• 열병합발전
• /
• 통권69호
• /
• pp.15-20
• /
• 2009

소수력 계획 시 개발지점에 대하여 수많은 자료와 정보 등을 필요로 하게 되는데 특히 해당지역내의 유량분포에 대한 유황자료는 개발의 판단여부를 결정케 하는 중요한 요소이다. 소수력발전소의 설비용량에 직접 관계되는 설계유량의 결정과 재해방지를 위한 유출의 예측을 가능케 하고 발전소운영 시 가동률 및 경제성에도 직접적인 영향을 미치는 중용한 요소이나 여기서 논하는 소수력개발은 하천이나 댐과 같은 유형이 아니라 일정한 유량을 확보하여 배출하기 때문에 문제는 없다. 그러나 계절별 부하에 따른 냉각수량의 변화 및 소수력 발전유량의 변동, 조위(해수면) 변화 등에 따라 달라진다. 그러므로 수위조절을 위한 수문은 이들의 변화에 따라 자동운전이 가능해야 하지만 운전시 발전정격수위를 맞출 수 있도록 수문을 조절한 다음 Turbine Governor에 의해 유량 및 수위를 제어할 수 있도록 설계하여 냉각수 순환수 계통에 영향이 미치지 않게 언제나 적정수위를 유지시킬 수 있는 운전모드로 구축하는 것이 안정이라 볼 수 있다. 소수력발전설비 및 수문의 오작동 및 고장이 발생할 때 수위가 상승하여 냉각계통에 손실수두 증가, 취수펌프의 양정고 증가와 Surge 발생 등으로 발전소의 정상 운전에 미치는 영향이 없어야 하므로 세밀한 검토가 필요하기 때문에 폐쇄시간과 수압상승 값 등 요인 분석후 설계하여야 한다. Figure A와 같이 국내 화력발전단지에서 냉각수로 사용되고 방류되는 해수는 발전소에 따라 ca.70~150 CMS로 ca.2,000~5000 kW 이상의 수력에너지(H=4m 형성 기준)를 보유하고 있으나, 현재 활용되지 못하고 그대로 해양으로 방류되고 있어 이 수력에너지의 개발 방안을 오래전부터 검토하여 왔다. 발전소 온배수의 원활한 배수를 위한 설계 낙차와 함께 남서해안의 조위변화에 따른 낙차를 이용하는 것으로 소수력 발전 방식과 조력발전 방식의 특징을 동시에 활용할 수 있다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.129-137
• /
• 2016

본 연구의 목적은 가까운 미래의 선박운동정보를 이용하는 피드포워드 제어알고리즘과 FPSO 운동 수치 시뮬레이션 모델을 개발하고 시뮬레이션을 통하여 제어알고리즘의 성능을 검증하는 것이다. 본 논문에서는 조류, 바람, 파력 등의 환경하중에 의하여 발생한 선체운동의 미래 예측치를 활용한 피드포워드 제어력을 추가적으로 가지는 Dynamic Positioning System에 대하여 연구한다. 먼저, 조류력, 풍력 및 파력에 대한 수학모델을 선정하여 환경하중에서의 선체운동을 계산하고, 현재의 선체운동 값과 Brown 지수평활 예측모형을 활용하여 미래 선체운동 값을 예측하였다. 또한 위치 유지와 Heading angle 제어를 위한 제어력을 PID(Proportional-Integral-Derivative)이론을 이용하여 결정한 피드백 제어기와 미래 선체운동 값을 이용하여 결정한 피드포워드 제어기로 구성하였다. 그리고 각 Thruster에 요구되는 추력은 라그랑지승수법을 활용하여 분배하였다. 마지막으로 FPSO(Floating Production Storage and Offloading)의 운동과 Dynamic Positioning System에 대한 시뮬레이션 모델을 구축하여 선박의 위치 및 Heading angle 제어에 관한 시뮬레이션을 수행하여 제안하는 피드백 제어기와 피드포워드 제어기를 동시에 가지는 제어시스템의 성능을 평가하였다. 본 연구의 결과, 피드백 및 피드 포워드 제어기가 적용된 DPS 제어시스템이 기존의 피드백 제어기보다 위치유지 및 헤딩각 유지 능력에서 개선되었고 각 Thruster에 요구되는 평균 제어력 및 최대 제어력의 크기도 감소함을 보였다. 이에 따라 DPS에 요구되는 동력 감축과 Azimuth Thruster 용량의 감소로 인하여 비용 절감의 효과를 기대할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.29-47
• /
• 2024

공유 전동킥보드 실적자료를 기반으로 공유 전동킥보드 이용에 유의미한 영향을 미치는 요인을 도출한 연구는 국내외 다수 존재하나, 이용 예측력을 활용하여 모형을 비교 분석하고 타지역에 대한 적용을 통해 최적의 예측모형을 구축한 연구는 아직 많이 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 국내의 공유 전동킥보드 실적자료를 활용하여 광진구 및 강남구 지역에 대한 세부적인 공유 전동킥보드 이용 영향요인 및 영향권을 명확히 정립함으로써 이용 예측력을 높이고, 공간적 자기상관성 검증을 통해 지역적 특성을 반영한 최적의 모형으로 지리가중 회귀모형을 도출하였다. 본 결과를 바탕으로 지역적 차이에 따라 발생하는 구축 모형의 방향성을 제시하고, 실제 이용량과 모형 예측량의 차이에 따른 이용자 관점에서의 주요 시사점을 도출하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.145-152
• /
• 2002

