공공자전거 활용 패턴 분석을 위한 시각적 분석 도구 디자인

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 전기·컴퓨터공학부, 2021.8. 김성준.With the development of sensors, various transportation related data such as activities and movements of citizens are being accumulated. Accordingly, urban planning researchers have made many attempts to obtain meaningful insights through data-driven analysis. For studying domain problems, we closely collaborated with urban planning researchers. Their main concern was to identify the route choice behaviors of public bicycle riders, which is called route choice modeling (RCM). In the process of our collaboration, we identified the two limitations in their RCM analysis process. First, there was no visual interface that can effectively support the whole RCM process. In their process, data exploration and modeling steps were not systematically interlocked and were quite fragmented, which impedes the cognitive flow of the researchers. Second, there was no means to understand various origin-destination (OD) movement behaviors between different public bicycle riders. For this reason, domain researchers could not take bicycle riders’ characteristics into account in conducting their study. In this dissertation, we present two analysis approaches to address the issues mentioned above. In the first study, we present RCMVis, a visual analytics system to support interactive RCManalysis. The system supports three interactive analysis stages: exploration, modeling, and reasoning. In the exploration stage,we help analysts interactively explore trip data from multiple OD pairs and choose a subset of data they want to focus on. In the modeling stage, we integrate a k-medoids clustering method and a path-size logit model into our system to enable analysts to model route choice behaviors from trips with support for feature selection, hyperparameter tuning, and model comparison. Finally, in the reasoning stage, we help analysts rationalize and refine the model by selectively inspecting the trips that strongly support the modeling result. The domain experts discovered unexpected insights from numerous modeling results, allowing them to explore the hyperparameter space more effectively to gain better results. In the second study, we suggest a method to discover various OD movement behaviors of different bicycle riders by exploring the latent feature space. To extract latent features of riders,we train Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) model on the riders’ trip records. After extracting the latent features, we represent these features in two-dimensional space using the dimensionalityreduction technique. As a result, we found various OD movement behaviors by exploring the spatio-temporal characteristics using our carefully designed visualizations and interactions. In addition, we identified that how the OD movement behaviors can affect the route choice behaviors of riders. We believe that the two suggested analysis approaches will help solve many problems in the urban planning domain.최근 GPS와 같은 센서들의 발달로 인해 교통수단과 관련된 도시 시민들의 다양한 활동과 움직임 등의 데이터들이 축적되고 있다. 그에 따라 도시 계획 연구자들은 유용한 통찰을 얻기 위한 다양한 데이터 기반 분석들을 시도하고 있다. 도시 계획 분야의 연구를 위해 우리는 도시 계획 연구자들과의 긴밀한 협업을 진행하였다. 그들의 주된 연구는 경로 선택 모델링이라고 불리는 공공자전거 이용자들의 경로 선택 행위를 알아내기 위한 연구였다. 협업의 과정에서 우리는 그들의 경로 선택 모델링의 과정이 지닌 한계를 발견하게 되었다. 첫째로, 경로 선택 모델링의 전 과정을 효과적으로 지원하는 시각화 및 인터페이스가 부재하였다. 특히 그들의 연구 과정에서는 데이터 시각화와 모델링이 체계적으로 맞물려있지 않고 파편화되어 있어서 연구를 위한 인지적 흐름이 방해를 받았다. 둘째로, 서로 다른 공공자전거 사용자들의 출발지-목적지 (OD; origin-destination) 움직임 행태를 파악할 수 있는 수단이 부재하였다. 이 때문에 연구자들은 경로 선택 모델링 등 여러 연구에서 자전거 이용자들의 서로 다른 특성을 반영하지 못하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 위에서 언급한 두 가지 문제를 해결하기 위한 분석 방안을 제안한다. 첫째로, 사용자 상호작용을 통한 경로 선택 모델링이 가능한 시각적 분석 도구인 RCMVis를 제안한다. 이 시스템은 탐색, 모델링, 해석의 세 과정을 지원한다. 탐색 과정에서는 분석가들이 다양한 OD 데이터를 탐색하고 모델링 할 데이터를 결정하도록 한다. 모델링 과정에서는 k-메도이드 (k-medoids) 군집화 방법과 경로-크기 로짓 (PSL; path-size logit) 모델을 채택하여 주어진 데이터에 대해 경로 선택 모델링을 할 수 있게 하였다. 이때 특징 선택과 하이퍼파라미터 선택을 통해 한 번에 다양한 결과들을 확인하고 비교할 수 있게 하였다. 마지막으로 해석 과정에서는 선택된 모형에 대해 데이터 수준의 해석을 할 수 있게 한다. 이 시스템을 통해 분석가들은 기존에 얻기 어려웠던 다양한 통찰들을 얻을 수 있음을 확인하였다. 두 번째 연구로, 우리는 잠재 특징 공간 탐색을 기반으로 서로 다른 자전거 이용자들의 다양한 OD 움직임 행태를 파악할 수 있는 방법을 제시하였다. 자전거 이용자들의 통행들을 시퀀스 (sequence) 데이터로 나타낼 수 있음에 착안하여 그들의 통행 기록을 시퀀스 투 시퀀스 (Seq2Seq) 모형을 이용하여 학습시켰다. 그 후, 학습된 모형을 통해 얻은 잠재적 특징들을 차원축소를 통해 2차원 공간상에 나타내어 그 분포를 확인하였다. 우리는 잠재 특징 공간과 OD 움직임 행태를 탐색할 수 있는 시각화를 디자인하였고, 그것들을 이용해 다양한 시공간적 특징들을 파악할 수 있었다. 또한 서로 다른 움직임 행태를 갖는 이용자들의 경로 선택 행태는 어떻게 다른지에 대한 분석도 진행하였다. 우리는 제시된 두 방법이 도시 계획 연구자들이 문제를 해결함에 있어 도움이 될 것이라고 믿는다.CHAPTER 1. Introduction 1 1.1 Background and Motivation 1 1.2 Thesis Statement and Research Questions 5 1.2.1 Designing RCMVis: A Visual Analytics System for Route Choice Modeling 5 1.2.2 Discovering OD Movement Behaviors of Different Bicycle Riders Using Latent Feature Exploration 6 1.3 Dissertation Outline 8 CHAPTER 2. Related Work 9 2.1 Route Choice Modeling 9 2.2 Analysis of Movement Behaviors 11 2.3 Visual Analytics of Public Bicycle Sharing System 12 2.4 OD Visualization 13 2.5 Trajectory Visual Analytics 14 CHAPTER 3. RCMVis: A Visual Analytics System for Route Choice Modeling 17 3.1 Background 19 3.1.1 Domain Situation Analysis 19 3.1.2 Data Preprocessing and Abstraction 21 3.1.3 Task Analysis and Abstraction 25 3.2 Route Choice Model 27 3.2.1 Choice Set Generation 27 3.2.2 Model Estimation 29 3.2.3 Goodness of Fit 31 3.2.4 Estimation Contribution Score 32 3.3 The RCMVis Design 32 3.3.1 Exploration Stage 33 3.3.2 Modeling Stage 44 3.3.3 Reasoning Stage 50 3.4 System Implementation 53 3.5 Evaluation 53 3.5.1 Case Study 53 3.5.2 Domain Expert Interview 66 3.6 Discussion 67 3.7 Summary 70 CHAPTER 4. Discovering OD Movement Behaviors of Different Bicycle Riders Using Latent Feature Exploration 71 4.1 Learning Latent Feature Representations 72 4.1.1 Data Description 73 4.1.2 Feature Engineering 76 4.1.3 Model Selection and Implementation 78 4.2 Visualization 80 4.2.1 Rider View 82 4.2.2 OD Filter View 85 4.2.3 Temporal Matrix 86 4.2.4 Spatial Map 87 4.2.5 Station View 88 4.3 Implementation 91 4.4 Results 91 4.4.1 Major Patterns 92 4.4.2 Minor Patterns 100 4.4.3 Outliers 101 4.4.4 Route Choice Modeling 101 4.5 Discussion 103 4.6 Summary 104 CHAPTER 5. Conclusion 106 APPENDIX A. Data Preprocessing in RCMVis 122 A.1 Introduction 122 A.2 Road Network 122 A.3 Route Attribute 123 A.3.1 Route Distance 124 A.3.2 Number of Intersections 124 A.3.3 Number of Traffic Lights 125 A.3.4 Road Type Ratios 126 A.3.5 Bike Lane Ratio 126 A.3.6 Slopes 127 A.3.7 Path Size 128박

