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미래 풍력발전산업의 집적지육성을 위한 녹산클러스터 발전방향
임희창,한규택,장광호,진성호,김용환,Lim, Hee-Chang,Han, Gyu-Taek,Jang, Gwang-Ho,Jin, Seong-Ho,Kim, Yong-Hwan 산업클러스터학회 2009 산업클러스터 Vol.3 No.1
현재 풍력에너지는 세계적으로 가장 급격하게 관심이 집중되고 있는 에너지원으로 평가되고 있다. 이러한 환경의 변화와 신재생에너지에의 집중된 관심은 보다 추진력을 얻으며 풍력발전관련 산업체들에 힘을 실어주고 있다. 부산의 녹산 풍력클러스터는 풍력발전기의 요소부품을 생산하는데 있어 주요한 기업체들이 몰려있으며, 과거 몇 년간 세계적인 관심에 편승하여 산업입지가 높아지고 있지만, 이에 반해 관심은 여전히 제한적이었다. 본 논문은 서구에서 이루어지고 있는 풍력발전산업에서 최근까지 이루어졌던 주관심 이슈에 대해 조사하고자 한다. 또한 녹산 풍력클러스터의 현황과 보다 효과적인 집적지를 구성하기 위한 향후 계획에 대한 제안을 하고자 한다.
김서연(Seo-Yeon Kim),이민정(Minjung Lee),이지윤(Jiyoon Lee),황하은(Ha Eun Hwang),장광호(Gwang Ho Jang),김희두(Hee Dou Kim),김종윤(Jong Yoon Kim),김성범(Seoung Bum Kim) 대한산업공학회 2021 대한산업공학회지 Vol.47 No.5
Maintaining a safe society is a fundamental value of the nation, and is the primary purpose of policing. Recently, a new approach of using artificial intelligence for policing, known as smart policing, has been proposed. While various studies on smart policing have been discussed, most studies only focus on predicting the hotspot regions or the number of major crimes. The Republic of Korea has a policing system called the 112 system, and the need to incorporate smart policing to the 112 system is increasing gradually. However, the current 112 system is operating less efficiently by deploying the same number of police forces regardless of the number of expected 112 emergency calls. Moreover, studies related to the number of 112 emergency calls are not only insufficient, but also have limitations in that the number of emergency calls in the past has not been utilized. In this study, we propose a multimodal stacking model (MSM) that can predict 112 emergency calls by reflecting the temporal characteristics of the policing data and facilitate interpretation of the important variables. A deep learning-based recurrent neural network and a gradient boosting model are used together in MSM. The proposed MSM yielded excellent predictive performance in experiments using various kinds of regional characteristic data and 112 emergency call data.