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(공모전 ppt) 네이버 D2 Startup factory 발표자료 평가A+최고예요

Presented by Naver D2 Startup Factory AI 기반 사용자 맞춤형 미술품 추천 서비스Outline of Contents Naver D2 Startup Factory 팀 소개 서비스 개념도 적용 기술 서비스 및 기술 소개 첨부Our team is … AI 및 통계 분석 2016 서강대학교 창업 지원 선정 게임형 리워드 어플리케이션 Hidden cash 시제품 개발 2017 블록체인 기반 의약품 유통 기업 국내 매니지먼트 수행 2018 Data 전처리 및 AI 개발 팀 결성 전처리 및 프로그래밍1. 미술품 데이터 수집 및 메타데이터 생성 기성 작가 및 신인작가의 데이터의 지속적인 수집 작품의 연도 , 기법 , 화풍과 같은 작품 외적인 데이터의 활용을 통한 메타데이터 구성 2. 고객 맞춤형 작품 추천 서비스 고객별 선호 작품에 따른 가중치를 활용한 추천 작품 선별 3. 작품 거래 플랫폼 제공 작품 렌탈 / 매입 희망 고객과 작가 간의 거래 중계 서비스 개념도대표색들 간의 비율 RGB 값들을 비교하여 각 작품간 거리 계산 거리가 제일 가까운 작품 선정 ( 예시에서는 ‘02’) 적용 기술 ( 작품 유사도 측정 ) 1. Sample 01 03 04 05 02 Sample 01 03 04 05 02 2. 3. 구분 Sample 01 02 03 04 05 근접도 - 8.07 4.89 9.58 22.11 13.37 1. 예술품 셋 설정 2. Color Clustering 3. 유사도 계산 실제 코드 동작 확인을 위해 실제 작품의 이미지 파일 수집 대조군 설정 (‘Sample’ 작품을 기준으로 검색 ) 결과물 예측 (‘Sample’ 과 ’ 02 , 03’ 은 동일 작가의 그림 ) 컬러 클러스터링을 사용하여 이미지들의 대표색 분석 대표색의 개수 설정 ( 예시에서는 5 개로 고정 ) 분석된 대표색들의 비율 및 RGB 값 확인샘플 그림들 중 소비자 취향 그림 선택 선택된 그림 중 소비자별 주요 Feature 분석 향후 누적 데이터를 활용하여 Feature 별 Weight 추가 서비스 및 기술 소개 1. 2. 1-1. 소비자 취향의 그림 분석 기본적인 소비자 취향 파악 후 소비자 취향의 작품 , 작가 또는 전시회 추천 1-2. 소비자별 그림 및 전시회 추천 소비자가 전시할 장소를 분석 후 전시 장소에 적합한 작품 추천 2. 전시장소 분석자료 기반 작품 추천결론 SWOT S W T O Strength 미술품 데이터의 통합 관리 고객별 상세 데이터 및 선호 미술품 데이터 관리 고객 기반의 다양한 어플리케이션 제공 Opportunity Threat Weakness 해당 시장 내 동일 개발품 전무 수치나 단어로 표현 되지 못하는 작품 감성적인 부분을 검색 할 수 있는 서비스 제공 이종 데이터의 복합적 관리를 통한 새로운 가치 창출 가능 빠른 개발 및 시장 선점 필요 미술품 관련 업체와의 유기적인 협력 필요 초기 개발 비용 거래 플랫폼내 작가들 유치 어려움 초기 마게팅의 어려움 오프라인 플랫폼과의 연동 필요 사용자 데이터 수집 미흡시 이를 보완하기 위한 추가 기술 개발 필요Appendix 1 – 유사 기업 분석 1. 유사점 전시 공간 , 및 사용자의 작품에 대한 선호도를 데이터 화 함으로써 , 원하는 작품을 선택할 수 있도록 도와주는 플랫폼의 개발 2. 차별점 기존 기술의 경우 , 작품의 직접적인 매칭이 아닌 작가 소개에 중점을 둠 사용자가 촬영한 사진 기반으로 사용자의 전시 공간 , 감성 , 등에 따른 시뮬레이션 가능 작품 외적인 요소 (* 년도 , 화풍 , 시대 등 ) 에 대한 고려 가능Appendix 2 – 제안 기술의 독창성 1. 사용자 선호도 기반 추천 시스템 작품의 가격 , 연도 , 색감 , 작가 , 등에 대한 데이터를 메타데이터로 처리함으로써 , 사용자 별로 가장 적절한 작품을 추천해주는 시스템 구축 2. 공간 감지 기반 AR 시뮬레이터 사용자의 전시 환경에 대한 데이터를 수집함으로써 , 단순한 작품의 색감 및 특성에 따른 결정이 아닌 , 실제 전시 장소와의 조화 여부를 사용자가 직접적으로 검토할 수 있는 방안 제시 작품 작가 시대 화법 … A -- - --- -- B - ------ -- - C --- -- --- - D ---- ------ ------ -Appendix 3 – 제안 기술의 시장성 1. 국내 미술품 시장 미술품 거래 시장 규모 : 3,965 억원 (2016 년 기준 ) 시장 증가율 : 연 8.4% 온라인 거래 시장 : 현재 대포 시장 전무 주요 거래 방법 : 경매 및 아트페어 2. 해외 미술품 시장 미술품 거래 시장 규모 : 3,750 백만 달러 (2016 년 기준 ) 시장 증가율 : 연 35.42% 온라인 거래 시장 : 9,140 백만 달러 예상 (2020 년 기준 ){nameOfApplication=Show}