유기발광 다이오드 표시장치를 장착한 이동형 시스템의 전력 공급 최적화

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·컴퓨터공학부, 2012. 8. 장래혁.오늘날 스마트폰, 태블릿 PC 와 같은 휴대용 전자기기는 고성능의 중앙처리장치 (CPU), 대용량 메모리, 대형 화면, 고속의 무선 인터페이스 등을 탑재함에따라 전 력 소모량이 급속히 증가하여 그 전력 소모는 이미 소형의 랩탑 컴퓨터 수준에 이르고 있다. 성능과 전력 소모량의 측면에서 휴대용 전자기기와 랩탑 컴퓨터 사 이의 구분이 점차 사라지고 있음에도 배터리 및 전력 변환 회로는 기존의 설계 원칙들만을 따라 설계되고 있는 실정이다. 삼성전자의 갤럭시 탭 및 Apple 사의 iPad 등 스마트폰 및 태블릿 PC의 경우 1-cell 직렬 리튬 이온 전지를 사용하는 반 면, 랩탑 컴퓨터의 경우는 제조사에 따라 3-cell 에서 5-cell 직렬 등으로 설계되고 있다. 이는 배터리 출력 전압을 다르게 함으로써 전력 변환 효율에 영향을 준다. 전력 변환 회로의 효율 및 배터리의 수명은 입출력 전압/전류를 비롯한 동작 환경의 영향을 받는다. 휴대용 전자기기에 사용되는 각종 전자부품은 전력 소모를 줄이기 위한 다양한 기능들을 구현하고 있으며, 중앙처리장치의 동적 전압/주파 수 조절 기법 등 공급전압의 변화를 수반하는 기법 역시 다양하게 적용되고 있다. 이는 각 장치의 공급 전압 및 전류의 변화로 인한 전력 변환 회로의 효율의 변화 를 초래한다. 따라서 중앙처리장치, 디스플레이 등 주요 전력 소비 장치의 전력 절감 기법을 개발할 때에는 개별 장치의 전력 소비를 줄이는 것과 동시에 개별 장 치의 동작 행태에 대한 정확한 분석에 기반하여 배터리, 전력 변환회로의 설계가 함께이루어져야 한다. 선행 연구를 통해 배터리의 특성을 고려한 배터리 구성의 최적화 기법이 제안되었다 [1]. 중앙처리장치의 동적 전압/주파수 제어 기법에 이어 유기발광다이오드(OLED) 기반 디스플레이의 동적 구동회로 공급 전압 기법이 제안되었다 [2]. 유기발광다 이오드 디스플레이는 전력 소모 및 시야각 등 기존 액정 표시장치에 비해 여러 우수한 특성으로 인해 주목받고 있는 차세대 디스플레이 장치이다. 유기발광다 이오드 디스플레이의 적은 전력 소모량에도 불구하고 화면의 대형화 및 해상도의 고밀도화에 따라 시스템 전력 소모에서 여전히 큰 비중을 차지하고 있다. 유기발 광다이오드 디스플레이의 동적 구동회로 공급 전압 기법(OLED DVS)는 색상의 변화의 기초한 기존의 유기발광다이오드 디스플레이 전력 절감 기법과는 달리 최 소한의 이미지 왜곡만을 수반하여 대부분의 사진, 동영상 등에 적용가능한 전력 절감 기법이다. 해당 기법은 공급 전압의 변화시킬 필요가 있으며, 이를 시스템에 올바르게 통합시키기 위해서는 전력 변환 회로 및 배터리 구성에 미치는 영향을 고려해야 한다. 본 논문에서는 유기발광다이오드 디스플레이의 전력 소모와 함께 전체 시스 템 효율에 미치는 영향을 함께 고려하여 시스템을 최적화한다. 배터리 구성 역 시 기존의 설계 표준 대신 체계적인 시스템 분석에 기반한 최적화가 시도되었다. 공급전압이 조절 가능한 유기발광다이오드 디스플레이 하드웨어 및 제어기 시스 템-온-칩 (System-on-a-chip, SoC) 가 제작되었고, 그 동작 특성이 분석되었다. 기존 스마트폰 및 태블릿 PC 개발용 플랫폼의 전력 변환 효율 및 동작 특성 역시 분석 되었다. 유기발광다이오드 디스플레이의 동적 구동회로 공급 전압 기법의 동작 특성 및 스마트폰 플랫폼의 동작 특성, 배터리 특성에 대한 분석을 기반으로 시스 템 수준에서의 전력 변환 효율이 최적화되었다.Modern mobile devices such as smartphone or tablet PC are typically equipped a high-performance CPU, memory, wireless interface, and display. As a result, their power consumption is as high as a small-size laptop computer. The boundary between the mobile devices and laptop computer is becoming unclear from the perspective of the performance and power. However, their battery and related power conversion architecture are only designed according to the legacy design so far. Smartphone and tablet PCs from major vendors such as iPad from Apple or Galaxy-tab from Samsung uses 1-cell Li-ion battery. The laptop PC typically has 3-cell Li-ion battery. The output voltage of the battery affect system-level power conversion efficiency. Furthermore, traditional power conversion architecture in the mobile computing system is designed only considering the fixed condition where the system-level low-power techniques such as DVFS are becoming mandatory. Such a low-power techniques applied to the major components result in not only load demand fluctuation but also supply voltage changing. It has an effect on the battery lifetime as well as the system-level power delivery efficiency. The efficiency is affected by the operating condition including input voltage, output voltage, and output current. We should consider the operating condition of the major power consumer such as a display to enhance the system-level power delivery efficiency. Therefore, we need to design the system not only from the perspective of the power consumption but also energy storage design. The optimization of battery setup considering battery characteristics was presented in [1]. Beside the DVFS of microprocessor, a power saving technique based on the supply voltage scaling of the OLED driver circuit was recently introduced [2]. An organic light