• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1447-1456
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• 2017

강우현상을 구조적으로 모형화한 확률적 강우모의모형의 활용성이 증대되는 상황에서 확률적 강우모의모형의 모수에 대한 정확한 추정은 매우 중요하다. 본 연구에서는 확률적 강우모의모형 (Neyman-Scott rectangular pulse model, NSRPM)의 모수를 DFP (Davidon-Fletcher-Powell), GA (genetic algorithm), Nelder-Mead, DE (differential evolution) 기법으로 추정하고 추정된 모수의 적합성을 분석하고 지역특성에 적합한 모수 추정 기법을 제시하였다. 낙동강 유역의 20개 강우 관측 지점을 대상으로 1973년-2017년 기간 동안의 여름철 1시간 강수자료 이용하여 산정된 모형 모수를 분석한 결과, 전반적으로 DE, Nelder-Mead기법이 가장 좋은 결과를 보였으며 DFP, GA기법은 상대적으로 낮은 적합도를 보였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제32권6호
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• pp.549-558
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• 2000

A transient model for hydrogen generation in molten metal-water interactions was developed with separate models for two stages of coarse mixing and stratification. The model selves the mechanistic equations (heat and mass transfer correlation, heat conduction equation and the concentration diffusion equation) of each stage with non-zero boundary conditions. Using this model, numerical simulations were performed for single droplet experiments in the Argonne National Laboratory tests and for FITS tests that simulated dynamic fragmentation and stratification. The calculation results of hydrogen generation showed better agreement to the experiment data than those of previous works. It was found from the analyses that the steam concentration to be reached at the reaction front might be the main constraint to the extent of the metal droplet oxidized. Also, the hydrogen generation rate in the coarse mixing stage was the higher than that in the stratification stage. The particle size was the most important factor in the coarse mixing stage to predict the amount of hydrogen generation.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제28권1호
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• pp.23-28
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• 2019

최근 이미지 처리 응용을 위한 심층 신경망 모델의 효과적 테스팅을 위해 해당 모델이 올바르게 예측하지 못하는 코너 케이스에 해당하는 행동을 보이는 데이터를 자동 생성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 문장 분류 심층 신경망 모델에 기반하고 있는 버그 담당자 자동 배정 시스템의 테스트를 위해 입력 데이터인 버그 리포트의 내용에서 임의의 단어를 선택해 동의어로 변형하는 테스트 데이터 생성기법을 제안한다. 그리고 제안하는 테스트 데이터 생성 기법을 사용한 경우와 기존의 차이 유발 테스트 데이터 생성 기법을 사용했을 경우를 다양한 뉴런 기반 커버리지를 중심으로 비교 평가한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.115-116
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• 2017

본 논문에서는 이와같은 S-100 범용수로데이터모델(Universal Hydrographic Data Model)로 대별되는 차세대 전자해도가 e-Navigation 서비스 전략 지원은 물론이며 다양한 해양 정보, 서비스에서 발생되는 다양한 요구사항을 수용 할 수 있기 위한 차세대 전자해도 목적 다양성을 지원을 위한 표준화 전략을 제시하고 있다. IMO는 공통 해양 데이터 구조(Common Maritime Data Structure)로 IHO의 차세대 전자해도 표준인 S-100을 활용하고 있는데 이는 e-Navigation 실현을 위한 핵심 요소로 공통 데이터 모델이 필요함을 뜻하는 것으로써 e-Navigation은 해양안전뿐만 아니라, 해양 정보 및 서비스 관점에서도 새로운 ICT 융합 패러다임의 도입이 필요함을 적시하고 있다. 본 논문에서는 IMO는 공통 해양 데이터 구조로 활용되고 있는 S-100 표준의 내용 및 활용 방법을 이해하기 위해 모델 기반 데이터 표현 및 참조 모델에 대해 살펴보고 S-100 표준의 프로파일 기준 표준으로써 활용되었던 ISO/TC211 표준의 구성 및 역할을 살펴봄으로써 목적 다양성을 지원하는 차세대 전자해도 표준화를 위해 요구되는 표준화 항목이 무엇이며 상호간에 어떻게 연관되어 활용되는지 살펴본다.

• 전기학회논문지
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• 제63권10호
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• pp.1423-1427
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• 2014

Quantity of the solar power generation is heavily influenced by weather. In other words, due to difference in insolation, different quantity may be generated. However, it does not mean all areas with identical insolation produces same quantity because of various environmental aspects. Additionally, geographic factors such as altitude, height of plant may have an impact on the quantity. Hence, through this research, we designed a system to predict efficiency of the solar power generation system by applying insolation, weather factor such as duration of sunshine, cloudiness parameter and location. By applying insolation, weather data that are collected from various places, we established a system that fits with our nation. Apart from, we produced a geographic model equation through utilizing generated data installed nationwide. To design a prediction model that integrates two factors, we apply fuzzy algorithm, and validate the performance of system by establishing simulation system.