사업운영| 2021.12.29| 10페이지| 2,500원| 조회(155)

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(공모전) 끌레도르 아이디어 공모전 ppt

끌레도르가 응원하다 ! CLEDOR helps your cheering CLEDOR Culture CompetitionOutline of Contents CLEDOR Culture Competition Main Idea Details ConclusionMain Idea 1. 기존 K-pop 팬덤 문화와의 연계 마케팅 진행 탈 부착식 응원 제품의 별도 판매를 통한 고객들의 아이스크림 구매 유도 해당 팬덤으로의 자연스러운 마케팅 진행 2. 아이스크림 내 탈 부착 응원 부속품 삽입 형광 밴드를 사용한 아이스크림 내 포장지 제작 3. 아이돌 전용 스티커 씰 삽입을 통한 관심 유도 기존의 단일 아이돌이 아닌 , 다수의 아이돌에 대한 스티커 씰을 아이스크림 내 삽입 (e.g., 콘 아래 , 숟가락 옆 , 등 ) CLEDOR Culture Competition CLEDOR Culture CompetitionDetails CLEDOR Culture Competition 1. 2. 3. 1. 응원봉의 하부를 사용한 아이스크림 제작 및 판매 2. CLEDOR 홈페이지를 통한 응원봉 상부의 독점 판매 3. 쉬운 결합 저렴한 일회용 응원봉 사용 , 해당 제품을 사용한 아이스크림 제작 K- PoP 아티스트별 , 응원봉 상부에 대한 제작 진행 ( 단 , 이 경우 탈 부착 식으로 빠른 조립이 가능하도록 제작 필요 ) 단 , 응원봉 하부의 경우 일회용으로 한번만 사용 가능하게 설계 필요 기존의 응원봉보다 훨씬 저렴한 가격으로 판매 가능 ( * 하부의 전자 기기 (e.g., 배터리 , 전자 부품 , 등 ) 배제 된 상태 ) 그 외에 특정 상품의 독점적인 판매 진행 아이돌 별 특징 부각의 필요 – 마마 ” 무 ” = 무봉 단순한 결합을 통한 쉬운 조립이 가능하도록 설계 필요 모든 아이돌 응원봉과 호환이 가능하도록 설계 단 배터리의 경우 , 안전성이 높고 빠른 소모가 되는 망간 전지 사용 TYPE : IDOL 응원봉 상부 판매 아티스트 : 마마무 이름 : 무봉 가격 : XX 원 판매처 : 끌레도르 홈페이지 C L E D O RConclusion New Combine Fun Combine 아이스크림과 응원봉의 새로운 조합 CLEDOR Culture Competition 응원봉끼리의 새로운 조합으로 새로운 응원 문화 선도Conclusion CLEDOR Culture Competition C LEDOR is not just ICE cream! Put L E D on the ice cream you could get attention in concert O R you can eat ice cream deliciously!{nameOfApplication=Show}

사업운영| 2021.12.29| 6페이지| 2,000원| 조회(229)

