• 디지털융복합연구
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• 제12권3호
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• pp.243-248
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• 2014

최근 태양광에너지는 실시간 태양의 위치를 추적하여 모듈경사각과 이루는 갓을 산정하여 일사량을 보정하는 부분에서 컴퓨팅과의 결합이 확대되고 있다. 태양광 발전은 태양의 위치에 따라 출력변동이 심하고 출력 예측이 어려워 효율적인 전력 생산을 위해서 신재생에너지를 전력계통에 안정적으로 연계할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 실증단지 내 발전단지의 실시간 기상자료 예측값을 이용하여 최종적으로 태양광 발전량 예측값을 산정하는 태양광 발전을 위한 발전량 예측 모델을 분석한다. 태양광 발전량은 태양광 발전기별 모듈특성, 온도 등을 감안하여 보정계수를 입력하고 예측 지역의 위치 경사각을 분석하여 발전량 예측 계산 알고리즘을 통해 최종 발전량을 예측한다. 또한, 제안 모델에서는 실시간 기상청 관측자료와 실시간 중기 예측 자료를 입력 자료로 사용하여 단기 예측 모델을 수행한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.603-605
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• 1998

기존의 오류 제어 방법들은 실시간 특성과 신축적인 신뢰성을 갖는 멀티미디어 통신 응용에 적합하지 못한다. 본 연구에서는 실시간 데이터의 마감시간을 고려한 적시 오류 복구를 위해 오류 복구가 가능한 시점을 예측하여 재전송을 시행하는 예측 재전송을 제안한다. 예측재전송은 오류 발생이 확인될때까지 기다리지 않고 평균 전송시간을 고려하여 미리 재전송을 실시하는 사전 재전송 방법과, 재전송을 하여도 오류 복구가 불가능하다고 판단될 재전송을 실시하지 않고 데이터 전송을 계속 진행되는 재전송 포기 방법으로 적용된다. 이와같은 예측 재전송 기법을 적용한 새로운 오류 제어 프로토콜 x-kernel상에서 구현하였다. 실험 결과, 새로운 프로토콜은 다양한 통신 환경에서 기존의 오류 제어 방법에 비해 종단간 오류 복구율을 높이고 무의미한 오류 처리를 줄이며, 추가되는 부하는 매우 작다는 점을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.1426-1429
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• 2005

실시간 통합 물관리 운영을 위한 강우예측시스템에서 제시되는 예측강우량과 강우시나리오 및 실시간 또는 단기간(10일 이내)의 용수수요와 공급을 위한 분석 기술을 RRFS에 연계함으로써 한정된 수자원의 효율적 이용을 도모하였다. 이를 위한 기술로서 용수수요량(취수량)과 하천유황을 실시간으로 취득$\cdot$관리하기 위한 물 정보관리기술을 개발하고, 장단기 하천유량의 예측을 위한 하천의 연속 유출량 예측기술을 개발하였으며 모의 운영 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.801-804
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• 2021

소비자의 과거 위치 데이터를 기반으로 다음 경로를 예측하는 것은 마케팅 부분에서 매우 중요한 부분이다. 그러나 전체 데이터를 이용해서 다음 위치를 제공하는 연구는 많았지만 이는 시간이 오래걸리기 때문에 서비스 제공에 이용하기에는 무리가 있다. 그래서 실시간으로 다음 경로를 예측 할 수 있는 서비스를 만들어 보았다. 데이터를 모으는 과정부터 데이터 베이스에 저장하고 활용해 시각화 하는 과정까지 총괄하는 서비스를 만들었다. 이 논문에서는 이동 데이터를 분석해 다음 위치를 예측하는 부분을 다룬다. 이동데이터를 전처리할때 학습의 편이를 위해 데이터의 형태를 [위도, 경도, 시간] 에서 [라벨값, 시간]으로 바꾸었다. 이 데이터를 CNN을 이용해 학습시킴으로서 실시간으로 예측값을 제공할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1005-1012
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• 2021

최근 웹에서 지도(Map)를 이용한 Location based Services 기반의 다양한 위치정보시스템 활용이 점점 확대되고 있으며 에너지 절약을 위한 대안으로 전력 수요 현황을 실시간으로 확인할 수 있는 모니터링 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 같은 기계학습을 이용하여 전력 수요 데이터의 특성을 분석하고 예측하는 모듈을 개발하여 지역 단위별 전력 에너지 사용 현황과 예측 추세를 실시간으로 확인할 수 있는 오픈소스 기반 지도 서비스를 이용한 딥러닝 실시간 가상 전력수요예측 웹 시스템을 개발하였다. 특히 제안한 시스템은 LSTM 딥러닝 모델을 이용하여 지역적으로 전력 수요량과 예측 분석이 실시간으로 가능하고 분석된 정보를 가시화하여 제공한다. 향후 제안된 시스템을 통해 지역별 에너지의 수급 및 예측 현황을 확인하고 분석하는데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 다른 산업 에너지에도 적용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.184-188
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• 2008

