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기상 데이터를 활용한 순환신경망 기반 태양광 발전량 예측 시스템
이상우(Sang-Woo Lee),권정혁(Jung-Hyok Kwon),김의직(Eui-Jik Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 기상 데이터를 활용한 순환신경망 기반 태양광 발전량 예측 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 1) 기상정보 수집기, 2) 기상정보 데이터베이스, 3) 순환신경망 예측모델, 4) 태양광 발전량 GUI로 구성된다. 기상정보 수집기는 최근 24시간에 대한 기상정보를 수집한다. 기상정보 데이터베이스는 전달받은 기상정보와 태양광 발전량을 시간대별로 저장한다. 순환신경망 예측모델은 최근 24시간의 기상 데이터와 발전량 데이터를 입력 데이터로 사용하여, 향후 6시간에 대한 태양광 발전량을 예측한다. 태양광 발전량 GUI는 발전량 예측결과를 시각화하여 보여준다. 제안하는 시스템의 성능을 검증하기 위한 실험이 수행되었다. 실험결과, 제안하는 시스템은 평균 92%의 정확도로 6시간 이후의 태양광 발전량을 예측했다.
의료 사물인터넷에서 에너지 균형적인 무선전력전송을 위한 소모 에너지 추정 기반 스케줄링 기법 연구
이솔비(Sol-Bee Lee),권정혁(Jung-Hyok Kwon),김의직(Eui-Jik Kim) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
본 논문은 의료 사물인터넷에서 에너지 균형적인 무선전력전송을 위한 소모 에너지 추정 기반 스케줄링 기법을 제안한다. 기존 무선전력전송 기반 시스템은 전력 전송 유닛과 디바이스 간의 거리를 고려하여 충전용 RF 신호 전송 시간을 결정함으로써, 모든 디바이스가 동일한 량의 에너지를 하베스팅하도록 한다. 그러나 이러한 접근법은 디바이스의 소모 에너지량을 고려하지 않기 때문에, 모든 디바이스가 균형적인 에너지 수준을 유지하기 어렵게 하며, 이는 에너지 소모량 대비 충전량 부족 현상을 발생시켜 디바이스의 동작불능 상태를 야기할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 제안하는 기법은 매 슈퍼프레임의 시작마다 전력 전송 유닛이 개별 디바이스가 이전 슈퍼프레임에서 소모한 에너지를 확률적으로 추정하게 하며, 추정된 소모 에너지량 및 전력 전송 유닛과 디바이스 간의 거리를 모두 고려하여 충전용 RF 신호의 전송 시간을 결정하게 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 기법 대비 에너지 공평성 측면에서 더 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
통학 차량 안전사고 예방을 위한 선형회귀 기반 거리 추정 모델
이솔비(Sol-Bee Lee),권정혁(Jung-Hyok Kwon),김의직(Eui-Jik Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 통학 차량 내 비콘 수신기와 비콘 사이의 거리를 정확하게 추정하기 위해 머신러닝 기반의 거리 추정 모델을 제안한다. 이를 위해, 통학 차량 내 비콘 수신기와 비콘 과의 실제 거리 및 비콘으로부터 수신된 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 데이터를 활용한 학습을 통해 거리 추정을 위한 선형회귀 모델을 개발한다. 선형회귀 기반 거리 추정 모델은 Python과 sci-kit learn 오픈소스 라이브러리를 사용하여 개발되었다. 제안하는 모델의 성능을 검증하기 위해, 선형회귀 기반 거리 추정 모델과 iBeacon 오픈소스 거리 추정 모델의 거리 추정 정확도를 비교하였다. 실험결과는 선형회귀 기반 거리 추정 모델이 iBeacon 오픈소스 거리 추정 모델보다 86.29% 더 높은 거리 추정 정확도를 나타냄을 보여주었다.