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풍속을 예측하기 위한 대상 시점 및 상기 대상 시점 이전의 일정한 시간 구간에 대한 풍속 데이터를 수신하는 단계;서로 다른 특성을 갖는 복수의 ANN(Artificial Neural Network)을 이용하여 상기 대상 시점의 풍속에 관한 초기 예측 데이터를 생성하는 단계; 및상기 초기 예측 데이터 중 적어도 일부를 이용하여 최종 예측 데이터를 생성하는 단계를 포함하는, 풍속 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 ANN은,서로 다른 기준으로 분류된 기간의 학습 데이터로 미리 학습되고,상기 서로 다른 기준은 계절 및 월(month)을 포함하는,풍속 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 ANN은,상기 풍속 데이터에 대응하는 복수의 입력 노드 및 초기 예측 데이터를 출력하기 위한 출력 노드를 포함하는,풍속 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 초기 예측 데이터는,풍속의 계절별 변화 특성에 관한 초기 예측 데이터 및 풍속의 월별(monthly) 변화 특성에 관한 초기 예측 데이터를 포함하는,풍속 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 ANN은,전체 기간의 특성에 기초하여 제1 초기 예측 데이터를 생성하는 ANN1, 상기 전체 기간의 계절별 특성에 기초하여 제2 초기 예측 데이터를 생성하는 ANN2 및 상기 전체 기간의 월별(monthly) 특성에 기초하여 제3 초기 예측 데이터를 생성하는 ANN3을 포함하는,풍속 예측 방법
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제5항에 있어서,상기 초기 예측 데이터를 생성하는 단계는,상기 ANN2 및 상기 ANN3에서 상기 대상 시점에 대응하는 서브 네트워크들을 선택하는 단계; 및상기 서브 네트워크들을 이용하여 상기 초기 예측 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 풍속 예측 방법
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제5항에 있어서,상기 ANN2는 봄, 여름, 가을 및 겨울에 대응하는 4개의 서브 네트워크들을 포함하고, 상기 ANN3은 1월 내지 12월에 대응하는 12개의 서브 네트워크들을 포함하는,풍속 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 ANN은,전체 기간의 학습 데이터로 학습된 ANN1, 상기 전체 기간을 계절별로 분류한 학습 데이터로 학습된 ANN2 및 상기 전체 기간을 월별(monthly)로 분류한 학습 데이터로 학습된 ANN3를 포함하는,풍속 예측 방법
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10
하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제7항 및 제9항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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풍속을 예측하기 위한 대상 시점 및 상기 대상 시점 이전의 일정한 시간 구간에 대한 풍속 데이터를 수신하고, 상기 대상 시점의 풍속에 관한 초기 예측 데이터를 생성하는, 복수의 ANN(Artificial Neural Network); 및상기 초기 예측 데이터 중 적어도 일부를 이용하여 최종 예측 데이터를 생성하는 선택 처리부를 포함하고,상기 복수의 ANN 각각은 서로 다른 특성을 갖는,풍속 예측 장치
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제11항에 있어서,상기 복수의 ANN은,서로 다른 기준으로 분류된 기간의 학습 데이터로 미리 학습되고,상기 서로 다른 기준은 계절 및 월(month)을 포함하는,풍속 예측 장치
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제11항에 있어서,상기 복수의 ANN은,상기 풍속 데이터에 대응하는 복수의 입력 노드 및 초기 예측 데이터를 출력하기 위한 출력 노드를 포함하는,풍속 예측 장치
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제11항에 있어서,상기 초기 예측 데이터는,풍속의 계절별 변화 특성에 관한 초기 예측 데이터 및 풍속의 월별(monthly) 변화 특성에 관한 초기 예측 데이터를 포함하는,풍속 예측 장치
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제11항에 있어서,상기 복수의 ANN은,전체 기간의 특성에 기초하여 제1 초기 예측 데이터를 생성하는 ANN1, 상기 전체 기간의 계절별 특성에 기초하여 제2 초기 예측 데이터를 생성하는 ANN2 및 상기 전체 기간의 월별(monthly) 특성에 기초하여 제3 초기 예측 데이터를 생성하는 ANN3을 포함하는,풍속 예측 장치
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제15항에 있어서,상기 ANN2 및 상기 ANN3에서 상기 대상 시점에 대응하는 서브 네트워크들을 선택하고, 상기 서브 네트워크들에 상기 풍속 데이터를 전송하는 스위치를 더 포함하고,상기 서브 네트워크들은 상기 풍속 데이터에 기초하여 상기 초기 예측 데이터를 생성하는,풍속 예측 장치
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제15항에 있어서,상기 ANN2는 봄, 여름, 가을 및 겨울에 대응하는 4개의 서브 네트워크들을 포함하고, 상기 ANN3은 1월 내지 12월에 대응하는 12개의 서브 네트워크들을 포함하는,풍속 예측 장치
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제11항에 있어서,상기 복수의 ANN은,전체 기간의 학습 데이터로 학습된 ANN1, 상기 전체 기간을 계절별로 분류한 학습 데이터로 학습된 ANN2 및 상기 전체 기간을 월별(monthly)로 분류한 학습 데이터로 학습된 ANN3를 포함하는,풍속 예측 장치
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