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문제 정의
- 본 논문에서 제안한 풍력발전량 예측시스템의 기술적 토대가 된 SVR을 소개하고자 한다. SVR은 SVM(Support Vector Machine)을 회귀에 적용하여 개선한 이론이기 때문에 본 절에서는 SVM에 중점 두어 설명 하고자 한다. SVM은 유전알고리즘, 신경망 등과 같은 기계학습 이론 중의 하나이며 기계학습이란 임의의 입력과 그것에 대응하는 출력을 반복하여 가르침으로서 특정 입력에 대한 출력을 자동으로 방출시키는 것을 의미한다.
- 이러한 12개의 사용자 입력 계수 설정은 현재 연구단계이며 예측 대상에 따라 상이해진다. 따라서 본 논문에서는 행원 14호기(660kW, Vestas)를 대상으로 연구원의 경험을 바탕으로 사용자 입력계수를 설정하였으며, 사용자 입력계수의 변화에 따라 풍력발전량 예측값이 얼마나 상이해지는지 살펴보았다.
- 본 논문에서 제안한 풍력발전량 예측시스템의 기술적 토대가 된 SVR을 소개하고자 한다. SVR은 SVM(Support Vector Machine)을 회귀에 적용하여 개선한 이론이기 때문에 본 절에서는 SVM에 중점 두어 설명 하고자 한다.
- SVM은 유전알고리즘, 신경망 등과 같은 기계학습 이론 중의 하나이며 기계학습이란 임의의 입력과 그것에 대응하는 출력을 반복하여 가르침으로서 특정 입력에 대한 출력을 자동으로 방출시키는 것을 의미한다. 예측대상의 이력데이터를 정보화하여 향후 발생할 데이터를 추론하는 것을 기본으로 한다. 기본적인 분류를 위한 SVM은 입력공간에 Class1과 Class2로 분류할 수 있는 Training Sample이 주어지고 오분류가 최소화 될 수 있도록 분류기준 즉 Maxium-Margin Hyperplane 이라 불리는 선형함수를 도출한다.
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