실시간 교통정보는 운전자 입장에서는 항상 과거정보가 되는 특성이 있기에. 신뢰도 높은 예측교통정보 가공의 필요성은 오래전부터 제기되어 왔다. 교통류의 상태를 운전자에게 알리는 방안에는 속도, 통행시간도 있지만, 정체가 심하고 링크가 긴 구간에서는 대기행렬의 길이가 매우 효과적인 제공방안의 하나이다. 본 논문은 Kalman filter를 활용하여 대기행렬 길이를 예측하는 모델을 제안한 후, 실제 검지기 자료를 이용하여 서울 도심의 남산권 네트웍 상에 적용하였다. 5분후의 대기행렬 길이를 예측한 후 통계적으로 검증해 본 결과, 상당한 예측력을 확보할 수 있었다. 본 연구는 국내외 최초로 도심부에서 대기행렬 길이 예측을 시도하였고 실제 활용 가능성을 타진했다는데 큰 의미가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.221-228
• /
• 2016

본 연구는 대학의 SNS를 활용한 협력학습에서 문제해결력과 성취도에 영향을 미치는 변인들 간의 예측력을 규명하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 수도권 I전문대학 유아교육과 1학년 학생 61명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 수집된 데이터를 바탕으로 중다회귀분석을 실시하였다. 실시 결과, 첫째, 자기효능감, 동료학습, 도움구하기가 문제해결력에 유의한 영향을 미쳤으며, 문제해결력을 70% 설명하는 것으로 나타났다. 둘째, 동료학습 도움구하기, 문제해결력이 성취도를 유의하게 예측하였으며, 성취도를 72% 설명하는 것으로 나타났다. 셋째, 문제해결력은 자기효능감과 성취도 간의 관계를 부분매개 하였다. 위와 같은 결과는 대학의 SNS를 활용한 협력학습에서 대학생의 학업성취도를 향상시키기 위해 학습자가 자기효능감을 갖도록 학습동기를 높여야 하며, 동료학습과 도움구하기가 적극적으로 제공될 수 있는 수업환경을 설계하고, 문제해결력을 신장시킬 수 있는 구체적인 방안이 고려되어야 함을 시사한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
• /
• pp.131-133
• /
• 2017

과거의 누적된 데이터는 미래를 예측하는데 있어서 기본 데이터를 제공한다. 우연성이론에 근거하여 많은 분야에서의 예측 방법들이 활용되고 있지만, 로또번호의 예측은 우연성이론에 근거하지 않는다. 본 연구에서는 누적된 데이터를 통하여 발생하는 예측력의 변화를 알아보는 방법을 제시하고자 한다.

• 경제분석
• /
• 제25권1호
• /
• pp.1-33
• /
• 2019

본 연구는 어떠한 경제요인이 분산프리미엄의 동역학과 관련되어 있는지 확인하고, 분산 프리미엄의 예측력과 관계된 경제지표를 검증하였다. 국내외 선행연구 등에서 주가/경기를 예측하는 정보력을 보유한다고 알려진, 11개의 일반경기변수, 8개의 금리연관변수, 3개의 금융시장변수, 11개의 투자자 심리 및 활동변수를 이용하여 단변량/다변량 회귀분석을 통해 분산프리미엄과 유의한 관련을 가지는 변수를 추출하였다. 그 결과 분산프리미엄의 변동성을 설명하는 변수는 원달러환율, 외환보유액, 역사적/내재 변동성, 그리고 금리변수들로 한정되었으며, 이 변수들의 분산프리미엄에 대한 수정결정계수는 65% 이상으로 높은 설명력을 보여주었다. 다음으로 분산프리미엄에 유의한 설명력을 가진 변수들을 이용해 1~6개월의 미래 주식수익률 및 변동성 변화를 예측함으로써 어떠한 변수의 정보력이 분산 프리미엄의 예측력과 관련되어 있는지 검증하였다. 예측분석을 수행한 결과, 분산프리미엄의 동역학과 관련된 변수들 중, 원달러환율만이 수익률/변동성에 대한 공통적으로 유의한 예측력을 보유하고 있었다. 이러한 결과는 분산프리미엄이 글로벌 위험요인과 관련되어 있다는 선행연구의 결과와 일관되며(Londono, 2012; Bollerslev et al., 2014), 분산프리미엄의 예측력이 대외변수에 대한 경제의 민감도와 관련이 있다고 해석할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.143-143
• /
• 2023