• 경영과학
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• 제33권1호
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• pp.35-47
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• 2016

Generation of electricity using wind power has received considerable attention worldwide in recent years mainly due to its minimal environmental impact. However, volatility of wind power production causes additional problems to provide reliable electricity to an electrical grid regarding power system operations, power system planning, and wind farm operations. Those problems require appropriate stochastic models for the electricity generation output of wind power. In this study, we review previous literatures for developing the stochastic model for the wind power generation, and propose a systematic procedure for developing a stochastic model. This procedure shows a way to build an ARIMA model of volatile wind power generation using historical data, and we suggest some important considerations. In addition, we apply this procedure into a case study for a wind farm in the Republic of Korea, Shinan wind farm, and shows that our proposed model is helpful for capturing the volatility of wind power generation.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.233-239
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• 2018

태양광 발전은 기상 상태에 따라 간헐적이기 때문에 태양광 발전의 효율과 경제성 향상을 위해 정확한 발전량 예측이 요구된다. 본 연구는 목포 기상대에서 예보하는 기상 데이터와 영암 태양광 발전소의 발전량 데이터를 이용하여 태양광 발전량 단기 딥러닝 예측모델을 제안하였다. 기상청은 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량 등의 기상요소를 3일간 예보한다. 그러나 태양광 발전량 예측에 가장 중요한 기상요소인 일조 및 일사 일사량 예보하지 않는다. 제안 모델은 예보 기상요소를 이용하여, 일조 및 일사 일사량을 예측 하였다. 또한 발전량은 기상요소에 예측된 일조 및 일사 기상요소를 추가하여 예측하였다. 제안 모델의 발전량 예측 결과 DNN의 평균 RMSE와 MAE는 0.177과 0.095이며, RNN은 0.116과 0.067이다. 또한, LSTM은 가장 좋은 결과인 0.100과 0.054이다. 향후 본 연구는 다양한 입력요소의 결합으로 보다 향상된 예측결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.458-459
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• 2021

최근, 실내 위치 기반 서비스에서 정확한 서비스를 위해 Wi-Fi 핑거프린트 기반의 딥러닝 기술을 이용한 연구가 이루어지고 있다. 딥러닝 모델 중에서 과거의 정보를 기억할 수 있는 RNN 모델은 실내측위에서 연속된 움직임을 기억할 수 있어 측위 오차를 줄일 수 있다. 이때 학습 데이터로서 연속적인 순차 데이터를 필요로 한다. 그러나 일반적으로 Wi-Fi 핑거프린트 데이터의 경우 특정 위치에 대한 신호들만으로 관리되기 때문에 RNN 모델의 학습데이터로 사용이 부적절하다. 본 논문은 RNN 모델의 순차적인 입력 데이터의 생성을 위해 클러스터링을 통한 영역 데이터로 확장된 Wi-Fi 핑거프린트 데이터 기반 이동 경로의 예측을 통한 경로 생성 방법에 대해 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.371-381
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• 2017

The performance of the statistical context-sensitive spelling error correction depends on the quality and quantity of the data for statistical language model. In general, the size and quality of data in a statistical language model are proportional. However, as the amount of data increases, the processing speed becomes slower and storage space also takes up a lot. We suggest the improved statistical language model to solve this problem. And we propose an effective spelling error candidate generation method based on a new statistical language model. The proposed statistical model and the correction method based on it improve the performance of the spelling error correction and processing speed.

• Journal of Smart Tourism
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• 제3권2호
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• pp.23-36
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• 2023

Due to the phenomenon of aging, a new consumer segment known as the "new-silver generation" is emerging. Unlike the previous silver generation, this generation possesses significant economic power and consuming willingness, attracting attention from consumer goods companies. However, both the new-silver generation and the elderly face challenges in adopting contactless or self-service technologies such as self-order kiosks, resulting in negative reactions. Therefore, this study aims to investigate the attitude and response of the newsilver generation towards kiosks, as well as the factors influencing their resistance to such technology. By applying theoretical perspectives from the innovation resistance model, technostress theory, and the value-based model, this study identifies influencing factors for innovation resistance among the new-silver generation when using contactless technologies implemented in fast-food restaurants. The findings indicate that a lower awareness of new technologies and services corresponds to decreased adoption resistance, while a higher perceived value leads to more positive behaviors and attitudes among the new-silver generation utilizing kiosks at fast-food restaurants.