• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.187-192
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• 2019

수요관리와 정전에 대한 비상전원 기능을 갖춘 하이브리드 전력저장시스템으로 비상발전설비가 필요한 빌딩 및 공장건축 시에 투자비를 최소화하고, 상시 전력비를 절감함으로서 경제성을 확보할 수 있 기술을 개발함으로써 새로운 비즈니스 모델을 제시한다. 평상시에 STS(Static Transfer Switch)를 통해 부하에 계통 전력을 공급하고 PCS는 계통에 병렬로 연계되어 수요관리를 수행한다. EMS는 수요예측을 통한 전력의 효율적 운용을 위해 ESS에 충방전 지령을 PMS(Power Management System)로 하달하고 PMS는 다시 PCS 제어기로 지령을 전달하여 시스템을 운용한다. 정전시에는 STS가 계통으로부터 빠르게 이탈되면서 PCS는 독립 전원이 되어 부하 측에 정전압/정주파수의 전력을 공급할수 있는 구조이다. 따라서 하이브리드 ESS에 대한 실 계통 연계 및 독립 운전 성능 검증을 통한 신뢰성을 확보할수 있고, 저탄소 녹색성장 기술의 효율적 전력망과 연계 운영이 가능하게 함으로써 ESS 연계를 통한 신재생에너지 발전에 의한 불규칙한 전력 품질개선, 피크부하 기여도 제고가 가능하다. 또한 현재 석탄 화력이 담당하고 있는 주파수추종 예비력을 ESS로 대체함에 따라 연료비가 높은 LNG 발전기 가동비용을 절감할 수 있는 기대효과가 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제4권1호
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• pp.45-53
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• 2015

This paper is proposed mathematical load modelling based on system identification approach of energy consumption of residential air conditioning. Due to air conditioning is one of the significant equipment which consumes high energy and cause the peak load of power system especially in the summer time. The demand response is one of the solutions to decrease the load consumption and cutting peak load to avoid the reservation of power supply from power plant. In order to operate this solution, mathematical modelling of air conditioning which explains the behaviour is essential tool. The four type of linear model is selected for explanation the behaviour of this system. In order to obtain model, the experimental setup are performed by collecting input and output data every minute of 9,385 BTU/h air-conditioning split type with $25^{\circ}C$ thermostat setting of one sample house. The input data are composed of solar radiation ($W/m^2$) and ambient temperature ($^{\circ}C$). The output data are power and energy consumption of air conditioning. Both data are divided into two groups follow as training data and validation data for getting the exact model. The model is also verified with the other similar type of air condition by feed solar radiation and ambient temperature input data and compare the output energy consumption data. The best model in term of accuracy and model order is output error model with 70.78% accuracy and $17^{th}$ order. The model order reduction technique is used to reduce order of model to seven order for less complexity, then Kalman filtering technique is applied for remove white Gaussian noise for improve accuracy of model to be 72.66%. The obtained model can be also used for electrical load forecasting and designs the optimal size of renewable energy such photovoltaic system for supply the air conditioning.

• 지역연구
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• 제8권1호
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• pp.31-50
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• 1992

The aim of this paper is to define major factors influencing land development of each of major uses (residential, commercial, industrial) in the process of rapid urban expansion. The main hypothesis of this study is that land use changing patterns are directed by supply side of land managed to public policies rather than demand side. The graphic analysis is applied to relationships between urban growth and land development process of each use and between land development project managed to public policies and land development process. Public and land development projects and zonning protection seem to be major roles of land supply and main determinants of urban spatial structure. Location factors for land development of each uses are selected in 23 variables. Factor analysis is applied to test correlation between variables in 1971 and 1981. Factor structure between two years is similar, but progressive processing of functional separation is derived such as intensive land use is grouped, different location between residential and industrial use is deep. Dependent variables are standardized to logarithm of land development of each use per unit vacant land in two periods, between 1971 and 1980 year and between 1981 year. Correlation analysis between 6 dependent variables and 23 location factors in each years are applied. Major factors of each use are selected in criteria such as high correlation with dependent variables, low correlation between independent variables and common application in two periods. As the result, major factors for residential land development are Land Readjustment Project (LRP), percent of total zoned area in residential zone, residential floor space density per available area, percent of total area in industrial use; for commercial development is distance to CBD, percent of total area in commercial use, residential floor space density per available area in each year, and volumn rate of industrial use; for industrial use is percent of total area of industrial use is percent of total area of industrial use, Industrial Estate Project (IES), LRP, and distance from CBD. Land development pattern of each use between two periods are slightly different. So 6 equation is derived from appling backward method of regession. Adjusted multiple R squares of all is more than 0.5 and those equation is statistically significant and valuable to assist urban land use forecasting.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권1호
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• pp.42-47
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• 2018

