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순환신경망을 이용한 태양광 발전량 예측 모델 설계
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.6.506
스마트그리드는 태양광 발전을 포함한 신·재생에너지의 발전량을 예측하고 이를 기반으로 효율적인 전력 생산과 소비를 가능하게 한다. 기존 태양광 발전량 예측 연구들은 시계열에 뛰어난 순환신경망 기법들을 적용 및 비교한 연구가 거의 없다. 또한 학습에 사용되는 과거 데이터의 길이에 대한 고려가 없어 모델의 예측 성능이 떨어졌다. 본 연구에서는 임베디드 변수 선택 기법을 이용하여 태양광 발전에 영향을 미치는 요인을 찾아내고, 시계열 순환신경망 기법들(RNN, LSTM. GRU)에 다양한 과거 데이터 길이를 넣는 실험을 진행하였다. 이 과정에서 가장 뛰어난 성능을 보이는 예측 요인들을 찾고 예측 모델을 설계하였다. 설계한 태양광 발전량 예측 모델은 다른 변수 설정을 사용할 때와 비교하여 더욱 뛰어난 예측 성능을 보이는 것을 확인하였다. 또한 기존 연구들과의 비교를 통하여 본 연구에서 개발한 태양광 발전량 예측 결과가 더 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.
계산속도 및 정확도의 적응적 제어가 가능한 다단계 문서 비교 시스템
유사한 문서를 비교하는 방법으로는 지문법과 서열 정렬법이 널리 알려져 있다. 지문법은 계산속도가 빠른 대신 정확도가 떨어지며, 서열정렬법은 계산속도가 느린 대신 정확도가 높다. 다단계 정렬은 두 방법의 비중을 조절하여 문서 유사도를 비교할 수 있는 새로운 방법의 문서 유사도 측정 방법으로, 각 방법의 장점을 얻으면서 동시에 단점을 보완하도록 고안되었다. 특히 두 비교 방법의 비중을 “블록크기”라는 단일 변수를 이용하여 조절할 수 있도록 한 것이 제안 시스템의 핵심이다. 다단계 정렬은 문서를 일정한 길이의 블록으로 나누어 지문을 추출하고 블록간의 유사도를 계산한 다음 그 결과를 서열정렬법으로 다시 한 번 탐색하는 과정을 거친다. 이때 문서가 분할되는 과정에서 유사구간이 두 개 이상의 블록으로 나누어지는 현상이 발생하기도 한다. 이 논문에서는 다단계 정렬방법에 대해 설명하고, 유사도 비교 성능개선을 위한 단편화 제거 기법과 휴리스틱 비교법에 대해 설명하고 실험적으로 그 결과를 보인다.
