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NTIS 바로가기The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.19 no.4, 2019년, pp.161 - 167
이동구 (광운대학교 전자융합공학과) , 선영규 (광운대학교 전자융합공학과) , 김수현 (광운대학교 전자융합공학과) , 심이삭 (광운대학교 전자융합공학과) , 황유민 (광운대학교 전자융합공학과) , 김진영 (광운대학교 전자융합공학과)
Recently, demand forecasting techniques have been actively studied due to interest in stable power supply with surging power demand, and increase in spread of smart meters that enable real-time power measurement. In this study, we proceeded the deep learning prediction model experiments which learns...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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다층 퍼셉트론 네트워크는 무엇인가? | 이 인공 뉴런은 입력을 받아 연결계수와 곱해지고, 인공 뉴런의 바이어스값을 그 값에 더해주 고 활성함수에 따라 연산된 값을 출력한다. 이러한 뉴런들이 이루는 계층이 둘 이상의 층으로 이루어진 네트워 크를 다층 퍼셉트론 네트워크라고 한다[6]. 그림 1은 다층 퍼셉트론의 구조를 예시적으로 보여준다. | |
데이터 전처리 과정에서 이동평균법을 사용하는 이유 무엇인가? | 이 기법을 사용하면 구간을 옮겨가며 평균을 구하고 그 구간의 값들을 평균을 나눠주는 과정을 반복하게 된다. 이 기법으로 데이터를 전처리를 하면 데이터의 피크값이 낮아지고 데이터의 그래프 개형이 완곡해지는 효과를 얻을 수 있었다. 이 기법을 수식으로 표현하면 다음과 같다. | |
스마트 미터기의 보급량 증가로 어떤 연구가 진행되고 있는가? | 한국뿐만 아니라 전 세계적으로 전력 사용량이 증가 하고 있다. 또한 스마트 미터기의 보급량 증가와 환경에 대한 관심이 높아짐으로 인해 효율적인 에너지 수급, 수요예측 기술에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 스마트 미터기를 집안 곳곳에 배치한 스마트 홈 시스템에서, 사용자의 전력사용 패턴을 군집화 하고 분류하여 가정 내의 전력소모량을 예측하여 효율적인 에너지 소모량 관리를 하게 해주는 연구가 진행 되었다[2]. |
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