Recently, as the demand for limited resources continues to rise and problems of resource depletion rise worldwide, the importance of renewable energy is gradually increasing. In order to solve these problems, various methods such as energy conservation and alternative energy development have been suggested, and biogas, which can utilize the gas produced from biomass as fuel, is also receiving attention as the next generation of innovative renewable energy. New and renewable energy using biogas is an energy production method that is expected to be possible in large scale because it can supply energy with high efficiency in compliance with energy supply method of recycling conventional resources. In order to more efficiently produce and manage these biogas, a biogas plant has emerged. In recent years, a large number of biogas plants have been installed and operated in various locations. Organic wastes corresponding to biogas production resources in a biogas plant exist in a wide variety of types, and each of the incoming raw materials is processed in different processes. Because such a process is required, the case where the biogas plant process is inefficiently operated is continuously occurring, and the economic cost consumed for the operation of the biogas production relative to the generated biogas production is further increased. In order to solve such problems, various attempts such as process analysis and feedback based on the feedstock have been continued but it is a passive method and very limited to operate a medium/large scale biogas plant. In this paper, we propose "CNN-based production yield prediction algorithm for increasing process efficiency of biogas plant" for efficient operation of biogas plant process. Based on CNN-based production yield forecasting, which is one of the deep-leaning technologies, it enables mechanical analysis of the process operation process and provides a solution for optimal process operation due to process-related accumulated data analyzed by the automated process.

• 전기학회논문지
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• 제68권1호
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• pp.27-35
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• 2019

There is a growing interest in various microgrid solutions that supply electricity 24 hours a day to off-grid areas where are not connected with the main grid, and Korea has many positive effects by constructing overseas microgrids as a country operating the emission trading scheme. Since it is not clear how to obtain load curves that is one of the inputs of the HOMER used to design a microgrid optimization plan, or it is necessary to examine whether electricity is supplied to the peak load level of the areas where have not received the electricity benefits from the viewpoint of the demand management, a methodology should be developed to know the load composition ratio and the shape of the daily load curve. In this paper, the relative coefficient and average load information for each load group obtained from the survey are used besides peak load and total average load. A mathematical model is proposed to derive the load composition ratio in the form of a Quadratic Programming and the load forecasting is performed using simple linear regression with future indicators. The effectiveness of the proposed method is confirmed for the Philippine island region supported by Korea Energy Agency and the Asian Development Bank.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제4권1호
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• pp.47-53
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• 2005

The efficiency of fabrication (fab) operation is one of the key factors in order for a semiconductor manufacturing company to stay competitive. Optimization of manpower and forecasting manpower needs in a modern fab is an essential part of the future strategic planing and a very important to the operational efficiency. As the semiconductor manufacturing technology has entered the 8-inch wafer era, the complexity of fab operation increases with the increase of wafer size. The wafer handling method has evolved from manual mode in 6-inch wafer fab to semi-automated or fully automated factory in 8-inch and 12-inch wafer fab. The distribution of manpower requirement in each specialty varied as the trend of fab operation goes for downsizing manpower with automation and outsourcing maintenance work. This paper is to study the specialty distribution of manpower from the requirement in a typical 6-inch, 8-inch to 12-inch wafer fab. The human resource planning in today’s fab operation shall consider many factors, which include the stability of technical talents. This empirical study mainly focuses on the human resource planning, the manpower distribution of specialty structure and the forecast model of internal demand/supply in current semiconductor manufacturing company. Considering the market fluctuation with the demand of varied products and the advance in process technology, the study is to design a headcount forecast model based on current manpower planning for direct labour (DL) and indirect labour (IDL) in Taiwan’s fab. The model can be used to forecast the future manpower requirement on each specialty for the strategic planning of human resource to serve the development of the industry.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권2호
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• pp.549-559
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• 2014

도시의 급격한 팽창과 함께 주택부족 현상이 나타나게 되자, 정부는 주택부족 문제 해결을 위해 대규모 택지개발을 통하여 주택보급을 확대시켰다. 이러한 현상으로, 공동주택은 우리나라 전체 주택의 83% 수준을 유지하고 있고, 그 중 아파트가 차지하는 비중은 50%로 꾸준한 증가 추세를 보이고 있다. 이로 인해 아파트의 경우 입주민들의 승용차 보유 증가에 따른 아파트 단지 내 주차공간 부족문제 등 제반 주차 관련 문제가 발생하고 있다. 특히, 주차계획대수 수립 시 교통영향평가의 주차수요예측 중 전용면적을 고려한 주차원단위 산정 방법은 기존 계획보다 세대수는 증가하여도 전용면적이 작아지면 계획주차대수는 감소하는 것으로 나타나, 보다 현실적인 주차원단위 산정이 필요한 실정이다. 이에 본 연구는 공공주택 아파트를 대상으로 현실에 적합한 주차원단위를 산정하고자 한다. 현장조사 및 설문조사를 실시하고, 구득자료에 대한 분석을 수행함으로써, 기존 교통영향평가의 주차원단위 산정 문제점을 도출하였다. 또한, 주차수요예측에 영향을 미치는 요인 선정을 통해 주차원단위 산정모형을 개발하였다. 마지막으로 실제 조사된 아파트 주차원단위 자료를 통해 기존 교통영향평가의 주차원단위 산정과 본 연구에서 제시한 주차원단위 산정모형을 비교 분석하였다. 향후 본 연구에서 개발된 주차원단위 산정모형은 주차장법 기준 정립은 물론 보다 현실적인 주차수요예측 수행에 적극 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 자원환경지질
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• 제42권2호
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• pp.143-152
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• 2009

