않은 작업으로 분리하여 별도로 사용시간을 예측할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위하여 사용시간 예측모델에 필요한 정신적 준비시간(Mental Operator)의 종류를 제시하였으며 실험을 통해 이를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.283-287
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• 2004

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시접에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07a
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• pp.323-326
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• 2001

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.112-112
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• 2023

발전용댐의 댐 유입량 예측 및 운영을 위해서 (주)한국수력원자력에서는 수자원통합 운영시스템(Water resources Integrated System, WIOS)을 운영 중에 있다. 해당 시스템에서는 댐 유입량을 예측하기 위해서 기상청 수치예보모델 중 하나인 국지예보모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)의 예측강우를 수문모형의 입력자료로 활용하고 있으며, 레이더 기반의 초단시간 강우예측 기법을 자체 개발 중에 있다. 기상청 국지예보모델은 강우의 on/off에 대한 정확도는 90%를 상회할 만큼 높으나 정량적인 강우량의 정확도는 매우 낮고, 레이더 기반의 초단시간 예측 강우는 선행 1~2시간 예측에서는 정량적 정확도는 높으나, 그 이후 예측성능이 급격히 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 댐 유입량의 정량적 예측 정확도를 확보하기 위해 초단시간 모델과 국지예보모델의 강우예측 결과를 병합(blending)하는 기법을 적용하여 초기 6시간 동안의 예측 성능을 향상시켜야 한다. 본 연구에서는 선행시간 0~6시간에 대해서 병합하는 기법들을 적용하고 평가하고자 한다. 기본적으로 병합은 초단시간 예측강우와 수치예보자료 간 가중치를 통해 수행된다. 일반적으로 초기 1시간 선행시간에서 레이더 기반 예측강우는 완벽한 예측자료(외삽 관측자료의 가중치는 1.0)로 가정하며, tanh 함수를 이용하여 선행시간의 증가에 따라 가중치를 감소시키면서, 6시간 선행시간에서는 수치예보 예측강우가 완벽한 예측자료라고 가정한다. 본 연구에서는 일반적인 병합 방법 외에 병합된 예측강우에 과거 관측강우와 예측강우의 평균편이를 적용하여 보정하는 방법, 사례별 변동성이 큰 병합된 예측강우 특성을 고려하여 병합 가중치를 신뢰도에 따라 가변시키는 방법을 적용하여 평가한다. 이를 통해 댐 유입량 예측에 최적이 되는 병합기법을 선정하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Environmental Health Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.118-120
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• 2005

본 연구는 송전선 주변 거주 초등학교 학생들을 대상으로 시간 활동 행태에 따른 여러 미세환경, 즉 주거환경, 학교환경, 학원, PC방, 교통에서의 자기장 노출수준을 다양한 매트릭스를 이용하여 비교 ${\cdot}$ 분석함으로써 연구대상자들의 활동한 미세환경 인자를 평가하여 시간별행동양식에 따른 24 시간 개인노출수준을 시간가중 평균모델을 이용하여 예측하고 비교 ${\cdot}$ 평가하였다. 본 연구는 154kV 고압 송전선로가 초등학교 옥상을 통과하는 B 초등학교 125명을 최종 선정하여 2003년 7월부터 2004년 2월 말까지 실시하였으며, 시간가중평균모델을 바탕으로 하여 자기장 노출량 평가 모델을 개발하였다. 전체 연구대상자들의 미세환경 내 평균 자기장값으로 계산한 시간가중 평균모델 (TWA model II)을 이용하여 예측된 자기장 개인노출수준을 보면 실측된 개인노출수준과 약간의 상관성을 보였다(Pearson r = 0.34 ${\sim}$ 0.35). Spot 측정한 값과 24 시간 stationary 측정값을 이용한 TWA Model II-2로 예측한 결과 실측값간의 상관성이 0.65 ${\sim}$ 0.85 로 산출되어 TWA 모델 중 가장 실측값을 잘 설명하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.659-661
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• 2000

폰 노이만 모델의 지역성과 데이터플로우 모델의 병렬성을 결합하여 등장한 모델이 다중 스레드 모델이다. 다중스레드 모델의 목적은 통신시간과 계산 시간을 겹침으로써 프로세서의 활용도를 높이고자 하는 것이다. 기존의 대부분의 다중 스레드 모델의 스레드 스케쥴링 기법은 FIFO 혹은 FILO 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 프로세서의 활용도를 높이고 프로세서의 휴지 시간을 줄이기 위해서 원격 함수 호출 혹은 원격 메모리 참조 기능의 스레드(이후로는 원격 스레드라 부름)와 계산 기능의 스레드가 동시에 활성화되었을 때 원격 스레드들을 먼저 수행하는 것이 프로세서의 지연 시간을 줄이고 병렬성을 높이는 데 효과적임을 제안한다. 이것을 구현하기 위해서 프레임 내부의 지속 벡터(CV)를 CCV(call continuation vector)와 LCV(local continuation vector) 둘로 구분하였다. 스레드가 활성화될 때 CCV에는 원격 스레드들을, LCV에는 계산 스레드들을 저장한 후, CCV에 저장된 스레드들을 먼저 수행하고 LCV를 나중에 수행한다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.8 no.2
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• pp.137-142
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• 2003

