소품집

곧 석사 막 학기 들어가고 이제 하반기 공채도 들어간다여름 방학 때 좋은 기회로 미네소타 대학교에서 공부했는데, 많이 긴장하고 힘들게 공부하면서 지냈어서 그런지 아직은 좋았던 게 잘 생각나지 않는다 ㅠㅋㅋ 상반기와는 다르게 내 독기도 많이 빠진 것 같고 자신감도 많이 떨어졌는데,그래도 석사 생활에서 할 수 있는 연구 스펙은 최대로 끌었다고 생각한다 SCIE 1 저자 2개, 공저자 다수 그리고 대한전기 KCI도 한 번에 최종본 내라고 할 만큼 내 연구에 자신 있다  불확실성에서는 당연하게도 안정감을 찾을 수 없다차분하게 내 루틴 찾으면서 규칙적인 생활에서 오는 안정감을 찾으려고 노력하려고 하자  요건 미네소타에서의 생활에 관한거고, 공부 한 내용도 티스토리에 차근히 올려보려고 한다  https://blog..

Gaussian Process Regression (GPR)Gaussian Process (GP)는 무엇인가?전통적으로 Classification이나 Regression과 같은 Supervised Learning은 Parametric 모델들을 통해 풀어왔음여기서 말하는 Parametric Model 들은 모델 학습동안 Training data의 정보를 model의 parameter에 absorbs(흡수) 시키는 방법들을 의미함이러한 모델들은 설명 가능하다는 장점을 가지나 복잡한 데이터 셋에서는 제대로 작동하기 힘듦이러한 상황에서 SVM이나 GP와 같은 Kernel based model의 등장은 보다 유연한 지평을 열게 됨Gaussian Process Definition임의의 집합 S가 있을 때, S에 대..

Prediction intervals (PI)는 point 예측과 관련된 불확실성 수준을 정량화하여 더 많은 정보를 제공할 수 있다는 점에서 제안되었는데, ref.[1]에서는 Nerual Network (NN) 기반 PI를 구축하는 방법을 최적의 조건에서 빠르게 실행할 수 있는 방법을 제안하였음. 제안된 Lower Upper Bound Estimation (LUBE) 추정 방법은 예측 구간 경계를 추정하기 위함이며, 대부분의 경우 PI 생성을 목적으로 사용되는 NN 구조에서는 PI 하한 및 상한에 각각 대응하는 단일 hidden layer와 두 개의 출력층으로 구성되고, 시뮬레이션을 통해 cost function 및 파라미터 최적화가 진행됨. Fig.19. 는 ref.[2]가 제안하는 PV 발전량 예측 ..

2월 말부터는 논문이랑 연구 과제 사업 관련해서 행정처리도 많고, 개강하고 연구실 일이 너무 많아서.. 내 연구를 몰입있게 못 했던 3월이었는데 어느 정도 해결되어서 3월 말부터는 다시 달려보려고 한다! - 프로그래머스 SQL 1일 1문제 풀기 및 포스팅 - 학부생 KCC2024 실험 및 논문 지도 - 대한전기학회 하계 학술대회 실험 및 논문 준비 - (제발 마지막) SCIE 연구 스터디 및 모델 구상

작년 연구실 첫 출근 날짜가 1월 2일부터였으니, 석사 과정 딱 일 년째 되는 날이다 해가 갈수록 시간이 빠르게 지나가는 게 느껴지고, 마음의 여유가 점점 없어지는 것 같아서 변화를 주고 싶긴 하지만 시간은 연속적이니 시작에 많은 의미부여않고 이번 한 해 무탈하게 노력한 만큼 이뤄낼 수 있도록 노력해야겠다 티스토리 유입이 점점 다양해지는 것 같은데 방문하시는 모두 건강하세요 ❤️

지난주 11/3(금)~11/4(토) 부산에서 열린 KDBC2023에서 MuFaSA: 다단계 태양광 발전량 예측을 위한 멀티 퓨전 딥러닝과 셀프어텐션 논문으로 딥러닝 부분에서 우수논문상 동상을 받았습니다. 😊 * MuFaSA: Multi-Fusion Deep Learning and Self-Attention)의 약어인데, 교수님께서 강렬하게 모델명을 지어주셨닼ㅋ. 사실 데이터베이스 컨소시엄이라, 키노트랑 특강이 데이터베이스 관련한 지식이었지만 재밌었다! 언어모델 증강 필요성에 대한 주제였는데, 인코더에서 처리 %^&*하면 SQL 문을 짜주는.. 그런 내용이고,, 이해는 반도 못해도 재미는 느낄수 있으니까,,ㅎ ** 그리고 이번에 발표하는데 너무 떨어서; 발표 연습을 해야겠다고 생각했고, 생각하는 힘도 길러..

원래 SNS에는 행복한 것만 올리니까^^.. 어쩌다보니 휙 지나간 석사 첫 학기 끝났다 학회로 다녀온 제주도 오사카가서 즐거웠구용 방학도 화이팅 하자.. 학술대회 1저자 1건학술대회 공저자 3건컨퍼런스 1저자 2건 SCIE 1저자 1건 (IF 2.9)ASK 2023 산학협동우수상 ASK 2023학부생논문경진대회 동상

6개월 만의 수상 소식 💙 연구실 학부생들 논문 도와준 건데 다들 상 받아 와서 너무 뿌덧합니다... 노력할수록 운이 좋아진다 홧팅합시당 !!

KETR은 천리안 위성 기반 전국 전일사량 데이터를 제공하고 있는데, 천리안 1호 위성 데이터는 2012년 1월부터 2019년 12월까지, 천리안 2호 위성 데이터는 2019년 9월부터 2020년 8월까지 데이터를 제공하고 있음. 1. 데이터 다운로드 https://www.data.go.kr/data/15066413/fileData.do 2. 데이터 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import geopandas as pgd import numpy as np import pandas as pd # 시각화 설정 sns.set_context('talk') sns.set_style('white') # 한글 사용 설정 plt.rcParams..

전역 수평 일사량 (GHI; Global Horizontal Irradiance) - 수평면에서 측정되며, 태양에서 발생한 에너지가 구름, 대기 중의 산란 등으로 인해 산란되어 지표면에 도달하는 전체적인 태양광 에너지 양을 나타냄. - 즉, 집적적인 태양광과 간접적인 태양광의 합 직달 일사량 (DNI; Direct Normal Irradiance) - 태양 직사광선의 직접 에너지 양을 나타내는 용어, 수평면에서 수직 방향으로 측정됨. - 태양에서 직접 지표면으로 수직으로 들어오는 일사 에너지 양을 말함. - 이는 일반적으로 광학적인 렌즈나 반사 장애물에 의해 산란되거나 감소되지 않은 직접적인 태양 에너지 양을 나타냄. - 직달 일사량은 태양광 발전 시스템 설계나 평가 매우 중요한 파라미터! 수평 산란 일..