태양광 발전 예측 인공지능 모델 성능 비교 연구로 학술적 성과 인정받아
  • ▲ SCIE급 국제저명학술지인 Sustainability에 논문이 게재된 상명대 공과대학 시스템반도체공학과 4학년 주예한(왼쪽부터), 김도균, 노영민, 최재원 학생.ⓒ상명대
    ▲ SCIE급 국제저명학술지인 Sustainability에 논문이 게재된 상명대 공과대학 시스템반도체공학과 4학년 주예한(왼쪽부터), 김도균, 노영민, 최재원 학생.ⓒ상명대
    상명대학교(총장 김종희) 공과대학 시스템반도체공학과 4학년 주예한, 김도균, 노영민, 최재원 학생으로 구성된 학부 연구팀이 작성한 논문이 SCIE급 국제저명학술지 Sustainability에 게재되며 학술적 성과를 인정받았다.

    게재된 논문은 ‘태양광 발전량 시계열 예측에서 LSTM 및 ESN 모델의 성능 비교(Performance Comparison of LSTM and ESN Models in Time-Series Prediction of Solar Power Generation)’라는 제목으로, 인공지능 기반 예측 모델의 성능을 비교 분석한 결과를 담고 있다.

    연구팀은 신재생에너지 발전량 예측을 위한 AI 모델로 기존에 널리 사용되던 LSTM(Long Short-Term Memory)과 최근 주목받는 ESN(Echo State Network) 모델의 예측 정확도를 분석하고, 성능 최적화를 통해 ESN 모델이 LSTM보다 우수한 결과를 도출할 수 있음을 입증했다.

    특히 이번 연구에서는 ESN 모델의 핵심 변수인 스펙트럼 반경, 입력 노이즈, 누수율을 체계적으로 조정해 단순한 구조를 유지하면서도 높은 예측 성능을 확보한 저비용 AI 모델을 제시해 학계의 주목을 받았다.

    논문의 제1저자인 주예한 학생은 “학부생으로서 SCIE급 국제 학술지에 논문을 게재하는 것은 매우 뜻깊은 경험”이라며 “지도교수님의 세심한 지도와 함께 팀원들과 함께한 고민과 노력이 좋은 결과로 이어져 기쁘다. 앞으로도 꾸준히 연구에 정진하겠다”고 소감을 밝혔다.

    지도교수인 이종환 상명대 시스템반도체공학과 교수는 “국제 학술지 게재는 학생들에게도 큰 도전이었지만, 열정과 책임감으로 이뤄낸 값진 성취”라며 “이번 경험이 향후 학문적·연구적 성장의 중요한 발판이 되길 바란다”고 전했다.