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아이디어 공모전 참가자료

「2019 ICT-문화융합 비즈니스 챌린지」아이디어 기획서개인·팀명아이디어명공모 분야기획 개요미술품에 대한 사람들의 관심이 증가함에 따라, 다양한 방법의 미술품 거래 시장이 확대되고 있는 추세이다. 기존에는 화랑, 혹은 경매를 통한 직접적인 방법으로만 이루어졌던 미술품 거래가, 아트페어 및 온라인 플랫폼을 통한 거래로 영역이 확대되고 있음을 알 수 있다. 다만, 이와 같은 다양한 거래 방법의 확대와는 달리, 일반인들이 손쉽게 예술작품을 접할 수 있는 플랫폼은 미비한 추세임에 따라, 해당 시장의 확장성이 해외보다 느리게 진행된다는 문제점을 갖고 있다. 이에 따라 본 아이디어에서는 AI 큐레이터추천시스템 기반의 소비자 중심 미술품 거래 플랫폼을 제안하고자 한다.그림 1. 전체 아이디어의 개요도미술품의 경우, 그 범위와 종류가 다양함에 따라, 해당 분야에 깊은 지식을 갖지 못한 일반인의 경우, 어떠한 작품이 본인이 찾고 있던 것인지를 선택하는데 많은 시간과 금전을 필요로 하게 된다. 이를 해결하고자, 본 제안에서는 그림 1과 같은 데이터 분석에 기반한 “AI Curator”가 탑재된 플랫폼의 구축을 통해 일반인들을 대상으로 하는 미술품 거래 시장을 활성화 하고자 한다.제안하고자 하는 플랫폼은 크게 3개의 요소로 구성되어있다. 우선 각 작품별 색감 및 시대,화법, 재료, 재질, 가격, 등을 바탕으로 메타데이터를 구성함과 동시에 각각의 데이터에 색인 (indexing)을 진행하는 데이터 어노테이션 처리를 진행하고자 한다. 이를 바탕으로, 소비자의 취향에 가장 근사한 결과를 도출하는 AI 기반의 작품 추천 시스템의 개발을 진행하고자 한다. 마지막으로 소비자들의 지속적인 거래 결과에 대한 데이터를 수집함으로써, 소비자의 특성 (e.g., 연령, 성별, 지역인종, 등)에 따른 선호 작품을 도출함과 동시에, 다양한 소비자 기반의 서비스를 개발하고자 한다.제안 아이디어의 세부 내용(구체성, 우수성)그림 2. 제안 아이디어의 세부 내용제안하고자 하는 아이디어의 타겟은 다양한 미술품 작업을 하는 기성 작가 및 신진작가, 단시간에 미술품의 구매를 희망하는 소비자, 마지막으로 작품의 구매 혹은 대여를 통한 전시회 개최를 희망하는 미술관으로 크게 3분류로 나눌 수 있다. 해당 타겟을 대상으로 하는 미술품 거래 시장의 활성화를 위한 본 아이디어의 제안 요소는 그림 2와 같이 구성되어 있다.1. 설치 희망장소 기반 작품 추천- 사용자 거주 장소 혹은 전시 희망장소의 실내 환경 (e.g., 벽지, 바닥, 등)과의 조화를 극대화 할 수 있는 작품 추천- 전시 장소 내 데이터 수집 및 전처리에 따른 색감 클러스터링을 진행함에 따라 전시 장소에 최적인 대역의 색감을 갖고 있는 작품 추천.2. 선호작품 기반 전시 추천- 샘플 작품 선택에 기반하는 작품 추천 알고리즘 (Contents based filtering) 및 누적데이터에 기반한 작품 추천알고리즘을 통한 소비자의 선호 작품 선별 진행3. 선호작품 기반 전시 추천- 사용자의 전시 작품들 및 전시의도를 데이터로 변환함으로써, 최적 작품 추천 진행아이디어 구상 및 제안 배경2016년 기준 국내의 미술 시장은 3,965억원이고, 해외의 경우에는 3,750 백만달러 (약 4조 4천억)로 해마다 약 10%이상의 시장 증가율을 보이고 있을 만큼 미술품 거래 시장은 급격히 증가하고 있는 추세이다. 하지만, 시장 규모 증가에도 불구하고 온라인 거래 시장의 구축은 아직 미비한 추세이며, 오프라인의 경우에는 제한된 환경으로 인한 일반 소비자들의 접근을 어렵게 하고 있다.? 작품의 직접 구매를 위한 소비자의 노동력 필요? 오프라인 매장 내 판매자가 보유하고 있는 제한된 작품 중에서 구매 필요? 소비자의 경제적 / 시간적인 제한조건에 대한 설정의 적용이 어려움? 