• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1023-1025
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• 2019

Coal and Natural gas are two biggest contributors to a generation of energy throughout the world. Most of these resources create environmental pollution while making energy affecting the natural habitat. Many approaches have been proposed as alternatives to these sources. One of the leading alternatives is Solar Energy which is usually harnessed using solar farms. In artificial intelligence, the most researched area in recent times is machine learning. With machine learning, many tasks which were previously thought to be only humanly doable are done by machine. Neural networks have two major subtypes i.e. Convolutional neural networks (CNN) which are used primarily for classification and Recurrent neural networks which are utilized for time-series predictions. In this paper, we predict energy generated by solar fields and optimal angles for solar panels in these farms for the upcoming seven days using environmental and historical data. We experiment with multiple configurations of RNN using Vanilla and LSTM (Long Short-Term Memory) RNN. We are able to achieve RSME of 0.20739 using LSTMs.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권2호
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• pp.53-60
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• 2023

최근 실시간 스트리밍 플랫폼을 기반으로 한 다양한 멀티미디어 컨텐츠의 수요량과 트래픽 양이 급격히 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 실시간 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위해서 실시간 스트리밍 트래픽을 예측한다. 네트워크 트래픽을 예측하기 위해 통계적 모형을 활용하였으나, 실시간 스트리밍 트래픽은 매우 동적으로 변화함에 따라 통계적 모형보다는 순환 신경망 기반 딥러닝 모델이 적합하다. 따라서, 실시간 스트리밍 트래픽을 수집, 정제 후 Vanilla RNN, LSTM, GRU, Bi-LSTM, Bi-GRU 모델을 활용하여 예측하며, 각 모델의 학습 시간, 정확도를 측정하여 비교한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권3호
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• pp.113-121
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• 2018

포지션 인코딩은 문장 내 등장하는 단어의 위치에 따라 가중치를 적용하는 방법이다. 포인터 네트워크는 입력열에 대응되는 위치를 출력하는 딥 러닝 모델이며, 상호참조해결에 적용될 수 있다. 그러나 포인터 네트워크는 입력열의 길이가 긴 경우에 성능이 저하되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 포지션 인코딩과 동적 포지션 인코딩을 포인터 네트워크에 적용할 것을 제안하고, Encoder RNN의 레이어를 더 깊게 쌓아 높은 수준으로 추상화할 것을 제안하며, 이를 이용한 상호참조해결 모델을 제안한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 포지션 인코딩 기반 스택 포인터 네트워크 모델이 기존의 포인터 네트워크 모델보다 6.01% 향상된 CoNLL F1 71.78%의 성능을 보였다.