emitting diode (OLED) is a promising display device which has a lot of advantages compared with conventional LCD, but it still consumes significant amount of power consumption due to the size and resolution increasing. The OLED dynamic voltage scaling (OLED DVS) technique is the first OLED display power saving technique that induces only minimal color change to accommodate display of natural images where the existing OLED low-power techniques are based on the color change. The OLED DVS incurs supply voltage change. Therefore we need to consider the system-level power delivery efficiency and battery setup to properly integrate the DVS-enabled OLED display to the system. In this dissertation, we not only optimize the power consumption of the OLED display but also consider its effect on the whole system power efficiency. We perform the optimization of the battery setup by a systematic method instead of the legacy design rule. At first, we develop an algorithm for the OLED DVS for the still images and a histogram-based online method for the image sequence with a hardware board and a SoC. We characterize the behavior of the OLED DVS. Next, we analyze the characteristics of the smartphone and tablet-PC platforms by using the development platforms. We profile the power consumption of each components in the smartphone and power conversion efficiency of the boost converter which is used in the tablet-PC for the display devices. We optimize not only the power consuming components or the conversion system but also the energy storage system based on the battery model and system-level power delivery efficiency analysis.1 Introduction 1.1 Supply Voltage Scaling for OLED Display 1.2 Power Conversion Efficiency in MobileSystems 1.3 Research Motivation 2 Related Work 2.1 Low-Power Techniques for Display Devices 2.1.1 Light Source Control-Based Approaches 2.1.2 User Behavior-Based Approaches 2.1.3 Low-Power Techniques for Controller and Framebuffer 2.1.4 Pre-ChargingforOLED 2.1.5 ColorRemapping 2.2 Battery discharging efficiency aware low-power techniques 2.2.1 Parallel Connection 2.2.2 Constant-Current Regulator-Based Architecture 2.3 System-level power analysis techniques 3 Preliminary 38 3.1 Organic Light Emitting Diode (OLED) Display 3.1.1 OLED Cell Architecture 3.1.2 OLED Panel Architecture 3.1.3 OLED Driver Circuits 3.2 Effect of VDD scaling on driver circuits 3.2.1 VDD scaling for AM drivers 3.2.2 VDD scaling for PWM drivers 4 Supply Voltage Scaling and Image Compensation of OLED displays 4.1 Image quality and power models of OLED panels 4.2 OLED display characterization 4.3 VDD scaling and image compensation 5 OLED DVS implementation 5.1 Hardware prototype implementation 5.2 OLED DVS System-on-Chip implementation 5.3 Optimization of OLED DVS SoC 5.4 VDD transition overhead 6 Power conversion efficiency and delivery architecture in mobile Systems 6.1 Power conversion efficiency model of switching-Mode DC–DC converters 6.2 Power conversion efficiency model of linear regulator power loss model 6.3 Rate Capacity Effect of Li-ion Batteries 7 Power conversion efficiency-aware battery setup optimization with DVS- enabled OLED display 7.1 System-level power efficiency model 7.2 Power conversion efficiency analysis of smartphone platform 7.3 Power conversion efficiency for OLED power supply 7.4 Li-ion battery model 7.4.1 Battery model parameter extraction 7.5 Battery setup optimization 8 Experiments 8.1 Simulation result for OLED display with AM driver 8.2 Measurement result for OLED display with PWM driver 8.3 Design space exploration of battery setup with OLED displays 9 Conclusion 10 Future WorkDocto