실제 소비자의 전시 환경을 고려하기 어려움이와 같은 기존 오프라인 매장의 문제점을 해결하기 위해서는 다양한 데이터베이스를 갖고 있는 온라인 미술품 거래 매장이 필수 요소라 생각하지만, 대부분의 온라인 미술품 거래 플랫폼의 경우, 소비자로부터 중고 미술품을 구매하고 판매하는 형태일 뿐 실제 작품의 구매를 앞서 제안 한 방법과 같이 소비자 취향 중심의 플랫폼은 미비함을 알 수 있었다.또한, 신진 작가들의 작품도 본 아이디어의 추천 시스템을 적용하여 일반 소비자들에게 노출이 될 수 있게 하여 보다 폭넓은 작품을 다루는 본 제안의 플랫폼을 통해 미술 시장의 활성화에 큰 기여를 할 것이라 기대하고 있다.기존 서비스?제품과의 차별성 및 독창성(창의성, 차별성)기존 미술 거래 서비스의 현황은 대표적으로 신진작가 미술품 거래 플랫폼인 ‘아티스티’는 AI기술을 적용한 신진작가 매칭서비스를 도입하고자 하며, 한화시스템과 서울옥션의 경우 블록체인 기반의 예술품 구매 서비스를 구축 중에 있다. 기존에 오프라인으로만 이루어졌던 미술품 거래 시장으로 온라인 측면으로 확대하였다는 점에서 차별성을 내포하고 있을 뿐만 아니라, 다양한 각종 최신 ICT 기술들을 접목함으로써, 그 범용성을 확대하였다는 독창성을 내포하고 있는 기업들이다.하지만, 세부적인 항목으로 보았을 때, 해당 기술들은 공급자 즉 작가들의 관점에 초점을 두어서 보다 전문적인 마케팅을 가능케 하는 플랫폼으로 소비자에 대한 고려는 미비하다는 문제점을 갖고 있다.이에 본 제안 아이디어의 독창성 및 기존 기술과의 차별성은 다음과 같다.1) 설치 장소 기반 추천 시스템- 사용자가 올려둔 공간 데이터를 분석, 실내 색감 및 스타일을 고려하여 보유한 작품 데이터 베이스중 가장 적합한 작품 추천.2) 소비자 선호 작품 기반 추천 시스템- 소비자가 선호하는 작품의 요소 및 특징을 바탕으로 AI가 자동으로 작품 선별하여 추천 해주는 시스템.3) 작가들의 자유로운 접근 가능성- 전시 경험 및 기타 대외 활동을 바탕으로, 공식적으로 작가로 불리는 모든 사람들이라면 자유롭게 플랫폼 참여를 통한 작품 판매 가능.제안 플랫폼의 경우, 기존 기술과는 달리 제안 아이디어의 초점이 작가가 아닌 작품 구매자에게 맞추어져서 각종 서비스를 제공한다는 점에 기존 기술들과 차별성을 갖고 있다.아이디어의 시장성 및 실현가능성(사업성, 실현가능성)미술시장의 규모 및 관람객수는 지속적인 상승세를 보이고 있다. 실제로 미술관 관람객 수의 경우, 연간 약 10% 이상 증가하는 추세를 보이고 있으며 2012년 기준 연 평균 128만명 이상의 관람객이 있음을 알 수 있다. 이와 더불어 국내 미술시장의 경우, 그림 3과 같이 2016년 기준 3,965억원으로 2015년 대비 1.6% 증가하였음을 알 수 있다. 이와 같은 국내 미술시장의 세부 내역을 살펴보면, 화랑의 유통 영역 시장의 점유율은 전년도 대비 약 10% 감소한 반면, 아트페어는 1.7%, 경매는 8.4% 증가함을 하단의 자료를 통해 살펴볼 수 있다.이와 같은 결과가 나타난 이유는, 화랑의 경우 제한된 전시 작품내에서 소비자에게 적합한 작품을 선별하여 판매를 진행하여야 하는 문제점을 갖고 있음을 꼽을 수 있다. 또한 아트페어의 경우, 예술품 판매를 목적으로 하는 미술시장으로 다량의 작품의 판매가 이루어짐에 따라 소비자가 선택할 수 있는 작품의 종류가 다양하여 해당 시장에서의 구매가 증가하는 것으로 판단하였다.세계 미술품 온라인 거래 시장국내 미술시장 규모그림 3. 국내외 미술품 거래 시장 규모의 통계적 분석이와 같은 국내 미술시장과는 달리, 세계 온라인 미술품 거래 시장의 경우, 2016년 기준 3,750 백만달러를 차지하고 있으며, 2013년에서 2016년 사이에 연평균 35.42% 이상 증가율을 보이고 있음을 알 수 있다. 또한 향후 해당 시장은 2021년 기준 9,140 백만달러를 넘어설 것으로 알 수 있다. 이와 같은 시장성을 고려하였을 때, 국내 미술시장의 경우에도 대표적인 미술품 거래 플랫폼이 필수적임을 알 수 있다.