최근 몇 년간 발생한 원자재 가격의 급격한 변동은 국내 경제활동에 예상치 못한 부정적 영향을 초래하였다. 우리나라는 대부분 원자재를 수입에 의존하고 있어 예상치 못한 가격변동은 거시경제 변수를 통해 생산활동 전반에 영향을 미친다. 따라서 장기적 관점에서는 원자재 수요관리 혹은 공급안정성 확보 등 대안을 마련하여 정책적으로 지원하고 있으며 단기적 관점에서는 원자재 비축과 일반원자재 조기경보체제의 도입을 추진하고 있다. 단기적 관점의 정책 대안은 가격변동의 단기예측 가능성을 전제로 하고 있으며 최근까지 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 이와 같은 모수적 접근과 시계열 분석의 문제점을 완화하고 경제적 해석이 상대적으로 용이한 대안을 찾고자 하였다. 알루미늄, 전기동, 니켈을 대상으로 신호접근법을 활용하여 변수간 상관관계의 문제나 유의한 변수의 누락 문제를 완화할 수 있는 비모수적 접근을 시도하였다. 설정한 모형을 통해 실제 비철금속의 가격변동이 심화되었던 2004년 초와 2006년의 기간에 대해 모형이 선제적으로 신호를 발생시키고 있음을 확인하였다. 이는 사후적으로 살펴본 모형의 결과와도 큰 차이가 없는 것으로 나타나 본 연구의 모형이 기존연구의 단점을 완화하고 단기 가격변동을 예측할 수 있다는 실증적 결론을 얻을 수 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.91-113
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• 2021

한국 자산 시장에서 부동산이 가지는 영향력에도 불구하고 시장 추이 예측은 쉽지 않으며, 그중 아파트는 주거 공간인 동시에 투자 속성을 내포하고 있어 더욱 예측이 쉽지 않다. 아파트 가격에 영향을 주는 요인은 다양하며 지역적 특성 또한 고려되어야 한다. 본 연구는 서울시 전체, 강남 3구, 노원, 도봉, 강북, 금천, 관악, 구로구의 아파트 매매가에 영향을 미치는 요인과 특성을 비교하고 이를 기반으로 가격 예측의 가능성을 파악하기 위해 수행되었다. 분석에는 신경망, CHAID, 선형회귀, 랜덤포레스트 등 머신러닝 알고리즘이 사용되었다. 서울시 전체 아파트 평균 매매가에 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 정부 정책 요소였으며, 거래규제 완화, 금융규제 완화 등의 완화 정책이 영향력이 높게 도출되었다. 강남 3구의 경우 정책의 영향력이 낮은 것으로 파악되었으며 강남구의 경우 주택 공급량이 가장 중요한 요인이었다. 반면 6개의 중·하위구들은 정부 정책이 중요 변수로 작용하였으며 공통적으로 금융규제 정책이 영향을 끼치는 요인이었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.539-545
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• 2018

운임시장의 심한 변동성과 시계열 데이터의 불안정성으로 해운시황 예측에 대한 연구가 큰 성과를 내지 못하고 있지만 최근 대표적인 비선형 모델인 기계학습모델을 적용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구가 계량모델의 설계단계에서 입력변수에 해당하는 요인들을 기존 문헌연구와 연구자의 직관에 의존하여 선정했기 때문에 요인선정에 대한 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 케이프선 운임을 대상으로 단계적 회귀모형과 랜덤포레스트모델을 이용하여 중요 영향요인을 분석하였다. 해운시장에서 비교적 단순한 수급구조를 가져 요인파악이 용이한 케이프선 운임을 대상으로 하였으며 총 16개의 수급요인들을 사전 추출하였다. 요인간의 상호관련성을 파악하여 단계적 회귀는 8개 요인, 랜덤포레스트는 10개 요인을 분석대상으로 선정하였으며 선정된 변수를 입력변수로 하여 예측한 결과를 비교하였다. 랜덤포레스트의 예측성능이 아주 우수하였는데 수요요인이 주로 선정된 단계적 회귀분석과는 달리 공급요인이 비중 있게 선정되었기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구는 운임예측 연구에 있어 운임결정요인에 대한 과학적인 근거를 마련하였으며 이를 위해 기계학습 기반의 모델을 활용하였다는데 연구적 의의가 있다. 또한 시장정보의 분석에 있어 실무자들이 어떤 변수에 중점을 두어야 하는지에 대해 합리적 근거를 제시한 측면에서 해운기업의 의사결정에 실질적 도움이 될 것으로 기대된다.