Thueksathit, W.;Tipsuwanporn, V.;Hemawanit, P.;Gulpanich, S.;Srisuwan, K.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.2283-2286
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2003
This paper presents conservation of electrical energy in building with harmonics analysis and compensation which occur in electrical system. We use load controlling and management system in order to adjust load factor of system.The maximum demand limiting and controlling are used ,then the system can acquire the prediction and compare it to the maximum demand set point.The electrical signal analysis based on FFT technique. The harmonics are compensated by using harmonic filters.This system consists computer which works as controller, processor , analysis and database unit together with digital power meter in form of multidrop network through serial communication via RS-485.The load control system uses PLC to control load via serial communication RS-485. The A/D converter is used for sampling the electrical signals via parallel port of computer.The harmonic filters are controlled by a computer.The data of measurement such as voltage, current, power, power factor, total harmonic distortion, energy, etc., can be saved as database and analysis. The load factor is adjusted by limiting and controlling maximum demand. The load factor adjustment can reduce the cost of electric consumption and energy generation together with harmonics compensation in order to increase high efficiency of electrical system.
Throughout the analysis of field data from water distribution system, valid parameters were determined that can be included in the water service and design plan. This study investigates water consumption patterns to understand the variation of water-demand structures utilizing the pattern analysis of domestic purpose water. Water use data were collected by a public water resources management firm in Korea, Kwater, for 140 houses monitored during three years. Flow meters were installed at the faucet for drinking water, the shower booth, the laundry machine, bathroom sink, toilet, and garden faucet. Data was filtered using multiple physically meaningful criteria to improve analysis credibility. Mann Kendall and Spearman's Rho tests were used to carry out the analysis. Distinct factors of water consumption patterns can be determined for both increasing and decreasing trends of water use. Throughout the data analysis, the characterization of terms was classified and analyzed by the condition of the location of water-demand. Analysis of this data provide a physical basis for the parameter configuration of a reasonable design for a domestic water demand prediction model.
In order for the international aviation community to efficiently and safely manage the gradual increase of air passenger demand, direction suggestions of airport traffic prediction based on future airport capacity requirements, airport design and infrastructure establishment is utilized by airport traffic data that is m comparable internationally. It is a global trend to pursue more efficient airport operating system structure to accept air passenger demand through more realistic comparable data in order to escape from the structure of reckless airport establishment and infrastructure composition based on passenger demand predictions referring to simple statistical data that has existed in the past. This study aimed to seek effective operational measures for the New Jeju airport scheduled to be opened in 2025 by time-series analysis. This study also analysed airport operation strategies, air traffic distribution strategies, cargo volume increase rates and its effectiveness of airports adopting the multi-airport system that have similar operational practices and geographical conditions. This study sought the most appropriate multi airport system application measures for New Jeju airport to promote efficiency and international competitiveness.
In recent years, decentralized power have been increasing due to environmental problems, liberalization of electricity markets and technological developments. These changes have led to the evolution of power generation, transmission, and distribution into discrete sectors and the division of integrated power systems. Therefore, studies are underway to efficiently supply power and reduce losses to each sector's demand. This is a major concern for system planners and operators, as it accounts for a relatively high proportion of total power, with a transmission and distribution loss of 4-6%. Therefore, this paper analyzes the status of loss management based on the current transmission and distribution loss rate of each country and transmission loss management cases of each national power company, and proposes a loss rate prediction algorithm according to the long-term transmission system plan. The proposed algorithm predicts the demand-based long-term evolution and the loss rate of the grid to which the transmission plan is applied.
The seismic safety of the shear wall structure can be assessed through seismic fragility analysis, which requires high computational costs in estimating seismic demands. Accordingly, machine learning methods have been applied to such fragility analyses in recent years to reduce the numerical analysis cost, but it still remains a challenging task. Therefore, this study uses the ensemble machine learning method to present an improved framework for developing a more accurate seismic demand model than the existing ones. To this end, a rank-based selection method that enables determining an excellent model among several single machine learning models is presented. In addition, an index that can evaluate the degree of overfitting/underfitting of each model for the selection of an excellent single model is suggested. Furthermore, based on the selected single machine learning model, we propose a method to derive a more accurate ensemble model based on the bagging method. As a result, the seismic demand model for which the proposed framework is applied shows about 3-17% better prediction performance than the existing single machine learning models. Finally, the seismic fragility obtained from the proposed framework shows better accuracy than the existing fragility methods.
한국은 제조업 기반의 수출주도형 산업구조 특징과 함께 구리, 아연, 납, 니켈에 대한 총 소비량뿐만 아니라 일인당 소비량 측면에서 세계적으로 최상위 소비국가 그룹에 속하여 있다. 현재 세계 원료금속의 수급 불안정은 일시적인 현상이라기보다는 후발공업국의 소비시장 확대에 따라 발생되는 근본적 문제로 향후 세계경제의 성장률 변화에 따라 지속적으로 심화될 것으로 예상된다. 특히 국제 자원시장에서 BRICs의 구리, 아연, 납, 니켈의 수급 변화에 대한 통계자료를 분석한 결과, 한국은 국가전략 차원에서 광물자원 자주개발율의 제고가 절실히 요구되고 있다. 국내 기반산업 분야에서 소요되는 주요 원료금속은 세계자원시장의 수급변화를 통하여 향후 중 장기 수급 불안정이 예측되며, 이에 따른 광물자원의 안정공급을 위한 국가 장 단기정책 수립이 요구된다.
