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박은총(Eunchong Park),김수연(Sooyeon Kim),손승우(Seungwoo Son),박서영(Seoyoung Park),이두희(Duehee Lee) 대한전기학회 2019 전기학회논문지 Vol.68 No.12
We propose a new method that improves the prediction accuracy of wind power generation by using two machine learning algorithms, support vector machine (SVM) and gradient boosting machine (GBM). We participate in the wind power forecasting competition held by KPX to verify the performance. First, we construct individual models in parallel using the data only at the corresponding target time since the data quality of weather data decreases as the target time increases. Second, we use the ensemble method by using two machine learning algorithms, SVM and GBM. Third, we extend the wind power generation data by interpolation to reduce the variation and estimate actual wind power generation. Fourth, we reconstruct the extended wind power generation data to prevent from converging to the average value and. We describe characteristics of stepwise model and present each result with normalized mean absolute error.
최은총(Eunchong Choi),박영웅(Youngwoong Park),윤수빈(Subin Yun),백소담(Sodam Baek),이진(Jin Lee),이다희(Dahee Lee),주혜련(Hyeryeon Ju),강민주(Minju Kang),이상운(Sangun Lee) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11
기존의 중계 시스템은 유선 기반으로 방송 중계차와 케이블 등이 필요하여 시간과 비용, 장소의 제약과 같은 여러 한계점을 가지고 있었다. 하지만 무선 중계 기술의 발전으로 무선 카메라만 있으면 긴급재난 현장이나 중계차가 들어갈 수 없는 지역에서도 중계가 가능하게 되면서 중계방송의 제한 범위가 좁아지고 있다. 따라서 본 논문에서는 시간과 장소의 제약 없이 방송을 송출할 수 있는 5G 무선 중계 시스템을 분석한다. 분석한 시스템은 5G 모뎀이 장착된 MNG 장비를 이용해 UHD와 4K 신호를 무선으로 처리하여 초저지연·초고화질로 송출한다. 또한 현존하는 멀티뷰 기술을 접목시켜 시청자들이 원하는 서비스를 제공한다.