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한국의 신재생에너지전력 지원정책 -EU와 일본의 제도 비교분석을 통한 지원정책의 현상과 과제-
이수철 ( Soo Cheol Lee ),박승준 ( Seung Joon Park ) 한국환경정책평가연구원 2008 환경정책연구 Vol.7 No.4
신재생에너지전력의 중심적인 보급정책으로서는 FIT제도와 RPS제도를 들 수 있다. 그런데 2008년 들어한국 정부는 2012년부터는 기존의 FIT제도로부터 RPS를 중심으로 하는 제도로 이행할 것을 발표했다. 일본의 경험에서 RPS제도는 FIT제도에 비하여 특히 태양광발전 등 설비형 신재생에너지전력의 보급 확대측면 에서 성과가 떨어지는 제도로 인식되고 있다. RPS제도로의 이행 철회가 불가능하다면RPS도입 이후 몇 가지 문제점을 안고 있는 일본의 경우를 타산지석으로 삼아서 (1) 도입 의무량을 높게 설정하며, (2) 태양광이나 풍력 등 설비형 신재생에너지전력을 RPS제도로부터 분리하여 별도 지원책을 실시하거나, (3) RPS 할당량을 기술별·규모별로 가능한 한 세분화 및 차별화하는 등으로 동일 신재생에너지 발전기술 내의 경쟁 촉진을 유도하는 제도로 이행하는 방안을 마련해야 할 것이다. 아울러 신재생에너지 발전 지원을 위한 재원으로서 석유기반기금, 그리고 전력산업기반기금 등의 기존에너지관련기금 재원의 일부로 구성되는 신재생에너지개발보급촉진기금(가칭)의 신설이나 독일처럼 차액지원분을 전기요금으로 자동 전가하는 방식, 즉 전국민이 골고루 부담하는 방식을 검토해 볼 필요가 있다. It is recognized that RPS (Renewable Portfolio Standard) and FIT (Feed-in Tariff) are two main policy instruments to promote Renewable Electricity (RE). The Korean Government announced in 2008 that RE promotion scheme will be changed to RPS from current FIT system in 2012. But we believe RPS is inferior to FIT for promoting less developed technologies such as photovoltaics or wind power. This is because the achievement of RE promotion in countries adopting RPS is markedly worse than that in European counties or Janpan adopting FIT. If the policy change is inevitable, when considering the lessons from Japan`s failure as well as supporting the less developed technologies, it is recommended that either the market should be divided into several technology and scale categories, or more RPS-Credit per kWh should be assigned to the photovoltaic and wind power than instead of letting the all technologies compete in the “open category”. It is also recommended that (1) Renewable Energy Promotion Fund (tentative name) based on a part of current energy related tax revenue should be introduced, or (2) cost of supporting the Renewable Electricity should automatically be transferred into the electricity bill of electricity consumers following the German System.
이수철(Soo-Cheol Lee) 한국산업정보학회 2008 한국산업정보학회논문지 Vol.13 No.2
본 논문은 시스템 인자의 변위에 강인한 연속반복학습제어기(Repetitive Controller, RC)를 설계하는 방법을 소개하고자 한다. 이 때 사용되는 불확실 인자들은 확률분포함수에 의해 무작위로 설정되게 된다. 분포함수를 직접 적용하는 대신, 본 제어기는 설정된 확률함수로부터 생성된 모형을 기본으로 설계하였다. 이러한 복수모형 설계 기법으로 임의의 분포함수로 구성된 수 많은 불확실 인자들을 다룰 수 있다. 그러므로, 제어기는 반복영역에서 수렴성을 보장하는 비용함수를 주파수영역에서 최소화함으로써 유도할 수 있다. 모의실험은 제안된 복수모형설계 기법으로 구한 RC가 단수모형 설계기법을 이용한 RC보다 강인한 것을 보여 주고 있다. This paper presents a method to design a repetitive controller that is robust to variations in the system parameters. The uncertain parameters are specified probabilistically by their probability distribution functions. Instead of working with the distribution functions directly, the repetitive controller is designed from a set of models that are generated from the specified probability functions. With this multiple-model design approach, any number of uncertain parameters that follow any type of distribution functions can be treated. Furthermore, the controller is derived by minimizing a frequency-domain based cost function that produces monotonic convergence of the tracking error as a function of repetition number. Numerical illustrations show how the proposed multiple-model design method produces a repetitive controller that is significantly more robust than an optimal repetitive controller designed from a single nominal model of the system.
비행체의 궤적 예측을 위한 순환 신경망 기반 기법들의 정량적 비교 평가에 관한 연구
이창진(Chang Jin Lee),박인희(In Hee Park),정찬호(Chanho Jung) 한국전기전자학회 2021 전기전자학회논문지 Vol.25 No.3
본 논문에서는 비행체의 궤적 예측에 적절한 순환 신경망 기반 기법을 탐구하기 위하여 정량적인 비교 평가 연구를 수행하였다. 이를 위해 본 논문에서는 비행체의 궤적 예측 작업을 수행하기 위한 다양한 입력 및 출력 관계들을 정의하고 동일한 실험 환경에서 비교 평가하였다. 특히 비행체 위치의 상대값 기반 입출력 관계를 제안하여 비행체의 궤적 예측에 적합함을 보였다. 또한 비행체 궤적 예측에 효율적인 네트워크 구조 및 하이퍼파라미터를 결정하기 위한 다양한 ablation study(비교실험)를 진행하였다. 본 논문에서 제시된 정량적 비교 평가 결과는 비행체의 궤적 예측을 위해 순환 신경망 기반 기법을 이용하거나 비행체의 궤적 예측에 특화된 딥러닝 기법을 연구하고자 하는 연구자 및 개발자들에게 실질적인 도움이 될 것으로 예상된다. In this paper, we present an experimental comparative study of recurrent neural network based techniques for trajectory prediction of flight vehicles. We defined and investigated various relationships between input and output under the same experimental setup. In particular, we proposed a relationship based on the relative positions of flight vehicles. Furthermore, we conducted an ablation study on the network architectures and hyperparameters. We believe that this comprehensive comparative study serves as a reference point and guide for developers in choosing an appropriate recurrent neural network based techniques for building (flight) vehicle trajectory prediction systems.