• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권12호
• /
• pp.83-91
• /
• 2021

농산물은 기상, 기후 등의 변화로 인해 공급이 불규칙하고, 공급량이 10% 하락하면 가격이 50% 상승하는 가격 탄력성이 매우 높다. 이러한 농산물 가격의 변동으로 인해 소상인의 경매를 통해 생산자에게 대금의 안전성을 보장하고 있다. 그러나, 과잉생산으로 가격이 폭락할 경우, 생산자에 대한 보호 조치는 미비한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 농산물에 대한 가격을 인공지능 알고리즘으로 예측하여 전자거래 시스템에 활용할 수 있는 비즈니스 모델을 설계하였다. 이를 위해, 학습 패턴 쌍으로 모델을 학습시키고, ARIMA, SARIMA, RNN, CNN을 적용하여 예측 모델을 설계하였다. 최종적으로, 농산물 예측가격 데이터를 단기예측과 중기예측으로 분류하여 검증하였다. 검증 결과, 2018년 데이터를 기반으로 실제 가격과 예측 가격이 91.08%의 정확도를 나타냈다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.279-286
• /
• 2021

최근 4차 산업 혁명과 기후변화에 대응하기 위한 기업의 노력이 가시화되고 있다. 이러한 노력의 하나로 가상 물리 시스템의 도입을 통하여 가상공간에서 실세계와 동일한 조건에서 산업 설비들을 운영하기 위한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 그러나 아직까지 가상-물리 시스템의 개념에 대한 통일된 정의가 없는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 가상-물리 시스템의 이전의 개념을 살펴보고, 새로운 가상-물리 시스템의 개념을 실세계 영역, 통신 영역, 가상 세계 영역, 관리 영역의 4개 영역으로 나누어 제시하고 각 영역을 레이어(층)을 구분하여 명확한 개념을 제사하였다. 또한 제시된 CPS 개념의 적용 가능성을 확보하기 위해 간단한 모터를 대상으로 적용하고 실세계 모터의 토크와 가상세계 모터의 토크의 결과를 비교하여 한 결과 제기한 CPS의 개념의 적용 가능성이 높음을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.405-412
• /
• 2022

태양광발전시스템의 운영에 따른 손실은 설치 환경 뿐 만 아니라 운영 및 관리 방법에도 크게 영향을 받는다. 태양광발전시스템은 세계적으로 다양한 기후 조건에서 설치되고 있기 때문에 설치 위치의 특성에 맞는 운영 및 유지보수 기술이 필요하다. 기존의 태양광 발전효율과 관련된 연구에서 고온, 먼지 축적, 강수량, 습도, 풍속 등 환경 요인별로 단기적인 손실에 대한 영향의 정량화는 활발히 이루어진 반면 장기적인 운영 관점에서의 전반적인 영향에 대한 분석은 제한적이다. 본 연구에서는 태양광 발전의 전력 흐름에 따른 손실 분류체계를 재분류하고 주요 손실요인에 대한 장기 운영에 따른 종합 효율 모델을 도출하였다. 기후 조건이 구분되는 각 지역에 대한 사례조사를 통하여 발전량 손실을 추정함으로써 효율 개선 잠재량을 분석하였다. 분석 결과, 오염 손실 개선을 위한 연평균 잠재량은 도하는 26.9%, 데스벨리 7.2%, 서울 3.8%로 타나났다. 열화 손실은 누적 손실로 20년차에 6.6%로 나타났다. 온도 손실으로 인한 연평균 잠재량은 연평균 도하 2.9%, 데스벨리 1.9%, 서울 0.2%로 나타났다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.489-498
• /
• 2023

