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인공 신경망 기반의 고시간 해상도를 갖는 전력수요 예측기법
박진웅,문지훈,황인준,Park, Jinwoong,Moon, Jihoon,Hwang, Eenjun 한국정보처리학회 2017 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.6 No.11
최근 스마트 그리드 산업의 발달과 더불어 효과적인 에너지 관리 시스템의 필요성이 커지고 있다. 특히, 전기 부하 및 에너지 요금 감소를 위해서는 정확한 전력수요 예측과 그에 따른 효과적인 스마트 그리드 운영 전략이 필요하다. 본 논문에서는 보다 정확한 전력수요 예측을 위하여, 수요 시한 기준으로 수집된 전력 사용 데이터를 고시간 해상도로 분할하고, 이에 적합한 인공 신경망 기반의 전력수요 예측 모델을 구축하고자 한다. 예측 모델의 정확도를 향상시키기 위하여 우선, 수열 형태의 시계열 데이터가 가지는 주기성을 제대로 반영하지 못하는 기계 학습 모델의 문제점을 해결하고자, 시계열 데이터를 2차원 공간의 연속적인 데이터로 변환한다. 더욱이, 고시간 해상도에 따른 온도나 습도 등 외부 요인들의 보다 정확한 반영을 위해 이들에 대해서도 선형 보간법을 사용하여 세분화된 시점에서의 값을 추정하여 반영한다. 마지막으로, 구성된 특성 벡터에 대해 주성분 분석 수행을 통하여 불필요한 외부 요인을 제거한다. 예측 모델의 성능을 평가하기 위해서 5겹 교차 검증을 수행하였다. 실험 결과 모든 고시간 해상도에서 성능 향상을 보였으며, 특히 3분 해상도의 경우 3.71%의 가장 낮은 오차율을 보였다. With the recent development of smart grid industry, the necessity for efficient EMS(Energy Management System) has been increased. In particular, in order to reduce electric load and energy cost, sophisticated electric load forecasting and efficient smart grid operation strategy are required. In this paper, for more accurate electric load forecasting, we extend the data collected at demand time into high time resolution and construct an artificial neural network-based forecasting model appropriate for the high time resolution data. Furthermore, to improve the accuracy of electric load forecasting, time series data of sequence form are transformed into continuous data of two-dimensional space to solve that problem that machine learning methods cannot reflect the periodicity of time series data. In addition, to consider external factors such as temperature and humidity in accordance with the time resolution, we estimate their value at the time resolution using linear interpolation method. Finally, we apply the PCA(Principal Component Analysis) algorithm to the feature vector composed of external factors to remove data which have little correlation with the power data. Finally, we perform the evaluation of our model through 5-fold cross-validation. The results show that forecasting based on higher time resolution improve the accuracy and the best error rate of 3.71% was achieved at the 3-min resolution.
박진웅 ( Jinwoong Park ),문지훈 ( Jihoon Moon ),김용성 ( Yongsung Kim ),황인준 ( Eenjun Hwang ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.1
최근 에너지 효율을 최적화하는 차세대 지능형 전력망인 스마트 그리드 시스템(Smart Grid System)이 국내외에 널리 보급되고 있다. 그로 인해 그리드 시스템의 효율적인 운영을 위해 적용되는 EMS(Energy Management System) 기술의 중요성이 커지고 있다. EMS는 에너지 사용량 예측의 높은 정확성이 요구되며, 예측이 정확하게 수행될수록 에너지의 활용성이 높아진다. 본 논문은 전력 사용량 예측의 정확성 향상을 위한 새로운 기법을 제안한다. 구체적으로, 먼저 사용량에 영향을 미치는 환경적인 요인들을 분석한다. 분석된 요인들을 적용하여 유사한 환경을 가지는 전력 사용량 데이터의 사전 군집화를 수행한다. 그리고 예측 일에 관련된 환경 정보와 가장 유사한 군집의 전력 사용량 데이터를 기반으로 전력 사용량을 예측한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 다양한 실험을 통하여 일간 전력 사용량을 예측하고 그 정확성을 측정하였다. 결과적으로, 기존의 기법들과 비교했을 때, 최대 52.88% 향상된 전력 사용량 예측 정확성을 보였다.