81.1% of traffic accidents is attributed to the drivers. In this regard, D/E model is a practical and effective method in terms of the cost and time in evaluating the road hazardousness. To examine the validity of the threshold values by the levels of demand We selected 10 subjects and collected their physiological signals while they were driving on Honam Highway (Jeonju ${\leftrighttarro}$ Hoideog section). Based on the collected data, the hazardous road condition was evaluated using the new threshold values of the effort level determined by cluster analysis. In applying the D/E model, a decision method based on the demand level was suggested, using a traffic accident prediction model. Additionally, the limit value of the effort level was determined using the drivers' physiological signal data collected at the highway. A comparison analysis of the two D/E models revealed no significant difference: The existing method and the clustering method determined 9 and 7 hazardous road zones, respectively, while actual traffic accidents were reported in 6 and 4 zones, respectively among the predicted road hazardous zones. However, the latter method suggested a more scientific and rational basis in determining the limit value of the Effort level. In conclusion, although D/E model has a great merit as a pioneering method to reflect human factors in evaluating the road hazardousness, it is believed that this method could be improved by a more dynamic method that considers the traffic conditions and the individual physiological signal of the drivers simultaneously in determining a better limit.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권2호
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pp.395-406
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2017
전력 공급 시스템의 효율적인 운영을 위해 전력수요예측은 필수적이다. 본 연구에서는 군집분석과 분류분석을 이용하여 일 단위 시간별 전력수요량 시계열 패턴의 유형을 살펴보고자 한다. 전력거래소에서 수집된 2008년 1월 1일부터 2012년 12월 31일까지의 일 단위 시간별 전력수요량 데이터를 추세성분, 계절성분, 오차 성분으로 구성된 시계열 자료로 변환하여 사용하였다. 추세성분을 제거한 시계열 자료의 패턴을 구분하기 위한 군집 분석방법은 k-평균 군집분석 (k-means), 가우시안혼합모델 혼합 모델 군집분석 (Gaussian mixture model), 함수적 군집분석 (functional clustering)을 고려하였다. 주성분분석을 통해 24시간 자료를 2개의 요인로 축소한 후 k-평균 군집분석과 가우시안 혼합 모델, 함수적 군집분석을 수행하였다. 군집분석 결과를 토대로 2008년부터 2011년까지 총 4년간 데이터를 4가지 분류분석방법인 의사결정나무, RF (random forest), Naive bayes, SVM (support vector machine)을 통해 훈련시켜 2012년 군집을 예측하였다. 분석 결과 가우시안 혼합 분포기반 군집분석과 RF를 이용한 군집예측 결과의 성능이 가장 우수하였다.
2018년 국토교통부의 통계에 따르면, 연평균 항공교통이용자만 국내선 5.07%, 국제선 8.84%가 증가하였다. 한류의 열풍으로 인해 지속적인 외국인 관광객의 수요가 증가하고 있다. 동시에 개인의 삶의 질을 중요시하는 새로운 생활 문화가 자리잡아가고 있으며 이와 더불어 저가 항공사의 출현으로 인해 내국인의 해외 관광 또한 증가하고 있다. 따라서 효율적이고 정확한 항공 수요예측을 진행하여 체계적인 공항 인프라를 조성하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 빅 데이터(big data)를 기반으로 하여 도심권 공항의 국내선 및 국제선 장기 수요예측을 진행하였다. 국내선의 경우 2028년 이후 인구 감소에 따라 공항이용객이 다소 감소할 것이며, 국제선은 GDP증가에 따라 지속적으로 증가할 전망이다. 따라서 미래의 항공수요에 대처하기 위해서는 국내 공항의 여객터미널 개선 및 확충이 절실하다.
세계 전체인구의 절반이 도시에 거주하고 있고, 지속적인 도시화가 진행되고 있으며 2050년 경에는 도시인구가 전체 인구의 2/3를 초과할 것으로 예상하고 있다. 이러한 현상을 해소하기 위해 우리나라 정부에서는 새로운 도심 항공 모빌리티(UAM; urban air mobility) 산업 생태계 구축에 심혈을 기울이고 있다. 항공사 또한 UAM 산업 생태계에 속해 있으며 안전운항, 승객의 안전, 기재 운영 효율성, 정시성 등의 효율성 제고에 대한 준비를 하고 있다. 본 연구는 2019년부터 2023년까지 대한항공의 김포발 제주행 노선의 일일 승객 수에 대한 시계열 데이터를 활용하여 수요 예측을 수행한다. 이를 위해 SARIMA, Prophet, CatBoost, Random Forest와 같은 통계적 및 기계 학습 모델을 적용한다. 다양한 모델을 통해 승객 수요 패턴을 효과적으로 포착할 수 있는 방법을 평가하였고, 머신러닝 기반의 Random Forest 모델이 가장 뛰어난 예측 결과를 나타냈다. 연구 결과는 항공 산업에서 정확한 수요 예측을 위한 최적의 모델을 제시하여 운영 계획 및 자원 할당에 필요한 기초정보를 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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