하드웨어의 성능 및 컴퓨팅 기술의 발전 덕분에 기후환경 변화를 대비하기 위해 기후예측 모델 또한 발전하고 있다. 한국 기상청은 GloSea6를 도입하여 슈퍼컴퓨터를 이용하여 기상 예측을 하고있으며, 각 대학 및 연구 기관에서는 중소규모 서버에서 사용하기 위해 저해상도 결합모델인 Low-GloSea6를 사용하여 기상 연구에 활용하고 있다. 본 논문에서는 중소규모 서버에서의 기상 연구의 원활한 연구를 위해 Low-GloSea6의 Intel VTune Profiler를 사용한 분석을 진행하였으며 1125.987초의 CPU Time을 수행하는 대기모델의 tri_sor_dp_dp 함수를 Hotspot으로 검출하였다. 수치적 연산을 진행하는 기존 함수에 머신러닝 기법의 하나인 비선형 회귀모델을 적용 및 비교하여 머신러닝 적용 가능성을 확인하였다. 기존 tri_sor_dp_dp 함수의 실제 연산되는 값인 1e-3 ~ 1e-20의 범위를 가지는 Output Data인 변수 "Px"를 기준으로 평가하였을때 K-최근접 이웃 회귀 모델은 MAE가 1.3637e-08, SMAPE가 123.2707%로 가장 우수하게 나타났으며 RMSE의 경우 Light Gradient Boosting Machine 회귀 모델이 2.8453e-08로 가장 우수한 성능을 보이는 것으로 측정되었다. 따라서 Low-GloSea6 수행 과정 중 tri_sor_dp_dp 함수의 데이터를 추출 후 비선형 회귀 모델을 적용한 결과로 기존의 tri_sor_dp_dp 함수의 수치적 연산 값과 K-최근접 이웃 회귀 모델을 비교하였을 때 SMAPE가 123.2707%의 오차가 발생하는 것으로 측정되어 기존 모듈의 대체 가능성이 있다는 것을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.1143-1150
• /
• 2023

세계적 기후 위기와 저탄소 정책 이행으로 신재생 에너지에 관한 관심이 높아지고 이와 관련된 산업이 증가하고 있다. 이 중에서 태양 에너지는 고갈되지 않고 오염 물질이나 온실가스를 배출하지 않는 대표적인 친환경 에너지로 주목받고 있으며, 이에 따라 세계적으로 태양광 발전 시설 보급이 증가하고 있다. 하지만 태양광 발전은 지리, 날씨와 같은 환경의 영향을 받기 쉬우므로 안정적인 운영과 효율적인 관리를 위해 정확한 발전량 예측이 중요하다. 하지만 변동성이 큰 태양광 발전을 수학적 통계 기술로 정확한 발전량을 예측하는 것은 불가능하다. 이를 위해서 정확하고 효과적인 예측을 위해 딥러닝 기반의 기술에 관한 연구는 필수적이다. 또한, 기존의 딥러닝을 활용한 예측 방식은 장, 단기적인 예측을 나누어 수행하기 때문에 각각의 예측 결과를 얻기 위한 시간이 길어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 시계열 특성을 가진 태양광 발전량 데이터를 사용하여 장단기 통합 예측을 수행하기 위해 순환 신경망의 다대다 구조를 활용한다. 그리고 이를 다양한 딥러닝 모델들에 적용하여 학습을 수행하고 각 모델의 결과를 비교·분석한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.105-110
• /
• 2014

현재 한국은 노후건축물에 내진시설이 없고 재해방지시설도 최근 발생되고 있는 기상변화를 반영하지 못하여 자연재해로 인한 피해를 적절하게 대응하는데 한계가 있다. 따라서 향후 발생할 수 있는 재해에 효율적으로 대응하기 위해서 재해발생가능성과 재해방지를 위한 기반시설 현황 등을 고려하여 취약지구를 선별할 필요가 있다. 이를 위해서 최근 정부에서는 관계 기관들의 참여하에 재해방지를 위한 DB 연계협의회를 구성하고 통합DB를 구축 중에 있다. 하지만 지방자치단체들이 DB구축에 필요한 기초 데이터를 적절히 제공하지 못해 사업이 지연되고 있으므로 이에 인력과 재정적 지원이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.21-30
• /
• 2020

