python3 
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안병욱님이 참여한 프로젝트를 공유했습니다.

Qt , OpenCV , MFC , python3 , 응용프로그램 개발
연구목적 프로그램 개발 및 유지보수
국립암센터

2014년 12월 - 2017년 7월

C++, OpenCV, VisualToolKit(VTK), Image processing toolkit(ITK)등 활용
ImageJ라는 freeware tool, savedd image read code conversion 참여 (java to c++)
CT, MRI Dicom 영상 기반 MultiPlanar Reconstruction(MPR)
더 보기 C++, OpenCV, VisualToolKit(VTK), Image processing toolkit(ITK)등 활용
ImageJ라는 freeware tool, savedd image read code conversion 참여 (java to c++)
CT, MRI Dicom 영상 기반 MultiPlanar Reconstruction(MPR) image 뷰어 구현
자궁근종 semi-auto 검출 및 3차원 가시화

Python, PyQt
CT촬영 시, 최소 피폭량으로 최적의 영상을 얻기 위한 영역 설정 알고리즘 참여
논문 작성

참여자

안병욱
연구원 @디오에프
DonghaShin님이 참여한 프로젝트를 공유했습니다.

neural-network , rstudio , python3 , TensorFlow
특수일 분리와 예측요소 확장을 이용한 전력수요 예측 딥러닝 모델

2017년 4월 - 2017년 7월

최저기온, 최고기온, 일사량, 이슬점온도, 난방도일, 체감온도와 같은 기상요소와 GDP, 경제성장률, 전 산업 생산지수와 같은 환경요소, 평일은 0 그리고 특수 일은 1로 설정한 구분 요소를 입력 데이터로 설정하였으며, 전력 수요량을 출력 데이터로 설정하였습니다. 입력 데이터들의 다양한 조합을 통해 최적의 예측 모델을 찾는 실험을 진행하였습니다. 전체 더 보기 최저기온, 최고기온, 일사량, 이슬점온도, 난방도일, 체감온도와 같은 기상요소와 GDP, 경제성장률, 전 산업 생산지수와 같은 환경요소, 평일은 0 그리고 특수 일은 1로 설정한 구분 요소를 입력 데이터로 설정하였으며, 전력 수요량을 출력 데이터로 설정하였습니다. 입력 데이터들의 다양한 조합을 통해 최적의 예측 모델을 찾는 실험을 진행하였습니다. 전체 데이터 셋셋은 시계열 데이터이기 때문에 딥러닝 알고리즘인 DNN, LSTM을 사용하였으며,주말 데이터 셋과 특수일 데이터 셋은 시계열이 아니기 때문에 DNN 만을 이용하였습니다.

참여자

DonghaShin
가천대학교 글로벌캠퍼스 IT융합공학과
DonghaShin님이 참여한 프로젝트를 공유했습니다.

Deep learning , python3 , TensorFlow , IT/인공지능
하계 전력수요 예측을 위한 딥러닝 입력 패턴에 관한 연구

2016년 5월 - 2016년 10월

기상 데이터를 사용하여 전국의 전력 발전량 예측 모델을 설계했습니다. 각 지역에 따른 전력 수요와 인구 밀집도에 따라서 온도 가중치를 부여하여 대표 온도를 구하고, 이를 통해 체감온도, 불쾌지수를 구하였습니다. 대표온도, 체감온도, 불쾌지수를 입력데이터로 다음날의 전력수요량을 출력데이터로 모델을 설계했습니다. 실험에 쓰인 데이터는 2009년부터 201 더 보기 기상 데이터를 사용하여 전국의 전력 발전량 예측 모델을 설계했습니다. 각 지역에 따른 전력 수요와 인구 밀집도에 따라서 온도 가중치를 부여하여 대표 온도를 구하고, 이를 통해 체감온도, 불쾌지수를 구하였습니다. 대표온도, 체감온도, 불쾌지수를 입력데이터로 다음날의 전력수요량을 출력데이터로 모델을 설계했습니다. 실험에 쓰인 데이터는 2009년부터 2015년까지의 전력 수요량과 기상 데이터를 사용했습니다. 설계된 예측 모델은 DNN(Deep Neural Network)을 사용하여 최적의 예측 모델을 찾는 실험을 진행하였습니다.

참여자

DonghaShin
가천대학교 글로벌캠퍼스 IT융합공학과