(The) Study on the Seperation of Vitamin A_(1), A_(2) Alcohol Isomers by Thin Layer Chromatography

우리나라에서 생산되는 민물고기와 바닷물고기의 내장중에 함유된 비타민 A_(1)과 A_(2)의 이성체를 Thin Layer Chromatography에 의하여 Mesityl Oxide : Petroleum Ether를 1 : 4로 혼합한 전개액으로 분리 확인하였으며 비타민 A_(1)과 A_(2)의 함량비는 Carr-Price 반응에 의한 Cama법으로 측정하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1. TLC에 의한 각 Sample의 비타민 A_(1) 이성체 분리 결과는 다음과 같다. ◁표 삽입▷(원문을 참조하세요) 2. Carr-Price 반응에 의하여 Cama 법으로 측정한 비타민 A_(1)과 A_(2)의 함량비는 다음과 같다. ◁표 삽입▷(원문을 참조하세요);The Isomers of Vitamin A_(1) Alcohol and A_(2) Alcohol in Fresh water fishes and Marine fishes in Korea were seperated by Thin Layer Chromatography on Kieselgel G. with Petroleum Ether and Mesityl oxide (4 : 1) as developing solvent. And the ratio of the Vitamin A_(1): A_(2) were estimated by the Cama method with the Carr-Price reaction. The results are given below : ◁표 삽입▷(원문을 참조하세요) ◁표 삽입▷(원문을 참조하세요)논문개요 = ⅶ Ⅰ. 서론 = 1 Ⅱ. 실험 = 3 A. 실험에 사용한 기구 및 시약 = 3 1. 기구 = 3 2. 시약 = 3 B. 실험 재료 = 4 C. 실험 방법 = 6 1. Thin Layer Chromatography = 6 가. Thin Layer Plate의 조제 = 6 나. Sample의 검화 및 비타민A의 추출(9, 13) = 6 다. 비타민 A_(1) 이성체 확인 = 7 2. 비색에 의한 방법 = 8 가. Sampla의 검화 및 비타민A의 추출 = 8 나. Carr-Price반응 = 8 Ⅲ. 결과 = 9 A. Thin Layer Chromatography에 의한 비타민A_(1) 이성체의 분리와 확인 = 9 B. 비색법에 의한 비타민A_(1)과 A_(2)의 확인 = 18 Ⅳ. 고찰 = 24 A. Thin Layer Chromatography = 24 B. 비색법에 의한 비타민A_(1)과 A_(2)의 함량비 = 25 Ⅴ. 결론 = 27 BIBLIOGRAPHY = 28 ABSTRAC

