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기계학습 기반 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리 자동화 기법
이해성,이병성,문상근,김준혁,이혜선,Lee, Haesung,Lee, Byunsung,Moon, Sangun,Kim, Junhyuk,Lee, Heysun 한국전력공사 2020 KEPCO Journal on electric power and energy Vol.6 No.4
초기 학습 데이터의 과적합으로 인한 전력망 상태예측 모델의 성능 감소를 방지하고 예측모델의 예측 정확도 유지를 통한 계속적인 현장활용을 위해서는 기계학습 모델의 예측 정확도를 지속적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 다양한 요인에 의해 끊임없이 변화하는 전력망 상태 데이터의 특성을 고려하여 예측모델의 정확성과 신뢰성을 높이고 현장 적용 가능한 수준의 품질을 유지하기 위한 기계학습 기반 전력망 상태예측 모델의 성능 유지관리 자동화 기법을 제안한다. 제안 기법은 워크플로우 관리 기술의 적용을 통해 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리를 위한 일련의 태스크들을 워크플로우의 형태로 모델링하고 이를 자동화하여 업무를 효율화 하였다. 또한, 기존 기술에서는 시도되지 않았던 학습데이터의 통계적 특성 변화 정도와 예측의 일반화 수준을 모두 고려한 예측모델의 성능 평가를 통해 성능 결과의 신뢰성을 확보하고 이를 통해 예측 모델의 정확도를 일정 수준으로 유지관리하고 더욱 성능이 우수한 예측모델의 신규 개발이 가능하다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리 자동화 기법을 통해 예측모델의 성능 저하문제를 해결하여 분산자원 연계 등 외부 환경의 변화에 유연한 예측모델 관리를 통해 정확성과 신뢰성이 보장된 예측 모델의 지속적인 활용이 가능하다. It is necessary to manage the prediction accuracy of the machine learning model to prevent the decrease in the performance of the grid network condition prediction model due to overfitting of the initial training data and to continuously utilize the prediction model in the field by maintaining the prediction accuracy. In this paper, we propose an automation technique for maintaining the performance of the model, which increases the accuracy and reliability of the prediction model by considering the characteristics of the power grid state data that constantly changes due to various factors, and enables quality maintenance at a level applicable to the field. The proposed technique modeled a series of tasks for maintaining the performance of the power grid condition prediction model through the application of the workflow management technology in the form of a workflow, and then automated it to make the work more efficient. In addition, the reliability of the performance result is secured by evaluating the performance of the prediction model taking into account both the degree of change in the statistical characteristics of the data and the level of generalization of the prediction, which has not been attempted in the existing technology. Through this, the accuracy of the prediction model is maintained at a certain level, and further new development of predictive models with excellent performance is possible. As a result, the proposed technique not only solves the problem of performance degradation of the predictive model, but also improves the field utilization of the condition prediction model in a complex power grid system.
이해성,Lee, Hae-Seong 한국과학기술단체총연합회 1969 과학과 기술 Vol.2 No.3
1.서론 2.우리 나라의 주택현황 (1)주택의 개념 (2)주택의 부족 (3)주택의 질 (4)주택건설 현황 3.정책면의 향상책 (1)주택과 도시 (2)건축의 공업화 (3)건축 자재의 발전 (4)설계의 합리화 (5)행정 및 연구기구의 강화 (6)자금의 증가 4.주생활의 합리화 (1)주택 관리 (2)주택 경제 (3)주택의 선택 5.결론
이해성,Lee, Hae-Seong 한국과학기술단체총연합회 1969 과학과 기술 Vol.2 No.4
1.서론 2.우리나라 주택현황 (1)주택의 개념 (2)주택의 부족 (3)주택의 질 (4)주택건설 현황 3.정책면의 향상책 (1)주택과 도시 (2)건축의 공업화 (3)건축 자재의 개발 (4)설계의 합리화 (5)행정 및 연구기구의 강화 (6)자금의 증가 4.주생활의 합리화 (1)주택 관리 (2)주택 경제 (3)주택의 선택 5.결론
이해성,Lee, Hae-Seong 한국데이터베이스진흥원 2005 디지털콘텐츠 Vol.11 No.-
말도많고탈도많은전자책. 많은사람들이한번쯤은들어봤겠지만, 실제제대로사용해본사람은많지않다. 더구나올바른개념을가지고있는사람들은찾아보 기힘든것이전자책이다. 이번호에서는전자책을이용해서얻을수있는매력과이익을작은이야기로구성했다. 기존의종이책에서는극복할수없었던6가지제 약(Constraint)들이전자책을통해극복되어가는과정을소개한다.