한국에너지공대 학생, 한국신·재생에너지학회 춘계학술대회에서 우수논문상 수상
한국에너지공대 (이하 KENTECH) 2학년 이도현 학생이 최근 부산에서 개최된 한국신·재생에너지학회 2023년 춘계학술대회에서 우수논문상을 수상했다고 밝혔습니다.
이 학술대회에서 이도현 학생은 신경망을 활용한 단기 풍력 발전 예측에 대한 연구결과를 발표했습니다. 그는 기존의 LSTM(Long Short-Term Memory Networks), RNN(Recurrent Neural Network), ESN(Echo State Neural Network)과 같은 시계열 데이터 예측 모델을 사용하지 않고 축적컴퓨팅(Reservoir Computing)을 적용했습니다.
축적컴퓨팅은 인공신경망 대신 동역학을 이용하여 Hidden Layers의 역할을 하는 Reservoir를 구성하는 특징이 있습니다. 이도현 학생은 쿠라모토 동역학 모델을 활용하여 Reservoir를 디자인했습니다.
특히, 이도현 학생은 지난 5월에 개최된 산업응용수학회 춘계학술대회에서도 축적컴퓨팅을 이용한 풍력 발전 예측에 관한 발표로 우수상을 수상함으로써 이번 수상으로 두 번 연속으로 학회에서 우수상을 수상하는 성과를 이뤘습니다.
김현주 KENTECH 지도교수는 "한국신재생에너지학회 춘계학술대회에서 발표한 연구는 산업응용수학회 춘계학술대회에서 발표했던 축적컴퓨팅 모델을 좀 더 발전시킨 것으로, 풍력 시계열 데이터에 최적화된 전처리 과정을 적용하였으며, 실제 데이터 뿐만 아니라 수치예보(Numerical Weather Prediction: NWP) 데이터까지 사용하여 예측의 정확도를 높였습니다"라며 "축적컴퓨팅을 풍력 발전 시계열 데이터 예측에 최적화하여 효율성과 정확성을 극대화하기 위해 노력했습니다"라고 말했습니다.
이 학술대회에서 이도현 학생은 신경망을 활용한 단기 풍력 발전 예측에 대한 연구결과를 발표했습니다. 그는 기존의 LSTM(Long Short-Term Memory Networks), RNN(Recurrent Neural Network), ESN(Echo State Neural Network)과 같은 시계열 데이터 예측 모델을 사용하지 않고 축적컴퓨팅(Reservoir Computing)을 적용했습니다.
축적컴퓨팅은 인공신경망 대신 동역학을 이용하여 Hidden Layers의 역할을 하는 Reservoir를 구성하는 특징이 있습니다. 이도현 학생은 쿠라모토 동역학 모델을 활용하여 Reservoir를 디자인했습니다.
특히, 이도현 학생은 지난 5월에 개최된 산업응용수학회 춘계학술대회에서도 축적컴퓨팅을 이용한 풍력 발전 예측에 관한 발표로 우수상을 수상함으로써 이번 수상으로 두 번 연속으로 학회에서 우수상을 수상하는 성과를 이뤘습니다.
김현주 KENTECH 지도교수는 "한국신재생에너지학회 춘계학술대회에서 발표한 연구는 산업응용수학회 춘계학술대회에서 발표했던 축적컴퓨팅 모델을 좀 더 발전시킨 것으로, 풍력 시계열 데이터에 최적화된 전처리 과정을 적용하였으며, 실제 데이터 뿐만 아니라 수치예보(Numerical Weather Prediction: NWP) 데이터까지 사용하여 예측의 정확도를 높였습니다"라며 "축적컴퓨팅을 풍력 발전 시계열 데이터 예측에 최적화하여 효율성과 정확성을 극대화하기 위해 노력했습니다"라고 말했습니다.
추천
0
비추천0
- 이전글배우 이도현, 나쁜 엄마에서 매력 발산 중 23.07.17
- 다음글문화체육관광부와 한국관광공사, VISITKOREA 외국어 웹사이트 개편 및 서비스 개시 23.07.17
김한*
좋은 뉴스 담아갑니다.
김한*
창업뉴스라고 왔더니 창업에 관련된게 하나도 없네요.
한혜*
정말 미래적인 기술이네요. 어서 빨리 상용화 되었으면 좋겠습니다.
등록된 댓글이 없습니다.
