Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.27
no.8
/
pp.23-30
/
2022
Deep learning analyzes data to discover a series of rules and anticipates the future, helping us in various ways in our lives. For example, prediction of stock prices and agricultural prices. In this research, the results of solar photovoltaic power generation accompanied by weather are analyzed through deep learning in situations where the importance of solar energy use increases, and the amount of power generation is predicted. In this research, we propose a model using LSTM(Long Short Term Memory network) that stand out in time series data prediction. And we compare LSTM's performance with CNN(Convolutional Neural Network), which is used to analyze various dimensions of data, including images, and CNN-LSTM, which combines the two models. The performance of the three models was compared by calculating the MSE, RMSE, R-Squared with the actual value of the solar photovoltaic power generation performance and the predicted value. As a result, it was found that the performance of the LSTM model was the best. Therefor, this research proposes predicting solar photovoltaic power generation using LSTM.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.20
no.3
/
pp.19-27
/
2015
Technologies of wind power generation for development of alternative energy technology have been accumulated over the past 20 years. Wind power generation is environmentally friendly and economical because it uses the wind blowing in nature as energy resource. In order to operate wind power generation efficiently, it is necessary to accurately predict wind speed changing every moment in nature. It is important not only averagely how well to predict wind speed but also to minimize the largest absolute error between real value and prediction value of wind speed. In terms of generation operating plan, minimizing the largest absolute error plays an important role for building flexible generation operating plan because the difference between predicting power and real power causes economic loss. In this paper, we propose a method of wind speed prediction using numeric prediction algorithm-based wind speed forecast model made to analyze the wind speed forecast given by the Meteorological Administration and pattern value for considering seasonal property of wind speed as well as changing trend of past wind speed. The wind speed forecast given by the Meteorological Administration is the forecast in respect to comparatively wide area including wind generation farm. But it contributes considerably to make accuracy of wind speed prediction high. Also, the experimental results demonstrate that as the rate of wind is analyzed in more detail, the greater accuracy will be obtained.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
/
v.29
no.1
/
pp.86-93
/
2015
Globally, wind power development is experiencing dramatic growth and wind power penetration levels are increasing. Wind generation is highly variable in time and space and it doesn't guarantee the system reliability and secure system operation. As wind power capacity becomes a significant portion of total generation capacity, the reliability assessment for wind power are therefore needed. At present, this operational reliability assessment is focusing on a generation adequacy perspective and does not consider transmission reliability issues. In this paper, we propose the critical transmission operating constraint prediction(CTOCP) system with high wind power penetration to enhance transmission reliability.
In large pump station, vortex generation such as free-surface vortex and submerged vortex occurring around pump intake, or at bell-mouth inlet has been an important flow characteristics which should be considered always to keep away the suction of air-entrained or cavitated flow. In this study, a commercial CFD code was used to predict accurately the vortex generation for the specified intake design. These result shows the preliminary result of submerged vortex prediction for the Turbo-machinery Society of Japan Sump Test CFD standard model. At bottom wall, air volume fraction (red color) was found in a large scale to explain the submerged vortex generation at particular operation and configuration condition. And these indicate the free surface formation behind the bell mouth. Particularly, non-uniform approaching flow is a major parameter to govern the occurrence of the free-surface vortex. Futhermore the comparison between turbulence ($k-{\epsilon}$ & $k-{\omega}$ model) mode were executed in this study.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
/
v.9
no.3
/
pp.209-214
/
2015
The purpose of this study was to examine (1) the influence of the word-prediction function on the sentence generation speed and (2) the necessity, convenience, and satisfaction of the word-prediction function of the AAC keyboard. A total of 10 adults with cerebral palsy participated and the word-prediction function of the Korean high-tech AAC device called "MyTalkie Smart" keyboard was used for this study. Participants were required to generate sentence as voice outputs using a word-prediction function and letters direct-input function respectively, then they were required to evaluate the necessity, convenience, and satisfaction using a five-point Likert scale. Other user requirements were examined using a free feedback. The results of this study presented that the sentence generation speeds were faster when participants used a word-prediction function than using a letters direct-input function. However, there was no statistically significant difference between these two input methods, and it might be due to the lack of time to practice the new device. Participants showed positive responses for the necessity, convenience, and satisfaction of the word-prediction function.
This study was performed to improve water demand estimation and analize correlation between generation of domestic sewage and domestic water use. To improve the prediction of water demand estimation, new water demand equation was developed. The results is as follows. $InQ_t = {\beta}_0+{\beta}_1InP_t+{\beta}_2InY_t+{\beta}_3InH_t+{varepsilon}_t$By using the statistical analysis of the "generation of domestic sewage" and "domestic water use", the regression equation between them is formed. The result is as follows. Generation of domestic sewage : 0.8487 $\times$ Domestic water use + 684.57 ($R^2$= 0.972)>$R^2$= 0.972)
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
/
v.21
no.6
/
pp.69-76
/
2004
This paper presents a prediction model for the aerosol generation of cutting fluid in turning process. Experimental studies have been carried out in order to identify the characteristics of aerosol generation in non-cutting and cutting cases. The indices of aerosol generation was mass concentration comparable to number generation, which is generally used fur environment criterion. Based on the experimental data, empirical model for predicting aerosol mass concentration of cutting fluid could be obtained by a statistical analysis. This relation shows good agreement with experimental data.
This study provided a prediction model for solar energy production in Yeongam province, Jeollanam-do. The model was derived from the correlation between climate changes and solar power production in Yeongam province, Jeollanam-do, and presented a prediction of solar power generation through the regression analysis of 6 parameters related to weather and solar power generation. The data used in this study were the weather and photovoltaic production data from January in 2016 to December in 2019 provided by public data. Based on the data, the machine learning technique was used to analyzed the correlation between weather change and solar energy production and derived to the prediction model. The model showed that the photovoltaic production can be categorized by the three-stage production index and will be used as an important barometer in the agriculture activity and the use of photovoltaic electricity.
Recently, wind energy is expanding to combination of computing to forecast of wind power generation as well as intelligent of wind powerturbine. Wind power is rise and fall depending on weather conditions and difficult to predict the output for efficient power production. Wind power is need to reliably linked technology in order to efficient power generation. In this paper, distributed power generation forecasts to enhance the predicted and actual power generation in order to minimize the difference between the power of distributed power short-term prediction model is designed. The proposed model for prediction of short-term combining the physical models and statistical models were produced in a physical model of the predicted value predicted by the lattice points within the branch prediction to extract the value of a physical model by applying the estimated value of a statistical model for estimating power generation final gas phase produces a predicted value. Also, the proposed model in real-time National Weather Service forecast for medium-term and real-time observations used as input data to perform the short-term prediction models.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
/
v.17
no.5
/
pp.825-832
/
2022
In this paper, we discuss the design and implementation of predictive and diagnostic models for realizing intelligent predictive models by collecting and storing the power output of agricultural photovoltaic power generation systems. Our model predicts the amount of photovoltaic power generation using RNN, LSTM, and GRU models, which are recurrent neural network techniques specialized for time series data, and compares and analyzes each model with different hyperparameters, and evaluates the performance. As a result, the MSE and RMSE indicators of all three models were very close to 0, and the R2 indicator showed performance close to 1. Through this, it can be seen that the proposed prediction model is a suitable model for predicting the amount of photovoltaic power generation, and using this prediction, it was shown that it can be utilized as an intelligent and efficient O&M function in an agricultural photovoltaic system.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.