公开(公告)号：KR102239464B1

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：KR1020190018115A

申请日：2019-02-15

Applicant: 성균관대학교산학협력단

Inventor： 길이만 ,  김대현

IPC: G06Q50/06 ,  G06N20/00

CPC classification number: G06Q50/06 ,  G06N20/00

Abstract: 본 발명은 심층 구조를 이용한 전력 수요 예측 방법 및 장치에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시 예에 따른 전력 수요 예측 방법은, 전력 수요 데이터의 위상 공간 분석(Phase space analysis)을 이용하여 시계열 예측 모델의 입력 구조를 결정하는 단계, 상기 결정된 시계열 예측 모델의 입력 구조에 따른 시계열 입력 데이터를 이용하여 커널 함수(Kernel function)를 갖는 복수의 가우시안 커널 함수 네트워크(Gaussian kernel function network)를 각각 학습하는 단계, 상기 학습된 복수의 가우시안 커널 함수 네트워크를 결합하여 상위 계층의 심층 가우시안 커널 함수 네트워크를 생성하고, 상기 전력 수요 데이터를 이용하여 상기 생성된 심층 가우시안 커널 함수 네트워크를 학습하는 단계, 및 상기 학습된 심층 가우시안 커널 함수 네트워크를 이용하여 전력 수요를 예측하는 단계를 포함한다.

公开(公告)号：KR102239464B1

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：KR1020190018115

申请日：2019-02-15

Applicant: 성균관대학교산학협력단

Inventor： 길이만 ,  김대현

IPC: G06Q50/06 ,  G06N20/00

Abstract: 본발명은심층구조를이용한전력수요예측방법및 장치에관한것으로, 본발명의일 실시예에따른전력수요예측방법은, 전력수요데이터의위상공간분석(Phase space analysis)을이용하여시계열예측모델의입력구조를결정하는단계, 상기결정된시계열예측모델의입력구조에따른시계열입력데이터를이용하여커널함수(Kernel function)를갖는복수의가우시안커널함수네트워크(Gaussian kernel function network)를각각학습하는단계, 상기학습된복수의가우시안커널함수네트워크를결합하여상위계층의심층가우시안커널함수네트워크를생성하고, 상기전력수요데이터를이용하여상기생성된심층가우시안커널함수네트워크를학습하는단계, 및상기학습된심층가우시안커널함수네트워크를이용하여전력수요를예측하는단계를포함한다.

公开(公告)号：KR102106720B1

公开(公告)日：2020-05-06

申请号：KR1020180169733

申请日：2018-12-26

Applicant: 연세대학교 산학협력단 ,  성균관대학교산학협력단 ,  경북대학교 산학협력단 ,  (재)한국나노기술원

Inventor： 고대홍 ,  김형섭 ,  김대현 ,  신찬수 ,  장현철 ,  이인근

IPC: H01L29/66 ,  H01L29/78 ,  H01L21/8234 ,  H01L21/02 ,  H01L21/304