Modelling Demand for Electricity in Korea : using semiparametric method

전력 수요 예측의 기본 목적은 미래에 예상되는 전력 수요를 예측함으로서 이를 충분히 충족시킬 수 있는 전원 및 계통설비의 확보와 아울러 보다 저렴한 비용으로 전력을 공급할 수 있게 하는 것이다. 따라서 정확도 높은 전력 수요 예측은 전력수급 안정을 통한 양질의 전력 공급과 저렴한 전기 요금의 필수요건이 된다. 전력 사업은 국가의 기간산업으로 타 산업에 비하여 설비의 건설기간이 길고 투자규모가 방대하므로 막대나 투자지원을 필요로 한다. 따라서 전력 수요 예측의 정확도는 국가자원의 효율적 배분 및 국민복지의 증대는 물론 전력회사의 자금조달 규모 및 재무구조에도 지대한 영향을 미치므로 그 중요성이 아무리 강조되어도 지나치지 않을 것이다. 전력 수요의 정확한 예측을 위한 연구는 전력회사는 물론 관련 연구기관, 학계에서 끊임없이 수행되어 왔으며, 그 동안의 석유위기 등의국제적 자원 환경의 변화 및 경제성장에 따른 전력소비행태의 자양화, 산업구조의 변화 등에 기인한 전력수요구조의 변동은 이에 대한 연구의 필요성을 더욱 증대 시키는 요인으로 작용하고 있다. 지금까지의 전력 수요에 대한 연구는 주로 최적의 전원확보 및 계통계획을 위한 전국 규모의 수요 예측에 치중되어 왔으나 최근에는 지역별 경제규모 및 산업구조의 차이에 따른 지역별 전력 수요구조의 정확한 파악과 향후 전망에 대한 필요성이 증가하고 있으며, 또한 전력 수요에 큰 영향을 미치지만 그 관계가 비전형적인 상호 작용을 하고 있는 기상 변수의 도입으로 인해 전력 수요 예측의 정확도가 증가하고 있는 실정이다. 이러한 사실들을 바탕으로 본 연구에서는 수요예측의 대전제가 되는 국내 총생산(GDP)등의 경제 지표 및 인구자료 등과 관련 기상 정보들을 활용하여 비모수 기법을 통한 전력 수요의 예측을 실시하고자 한다. 먼저 전체 전력 수요를 추정하여 그 정확도를 살펴보고, 주택용, 상업용, 산업용의 3개 부문으로 대분류하여 부문별로 같은 모형을 도입하여 전력 수요를 예측해 보았다. 본 연구에서 도입한 비모수 모형은 온도와 습도 같은 기상변수들이 전력 수요에 대해 단순한 비례관계를 가지는 것이 아니라 서로간의 복잡한 비선형적 상호작용(nonlinear interaction)을 통해 전력 수요에 영향을 미치는 것에 착안하여 사전적으로 온도와 습도의 상호작용에 대해 어떠한 자의적인 가정도 도입하지 않은 채 기상효과를 도입하는 비모수적 추론 기법을 이용하였다. 분석결과에 의하면 전력 수요 예측을 위한 모형으로 하계 부하에 가장 큰 영향을 미치는 CDD(Cooling Degree Day)를 고려한 비모수모형이 선형 모형이나 기타 다른 기상 변수를 고려한 모형보다 적합하며 나은 예측력을 가지는 것으로 나타났다.;This paper presents a survey of the econometric literature on the demand for electricity and considers the nonlinear spesicification between electricity demand and the influence of weather. A nonlinear relationship among electricity sales and atmospheric variables is estimated using a semiparametric regression procedure that easily allows linear transformations of the data. The electricity industry has many particular property in contrast with other industries. For example, the demand of electricity is affected by weather condition like temperature and humidity and so on. And in the long run, the stage of country development also has an effect on the demand of electricity. The most important characteristic of the electricity industry is that the demand and supply of electricity does not be determined by the market price mechanism. The demand curve of electricity does not differentiable and electricity is purchased according to multipart decreasing block tariffs. SO the marginal price of electricity comes down when the quantities of used electricity raise that we cannot use the common consumer theory. But the electricity industry is basic industry of a country and it also needs lots of cost to construct power plants. So it is required more exact demand forecasting to manage the electricity industry. To forecast the demand of electricity more accurately, we need to know the relationship among the independent variables like GDP, price of electricity, and atmospheric variables. But atmospheric variables like temperature or humidity, do not interact through linear function. So, this paper tired to measure up the relationship between the electricity demand and atmospheric variable without any assumption about their function using nonparametric method. First, this paper conducted regressions to find the demand function of the electricity. Some relevant atmospheric variables, CDD(Cooling Degree Days) and HDD(Heating Degree Days) was derived from temperature and humidity. Using these variables, the demand of electricity was regressed on dependent variables (GDP, IND, price of electricity, HDD, CDD) in various combinations and the main model was settled down according to comparing these results. From this results, the demand function of total electricity load was specificated using semiparametric method and a month a head forcasting was estimated upon this function. The results indicated that the estimated total electricity demand was rather inaccuracy especially when the quatity of electricity sales fluctuated severely. Second, to overcome the inaccuracy of total electricity load forcasting, separate demand function of electricity load was specificated according to the each demand side of electricity i.e. residential, commercial, and industrial electricity demand. Like the first estimation, the demand fuctions were specificated and a month ahead forecating was estimated. Comparing to the first results, the second trial estimating the electricity load of each past suggested more accurate results. As widely reported in the past, weather has a significant impact on different sectors of the economy and one of the most sensitive is the electricity market. The results and informations presented in this paper could be of interest for current users and potential traders in the deregulated Korean electricity market even if it was very crude suggestion.목차 Ⅰ. 서론 = 1 Ⅱ. 기존 문헌 연구 = 3 A. 전력 수요의 특성 및 이에 따른 문제점 = 3 1. 다단계 체감 요금제 (multistep block pricing) = 3 2. 기간별 전력 수요 예측의 구분 (단기 vs. 장기) = 8 3. 기상 효과와 자료의 기간 = 10 B. 전력 수요 예측 기법 = 15 1. 로그선형모형 (Log-Linear model) = 16 2. 초월대수모형 (transcendental logarithmatic model) = 17 3. 선택모형 (qualitative choice model) = 18 4. 공적분 모형 = 19 5. general-to-specific 모형 = 20 6. 시나리오 기법 = 21 C. 가격 탄력성과 수요관리형 요금제도 = 22 1. 전기산업의 특징 = 22 2. 전기 요금의 특징 = 23 3. 합리적인 요금 설정의 결정 원칙 = 24 4. 수요관리형 요금제도의 개념 및 현황 = 26 5. 부하관리형 요금 제도 조정 방안 = 27 D. 외국의 전력 수요 예측 = 30 1. 일본의 수요 예측 = 30 2. 캐나다의 전력 수요 예측 = 38 3. 영국의 수요 예측 = 42 Ⅲ. 실증 분석 = 46 A. 기본 모형 = 46 B. 추정과 예측 방법 = 48 C. 변수의 선정과 개별 변수의 특성 = 51 D. 추정 결과 = 54 Ⅳ. 예측 결과 = 58 A. 전체 전력 수요 예측 = 58 B. 부문별 전력 수요 예측 = 62 1. 가정용 전력 수요 예측 (residential electricity demand) = 62 2. 상업용 전력 수요 예측 (commercial electricity demand) = 66 3. 산업용 전력 수요 예측치 = 69 Ⅴ. 요약 및 결론 = 72 참고문헌 = 7