공학/기술| 2021.12.29| 5페이지| 1,000원| 조회(279)

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아이디어 공모전 참가자료 평가A+최고예요

1. 아이디어의 개요- 아이디어 명 : 당신이 먹는 것? 당신이 먹어야 되는 것!전자기기의 보급과 다양한 어플리케이션의 개발은 사람들이 보다 손쉽게 다양한 음식과 제품을 접하는 기회를 가져다주었습니다. 뿐만 아니라, 신용카드의 등장과 SMS를 통한 결제 시스템은 보다 손쉽게 제품의 구매를 가능하게 함으로써 소비자들의 제품에 대한 구매 욕구를 극대화 하게 되었습니다. 하지만, 이와 같이 다양한 음식을 손쉽게 접근할 수 있는 현대 사회에서, 소비자들은 본인의 취향에 맞는 보다 자극적인 음식만을 찾게 되었으며, 이는 식습관에 대한 불균형을 심화시킴과 동시에, 각종 성인병을 유발하는 문제를 만들고 있습니다. 뿐만 아니라, 다양한 제품과 의약품을 보다 손쉽게 얻을 수 있게 됨에 따라, 각종 제품의 오남용으로 인한 부작용 문제 또한 빈번하게 발생하고 있습니다. 이와 같은 문제를 해결하고자, 본 아이디어에서는, 그림 1과 같은 지능형 헬스 어플리케이션을 통해 자동으로 소비자의 식습관을 분석하고, 소비자의 상태에 따른 위급 성을 바로 판단할 수 있는 플랫폼을 구축하고자 하였습니다.각 연령에 따라 소비자들이 갖고 있는 질병에 대한 관심은 상이합니다. 20~30대의 경우, 비만과 외모에 대한 관심이 타 연령대에 비해 높으며, 40~50대의 경우, 고혈압에 대한 관심이, 그리고 50대의 경우에는 당뇨에 대한 관심이 높은 것으로 드러났습니다. 이와 같이 각 연령대, 성별, 지역에 따른 사용자들의 관심사를 기존의 MBN 데이터로부터 추출함으로써, 각 사용자별 관심도가 높은 질병에 대한 해결책을 제안해주는 플랫폼을 제공하고자 합니다. 우선, 기존에 누적된 사용자별 의료 데이터와 삼성카드에서 제공하는 결제 내역중에서 식사 데이터를, CJ올리브 네트웍스에서 제공하는 택배데이터를 바탕으로, 소비자가 평소 어떠한 식습관을 갖고 있으며, 해당 식습관이 해당 연령대의 소비자들이 갖기 쉬운 질병과 어떠한 연관성을 갖고 있는지를 분석하는 전처리 시스템을 구축하고자 합니다. 이와 같은 시스템의 구축은 향후, 새로운 삼성 카드 신규 가입자 혹은 CJ올리브 네트웍스 물류 고객에 대해 자동으로 건강상태를 추정하고 필요시 알람 기능을 제공하는 헬스케어 서비스를 구축하는 것이 가능합니다.뿐만아니라, 이와 같은 헬스케어 플랫폼은 향후 미국과 같이 개인별 수익은 높으나 식습관에 대한 인식이 부족한 국가, 혹은 고객들이 영양 불균형 혹인 질병에 걸릴 확률이 높은 개발도상국에 수출함으로써 향후 발생한 다양한 문제들을 미연에 방지하는 것이 가능합니다.2. 제안 배경실제 본인의 경험에 비추어 보았을 때, 저의 경우 대학원에 진학하게 되면서 자취를 시작하게 되었습니다. 처음의 취지와는 다르게, 갈수록 편리한 음식들만을 찾게 되었고, 이로 인해 체중이 급격히 증가하고, 혈압에 대한 문제가 발생하게 되었습니다. 