• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.2259_2260
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• 2009

현재 전력수급 상황은 제4차 전력수급 기본계획을 통하여 안정적인 전력공급을 도모하고 있다. 미래의 전력수요를 예측하는 수요예측(Load Forecast)과 소비자의 합리적인 전기소비를 가능하게 하는 수요관리(Demand Management) 및 소비자가 능동적으로 전기소비를 선택하여 사용할 수 있는 수요반응(Demand response)이 있다. 이와 더불어 제 3차 신재생에너지 기본계획을 바탕으로 신재생에너지원을 고려해 수요예측 및 수요관리를 한다면 환경문제와 연료고갈 문제의 개선과 기타 에너지원의 절약이 가능하다. 또한 탄소량 배출 감소 효과와 현재의 수요관리 목표량보다 효과적인 수요관리가 가능하다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제28권3호
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• pp.437-465
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• 2019

본 연구에서는 장기 전력 수요와 GDP 사이의 소득계수를 시간과 GDP의 값에 따라 변화하도록 모형화한 Chang et al.(2016)에 기반을 두어 장기 에너지 수요의 예측에 관련된 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 장기 에너지와 GDP 사이의 소득계수를 함수로 표현하고, 함수 주성분 분석(Functional Principal Component Analysis)을 통하여 함수계수(Functional Coefficient)를 예측하고 이를 장기 에너지 수요 예측에 적용한다. 또한 함수계수를 비모수적으로 추정할 때 너비띠 모수를 예측 실험 오차를 최소화하도록 설정하는 방식을 제안하였고 개별 국가의 함수계수 변화 패턴을 반영하여 개별 국가의 특수성을 반영하는 예측 방법도 제시한다. 실증분석에서는 전 세계 에너지 데이터를 이용하여 한국의 장기 에너지 수요 예측을 본 논문에서 제시한 방법으로 예측하고, 기존의 방법들 보다 안정적인 장기 에너지 수요 예측이 가능함을 보였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2011년도 춘계학술대회 초록집
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• pp.138-138
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• 2011

신 재생에너지 산업의 확대를 뒷받침하고 산업의 지속적인 성장을 달성하기 위해서는 지속적인 인력의 공급이 무엇보다 중요하다. 뿐만 아니라 신 재생에너지는 기존 에너지원과 다르게 자국 내에서 생산 및 소비가 함께 이루어진다. 따라서 신 재생에너지의 확대는 국가의 일자리 창출과 직접적으로 연관된다. 하지만 지금까지 국내에서는 신재생에너지 인력수요 전망을 위한 방법론 연구가 충분히 이루어 지고 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 인력수요 전망을 위한 연구를 실시한 호주와 미국 사례를 고찰하여, 국내 신 재생에너지 인력수요 전망을 위한 고려요인 및 전망 방법론 연구를 실시하였다. 연구결과 미국은 기존화석에너지와의 인력수요 차이를 고찰하는데 초점을 맞추어 분석을 실시하였다. 또한 호주는 시나리오 기법을 통하여 미래 신재생에너지 보급상황에 따라 달라 질 수 있는 인력의 수요를 예측 하였다. 두 국가의 경우 신 재생에너지 부문의 인력수요가 급격하게 증가할 것으로 보고 있다. 호주의 경우 2008년 기준으로 10천명이던 신 재생에너지 인력수요가 2020년 24천명~30천명으로 증가할 것으로 예상(연평균 16.7% 증가)하고 있다. 미국에서는 2007년 500천명의 신 재생에너지 산업 인력이 재직 중이며, 신 재생에너지 확대와 함께 2030년에는 7,300천명의 인력수요가 있을 것으로 분석하고 있다. 신재생에너지 인력수요에 대한 연구를 실시한 사례를 살펴보면 국가는 목적에 부합하는 기준을 바탕으로 연구를 수행하여 있음을 알 수 있다. 따라서 우리나라도 향후 신재생에너지 인력 증가에 대비하여 관련 인력양성 정책을 올바르게 세우기 위해서는 관련 연구가 뒷받침 되어야 할 것으로 사료된다. 해외 사례 고찰 내용을 바탕으로 향후 국내 신 재생에너지 인력 수요 예측 시 고려해야 할 요인들을 다음과 같이 정리할 수 있다. 먼저 인력수요의 예측을 위해서는 현실적인 신 재생에너지 성장 시나리오의 설정이 요구된다. 미국의 사례와 같이 신 재생에너지와 재생에너지의 인력수요 차이를 비교하는 것도 신 재생에너지 인력수요를 정량화 하는데 큰 도움이 될 수 있다. 또한 인력의 범위를 직종별, 학력별로 구체화 하려는 노력이 필요할 것이다. 마지막으로 신재생 인력수요 전망을 바탕으로 효과적인 인력양성 프로그램을 구체화 해야 할 것이다.