추계학적 시계열 분석은 크게 수문자료의 장기간 합성과 실시간 예측으로 구분해 볼 수 있다. 장기간 합성은 주로 수문자료의 추계적 특성을 반영한 수자원 시스템의 운영율 개발에 이용되어 왔다. 반면에 실시간 예측은 수자원 시스템의 순응적(adaptive) 관리에 적용되고 있다. 두 개념의 차이로 전자는 시계열 자료를 합성하여 발생 가능한 모든 수문조합을 얻고자 하는 것이라면 후자는 전 시간의 수문량을 조건으로 하는 다음 시간의 값을 순응적으로 예측하는 것이라 할 수 있다. 수문자료의 합성과 예측에는 크게 결정론적, 확률론적 방법의 두 가지 대별될 수 있다. 결정론적 모델링 방법에는 인공신경망이나 Fuzzy 기법 등을 이용할 수 있으며, 확률론적 방법에는 ARMAX 등의 모수적 기법과 k-NN(k-nearest neighbor bootstrap resampling), KDE(kernel density estimates), 추계학적 인공신경망 등의 비모수적 기법으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 대표적 비모수적 기법인 k-NN를 이용하여 충주댐을 대상으로 월 및 일 유입량 자료의 예측 정도를 살펴보았다. 전 시간 관측치를 조건으로 하는 다음 시간의 조건부 확률분포를 구하여 평균값을 계산한 후 관측치와 비교함으로써 모형의 정도를 살펴보았다. 그리고 실시간 저수지 운영에 이 기법의 활용성과 장단점도 살펴보았다. 모형개발 절차로 모형의 보정을 거쳐 검증을 실시하였다. 결론적으로 월 및 일 유입량 예측에 k-NN 기법이 실무적으로 적용될 수 있었으며, 장점으로는 k-NN 기법이 다른 기법보다 모델링 절차가 비교적 쉬워 저수지 운영 최적화 등 타 시스템과의 연계에 수월함이 인식되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1896-1899
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• 2007

우리나라의 태풍과 국지성 집중호우로 인한 풍수해 빈도는 점진적으로 증가하고 이와 관련된 인명 및 재산 피해 또한 증가하고 있는 실정이다. 피해저감을 위해 정확한 강우의 이동방향 및 강우량 예측은 절실하며 이를 토대로 한 유역의 강우-유출 분석이 필요하다. 본 연구에서는 강우의 이동방향과 2차원 면적강우량을 예측하기 위한 방법으로 TREC(Tracking Radar Echoes by Correlation) 기법과 실시간 Z-R 관계식을 이용하였다. 예측된 면적강우량의 강우-유출 모의에 대한 적용성을 분석하기 위하여 분포형 수문모형을 선정하여 분석하였다. 단시간 강우예측자료의 적용성을 검정하기 위하여 대상유역으로 중랑천유역을 선정하였으며 대상유역의 조도계수, 수로폭, 경사등과 같은 GIS 입력자료를 구축하였다. 검정을 위하여 중랑교 수위관측지점의 관측 수위 및 유량에 대한 분포형 강우-유출 모형의 계산 유량을 비교 분석하였다. 대상 강우사상은 2003년 9월 11일 00시에서 13일 00시까지 태풍 "매미"가 중랑천에 영향을 미친 기간을 선정하였다. 실시간 Z-R 관계식에 의한 비 예측 강우자료를 이용한 강우-유출 결과와 예측 강우에 대한 강우-유출 결과를 이용하여 단시간 강우예측의 강우-유출 모형 적용성을 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.333-333
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• 2021