최근 대청댐('17), 평림댐('19) 등 광역 취수원에서 망간의 먹는 물 수질기준(0.05mg/L 이하) 초과 사례가 발생되어, 다수의 민원이 제기되는 등 취수원의 망간 관리 중요성이 부각되고 있다. 특히, 동절기 전도(Turn-over)시기에 고농도 망간이 발생되는 경우가 많은데, 현재 정수장에서는 망간을 처리하기 위해 유입구간에 필터를 설치하고 주기적으로 교체하는 방식으로 처리하고 있다. 그러나 단기간에 고농도 망간 다량 유입 시 처리용량의 한계 등 정수장에서의 공정관리가 어려워지므로 사전 예측에 의한 대응 체계 고도화가 필요한 실정이다. 본 연구는 광역취수원인 주암댐을 대상으로 망간 예측의 정확도 향상 및 예측기간 확대를 위해 다양한 머신러닝 기법들을 적용하여 비교 분석하였으며, 독립변수 및 초매개변수 최적화를 진행하여 모형의 정확도를 개선하였다. 머신러닝 모형은 수심별 탁도, 저수위, pH, 수온, 전기전도도, DO, 클로로필-a, 기상, 수문 자료 등의 독립변수와 화순정수장에 유입된 망간 농도를 종속변수로 각 변수에 해당하는 실측치를 학습데이터로 사용하였다. 그리고 데이터기반 모형의 정확도를 개선하기 위해서 성층의 수준을 판별하는 지표로서 PEA(Potential Energy Anomaly)를 도입하여 데이터 분석에 활용하고자 하였다. 분석 결과, 망간 유입률은 계절 주기에 따라 농도가 달라지는 것을 확인하였고 동절기 전도시점과 하절기 장마기간 난류생성 시기에 저층의 고농도 망간이 유입이 되는 것을 분석하였다. 또한, 두 시기의 망간 농도의 변화 패턴이 상이하므로 예측 모델은 각 계절별로 구축해 학습을 진행함으로써 예측의 정확도를 향상할 수 있었다. 다양한 머신러닝 모델을 구축하여 성능 비교를 진행한 결과, 동절기에는 Gradient Boosting Machine, 하절기에는 eXtreme Gradient Boosting의 기법이 우수하여 추론 모델로 활용하고자 하였다. 선정 모델을 통한 단기 수질예측 결과, 전도현상 발생 시기에 대한 추종 및 예측력이 기존의 데이터 모형만 적용했을 경우대비 약 15% 이상 예측 효율이 향상된 것으로 나타났다. 본 연구는 머신러닝 모델을 활용한 망간 농도 예측으로 정수장의 신속한 대응 체계 마련을 지원하고, 수처리 공정의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대되며, 후속 연구로 과거 시계열 자료 활용 및 물리모형과의 연결 등을 통해 모델의 신뢰성을 제고 할 계획이다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제39권4호
• /
• pp.5-17
• /
• 2023

도심지 지하굴착 공사가 대형화되면서 공사 중 안전사고에 대한 위험요인이 더욱 증가하고 있다. 이에 따라 공사현장의 위험요소를 모니터링하고 사전에 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 굴착으로 인한 흙막이 벽체의 변형을 예측하는 방법에는 크게 경험식과 수치해석 두 가지 방법으로 분류할 수 있으며, 최근에는 인공지능 기술의 발달과 함께 머신러닝 기법을 활용한 예측 모델이 한 가지 방법으로 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 예측력과 효율성이 우수한 부스팅 계열 알고리즘 및 앙상블 모델을 이용하여 시공 중 흙막이 벽체 변형을 예측하는 모델을 구축하였다. 지하흙막이 공사의 설계-시공-유지관리 과정에서 도출되는 자료들을 복합적으로 활용하여 데이터베이스를 구축하고, 이 자료를 토대로 학습모델을 만들고 성능을 평가하였다. 모델 성능 평가 결과, 높은 정확도로 흙막이 벽체 변형을 예측할 수 있었으며, 지반계측 자료를 학습에 활용함으로써 실제 시공과정의 특성이 반영된 예측결과를 제시할 수 있었다. 본 연구에서 구축한 예측 모델을 활용하여 시공 중 흙막이 벽체의 안정성 평가 및 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.95-101
• /
• 2013

소셜 미디어 정보는 실시간으로 가장 최신의 정보의 획득을 가능하게 하며, 확산 속도가 빠르고 형태의 제약 없이 유연하게 생산 및 유통할 수 있다는 강점이 있으며, 최근 경제변수들의 예측에 있어서 소셜 미디어 정보를 이용한 예측의 활용 방안에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 실업률을 예측함에 있어 소셜 미디어 정보 유형 중 하나인 Google Index 정보를 이용하여 시계열 모형 중 하나인 ARIMAX 모형과 ECM 모형을 적합하였고, 모형의 예측력을 비교하기 위해 기존의 ARIMA 모형과의 비교를 수행하였다. 또한, 소셜 미디어 정보 이용에 있어 Google Index 뿐만 아니라 국내 소셜 미디어 정보인 News Index와의 결합을 통해 예측력의 제고 가능성을 확인하였다. 본 연구에서 다루어진 분석 절차와 통계적 모형의 적합과정은 실업률 외의 주요 사회, 경제지표에도 적용될 수 있다.