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선영규,황유민,홍승관,김진영 한국위성정보통신학회 2017 한국위성정보통신학회논문지 Vol.12 No.3
본 논문에서는 기계학습 기반의 실시간 이미지 인식 알고리즘을 개발하고 개발한 알고리즘의 성능을 테스트 하였다. 실시간 이미지 인식 알고리즘은 기계 학습된 이미지 데이터를 바탕으로 실시간으로 입력되는 이미지를 인식한다. 개발한 실시간 이미지 인식 알고 리즘의 성능을 테스트하기 위해 자율주행 자동차 분야에 적용해보았고 이를 통해 개발한 실시간 이미지 인식 알고리즘의 성능을 확인해보았다. In this paper, we developed a real-time image recognition algorithm based on machine learning and tested the performance of the algorithm. The real-time image recognition algorithm recognizes the input image in real-time based on the machine-learned image data. In order to test the performance of the real-time image recognition algorithm, we applied the real-time image recognition algorithm to the autonomous vehicle and showed the performance of the real-time image recognition algorithm through the application of the autonomous vehicle.
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전력선 통신 시스템을 위한 머신러닝 기반의 원신호 예측 기법
선영규,심이삭,홍승관,김진영 한국위성정보통신학회 2017 한국위성정보통신학회논문지 Vol.12 No.3
본 논문에서는 머신러닝 알고리즘 중 하나인 다층 퍼셉트론을 기반으로 전력선통신 시스템에서의 수신 신호를 이용하여 송신단에서 전송한 원신호를 예측하는 시스템 모델을 제안한다. 전력망을 활용한 통신 방식을 사용하는 전력선통신 시스템은 일반적인 통신설 로를 활용하는 통신 방식에 비해 잡음이 많다. 이 때문에 전력선통신 시스템의 성능이 저하가 되는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서 제안하는 통신 시스템 모델을 이용하면 원신호 예측을 통해 잡음의 영향이 최소화되어 전력선통신 시스템의 성능 저하를 완화시킨다. 본 논문에서는 제안한 통신 시스템 모델을 백색 잡음 환경에 적용하여 시뮬레이션을 해봄으로써 원신호가 예측 되는지를 입증한다. In this paper, we propose a system model that predicts the original signal transmitted from the transmitter using the received signal in the power line communication system based on the multi - layer perceptron which is one of the machine learning algorithms. Power line communication system using communication system using power network has more noise than communication system using general communication line. It causes a problem that the performance of the power line communication system is degraded. In order to solve this problem, the communication system model proposed in this paper minimizes the influence of noise through original signal prediction and mitigates the performance degradation of the power line communication system. In this paper, we prove that the original signal is predicted by applying the proposed communication system model to the white noise environment.
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선영규,김수현,이동구,박상후,심이삭,황유민,김진영,Sun, Young Ghyu,Kim, Soo Hyun,Lee, Dong Gu,Park, Sang Hoo,Sim, Issac,Hwang, Yu Min,Kim, Jin Young 한국전기전자학회 2018 전기전자학회논문지 Vol.22 No.3
Recently, studies have been actively conducted to reduce spare power that is unnecessarily generated or wasted in existing power systems and to improve energy use efficiency. In this study, smart meter, which is one of the element technologies of smart grid, is implemented to improve the efficiency of energy use by controlling power of electric devices, and predicting trends of energy usage based on deep learning. We propose and develop an algorithm that controls the power of the electric devices by comparing the predicted power consumption with the real-time power consumption. To verify the performance of the proposed smart meter based on the deep running, we constructed the actual power consumption environment and obtained the power usage data in real time, and predicted the power consumption based on the deep learning model. We confirmed that the unnecessary power consumption can be reduced and the energy use efficiency increases through the proposed deep learning-based smart meter.
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