이에 대한 심각성을 느낌과 동시에, 저와 유사한 상황에 처해있는 사람들에 대한 사례들을 찾아보면서 이를 문제로 인식하게 되었고, 사용자들의 소비패턴 데이터에 대한 분석을 바탕으로 처리함으로써 사람들의 자율성을 침해하지 않는 해결 방안을 제안하고자 하였습니다.MBN에서 제공하는 다양한 데이터를 살펴보면, 사람들의 주된 관심사는 단순히 몸무게에 치중해있지 않음을 알 수 있습니다. MBN의 “건강 스펀지”, “특집 다큐”, 등에서는 비만에 대한 문제점과 이에 대한 주된 원인을 세균, 생활 패턴, 등에서 찾고 있지만, 결국 주된 이유는 식습관과 밀접한 관계를 갖고 있다고 언급하고 있습니다. 뿐만 아니라, “엄지의 제왕” “MBN News”를 통해 많은 사람들이 “건강”과 “식습관”에 많은 관심을 갖고 있으나 본인이 실제 위험한 상황에 처해있는지 유무를 인지하고 있지 못한다는 것을 그림 2를 통해 확인할 수 있습니다.그렇기 때문에, 본 아이디어에서는 사용자들의 무의식속에서 진행되는 식습관과 소비 패턴에 대한 분석을 바탕으로, 각 사용자들이 해당 나이대에 밀접한 질병에 노출되어있는지 여부를 판단할 수 있는 플랫폼을 구축하고자 합니다. 이를 위한 기본 알고리즘 구조는 소비자의 구매 데이터와 각종 성인병 사이의 인과관계를 AI 기술 및 데이터 분석을 바탕으로 분석함으로써, 잠재적으로 질병에 걸릴 가능성이 높은 고객들을 선별하여, 다양한 의료 서비스 혹은 대안책을 제시하여 후에 더 크게 발생할 신체적인 문제를 미연에 방지하고자 합니다.3. 활용 데이터 :저희 팀은 고객의 식습관 및 그에 따른 질병 또는 건강 이상 증세에 대한 연관성을 확인하기 위해 삼성카드, CJ올리브네트웍스, GS리테일 그리고 온누리 H&C 4개 회사에서 제공하는 데이터 중 총 6항목의 데이터를 사용했습니다. 이 중 삼성카드, CJ올리브네트웍스, GS리테일의 데이터는 고객이 주로 사는 음식류, 외식시 주로 이용하는 식당종류, 식습관 패턴을 분석하기 위한 데이터로 활용 하며 온누리 H&C의 데이터는 고객이 처방받은 약이 어떤 증상이 있을 때 쓰이는지 분석 후 이를 앞선 식습관 패턴과 연계하여 사용 할 계획입니다.4. 아이디어 설명 :본 제안 아이디어는 고객의 식습관 및 그에 따른 질병 또는 건강 이상 증세에 대한 연관성을 확인하여 식습관 개선 유도 등 고객의 헬스 케어 서비스입니다. 데이터를 활용한 서비스를 위해 삼성카드, CJ올리브네트웍스, GS리테일 그리고 온누리 H&C 총 4개 회사의 6개 항목으로 있는 데이터를 사용했습니다.먼저, 이 중 삼성카드, CJ올리브네트웍스, GS리테일의 3가지 데이터는 고객이 주로 사는 음식류, 외식시 주로 이용하는 식당종류를 GS리테일과 CJ올리브네트웍스의 데이터를 삼성카드의 고객 개별 정보와 연계하여 고객이 사는 식품, 택배 받는 식품이나 자주 가는 식당종류의 데이터를 체계화 할 수 있습니다. 데이터의 체계화를 통해 고객 연령대, 고객 성별 등 다양한 기준을 가지고 데이터들을 군집화 하여 식습관의 패턴을 분석하기 위한 자료로 활용 합니다.두 번재로 사용하는 온누리 H&C의 데이터는 고객이 처방받은 약 데이터, 고객이 직접 산 약의 데이터들을 종합하여 고객이 현재 어떤 증상이 있는 지를 분석 합니다.

