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스마트 그리드 수요반응 시스템을 위한 그리디 스케줄링 기법
박래혁,엄재현,김중헌,조성래,Park, Laihyuk,Eom, Jaehyeon,Kim, Joongheon,Cho, Sungrae 한국전력공사 2016 KEPCO Journal on electric power and energy Vol.2 No.3
최근 몇 년간, 전력 소비의 급격한 증가로 인하여 전력 수급의 불안이 전 세계적으로 발생하였다. 또한 전력 예측의 불확실성 및 전력 발전량이 급격히 증가하게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 전력망과 IT 기술을 결합한 스마트 그리드기술은 각광을 받고 있다. 스마트 그리드는 전력 최대 부하율을 낮추며 효율적인 전력 사용을 유도한다. 이를 위하여 스마트 그리드 시스템은 다양한 요금 정책, 수요반응 기술, 스마트 전자 기기들을 활용한다. 특히 전력 사용을 효율적으로 스케줄링 해주는 수요반응 기술은 스마트 그리드의 핵심 기술이다. 본 논문에서는 수요 반응 기술을 위한 그리디 기법을 제안한다. 제안하는 그리디 기법은 전력 요금의 최소화뿐만 아니라, 사용자의 편의성을 고려하며 시스템 정전을 방지하는 것을 목표로 한다. In the last few decades, global electricity consumption has dramatically increased and has become drastically fluctuating and uncertain causing blackout. Due to the unexpected peak electricity demand, we need significant electricity supply. The solutions to these problems are smart grid system which is envisioned as future power system. Smart grid system can reduce electricity peak demand and induce effective electricity consumption through various price policies, demand response (DR) control methodologies, and state-of-the-art smart equipments in order to optimize electricity resource usage in an intelligent fashion. Demand response (DR) is one of the key technologies to enable smart grid. In this paper, we propose greedy technique for demand response smart grid system. The proposed scheme focuses on minimizing electricity bills, preventing system blackout and sacrificing user convenience.
Beyond 5G 와 6G 를 위한 기계 학습과 인공지능의 응용 분야
박희재(Heejae Park),위성률(Seongryool Wee),박래혁(Laihyuk Park) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
인공지능은 Beyond 5G 와 6G 환경에서는 급격하게 증가하는 트래픽 수요를 충족시키고 높은 수준의 네트워크를 설계하고 최적화하는데 적합하다. 본 논문은 Beyond 5G 와 6G 에서 인공지능이 Beyond 5G 와 6G 에서 적합한 이유와 인공지능과 기계 학습의 응용분야, 그리고 통신 효율이 높은 AI(Artificial Intelligence) 알고리즘인 FL(Federated Learning)의 장점과 한계를 조사하고 향후 연구 방향에 대하여 논하였다.