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전력계통한계가격(SMP)과 기저발전비율, LNG도입가격, 환율 간 인과관계 분석
박민혁(Min Hyug Park),문양택(Yang Taik Moon),박중구(Jung Gu Park) 한국조명·전기설비학회 2014 조명·전기설비학회논문지 Vol.28 No.7
This article examines the causality relationship among SMP, base-load share, LNG import price, and exchange rate in Korean power market during 2002∼2012, using unit root test, cointegration test, and vector error correction model(VECM). The cointegration test shows that 4 variables without unit root have been in the long-run causality. As the results of ECM, SMP is analyzed to have been unilaterally caused from LNG import price and base-load share in the shot-run, while it has been unilaterally caused from LNG import price and exchange rate in the long-run. This article has the following policy implications: the adjustment of exchange rate to reduce he risk of LNG import price and the proper securement of base-load share for the long-run stability of SMP.
박민혁(Min Hyug Park),윤용범(Yong Beum Yoon),이윤경(Yoon Kyung Lee),정영범(Young Beom Jung) 대한전기학회 2006 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.11
교토의정서 발효는 전력산업에도 많은 영향을 미칠 것이며 국제환경규제 강화에 대응하기 위하여는 온실가스 배출 저감기술이나 에너지효율 향상 등의 기술 시장 활성화가 필요한 시점이다. 온실가스 배출량 산정은 기후변화협약과 관련하여 전력산업의 위험요소와 기회요소를 파악하기 위한 기초 자료로서 본 연구는 전력사 온실가스통계 통합기반 구축의 일환으로 국내 도서지역의 전력 수급 실적을 분석하고 이에 따른 온실가스 배출계수를 산정 하였다.
박민혁(Min Hyug Park),노건기(Geon Ki Roh),이승은(Seung Eun Lee) 한국조명·전기설비학회 2016 조명·전기설비학회논문지 Vol.30 No.3
In these days global energy policy is changed from “supply” to “demand”. In this regards, there are needs to analysis on effect of policy such as energy efficiency strategy, electricity rates. This study examines the relationship between energy consumption reduced by new energy policy and GDP growth for each industrial sector for Korea from 1970 to 2013. With respect to the direction of causality, energy use of 1th industry like agriculture and mining leads to GDP growth. On the other hand, GDP growth of 2nd industry, manufacturing, leads to energy use. And there is bidirectional causality in 3rd industry, service sector. These findings imply that the government policies aimed at reducing electricity consumptions and increasing energy efficiency should be progressed cautiously depend on status of each industry condition.
박민혁(Park, Min-Hyug),이재걸(Lee, Jae-Girl),윤용범(Yoon, Young-Beam) 한국신재생에너지학회 2006 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2006 No.11
신재생에너지의 효율 향상을 위한 시스템 개발과 병행하여 검토되어야 할 부문이 경제성 분석이다. 본 논문은 제주도 전력계통에 연계하여 운영중인 풍력발전의 자원과 발전량을 모의하기 위하여 제주도의 전력수요와 발전설비 특성, HDVC 수전 데이터, 풍속 등의 자료를 기반으로 가격예측을 위한 범용 소프트웨어들을 사용하여 에너지 시장 측면에서 풍력발전이 갖는 경제적 가치를 분석하였다.
박민혁(Park, Min-Hyug),이재걸(Lee, Jae-Gul),김정주(Kim, Jung-Ju) 한국신재생에너지학회 2007 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2007 No.11
환경규제 강화와 화석연료에 대한 대안으로 신/재생에너지에 대한 관심이 고조 되고 있다. 그 중 하나인 풍력발전은 각국마다 풍황 조건과 정책에 의해 다양한 시장을 만들어 내고 있다. 본 연구는 해상풍력발전시스템의 투자 전망에 대하여 기존의 재무적 평가기법에 학습곡선효과를 가미하는 방법론을 제시하고자 하였다. NPV 등의 가치 평가기법이 할인된 현금흐름 분석을 하는 것이라면 이에 더하여 현금의 유출에 있어서 학습율을 반영한 원가를 반영하는 것이 제시하고자 하는 연구 방법론의 핵심이다. 해상풍력발전을 투자자 입장에서 모의 해본 결과 국내 풍력발전은 80% 학습율 수준 정도의 혁신적 개선 없이는 투자 타당성을 찾기 어려우며 이러한 현실적인 문제점을 정책적으로 보완해야 할 수 있는 것이 발전가격을 중심으로 하는 정부의 지원제도임을 제시 하였다.
박민혁(Min Hyug Park),윤용범(Yong Beum Yoon),이재걸(Jae Gul Lee),김세동(Sae Dong Kim) 대한전기학회 2006 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.7
전력수급에 있어서 계약전력은 소비자에게는 전기를 사용할 권리의 상한이고 전기사업자에게는 전력공급의무의 상한이 되며 이 권리와 의무는 전기의 수급조절, 전기설비의 고장, 전압 · 주파수의 심한 불균형, 비상재해 그리고 전기안전등 기술적인 부득이한 경우를 제외하고는 제한을 받지 않는다. 이러한 계약전력의 결정은 전기사업의 특성 중 특히 경영적 특성 및 기술적 특성과 함께 가격 결정에 관한 경제적원리가 합리적이고도 구체적으로 반영될 것이 요청되고 있는바 본 연구는 사용량의 합계에 의해 결정되는 저압 수용가의 수용율을 계약전력과 연계하여 분석하였다.
순차적 레이블링을 위한 ACE와 Self-Attention을 활용한 인공 신경망에 관한 연구
이종민(Jong-Min Lee),최준희(Joon-Hee Choi) 한국지능시스템학회 2021 한국지능시스템학회논문지 Vol.31 No.2
최근 자연어 처리 분야의 순차적 레이블링을 위해 복수의 단어 임베딩 모델과 Recurrent Neural Network(RNN) 기반의 순차 모델을 이용한 인공 신경망이 보편적으로 사용되고 있다. 이로 인해 신경망 모델에 적합한 임베딩 벡터의 결합을 찾는 것과 순차 모델의 역전파 과정 중 발생하는 기울기 소실 문제를 해결하는 것은 중요한 연구 주제가 되었다. 본 논문은 복수의 임베딩 벡터들 중 일부를 사용하여 최적의 임베딩 결합을 찾는 Automated Concatenation of Embeddings(ACE)와 기울기 소실 문제를 해결하기 위해 셀프 어텐션을 활용하는 방법을 제안한다. 제안 방식의 성능을 검증하기 위해 순차적 레이블링 문제의 일종인 품사 태깅과 개체명 인식에서 다양한 데이터셋을 사용해 실험을 수행하였다. 그 결과 현재 최고의 성능을 내는 논문의 모델들 보다 향상된 성능을 보인다. Recently multiple word embedding models and sequence models based on RNN have been widely used for sequence labeling in the field of natural language processing. It is essential to find optimal embedding vectors for concatenation. Also, we should address the vanishing gradient problem during the backpropagation. This paper proposes a method using self-attention and ACE for solving the problems. We verified the performance of our proposed method on datasets for sequence labeling such as part of speech tagging and named entity recognition. Our proposed model shows better performance than the state of the art models.