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정재익(Jaeik Jeong),이강인(Kangin Lee) 한국산업경영시스템학회 2008 한국산업경영시스템학회 학술대회 Vol.2008 No.하계
This study has conducted a comparative research on the National Standard System of major countries, the types and features, background of establishment of National Standard System which can be considered to be the basis of National Standard Competency. With the ideas obtained from this process, the problems, achievements, characteristics and types of Korean National Standard System have been sought after, followed by proposing improvement schemes for its National Standard System, with which the country can deal with the changes in global standard. Selecting National Standard System as the topic of this study gave us difficulties in conducting it as it encompasses the field of politics as well as utterly strategic concepts. Also, due to insufficient studies carried our in regard to this topic, a survey was performed on standard experts in order to support the objectives presented by this study. The significance of this study consists in proposing, nongovernment-centered National Standard System as a method of bringing about a reasonable National Standard System and to provide guidance to future investigations for further development of the National Standard Competency Model.
심층강화학습 기반 배터리를 활용한 실시간 시장에서의 재생에너지 입찰 전략
정재익(Jeong Jaeik),김승완(Kim Seung Wan),김홍석(Kim Hongseok) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
재생에너지 시장에서 배터리를 활용하면 차익거래 또는 입찰 오차 보정을 통해 최종 수익을 극대화할 수 있다. 차익거래는 에너지 가격이 쌀 때 충전하고 비쌀 때 방전하여 이익을 증대하는 방식이고, 입찰 오차 보정은 발전량보다 큰 입찰값 (과대 입찰)만큼 방전하고, 발전량보다 작은 입찰값 (과소 입찰)만큼 충전하여 오차 패널티를 감축하는 방식이다. 그러나 기존의 입찰 알고리즘은 차익거래 또는 입찰 오차 보정 중 하나에만 초점이 맞춰져 있었다. 본 논문에서는 오차 패널티 감축을 위한 입찰값과 차익거래로 이익 증대를 위한 충방전량을 동시에 결정하는 입찰 전략을 제안한다. 이는 차익거래와 입찰 오차 보정의 장점을 모두 활용할 수 있어 궁극적으로 최종 입찰 수익을 극대화할 수 있다. 이를 위해 발전량 및 에너지 가격 예측을 위한 딥러닝 구조에 입찰 수익극대화를 위한 입찰값 및 충방전량을 결정하는 강화학습 알고리즘을 적용한 심층강화학습 프레임워크를 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안한 입찰 알고리즘이 차익거래 방식과 비슷한 이익을 얻고 입찰 오차 보정 방식과 비슷한 패널티를 얻어 전체 수익을 크게 감축하는데 성공하였다.