KSC 2019
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
시계열 교차검증을 통한 설명 가능한 전력수요 예측 기법 |
| 영문제목(English Title) |
An Explainable Load Forecasting Scheme Using Time Series Cross-Validation |
| 저자(Author) |
박성우
문지훈
김현우
황인준
Sungwoo Park
Jihoon Moon
Hyeonwoo Kim
Eenjun Hwang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 02 PP. 0311 ~ 0313 (2019. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 인공지능 기술은 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 하지만 모델의 내부에서 일어나는 의사결정 과정이 불투명하면 생성된 예측값을 완전히 신뢰하고 사용하거나 부족한 부분에 대한 근거확보가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 설명 가능한 인공지능 기술이 많은 주목을 받고 있다. 설명가능한 인공지능은 고도의 정확성과 신뢰성을 필요로 하는 산업에서 수요가 높다. 특히, 스마트 그리드는 더욱 효과적인 에너지 사용과 공급을 위해서 설명 가능한 인공지능 기술이 필요하며, 전력수요 예측은 그대표적인 사례라 할 수 있다. 기존의 전력수요 예측 모델은 내부의 의사결정 과정을 확인할 방법이 없다. 이에 본 논문은 시계열 교차검증을 통한 설명 가능한 전력수요 예측 모델을 제안한다. 제안한 모델을 통해 각 시점의 예측값에 어떠한 변수가 큰 역할을 하는지를 확인할 수 있으며, 추후 이러한 결과를 추가로 활용하게 된다면 모델의 성능도 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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영문내용
(English Abstract) |
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