박진웅 ( Jin-woong Park ),최진우 ( Jin-woo Choi ),안시훈 ( Si-hun An ),한원희 ( Won-hui Han ),양영규 ( Young-kyu Yang ) 한국정보처리학회 2011 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.18 No.2
임산부의 행동이 태아에게 심리적, 정서적, 신체적으로 영향을 미치기 때문에 임신 중 산모의 태교는 중요하다. 그리하여 본 논문에서는 안드로이드 기기를 기반으로 하여 산모에게 체조 서비스를 제공할 예정이다. 그리고 안드로이드 기기에 설치된 멀티미디어 콘텐츠를 보호하는 방법에 대하여 설계 및 구현을 하였다.
박진웅(Jin-Woong Park),강선경(Sun-Kyung Kang),김영운(Young-Un Kim),정성태(Sung-Tae Jung) 한국컴퓨터정보학회 2013 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.18 No.4
본 논문에서는 설진을 위하여 얼굴 영상으로부터 혀 영역을 추출하고, 혀 영역을 6개 세부 영역으로 분할한 다음 영역별 설태 비율을 검출하는 방법을 제안한다. 얼굴 영상으로부터 혀 영역을 추출하기 위해 능동적 형태 모델방법의 하나인 ASM을 이용하였다. 검출된 혀 영역을 한의학에서 사용하는 일반적인 6개 영역으로 분할하였고, 분할된 영역 내에서의 설태 분포 정도를 SVM을 이용하여 검출하였다. SVM 분류 시 특징 벡터로는 RGB, HSV, Lab, Luv로 구성된 12차원의 벡터로부터 주성분 분석을 통하여 구해진 3차원의 벡터를 사용하였다. 실험 결과 ASM을 사용하여 혀 영역을 안정적으로 검출할 수 있었고 주성분 분석과 SVM을 활용함으로써 설태 검출율이 높아짐을 알 수 있었다. In this study, we propose a tongue diagnosis system which detects the tongue from face image and divides the tongue area into six areas, and finally generates tongue fur ratio of each area. To detect the tongue area from face image, we use ASM as one of the active shape models. Detected tongue area is divided into six areas and the distribution of tongue coating of six areas is examined by SVM. For SVM, we use a 3-dimensional vector calculated by PCA from a 12-dimensional vector consisting of RGB, HSV, Lab, and Luv. As a result, we stably detected the tongue area using ASM. Furthermore, we recognized that PCA and SVM helped to raise the ratio of tongue coating detection.
박진웅 ( Jin-woong Park ),최진우 ( Jin-woo Choi ),김태민 ( Tae-min Kim ),김동근 ( Dong-keun Kim ),김효민 ( Hyo-min Kim ),양영규 ( Young-kyu Yang ) 한국정보처리학회 2011 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.18 No.1
국내의 인구는 고령화와 함께 의료비 지출이 늘어나는 것은 혈압이나 당뇨와 같은 만성질환자 환자 비중이 높아졌기 때문이며 의료비의 절감 및 건강관리 향상을 위하여 본 연구에서는 스마트폰 점유율이 높은 안드로이드 OS를 기반으로 하여 건강관리 콘텐츠를 제공 하는 앱을 설계 하였다. 설계한 앱은 혈압계, 심전도 기기, 혈당계, 전자청진기 등을 이용하여 사용자가 자신의 건강상태를 안드로이드 기기에 전달하여 서버에 저장 하는 구동절차를 가지고 있으며, 서버에서는 LOG 정보를 이용하여 사용자가 원하는 서비스 요청을 통하여 사용자에게 맞는 건강관리 콘텐츠를 전달한다.