최근 전 지구적인 기후변화 및 온난화의 영향으로 태풍 및 집중호우가 빈번하게 일어나고 있으며, 이로 인한 한천범람 등 홍수재해로 인명 및 재산 피해가 크게 증가하고 있다. 우리나라에서도 태풍 및 집중호우로 인한 호수피해는 매년 발생하고 있으며, 피해 빈도와 강도가 증가하고 있는 실정이다. 이러한 현실을 고려하였을 때에 하천 인근 주민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 실시간으로 홍수위 예측을 수행하는 것은 매우 중요하다 할 수 있다. 국내에서 수위예측을 위하여 대표적으로 저류함수모형(Storage Function Model, SFM)을 채택하고 있지만, 유역면적이 작아 홍수 도달시간이 짧은 중소하천에서는 충분한 선행시간과 정확도를 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이는 유역면적이 작은 중소하천에서는 유역 및 기상 특성과 관련된 여러 인자 사이의 비선형성이 대하천 유역에 비해 커지는 문제점이 있기 때문이다. 본 연구에서는 위와같은 문제를 해결할 수 있도록, 수문자료와 딥러닝 기법을 적용하여 실시간으로 홍수위를 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다. 지난 태풍 및 집중호우로 인하여 급격한 수위상승이 있던 낙동강 지류하천에 대하여 LSTM(Long-Short Term Memory) 모형 기반 실시간 수위예측 모형을 개발하였으며, 선행시간 30~180분 별로 홍수위를 예측하고 관측 수위와 비교함으로써 모형의 적용성을 검증하였다. 선행시간 180분 기준으로 영강 유역 수위예측 결과와 실제 관측치의 평균제곱근 오차는 0.29m, 상관계수는 0.92로 나타났으며, 밀양강 유역의 경우 각각 0.30m, 0.94로 나타났다. 본 연구에서 제시된 딥러닝 기반모형에 10분 단위 실시간 수문자료가 입력된다면, 다음 관측자료가 입력되기 전 홍수예측 결과가 산출되므로 실질적인 홍수예경보체계에 유용하게 사용될 수 있을 것이라 보인다. 모형에 적용할 수 있는 더욱 다양한 수문자료와 매개변수 조정을 통하여 예측결과에 대한 신뢰성을 더욱 높일 수 있다면, 기존의 저류함수모형과 연계하여 홍수대응 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.403-405
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• 1999

실시간 시스템에서 프로그램의 실행시간을 예측하는 것은 중요한 일이다. 기존의 언어에서는 실행시간은 예측하기에 힘든 요소들이 있다. Timing-C는 이러한 요소를 제거하고 사용자로부터 시간 제약을 입력받을 수 있도록 하였다. Timing-C언어를 이용하여 실시간 프로그램밍을 하기 위해 작성한 프로그램이 시간제약을 준수하고 있는지 알기 위해 시간 분석 도구가 필요하다. 시간 분석 도구는 작성된 프로그램의 실행시간을 제한하여 사용자에게예측된 결과를 알려주는 도구이다. 개발자는 이러한 도구를 이용하여 작성하고 있는 프로그램의 수행시간을 더욱 정확하게 예측할 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제22권3호
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• pp.85-94
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• 2004

현재 실시간 신호제어시스템의 대기행렬 예측에 필요한 교통정보 수집장치에 있어 루프검지기에 대부분 의존하고있다. 대기행렬 예측용 루프검지기로부터 수집된 차량의 점유시간 자료는 대기행렬 예측을 위한 가공처리시 평균차량검지길이를 이용하여 속도 데이터로 전환한다. 그러나, 현재 실시간 신호제어시스템에서 대기행렬 예측을 위해 현장제어기로부터 $100{\sim}800m$까지 이격되어 설치된 루프검지기의 경우 휘더선 길이에 따라 차량검지길이의 변화가 발생하고 있다. 하지만, 휘더선 길이에 상관없이 평균 차량검지길이를 가공처리 과정에 적용시 가공된 데이터의 신뢰도는 떨어지게 되고, 이로 인해 실시간 신호제어시스템의 운영상 효율성이 감소하게 된다. 이에 현재의 실시간 신호제어시스템에서 일률적으로 적용하고 있는 평균 차량검지길이는 한계가 있다고 판단된다. 본 연구는 대기행렬예측용으로 사용되고 있는 대기행렬 루프검지기에 한하여 현장제어기로부터 설치위치까지 이격거리에 따른 휘더선 길이 변화시 차량검지길이 평가를 실시하였으며, 이에 따른 휘더선길이별 차량검지길이 기준을 제시하였다. 연구결과로 제시된 차량검지길이를 대기행렬 예측을 위한 원시자료 가공처리시 적용한다면, 가공처리 데이터의 신뢰성이 향상될 것이며, 이를 통하여 실시간 신호제어시스템의 운영 향상을 도모할 수 있을 것이라 판단된다.