공학/기술| 2021.12.29| 5페이지| 1,000원| 조회(222)

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(공모전) 한국전력공사_창의혁신아이디어

[붙임 1]창의혁신 기술 아이디어 제안서(양식)작 성 자소속직위성명e-mail전화제 목AI/ML 기술을 활용한 전기자동차 사용자 행동 분석 및충전 인프라 운영 방법필요성(현황, 문제점 등)?현황 : (REN21)에 따르면 전기자동차의 보급률은 2014년부터 2018년까지 약 8배 이상 증가하는 경향을 보임 [1]?문제점 : 반면, 전기자동차 충전 인프라의 구축은 미흡하다는 문제가 존재. (International council for clean transportaion)에 따르면 2025년까지 현재 보급된 충전 인프라의 4배이상의 시설 확대가 필요함 [2]?문제발생 원인 : 1) 복잡한 전력 요금 제도에 따른 전력 구매시 발생하는 충전 인프라의 금전적 손실2) 전기자동차 충전 시설의 낮은 수익성< 전기자동차 충전소가 고려해야하는 요금 제도 >? 상세 설명 : 전기자동차 충전 인프라를 운영하기 위해서는 공급받는 전력에 따라 발생하는 요금에 대한 고려가 필수적임. 한국전력공사 (https://cyber.kepco.co.kr) 에서 공개한 자료에 따르면 1) 계시별 요금제, 2) 기본요금 (계약전력)이 대표적인 요금제라 할 수 있으며, 이 외에도 역송전력 요금, 보완전력 요금, 등을 고려하면 충전소 입장에서는 합리적으로 금전적인 손실을 최소화 하는 에너지 운영 기술의 도입이 시급함< 가솔린 차량과는 전기자동차 충전 특성 >? 상세 설명 : 전기자동차는 기존의 차량과는 달리 필요한 에너지를 충전하는데 수십분~수시간의 시간을 필요로함. 이 때, 충전하는 시간단위당 판매하는 전력량에 따른 요금은 고정값이나, 필요로 하는 전력을 한전으로부터 구매할 때 지불하는 요금은 시간단위별로 바뀌게 되는 문제점이 존재함.뿐만 아니라, 전기자동차 사용자들의 불확정한 행동 : 1) 예정된 시간보다 빠르게 충전소를 떠날 경우, 2) 예상된 양보다 더 많은 에너지 충전을 요구할 경우, 충전소는 부족한 에너지를 구매하기 위해 추가적인 금전적인 비용을 지불해야하는 문제가 존재함.주요내용(기술개요,목표, 방법등)1) AI / ML 기술의 사용을 통한 전기자동차 사용자별 충전 행동 예측 및불확정 행동의 확률적 분석 진행2) 예비력 설정을 통한 에너지 저장장치 운영 기술 개발? 기술 목표 : 전기자동차 사용자 행동 분석을 통해, 충전 인프라에서 발생 가능한 문제들을 사전 예측하고, 에너지 저장장치의 도입을 통해 안정적으로 수익을 유지하는 방법을 제시하고자 함1. AI / ML을 활용한 전기자동차별 충전 행동 예측 및 불확정성 분석< 제안된 충전 행동 예측 기술 >1) 수집 데이터 정리 : 전기자동차의 경우, 충전이 초 단위로 수집 되어지는 특성을 갖고 있음 (* 일반적으로 스마트 미터를 통해 계량된 소비 전력은 분 단위 (e.g., 1분 5분, 15분, 60분)로 데이터 수집을 진행함). 이에, 일차적으로 1) 수집한 충전 데이터를 15분 단위의 평균 충전 전력값에 따른 데이터로 전환하고자 함? 수집 데이터 정리 프로세스 적용 이유 : 충전 인프라의 경우, 고려해야 하는 전력 요금이 계시별 요금제와 계약전력인 만큼, 15분 단위의 평균 소비 전력량 측면에서의 분석이 용이함2) Data preprocessing : 사용자별 충전 데이터 셋을 바탕으로, 해당 사용자의 대표적인 충전 패턴, 충전 에너지량에 따라 데이터 셋을 분류함.? Data preprocessing 적용 이유 : Neural network 혹은 다른 알고리즘을 통해 소비 전력 행동을 예측함에 있어, 해당 운전자와는 무관한 데이터 혹은 비 중요 데이터를 사용할 경우 예측 정확도가 확연히 낮아질 수도 있음. 이를 방지하고자, 동일 사용자의 누적 충전 데이터 셋에서, 관련성이 높은 데이터별로 분류 (Clustering)을 진행함과 동시에, 예측 시점에서 해당 데이터 셋을 활용하고자 함3) Prediction : 분류된 데이터 셋을 활용하여 해당 시점에서 전기자동차가 사용할 에너지량과 예상 충전 시간 (*충전 시작 시간, 충전 완료 시간) 에 대한 예측을 진행함. 