• 산업경영시스템학회지
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• 제39권1호
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• pp.25-30
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• 2016

It is critical to forecast the maximum daily and monthly demand for power with as little error as possible for our industry and national economy. In general, long-term forecasting of power demand has been studied from both the consumer's perspective and an econometrics model in the form of a generalized linear model with predictors. Time series techniques are used for short-term forecasting with no predictors as predictors must be predicted prior to forecasting response variables and containing estimation errors during this process is inevitable. In previous researches, seasonal exponential smoothing method, SARMA (Seasonal Auto Regressive Moving Average) with consideration to weekly pattern Neuron-Fuzzy model, SVR (Support Vector Regression) model with predictors explored through machine learning, and K-means clustering technique in the various approaches have been applied to short-term power supply forecasting. In this paper, SARMA and intervention model are fitted to forecast the maximum power load daily, weekly, and monthly by using the empirical data from 2011 through 2013. $ARMA(2,\;1,\;2)(1,\;1,\;1)_7$ and $ARMA(0,\;1,\;1)(1,\;1,\;0)_{12}$ are fitted respectively to the daily and monthly power demand, but the weekly power demand is not fitted by AREA because of unit root series. In our fitted intervention model, the factors of long holidays, summer and winter are significant in the form of indicator function. The SARMA with MAPE (Mean Absolute Percentage Error) of 2.45% and intervention model with MAPE of 2.44% are more efficient than the present seasonal exponential smoothing with MAPE of about 4%. Although the dynamic repression model with the predictors of humidity, temperature, and seasonal dummies was applied to foretaste the daily power demand, it lead to a high MAPE of 3.5% even though it has estimation error of predictors.

• 한국환경과학회지
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• 제21권6호
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• pp.713-724
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• 2012

Emission rates of biogenic hydrocarbon emitted from broad-leaved trees grown at Jeju Island were estimated using a dynamic enclosure method. Leaf temperature, PAR and relative humidity were monitored during the sampling time. The emission rates of isoprene and monoterpene were measured for five plants(Carpinus laxiflora, Quercus serrata, Styrax japonicus, Quercus acutissima, Quercus crispula) during the sampling period at the Halla mountain sites. Among five tree species, the highest isoprene emission rate of 10.60 ${\mu}g\;gdw^{-1}hr^{-1}$ was observed for Quercus serrata. The seasonal emission rates were the highest during summer and the emission of isoprene was highly affected by light and temperature variations. The highest emission rate of isoprene was occurred between 13:00 and 14:00, but isoprene was not emitted in nighttime because of the absence of light.

• 대한교통학회지
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• 제32권4호
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• pp.401-409
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• 2014

본 연구는 시설 확장비용과 승객들의 지체시간 감소에 따른 편익을 고려한 항공의 핵심 시설 확장 문제를 다루고자 한다. 이를 위해 우리는 시계열 예측방법으로 널리 알려진 ARIMA model를 활용하여 계절 및 주기를 갖는 항공피크 수요를 예측한다. 승객이 공항에 도착한 후에 공항 내에서의 승객들의 흐름과 지체를 고려하여 실제 지체 편익을 추정하기 위해 이산사건 시뮬레이션 모형을 설계한다. 비용과 편익 간의 상충관계를 통해 우리는 컨베이어의 경제적 확장 대수를 결정한다. 인천공항의 사례를 활용한 실험이 수행되었으며, 실험 결과는 본 접근방법이 계절에 따른 승객의 도착 유형과 공항 내의 동적인 흐름을 반영한 시설의 확장 문제를 해결하는 데 효과적임을 보인다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제9권4호
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• pp.1-12
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• 2006

The usages of urban riverine areas for the Gapchoen and Yudungcheon in Daejoen City were evaluated by analyzing riverbed characteristics and water quality and by surveying the status of the floodplain usage including questionnaires of people visiting the rivers. Both rivers appear to be stable with insignificant bed changes as the riverbeds are dominated by gravels. Water qualities of both rivers have been improved significantly over the past decade although there are quite large seasonal fluctuations, which is common in most rivers in Korea. The results of floodplain usage analyses show that Gapcheon is dominated with static uses (>70%) such as promenades and resting facilities, while Yudungcheon by dynamic uses (>44%) such as sports facilities. Overall, both rivers require better plans for riverine area usage management considering a balance between the dynamic uses and the static uses such as natural observation places for education and habitats for birds and fish in the rivers. The questionnaire survey results indicate that overall the present status of both rivers are satisfactory and that water quality improvement is one of the key factors to enhance the value of the riverine areas. Future river restoration should be conducted by taking into account the characteristics of urban rivers in harmony with surrounding natural sceneries.

