• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제6권11호
• /
• pp.527-536
• /
• 2017

최근 스마트 그리드 산업의 발달과 더불어 효과적인 에너지 관리 시스템의 필요성이 커지고 있다. 특히, 전기 부하 및 에너지 요금 감소를 위해서는 정확한 전력수요 예측과 그에 따른 효과적인 스마트 그리드 운영 전략이 필요하다. 본 논문에서는 보다 정확한 전력수요 예측을 위하여, 수요 시한 기준으로 수집된 전력 사용 데이터를 고시간 해상도로 분할하고, 이에 적합한 인공 신경망 기반의 전력수요 예측 모델을 구축하고자 한다. 예측 모델의 정확도를 향상시키기 위하여 우선, 수열 형태의 시계열 데이터가 가지는 주기성을 제대로 반영하지 못하는 기계 학습 모델의 문제점을 해결하고자, 시계열 데이터를 2차원 공간의 연속적인 데이터로 변환한다. 더욱이, 고시간 해상도에 따른 온도나 습도 등 외부 요인들의 보다 정확한 반영을 위해 이들에 대해서도 선형 보간법을 사용하여 세분화된 시점에서의 값을 추정하여 반영한다. 마지막으로, 구성된 특성 벡터에 대해 주성분 분석 수행을 통하여 불필요한 외부 요인을 제거한다. 예측 모델의 성능을 평가하기 위해서 5겹 교차 검증을 수행하였다. 실험 결과 모든 고시간 해상도에서 성능 향상을 보였으며, 특히 3분 해상도의 경우 3.71%의 가장 낮은 오차율을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
• /
• pp.1429-1433
• /
• 2010

수공구조물의 설계, 수자원 관리계획의 수립, 재해영향 검토 등을 수행할 때, 재현기간에 따른 확률개념의 강우량, 홍수량, 저수량 등을 산정하여 사용하게 되며, 보통 대상지역의 장기 수문관측 자료를 이용하여 수문사상의 확률분포를 산정한 후 재현기간을 연장하여 원하는 설계빈도에 해당하는 양을 추정하게 된다. 미계측지역 또는 관측자료의 보유기간이 짧은 지역의 경우는 지역빈도 분석 결과를 이용하게 된다. 지역빈도해석을 위해서는 강우자료들의 동질성을 파악하는 것이 가장 기본적인 과정이 되며 이를 위해 통계학적인 범주화분석이 선행되어야 한다. 지점 빈도분석의 수문학적 동질성 판별을 위해 L-moment 방법, K-means 방법에 의한 군집분석 등이 주로 사용되며 관측소 위치좌표를 이용한 공간보간법을 적용하여 시각화하고 있다. 강수량은 시공간적으로 변하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 이러한 점에서 본 연구를 통해 강수지점의 공간적인 좌표 및 강수량의 양적인 범주화에 초점을 맞춘 기존 지역빈도분석의 범주화 과정에 덧붙여 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소들을 결정하고 이를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하고자 한다. 즉, 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 이를 이용한 군집화 해석 모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 분석 과정에 있어서 시간속성의 정량화 및 일반화는 순환통계기법을 사용하였으며, 극치강수량과 발생시점의 속성자료는 각각의 평균과 표준편차를 이용하였다. K-means 알고리즘을 이용해 결합자료를 군집화 하고, L-moment 방법으로 지역화 결과에 대한 검증을 수행하였다. 속성 결합 자료의 군집화 효과는 모의데이터 실험을 통해 확인하였으며, 우리 나라의 58개 기상관측소 자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 예비해석 단계에서 100회의 군집분석을 통해 평균적인 centroid를 산정하고, 해당 값을 본 해석의 초기 centroid로 지정하여, 변동적인 클러스터링 경향을 안정화시켜 해석이 반복됨에 따라 군집화 결과가 달라지는 오류를 방지하였다. 또한 K-means 방법으로 계산된 군집별 공간거리 합의 크기에 따라 군집번호를 부여함으로써 군집의 번호순서대로 물리적인 연관성이 인접하도록 설정하였으며, 군집간의 경계선을 추출할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하였다. 지역빈도분석 결과는 3차원 Spline 기법으로 도시하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제35권6_2호
• /
• pp.1133-1148
• /
• 2019

산림지역은 계절에 따라 생장 및 활력 특성이 변화하기 때문에 산림피해를 정확하게 탐지하기 위해서는 과거 동일한 계절적 시기의 영상정보 확보가 필요하다. 그러나 고해상도 또는 중해상도 영상은 영상촬영주가 높지 않아 동일 시기의 영상 정보들을 확보하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 산림생태계의 피해를 평가하기 위해 시계열 영상정보를 통해 피해발생 이전 과거 동일 시점의 분광정보를 추정하여 산림피해 평가의 기준정보로 활용하는 방법을 연구했다. 연구대상지는 2017년 우박과 가뭄으로 인해 대규모 산림피해가 발생한 전라남도 화순지역이며, 과거 3년간 해당 지역에서 촬영된 모든 Landsat 8 영상의 시계열 식생지수(NDVI, EVI, NDMI) 자료를 구축하고 이를 일별 연속자료로 자료보간을 실시하였다. 그리고 이를 통해 교란 발생 이전의 정상적인 일별 식생지수 추정 지도를 제작하였으며, 동일 날짜의 일별 평년 식생지수와 교란발생 이후의 식생지수의 차이값을 구하고 피해등급 기준을 적용하여 최종적인 위성자료 기반의 피해등급지도가 산출되었다. 위성기반 피해등급지도는 기존의 항공사진 기반 피해등급지도에 비해 미세한 식생활력도 변화를 효과적으로 탐지하였으며, 피해극심지역을 대상으로 비교하였을 때 SWIR 밴드를 이용한 식생지수(NDMI)가 기존의 피해등급평가 결과와 유사한 결과를 산출하여 활용도가 높은 것으로 평가되었다. 결과적으로, 일별 평년식생활력도 지도의 제작을 통해 신속하고 정확한 피해지 탐지가 가능해졌다.