공공자전거 활용 패턴 분석을 위한 시각적 분석 도구 디자인

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 전기·컴퓨터공학부, 2021.8. 김성준.With the development of sensors, various transportation related data such as activities and movements of citizens are being accumulated. Accordingly, urban planning researchers have made many attempts to obtain meaningful insights through data-driven analysis. For studying domain problems, we closely collaborated with urban planning researchers. Their main concern was to identify the route choice behaviors of public bicycle riders, which is called route choice modeling (RCM). In the process of our collaboration, we identified the two limitations in their RCM analysis process. First, there was no visual interface that can effectively support the whole RCM process. In their process, data exploration and modeling steps were not systematically interlocked and were quite fragmented, which impedes the cognitive flow of the researchers. Second, there was no means to understand various origin-destination (OD) movement behaviors between different public bicycle riders. For this reason, domain researchers could not take bicycle riders’ characteristics into account in conducting their study. In this dissertation, we present two analysis approaches to address the issues mentioned above. In the first study, we present RCMVis, a visual analytics system to support interactive RCManalysis. The system supports three interactive analysis stages: exploration, modeling, and reasoning. In the exploration stage,we help analysts interactively explore trip data from multiple OD pairs and choose a subset of data they want to focus on. In the modeling stage, we integrate a k-medoids clustering method and a path-size logit model into our system to enable analysts to model route choice behaviors from trips with support for feature selection, hyperparameter tuning, and model comparison. Finally, in the reasoning stage, we help analysts rationalize and refine the model by selectively inspecting the trips that strongly support the modeling result. The domain experts discovered unexpected insights from numerous modeling results, allowing them to explore the hyperparameter space more effectively to gain better results. In the second study, we suggest a method to discover various OD movement behaviors of different bicycle riders by exploring the latent feature space. To extract latent features of riders,we train Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) model on the riders’ trip records. After extracting the latent features, we represent these features in two-dimensional space using the dimensionalityreduction technique. As a result, we found various OD movement behaviors by exploring the spatio-temporal characteristics using our carefully designed visualizations and interactions. In addition, we identified that how the OD movement behaviors can affect the route choice behaviors of riders. We believe that the two suggested analysis approaches will help solve many problems in the urban planning domain.최근 GPS와 같은 센서들의 발달로 인해 교통수단과 관련된 도시 시민들의 다양한 활동과 움직임 등의 데이터들이 축적되고 있다. 그에 따라 도시 계획 연구자들은 유용한 통찰을 얻기 위한 다양한 데이터 기반 분석들을 시도하고 있다. 도시 계획 분야의 연구를 위해 우리는 도시 계획 연구자들과의 긴밀한 협업을 진행하였다. 그들의 주된 연구는 경로 선택 모델링이라고 불리는 공공자전거 이용자들의 경로 선택 행위를 알아내기 위한 연구였다. 