• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2001년도 춘계학술대회 논문집 전력기술부문
• /
• pp.112-115
• /
• 2001

This paper illustrates a new nodal effective load model for nodal probabilistic production cost simulation of the load point in a composite power system. The new effective load model includes capacities and uncertainties of generators as well as transmission lines. The CMELDC based on the new effective load model at HLII has been developed also. The CMELDC can be obtain from convolution integral processing of the outage capacity probabilistic distribution function of the fictitious generator and the original load duration curve given at the load point. It is expected that the new model for the CMELDC proposed. In this study will provide some solutions to many problems based on nodal and decentralized operation and control of an electric power systems under competition environment in future. The CMELDC based on the new model at HLII will extend the application areas of nodal probabilistic production cost simulation, outage cost assessment and reliability evaluation etc. at load points. The characteristics and effectiveness of this new model are illustrated by a case study of a test system.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부A
• /
• pp.239-241
• /
• 1998

The probabilistic production simulation of power system generally has been used to formulate a reasonable power production plan or generation planning. It integrates the convolution process of a generating unit's random outage(FOR) with equivalent load duration curve(ELDC), and provides the reliability indices of power system. This paper presents the reliability characteristics of power system reflected on demand side management and proposes the modified ELDC representation technique due to the high-efficient end-use diffusion among the customers. Load reductions are simulated from the multi-state deconvolution process with the saved capacity of end-use. Case study shows the computed reliability from the power system production simulation incorporated with DSM planning scheme.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.246-246
• /
• 2021

본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제16권3호
• /
• pp.139-144
• /
• 2013

유한길이의 다중 송수신 쌍극자에 의한 수평다층구조의 시간영역 전자기장을 계산하기 위한 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 시간영역 반응은 주파수영역에서 계산된 값에 빠른 역푸리에변환(inverse fast Fourier transform: FFT)을 적용하여 효율적으로 얻을 수 있다. 먼저 대수영역에서 등간격으로 한 decade 당 10개의 주파수영역 반응을 구한 후 FFT를 적용시키기 위해 3차 스플라인 사이채움(cubic spline interpolation)을 실시한다. 이 때 위상의 경우에는 스플라인 사이채움 이전에 위상곡선을 연속적으로 만들어 주는 과정이 추가된다. 스플라인 사이채움된 자료들은 송신전류파형과 곱말기(convolution)를 한 후 FFT를 통해 시간영역 자료로 만들어진다. 이 논문에서는 step-off 파형만 고려하였다. 개발된 시간영역 프로그램은 해석해와 해양 탄화수소 저류층 모델에 대한 반응을 이용하여 검증하였으며, 그 결과는 충분히 정확함을 확인 할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.52-57
• /
• 2014

본 논문은 두 바퀴 이동로봇의 주행에 있어서 주어진 경로를 물리적 제한을 만족하면서 주행하는 관절 공간 궤적 생성방법을 실시간 운영체제를 이용하여 구현함으로써 실시간 제어 방법에 대하여 연구하였다. 경로계획에서 이동로봇의 방향을 고려하기 위하여 베지어곡선을 이용하였으며, 컨볼루션 연산자를 이용하여 로봇의 두 바퀴의 속도의 제한을 만족시켰다. 관절 공간의 궤적 생성과 생성된 궤적에 대한 속도명령, 그리고 엔코더 값 감시 등 실시간 태스크를 주기적 태스크로 구현하였으며 동기화를 위하여 실시간 메커니즘인 이벤트 플래그를 이용하여 구현하였다. 실제 로봇에 실시간 태스크를 구현하여 속도명령의 실시간성과 이에 따른 이동로봇의 주행실험 결과를 이용하여 궤적 추종 성능을 비실시간 시스템과 분석하였다. 결과를 통하여 실시간 성을 요구하는 제어시스템에서 실시간 다중 태스크 시스템의 유용성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.31-40
• /
• 2024

국내 온라인 패션 플랫폼은 개인사업자가 제품정보를 직접 등록하기 때문에 개인사업자의 불편함을 초래한다. 많은 제품군을 한꺼번에 수동 등록하므로 수기 입력된 제품정보로 인한 신뢰성 문제가 발생한다. 등록된 상품 이미지의 저품질 및 데이터 수의 불균형으로 인한 편향도 심각하게 제기된다. 본 연구는 오버샘플링 기법을 통해 데이터 편향을 최소화하고 13개 패션 카테고리의 다중 분류를 수행하는 ResNet50 모델을 제안한다. 컴퓨팅 자원과 오랜 학습시간을 최소화하기 위해 전이학습을 활용했다. 결과적으로, 데이터 수가 매우 부족했던 클래스의 데이터 증강을 통해 기본 CNN 모델에 비해 최대 33.4%의 향상된 식별력을 보여주었다. 모든 결과의 신뢰성은 정밀도-재현율 곡선으로 보장한다. 본 연구는 국내 온라인 패션 플랫폼 산업의 발전을 한 단계 끌어올릴 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한방사선치료학회지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.137-147
• /
• 2012

