DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 윤찬현 | ko |
dc.contributor.author | 강동기 | ko |
dc.contributor.author | 양은주 | ko |
dc.date.accessioned | 2023-08-22T09:12:28Z | - |
dc.date.available | 2023-08-22T09:12:28Z | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/311705 | - |
dc.description.abstract | 본 발명의 일 실시예에 따른 거시적/미시적 시간 스케일 기반 관리 방법은, 긴 주기 동안 재생 가능 전력 용량에 대한 예측을 하고, 높은 정확도를 얻기 위해 구성된 장단기 메모리 네트워크(Long Short Term Memory Network) 모델을 이용하는 것을 특징으로 한다. | - |
dc.title | 장단기 메모리 네트워크 모델을 학습시키는 방법 및 학습된 장단기 메모리 네트워크 모델을 이용하여 에너지 비용을 최소화하는 방법 | - |
dc.title.alternative | A METHOD FOR TRAINING LONG SHORT TERM MEMORY NETWORK AND A METHOD FOR MINIMIZING ENERGY COSTS USING TRAINED LONG SHORT TERM MEMORY NETWORK | - |
dc.type | Patent | - |
dc.type.rims | PAT | - |
dc.contributor.localauthor | 윤찬현 | - |
dc.contributor.assignee | 한국과학기술원 | - |
dc.identifier.iprsType | 특허 | - |
dc.identifier.patentApplicationNumber | 10-2018-0171197 | - |
dc.identifier.patentRegistrationNumber | 10-2566824-0000 | - |
dc.date.application | 2018-12-27 | - |
dc.date.registration | 2023-08-09 | - |
dc.publisher.country | KO | - |
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