• 전기학회논문지
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• 제66권1호
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• pp.7-15
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• 2017

Ambient Adjusted line Rating(AAR) method for overhead transmission lines considering Risk Tolerance(RT) was proposed in this paper. AAR is suitable for system operators to plan their operation strategy and maintenance schedule because this can be designed as a seasonal line rating. Several candidate transmission lines are chosen to apply the proposed method in the paper. As a result, it is shown that system reliability was significantly enhanced through maximizing transfer capability, solving the system constraints.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.97-100
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• 2009

육상의 지표면 파라미터는 기후와 주로 연관되어 있으므로 육상 관측 위성 영상에 나타나는 많은 물리적 과정은 계절 주기에 따른 시간적 변화를 보인다. 본 연구에서는 계절에 따라 변하는 물리적 과정을 포함하는 시계일 원격 탐사 영상 시리즈를 어댑티브 피드백 시스템에 의해 복원한다. 이 시스템에서는 계절적 변화를 추적하기 위하여 하모닉 모델을 사용하고 수치 영상 모형의 공간적 의존성을 나타내기 위해 깁슨 랜덤 필드를 사용한다. 복원과정을 통하여 구성된 하모닉 모델과 어댑티브 계수에 의해 지표면 연속적 변화를 감시할 수 있다. 본 연구에서는 1996년부터 2000년까지 한반도로부터 관측된 AVHRR 영상 시리즈를 일주일 간격으로 정적 합성하여 NOVI 시리즈를 구하고 하모닉 모델을 사용하는 어댑티브 복원 시스템을 이 NDVI 시리즈를 적용하여 한반도 지표면 변화를 추적하였다. 연구 결과는 하모닉 어댑티브 복원시스템이 거의 실시간으로 지표면 변화를 감시하는데 매우 효과적인 수단이 될 것이라는 잠재성을 보여준다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-16
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• 2019

최근 온실가스의 증가로 인한 기후변화 대응의 필요성과 전력수요의 증가로 인해 태양광발전량(PV) 예측의 중요성은 급격히 증가하고 있다. 특히, 태양광 발전량을 예측하는 것은 합리적인 전력 가격결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 전력생산 계획을 합리적으로 계획하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 일사량, 운량, 온도 등과 같은 기후정보 및 계절 변화로 인한 태양광 발전량이 무작위적으로 변화하기 때문에 정확한 태양광 발전량을 예측하는 것은 도전적인 일이다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절정보를 이용하여 학습함으로써 장기간 태양광 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 방법 중 하나인 계절형 ARIMA 모델과 하나의 은닉층으로 구성되어 있는 ANN 기반의 모델, 하나 이상의 은닉층으로 구성되어 있는 DNN 기반의 모델과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 모델의 성능을 평가한다. 실데이터를 통한 실험 결과, 딥러닝 기반의 태양광 발전량 예측 기법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.

• 대한기계학회논문집 C: 기술과 교육
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• 제3권1호
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• pp.1-13
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• 2015

실외 열교환기의 착상 및 제상조건 하에서 VRF 멀티형 히트펌프의 동적 거동의 해석을 위한 시뮬레이션 기법이 제안되었다. 이를 위해 열전달-물질전달 완벽 상사 가정에 기반한 간단한 착상모델과 제상 모델이 제안되었다. 제안된 착제상 모델은 용량가변 압축기 모델과, 미소면적에 대한 열 및 모멘텀 평형에 근거한 열교환기 모델을 채택한 동적 사이클 해석모델에 적용되었다. 따라서, 제안된 모델은 공간에 대해 비균질 착상을 자연스럽게 예측할 수 있다. 개발된 동적 사이클 해석 모델은 실험결과와 비교하여 능력 및 효율을 10% 이내에서 잘 예측함을 확인하였다. 최종적으로, 개발된 모델은 표준적인 건물의 난방시즌 운전 해석에 적용되었으며, 착상 및 제상으로 인하여 동절기의 계절 성능계수를 7% 가량 하락 시킴을 보일 수 있었다.

• 한국물환경학회지
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• 제26권2호
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• pp.356-364
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• 2010

The chemical and biological reaction of the aquatic organism is closely related with temperature variation and water temperature is one of the most important factors that should be considered in establishing sustainable reservoir operation scheme to minimize adverse environmental impacts related with dam construction. This paper investigates temperature variation in the downstream of Yongdam Reservoir using sampled data collected from total 8 temperature monitoring stations placed along the main river and the major tributaries. Using KoRiv1, 1-dimensional dynamic water quality simulation model, temperature variation in the downstream of Yongdam Reservoir has been simulated. The simulated results were compared with sampled data collected from May 15 to August 1 2008 by applying two different temperature modeling schemes, equilibrium temperature and full heat budget method. From the result of statistical analysis, seasonal temperature variation has been simulated by applying the equilibrium temperature scheme for comparison of the difference between the reservoir operation and the natural conditions.

• Smart Structures and Systems
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• 제4권2호
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• pp.183-194
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• 2008

An important historical monument of Cyprus is an aqueduct that was built in 1747 to provide water to the city of Larnaca and to its port. Because of its importance to the cultural heritage of Cyprus, the aqueduct has been selected as one of the case-study monuments in the project Wide-Range Non-Intrusive devices toward Conservation of Historical Monuments in the Mediterranean Area (WIND-CHIME). Detailed drawings of the aqueduct obtained from the Department of Antiquities of Cyprus have been used for the development of a computational model. The model was fine-tuned through the measurement of the dynamic characteristics of the aqueduct using forced and ambient vibrations. It should be noted that measurement of the dynamic characteristics of the structure were performed twice in a period of three years (June of 2004 and May of 2007). Significant differences were noted and they are attributed to soil structure interaction effects due to seasonal variations of the water-level in a nearby salt-lake. The system identification results for both cases are presented here. This monument was used to test the effectiveness of shape memory alloy (SMA) pre-stressed devices, which were developed during the course of the project, in protecting it without spoiling its monumental value.