협업의 과정에서 우리는 그들의 경로 선택 모델링의 과정이 지닌 한계를 발견하게 되었다. 첫째로, 경로 선택 모델링의 전 과정을 효과적으로 지원하는 시각화 및 인터페이스가 부재하였다. 특히 그들의 연구 과정에서는 데이터 시각화와 모델링이 체계적으로 맞물려있지 않고 파편화되어 있어서 연구를 위한 인지적 흐름이 방해를 받았다. 둘째로, 서로 다른 공공자전거 사용자들의 출발지-목적지 (OD; origin-destination) 움직임 행태를 파악할 수 있는 수단이 부재하였다. 이 때문에 연구자들은 경로 선택 모델링 등 여러 연구에서 자전거 이용자들의 서로 다른 특성을 반영하지 못하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 위에서 언급한 두 가지 문제를 해결하기 위한 분석 방안을 제안한다. 첫째로, 사용자 상호작용을 통한 경로 선택 모델링이 가능한 시각적 분석 도구인 RCMVis를 제안한다. 이 시스템은 탐색, 모델링, 해석의 세 과정을 지원한다. 탐색 과정에서는 분석가들이 다양한 OD 데이터를 탐색하고 모델링 할 데이터를 결정하도록 한다. 모델링 과정에서는 k-메도이드 (k-medoids) 군집화 방법과 경로-크기 로짓 (PSL; path-size logit) 모델을 채택하여 주어진 데이터에 대해 경로 선택 모델링을 할 수 있게 하였다. 이때 특징 선택과 하이퍼파라미터 선택을 통해 한 번에 다양한 결과들을 확인하고 비교할 수 있게 하였다. 마지막으로 해석 과정에서는 선택된 모형에 대해 데이터 수준의 해석을 할 수 있게 한다. 이 시스템을 통해 분석가들은 기존에 얻기 어려웠던 다양한 통찰들을 얻을 수 있음을 확인하였다. 두 번째 연구로, 우리는 잠재 특징 공간 탐색을 기반으로 서로 다른 자전거 이용자들의 다양한 OD 움직임 행태를 파악할 수 있는 방법을 제시하였다. 자전거 이용자들의 통행들을 시퀀스 (sequence) 데이터로 나타낼 수 있음에 착안하여 그들의 통행 기록을 시퀀스 투 시퀀스 (Seq2Seq) 모형을 이용하여 학습시켰다. 그 후, 학습된 모형을 통해 얻은 잠재적 특징들을 차원축소를 통해 2차원 공간상에 나타내어 그 분포를 확인하였다. 우리는 잠재 특징 공간과 OD 움직임 행태를 탐색할 수 있는 시각화를 디자인하였고, 그것들을 이용해 다양한 시공간적 특징들을 파악할 수 있었다. 또한 서로 다른 움직임 행태를 갖는 이용자들의 경로 선택 행태는 어떻게 다른지에 대한 분석도 진행하였다. 우리는 제시된 두 방법이 도시 계획 연구자들이 문제를 해결함에 있어 도움이 될 것이라고 믿는다.CHAPTER 1. Introduction 1 1.1 Background and Motivation 1 1.2 Thesis Statement and Research Questions 5 1.2.1 Designing RCMVis: A Visual Analytics System for Route Choice Modeling 5 1.2.2 Discovering OD Movement Behaviors of Different Bicycle Riders Using Latent Feature Exploration 6 1.3 Dissertation Outline 8 CHAPTER 2. Related Work 9 2.1 Route Choice Modeling 9 2.2 Analysis of Movement Behaviors 11 2.3 Visual Analytics of Public Bicycle Sharing System 12 2.4 OD Visualization 13 2.5 Trajectory Visual Analytics 14 CHAPTER 3. RCMVis: A Visual Analytics System for Route Choice Modeling 17 3.1 Background 19 3.1.1 Domain Situation Analysis 19 3.1.2 Data Preprocessing and Abstraction 21 3.1.3 Task Analysis and Abstraction 25 3.2 Route Choice Model 27 3.2.1 Choice Set Generation 27 3.2.2 Model Estimation 29 3.2.3 Goodness of Fit 31 3.2.4 Estimation Contribution Score 32 3.3 The RCMVis Design 32 3.3.1 Exploration Stage 33 3.3.2 Modeling Stage 44 3.3.3 Reasoning Stage 50 3.4 System Implementation 53 3.5 Evaluation 53 3.5.1 Case Study 53 3.5.2 Domain Expert Interview 66 3.6 Discussion 67 3.7 Summary 70 CHAPTER 4. Discovering OD Movement Behaviors of Different Bicycle Riders Using Latent Feature Exploration 71 4.1 Learning Latent Feature Representations 72 4.1.1 Data Description 73 4.1.2 Feature Engineering 76 4.1.3 Model Selection and Implementation 78 4.2 Visualization 80 4.2.1 Rider View 82 4.2.2 OD Filter View 85 4.2.3 Temporal Matrix 86 4.2.4 Spatial Map 87 4.2.5 Station View 88 4.3 Implementation 91 4.4 Results 91 4.4.1 Major Patterns 92 4.4.2 Minor Patterns 100 4.4.3 Outliers 101 4.4.4 Route Choice Modeling 101 4.5 Discussion 103 4.6 Summary 104 CHAPTER 5. Conclusion 106 APPENDIX A. Data Preprocessing in RCMVis 122 A.1 Introduction 122 A.2 Road Network 122 A.3 Route Attribute 123 A.3.1 Route Distance 124 A.3.2 Number of Intersections 124 A.3.3 Number of Traffic Lights 125 A.3.4 Road Type Ratios 126 A.3.5 Bike Lane Ratio 126 A.3.6 Slopes 127 A.3.7 Path Size 128박