또한, 기존에 실측한 데이터 값과의 오차값을 분석함으로써, 전기자동차가 예상된 충전 행동과 다른 불확정한 행동 (Uncertainty)을 취할 확률에 대한 사전 분석 진행함? Prediction 적용 이유 : 충전 인프라의 경우, 예상 소비 전력량을 확보함으로써, 한전으로부터 공급받을 전력량을 사전에 예측하는 것이 가능하며, 본인의 수익을 극대화하기 위해 어떠한 구간에서 에너지 저장장치 (Energy storage system)를 운영하는 것이 합리적인지, 그리고 얼마만큼의 예비력을 확보하는 것이 시스템의 안정성을 향상시킬 수 있는지를 판단하는 지표로써 사용하는 것이 가능함.2. 예비력 설정을 통한 에너지 저장장치 운영 기술 개발< 예비력 기반 에너지 저장장치 운영 기술 >1) Day ahead optimization : 전기자동차 충전인프라의 경우, 사전에 예측한 전기자동차별 충전 행동 데이터 및 불확정성 분석 결과를 바탕으로, 충전 인프라의 운영시 필요한 저장장치의 예비력을 설정함과 동시에 각 시간대별 예상된 소비 전력량을 사전에 결정함. 예측 운영 방법의 결정에는 3가지 고려 요소가 반영되어있는데, 1) 저장장치 운영에 따른 감가상각, 2) 전력 요금, 3) 역송 전력 요금을 꼽을 수 있음. 그리고 결정 변수로는 1) 에너지 저장장치의 입,출력 전력량, 2) 충전 인프라가 직접적으로 한전으로부터 시간단위당 공급받는 전력량, 3) 명일 예상되는 불확정성에 따른 저장장치의 필요 예비력을 제시함2) Real-time control : 설정된 예비력과 에너지 저장장치 운영 알고리즘의 정확도를 분석하고자, 실제 시간대에서 유입되는 전기자동차에 대한 충전 서비스의 진행을 통한 제안 기술의 실효성을 분석하고자 한다. 실제 예측과 다른 전기자동차들의 행동의 경우, Gradient algorithm을 통해 heuristic한 방법으로 제어하고자 하였으며, 이를 통해 충전소가 지불해야하는 요금과 밀접한 관계를 갖고 있는 피크 부하, 시간대별 전력 사용량이 기존과 어떻게 다르게 나타났으며, 종래에는 전체 전력 요금 측면에서 얼마만큼의 향상된 운영 결과를 유도하였는지를 분석하고자 함? 추가적으로 고려된 요소 : 감가 상각적인 측면에서 에너지 저장장치 도입에 따른 실효성을 분석하고자, 본 연구에서는 배터리 열화도를 요금적인 측면에서 수학적으로 모델링하고, 이를 고려한 에너지 운영 기술을 도입하고자 함. 이에대한 주요 기술은 참고자료 [5,6]에서 기술하고 있음기대효과? 본 발명은 기존의 데이터의 복잡성 및 취득의 어려움에 따라 연구가 미흡하였던 전기자동차 충전데이터를 활용한 개별 사용자의 충전 행동 (Charging behavior)를 예측하기 위한 AI / ML 기술을 제안하고 있음? 제안 기술을 활용함으로써, 충전 시설의 전력 수급량을 임의로 설정하여 제어를 진행하는 기존의 방식과는 달리 실제 환경에 부합하는 전력 운영방안을 도출하는 것이 가능하며, 실제 환경에서 발생 가능한 계통 내 각종 불안정성을 효과적으로 해결하는 것이 가능함? 제안 기술은 기 구축된 전기자동차 충전 시설에도 적용이 가능하며, 점진적으로 증가하는 전기자동차 보급에 따른 게통내 전력 수급 문제를 효율적으로 해결하기 위해 사용될 수 있음? 2025년까지 상대적으로 낮은 전기자동차의 판매량은 2025년에서 2030년 사이에 급증함에따라 전 세계 자동차의 33%를 점유할 것으로 전망? 2030년 가격 경쟁력을 확보하는 시점에서도 전기자동차 충전 인프라의 부족으로 전기자동차 보급이 크게 둔화될 것이나, 전기자동차 보급에 따라 전력 소비량은 2016년 6TWh에서 2040년 1,800TWh로 급증할 것이며, 이 때 발생하는 전력 피크를 완화하기 위해서는 복잡한 전력 요금 체계의 적용 및 전력저장장치의 도입이 필수적이라 판단됨

공학/기술| 2021.12.27| 7페이지| 2,500원| 조회(185)

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