• 에너지협의회보
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• 통권30호
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• pp.22-27
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• 1994

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1218-1221
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• 2022

최근 전세계의 탄소중립 요구에 따른 에너지 효율 증대를 통한 에너지 절감을 위한 효율성 관련 연구가 확대되고 있다. 방송과 미디어 분야에는 에너지 효율이 더욱 시급하다. 이에 본 연구에서는 효율적인 에너지 시스템 구축을 위해 난방 에너지 시계열 데이터를 기반으로 한 수요 예측 모델을 선정하고, 설명하는 인공지능 모델을 도입하여 수요 예측에 영향을 미치는 원인을 파악하는 프레임워크를 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.47-56
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• 2023

수소 에너지는 높은 에너지 효율로 열과 전기를 생산하면서도 온실가스와 미세먼지 등 유해물질 배출이 없는 친환경 에너지로서, 전 세계적으로 탄소중립으로의 전환을 위한 핵심으로 주목받고 있다. 특히 스마트 수소에너지는 경제적이고 지속 가능하며, 안전한 미래 스마트 수소에너지 서비스로써 수소 에너지의 기반 시설이 디지털로 통합되어 '데이터' 기반으로 안정적으로 운영되는 서비스를 의미한다. 본 논문에서는 데이터 기반 수소 충전소 수요예측 모델 구현을 위해 강원도 내 설치되어 있는 수소 충전소 3곳(춘천, 속초, 평창)을 선정, 수소 충전소의 수요공급 데이터를 확보하였고, 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘 7개를 선정하여 총 27종 입력 데이터(기상데이터+수소 충전소 수요량)로 모델을 학습하였고, 평균 제곱근 오차(RMSE)로 모델을 평가하였다. 이를 통해 본 논문에서는 최적의 수소 에너지 수요공급을 위한 머신러닝 기반 수소 충전소 에너지 수요 예측 모델을 제안한다.

• 에너지공학
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• 제4권3호
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• pp.387-393
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• 1995

본 연구에서는 단기 전력수요예측에 있어서 필요한 데이터의 수와 계산시간을 경감하면서 보다 정확성을 기할 수 있는 앨고리즘의 개발을 위하여 이에 적합한 칼만필터링 앨고리즘을 고찰하였다. 또한 칼만필터 앨고리즘을 토대로 필터의 모형화를 통하여 단기 전력수요를 예측할 수 있는 실시간 동적예측 모형을 구축하고 그 적용 가능성을 시험하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1771_1772
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• 2009

본 연구에서는 안정적인 물 공급과 에너지의 효율적 사용을 위한 단기 물 수요예측에 대하여 데이터 마이닝 기법의 적용성을 검토하고자 한다. 물 공급이 이루어진 요일과 특이일에 대한 시계열 분석을 통한 단기 물 수요예측과 데이터 마이닝 기법을 적용한 결과를 상호 비교하여 데이터 마이닝 기법의 적용성을 제시하고자 한다. 이를 통하여 단기 물 수요예측알고리즘의 실용화 가능성을 높일 뿐만 아니라 실시간 예측을 위한 기초 데이터 마이닝 체계를 구축하고자 한다.

• 환경영향평가
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• 제24권5호
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• pp.487-498
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• 2015

기온상승과 인구 및 GDP 증가의 영향으로 인해 에너지 문제가 발생하고 있다. 이러한 문제에 대응하기 위해 에너지 수요에 대한 예측이 필요하다. 따라서 본 연구는 에너지 수요관리, 특히 전력부하를 유발하는 냉난방 에너지 수요 관리에 도움이 되고자 가정 부문 냉난방 에너지의 미래 사용량을 예측하고자 한다. 에너지 사용량을 산정하는데 있어 서비스 수요의 산출이 필요하다. 따라서 서비스 수요 산정식을 이용하여 이를 먼저 도출하고, AIM/end-use 모델을 이용하여 에너지 사용량을 산정하였다. 산정 결과 냉난방 서비스 수요는 2010년에 비해 2050년에 모두 증가하는 추세를 보였다. 하지만 에너지 사용량에서 난방은 감소하고, 냉방은 증가하는 것으로 예측되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1208-1210
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• 2015

본 논문은 실제 사무용 빌딩의 전력 사용량 빅 데이터를 이용하여 효율적인 에너지 사용 및 빌딩 에너지 수요 반응 관리를 위해 전력 사용량 기준 클러스터링을 통한 분석결과를 제시하고 분석된 클러스터링 결과를 기반으로 전력 사용량 예측모델을 설계하였다. 예측모델을 통해 도출된 전력 사용량과 실제 빌딩의 실측 데이터 사이의 오차율을 계산하여 예측모델의 타당성을 보였으며 이를 토대로 에너지 예측 사용량 기반 효율적인 수요 반응 제어 알고리즘을 제시하였다.