Two existing continuous-time models for the current-mode control have presented noticeable differences in their small-signal predictions. As an attempt to clarify the origin of these disparities, this paper presents an alternative way of deriving a continuous-time model for the current-model control. The results of this paper would provide insights to comprehend the dissimilarity in the modeling method and final results of the earlier models of current-mode control models.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.26 no.2
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• pp.235-250
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• 2016

In Korea, 70% of the annual rainfall falls in summer, and the number of days of extreme rainfall (over 200 mm) is increasing over time. Because rainfall is the most important trigger of landslides, it is necessary to decide a rainfall threshold for landslide warning and to develop a landslide warning model. This study selected 12 study areas that contained landslides with exactly known triggering times and locations, and also rainfall data. The feasibility of applying a Rainfall Triggering Index (RTI) to Korea is analyzed, and three RTI models that consider different time units for rainfall intensity are compared. The analyses show that the 60-minute RTI model failed to predict landslides in three of the study areas, while both the 30- and 10-minute RTI models gave successful predictions for all of the study areas. Each RTI model showed different mean response times to landslide warning: 4.04 hours in the 60-minute RTI model, 6.08 hours in the 30-minute RTI model, and 9.15 hours in the 10-minute RTI model. Longer response times to landslides were possible using models that considered rainfall intensity for shorter periods of time. Considering the large variations in rainfall intensity that may occur within short periods in Korea, it is possible to increase the accuracy of prediction, and thereby improve the early warning of landslides, using a RTI model that considers rainfall intensity for periods of less than 1 hour.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.10 no.3
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• pp.219-225
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• 2005

In this paper, a new discrete-time small signal model of an average current mode control is proposed to predict the inductor current responses. Compared to the peak current mode control, the analysis of the average current mode control is difficult because of its presence of an compensation network. By utilizing sampler model, a new discrete-time small signal model is derived and used to predict the behaviors of an inductor current of average current mode control employing generalized compensation networks. In order to show the usefulness of the proposed model, prediction results of the proposed model are compared to those of the circuit level simulator, PSIM and experiment.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1992.10a
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• pp.9-9
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• 1992

시뮬레이션(simulation)은 실 시스템(real system)의 효과적이고 효율적인 운영을 도모하기 위하여 실 시스템의 동작을 이해하고 분석, 예측, 평가하는 과학적인 문제해결 접근방법이다. 시뮬레이션 수행단계는 실 시스템의 행위를 정확히 반영하도록 타당한 모델을 구축하는 모델링 단계와 모델에 의도하는 명령어들을 컴퓨터 프로그램으로 작성하는 구현단계로 나누어진다. 시뮬레이션 모델은 시간, 상태, 확률변수, 상호규칙 등의 여러 관점에 따라 다양하게 존재하는데, DEVS(Descrete EVent system Specification) 모델은 연속적인 시간상에서 이산적으로 발생하는 사건에 따라 시스템의 상태를 분석할 수 있고 모델링 및 시뮬레이션 방법론의 형식화를 위한 견고한 이론적 기반을 제공하고 있다. 또한, DEVS 모델은 모듈적, 계층적 특성을 제공하고 집합론에 근거한 수학적 형식구조를 제공하여 실 시스템에 대한 체계적인 분석과정을 수행하게 되어 보다 현실적인 모델링을 가능하게 한다. 그러나 타당하지 못한 DEVS 모델이 구축되면 시뮬레이션을 통한 분석결과의 신뢰성이 떨어져 아무런 효과가 없고 경제적인 손실만이 따른다. DEVS 모델에 대한 기존의 타당성 검사가 많은 시간과 노력이 요구되고, 반복적인 DEVS 모델링 과정으로 인한 전문적이고 경험적인 지식을 요구한다. 또한, 모델설계자에 의해 설정된 실험 프레임하에서 DEVS 모델의 구성요소에 속하는 상태전이함수, 시간진행함수 및 출력함수에 대하여 commutative 성질의 보전성 검사가 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, DEVS 모델에 대한 타당성 검사를 SPN(Stochastic Petri Net) 모델로 변환하여 SPN 모델을 이용하는 간단하고 효과적인 타당성 검사 방법을 제안한다. 먼저, DEVs 모델에 대한 개념과 기존의 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 고찰하고 그 문제점에 대하여 자세히 설명한다. DEVS 모델의 타당성 검사에 이용하는 SPN 모델에 대한 개념과 DEVS 모델과 행위적으로 동등한 SNP 모델로 변환을 위한 관점을 제조명하다. 동일한 관점에서 두 모델의 상태표현이 같도록 DEVS 모델이 SPN 모델로 표현됨을 보이는 변환이론을 제시하고 변환이론을 바탕으로 모델 변환과정을 제시한다. 모델 변환이론과 변환고정을 기본으로 타당성 검사를 위한 새로운 동질함수(homogeneous function)를 정의하고 이와 함께 SPN 모델의 특성을 이용하여 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 새롭게 제안한다.