Die Technikerkenntnis in der Literatur des Expressionismus : Do@blins Roman Berge Meere und Giganten

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 독어독문학과, 2011.2. 홍진호.Maste

MLC (Multi-Level Cell) 플래시 메모리의 프로그래밍 에너지 소모 분석

학위논문(석사) --서울대학교 대학원 :전기. 컴퓨터공학부,2007.Maste

지겔함수의 산술성과 응용

학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 수리과학과, 2010.2, [ iii, 60 p. ]In this thesis we mainly focus on the generation of class fields by the singular values of Siegel functions. Siegel functions are modular functions which have zeros and poles only at the cusps. We investigate basic transformation formulas of Siegel functions and give a criterion to determine whether a product of Siegel functions is integral over $\mathbb{Z}[j]$, where \It{j} is the elliptic modular function. To accomplish our goal we make a change of variables of an elliptic curve and obtain a new \It{y}-coordinate. The \It{y} -coordinate as a function on the complex upper half plane generates a family of modular functions of level \It{N}\ge3 which constitute the field of modular functions of level \It{N}\ge3 together with the elliptic modular function. These functions in fact are quotients of Siegel functions and play the role of classical Fricke functions. Based on the Shimura`s reciprocity law which connects the theory of modular function fields and class field theory we construct primitive generators of ray class fields over imaginary quadratic fields by utilizing the singular values of the \It{y} -function. Moreover, the conjugates of high powers of the singular values form normal bases of ray class fields over imaginary quadratic fields. This result simplifies that of Ramachandra who completely settled down the Hilbert 12th problem for the case of construction of class fields of imaginary quadratic fields.한국과학기술원 : 수리과학과

Battery swelling detection system based on adaptive resistance change on battery pack surface

최근 4차 산업혁명 시대가 다가오면서 휴대성을 강조한 IoT 기기가 늘고 있다. 동시에 배터리 사용량도 급증하고 있다. 배터리 사용량이 증가하면서 배터리 안전과 관련된 이슈는 피할 수 없는 문제가 되었고, 많은 연구가 이뤄졌다. 본 논문은 다양한 배터리 문제 중 팽창으로 인한 폭발 문제를 다루고 있으며, 저항 변화를 파악하여 배터리 팽창을 감지하는 시스템의 연구 및 개발을 포함하고 있다. 이번 연구의 핵심기술은 배터리가 팽창할 때 발생하는 부피 변화를 배터리에 그려진 전선의 저항 변화를 이용해 배터리 폭발을 방지하는 시스템을 개발하는 것이다. 또한 패턴분석을 통해 어떤 형태로 전선을 구성하여야 저항 변화가 많이 일어나는지 분석하였다. Recently, as the era of the 4th Industrial Revolution approaches, IoT devices that emphasize portability are increasing. At the same time, battery usage is also increasing rapidly. With the rapid increase in battery usage, issues related to battery safety have become inevitable problems and many studies have been conducted. This paper deals with explosion issues caused by swelling among various battery issues, and includes research and development of a system that detects battery swelling by identifying resistance changes. The core technology of this study is to develop a system that frequently detects changes in the resistance of wires drawn on the battery through changes in volume that occur when the battery swelling, and uses the resistance changes to prevent battery explosion. In addition, through pattern analysis, it was analyzed how the wire should be constructed to cause a lot of resistance changes