본 논문에서는 국제전기통신연합에서 권고하는 경로손실 예측모델을 이용하여 지상통제소와 무인 항공기 사이의 공대지 채널에 대한 경로손실을 예측하고, 이를 공대공 채널로 확장하여 중고도급 무인 항공기를 기반으로 하는 공중중계 시스템에 대한 네트워크 커버리지를 분석한다. 대기에 의한 경로손실 예측을 위해 한반도의 기후 및 지리적 인자를 활용하였다. 특히 국내의 강우량 및 유효지구반경 인자는 한국정보통신기술협회에서 공시한 실측 데이터를 활용하여 정확도를 높였다. 또한, 공중중계 송수신기는 현재 국내에서 개발 완료된 공용데이터링크 시스템의 주요지표를 활용하였다. 예측 결과로부터 임무 고도가 높아질수록 공중중계 시스템의 네트워크 커버리지가 넓어짐을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.77-93
• /
• 2020

비정형 텍스트 문서를 다중 범주로 분류하는 문제에 있어서, 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 분류 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 기존 문헌과 다르게 본 연구에서는 사전에 범주들의 계층 구조가 정의된 상황에서 계층적 분류 방법과 비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 수자원 분야 기후변화 적응기술과 관련한 논문 분류 데이터와 20NewsGroup 오픈 데이터를 대상으로 계층적/비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 본 연구결과 기존 문헌과 다르게 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 언제나 성능이 우수한 것은 아님을 확인하였다. 계층 구조의 상위/하위 수준에서의 상대적 유사도에 따라서 계층적/비계층적 분류 방법의 성능에 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 상위 수준의 유사도가 하위 수준보다 상대적으로 낮은 경우 상위 수준에서의 오분류 감소로 계층적 분류 방법의 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 전력전자학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.79-89
• /
• 2006

태양광발전시스템이 갖고 있는 전기적 출력특성이 일사량과 온도의 변화에 따라 크게 변화되므로 동일조건에서의 재현 또는 재실험이 불가능한 단점으로 실험적 분석에 대한 어려운 문제점을 갖고 있다. 태양광발전시스템의 실증적인 연구를 위하여 기후조건의 변화에도 실제 태양전지의 출력특성을 나타낼 수 있는 가상구현 시스템이 필요한데 이를 구현하기위한 기존의 이론적 모델은 온도와 일사량이 동시에 변화할 때 나타내지 못하는 약점이 있어 이론 보완하는 모델 연구가 우선적으로 필요하다. 따라서 본 논문에서는 태양전지 특성을 가상구현 할 수 있는 새로운 수학적 모델을 제안하였고 연구자가 원하는 특정조건이나 임의의 일사량과 온도에 대한 태양전지 특성을 가상구현 할 수 있음을 이론적 검토 및 시뮬레이션을 통하여 해석하였다. 또한 새로운 모델을 검증하기 위하여 태양전지 제조사의 데이터를 바탕으로 가상구현 태양전지 시스템을 실험해 비교해본 결과 최대전력점과 개방전압사이에서 5[%] 미만의 오차를 보여 태양전지 가상구현 시스템에 적용 타당성을 보였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.45-56
• /
• 2014

최근 전 세계적으로 호우, 지진, 태풍 등의 재난으로 인한 피해가 증가하고 있다. 한반도 역시 거듭된 기후 변화에 따라 호우 일수가 매년 증가하고 있으며, 지난 30년간의 지진 통계에 따르면 지진 발생 가능성도 높아지고 있다. 또한 지구 온난화의 심화에 따라 인근 바닷가의 기온 상승으로 강도 높은 태풍이 한반도에 올 가능성이 증대되고 있다. 이처럼 호우, 지진, 태풍으로 인한 재해의 발생 가능성이 증가하고 있으며, 그로인한 수변구조물의 피해와 규모 역시 증가하고 있지만 수변구조물에 대한 피해 정보의 관리가 부족하다. 본 연구에서는 수변구조물 통합관리를 위하여 자연재해로 인한 피해정보를 분류하고, 피해 정보를 표현하기 위한 데이터베이스를 설계하였다. 또한 피해정보 관리 시스템을 구현하여 예제 질의를 수행하여 구현한 시스템의 동작과 가능성을 확인하였다.