이도현 한국에너지공대생, 한국신재생·에너지학회 '우수논문상'

호남취재본부 윤자민 2023. 7. 4. 10:12
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한국에너지공대 (총장 윤의준, KENTECH)은 이도현씨(2학년)가 최근 부산에서 열린 한국신·재생에너지학회 2023년춘계학술대회에서 우수논문상을 받았다고 4일 밝혔다.

김현주 지도교수는 "한국신재생에너지학회 춘계학술대회에서 발표한 연구는 산업응용수학회 춘계학술대회에서 발표했었던 축적컴퓨팅 모델을 좀 더 발전시킨 것"이라며 "풍력 시계열 데이터에 최적화된 전처리 과정을 적용했고, 실제 데이터를 사용할 뿐만 아니라 수치예보 (Numerical Weather Prediction: NWP) 데이터까지 사용해 예측의 정확도를 높였다"고 말했다.

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한국에너지공대 (총장 윤의준, KENTECH)은 이도현씨(2학년)가 최근 부산에서 열린 한국신·재생에너지학회 2023년춘계학술대회에서 우수논문상을 받았다고 4일 밝혔다.

학술대회에서 이씨는 신경망을 활용한 단기 풍력 발전 예측에 대한 연구 결과를 발표했다.

LSTM (Long Short-Term Memory Networks), RNN (Recurrent Neural Network), ESN (Echo State Neural Network) 등 기존의 시계열 데이터 예측 모델을 사용하지 않고 축적컴퓨팅 (Reservoir Computing)을 사용했다.

축적컴퓨팅은 인공신경망 대신 동역학을 이용하여 Hidden Layers의 역할을 하는 Reservoir를 구성하는 것이 특징인데 이씨는 쿠라모토 동역학 모델을 이용해 Reservoir를 디자인했다.

특히 지난 5월에 열린 산업응용수학회 춘계학술대회에서 축적 컴퓨팅을 이용한 풍력 발전 예측에 관해 발표하고 우수상을 수상해 이번 수상으로 두 번 연속 학회에서 우수상을 수상하는 쾌거를 이뤘다.

김현주 지도교수는 “한국신재생에너지학회 춘계학술대회에서 발표한 연구는 산업응용수학회 춘계학술대회에서 발표했었던 축적컴퓨팅 모델을 좀 더 발전시킨 것”이라며 “풍력 시계열 데이터에 최적화된 전처리 과정을 적용했고, 실제 데이터를 사용할 뿐만 아니라 수치예보 (Numerical Weather Prediction: NWP) 데이터까지 사용해 예측의 정확도를 높였다”고 말했다.

이어 “축적컴퓨팅을 풍력 발전 시계열 데이터 예측에 최적화해 효율성과 정확성을 최대한 끌어올리는 데 초점을 맞췄다”고 밝혔다.

또 “‘학부생들이 어떻게 연구에 참여할 수 있나?’라고 생각할지도 모른다. 4차산업혁명이 일어나기 전까지는 나도 그렇게 생각했다”면서 “이도현 학생을 포함해 여러 학생과 다양한 연구 주제를 가지고 연구 중이고, 이 학생들이 만약 대학원에 진학한다면 다른 대학원생들보다 훨씬 뛰어난 연구역량을 가지고 있을 거라 확신한다”고 덧붙였다.

호남취재본부 윤자민 기자 yjm3070@asiae.co.kr

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