목 적: 알고리즘에 따른 치료계획의 영향을 분석하고 실제 치료계획을 수립할 때 고려사항을 적용하고, 나아가 최선의 치료계획을 수립하는 프로토콜을 제시하고자 한다. 대상 및 방법: 치료계획 시스템은 이클립스 10.0 (Eclipse 10.0, Varian, USA)이다. 선량계산의 알고리즘은 PBC (Pencil Beam Convolution)와 AAA (Anisotropic Analytical Algorithm)을 각각 적용하였고, 세기 조절 방사선 치료(IMRT)를 위한 최적화(Optimization) 알고리즘은 DVO (Dose Volume Optimizer 10.0.28), VMAT을 위한 최적화 알고리즘은 PRO II (Progressive Resolution Optimizer V 8.9.17)와 PRO III (Progressive Resolution Optimizer V 10.0.28)을 사용하였다. 실험을 위한 팬텀은 치료계획시스템에서 가상으로 만들었으며, $30{\times}30{\times}30$ cm의 규격에 밀도가 균일한 것(HU: 0)과 중간에 공기(HU: -1,000)로 가정되는 물질이 삽입한 된 비균질 팬텀으로 설정하였다. 실험은 먼저 팬텀(Phantom) 계획을 실시하여 일반적인 치료계획의 특징을 분석하고 그 내용을 토대로 실제 임상적용 할 치료계획을 수립하였다. 결 과: 균일한 밀도 팬텀에서 6 MV, 10 cm PDD (Percentage Depth Dose)는 PBC와 AAA는 모두 65.2%로 유사한 값을 나타냈지만, 비균질 팬텀에서 PDD는 저밀도 물질을 만나기 전까진 유사한 PDD 값을 보이다가 공기 영역에서 다른 선량곡선을 보여주고, 투과한 후에는 PDD 10 cm은 각각 75%, 73%이었다. 동일한 MU의 3차원 치료계획에서 보면, AAA 치료계획이 폐가 포함된 영역에서 저 선량으로 나타났다. 기관지와 폐의 영역이 포함된 경추 치료 환자의 2차원 대향 2문조사 치료계획을 15 MV을 이용하여 설계하였을 때, Conformity Index (ICRU 62)는 PBC 계산에서 0.95, AAA에서 0.93이었다. IMRT 치료계획은 DVO에서 보여지는 DVH가 선량계산 DVH와 동일하게 나타났다. 하지만 AAA으로 선량계산을 하였을 때는 DVO에서 조건을 만족하는 결과가 선량계산에서는 선량부족으로 나타났다. PRO II을 이용한 VMAT 치료계획은 최적화 할 때는 만족스런 결과를 얻었지만, 선량계산을 실시하였을 때는 저밀도 영역이 선량 부족으로 나타났다. 하지만 PRO III에서 같은 조건을 1회 더 최적화함으로써 최적화 결과와 선량계산 결과가 유사하였다. 결 론: 본 연구에서는 선량계산 알고리즘의 옳고 그름을 판단하지 않는다. 알고리즘이 나타내는 선량 분포의 특성을 분석하고, 특히 최적화가 필요한 IMRT나 VMAT 치료계획에서 최적화 알고리즘의 요인도 치료계획을 수립할 때 고려함으로써 최적의 치료계획을 위한 방법을 제시하고자 한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제23권1호
• /
• pp.48-53
• /
• 2012

방사선치료계획장치에서 선량계산을 위해 PBC 알고리즘(pencil beam convolution)은 가장 널리 사용되고 있다. Varian (Varian Medical System, Palo Alto, CA)사는 광자의 선량 계산을 위해서 AAA 알고리즘을 새롭게 선량계산모델로 탑재하였다. 본 연구는 폐와 같은 저밀도 영역에 종양부위가 있는 환자를 대상으로 세기조절방사선치료를 시행할 경우에 PBC 알고리즘과 AAA 알고리즘으로 계산했을 때 차이를 정량적으로 알고자 하는데 목적이 있다. 두 알고리즘의 정량적 분석을 위해서 Eclipse planning system과 I'mRT matrixx (IBA, Schwarzenbruck, Germany)를 사용하였다. 또한 두 알고리즘으로 계산된 선량과 실제 측정된 선량의 차이를 확인하기 위해서 인체모형펜텀(Alderson Rando phantom)속에 TLD-100 (LiF)을 위치 시켰다. 종양부위 주위의 중요장기인 trachea, esophagus, lung, PRV spinal cord의최대선량, 평균선량, 최소선량은 알고리즘의 변화에 따라서 거의 변화가 없었으나, PTV의 V95는 PBC와 비교하여 AAA가 약 6% 감소하는 결과를 얻었다. 이러한 결과는 I'mRT matrixx를 이용하여 저밀도를 가지는 폐의 위치에서 확연하게 나타남을 확인할 수 있었다. 또한 인체모형펜텀(Alderson Rando phantom)과 TLD-100 (LiF)을 이용한 계산선량과 실제 측정치의 결과는 PBC 알고리즘은 평균 4.6%의 차이를 보였으며, AAA 알고리즘은 평균 2.7%의 차이를 보였다. 이 결과로 저밀도를 가지는 폐암에서의 세기조절방사선치료를 시행할 경우에 PBC 알고리즘보다 AAA 알고리즘이 더 유효함을 알 수 있다.