상명대 학부생, AI로 태양광 발전 예측 성능 향상…국제 SCIE 학술지 게재

시스템반도체공학과 연구팀, LSTM·ESN 모델 비교로 저비용·고정확도 신재생에너지 예측 기술 제시

상명대학교 공과대학 시스템반도체공학과 학부생들이 인공지능(AI)을 활용해 태양광 발전량을 정밀 예측하는 연구로 국제 무대에 이름을 올렸다.

학부 연구팀이 작성한 논문이 SCIE급 국제 저명 학술지 Sustainability에 게재되며, 신재생에너지 분야의 차세대 예측 기술 가능성을 열었다.

상명대학교는 시스템반도체공학과 4학년 주예한, 김도균, 노영민, 최재원 학생이 참여한 논문 '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)'가 최근 국제 저명 학술지 Sustainability에 게재됐다고 14일 밝혔다.

이번 연구는 인공지능 기반의 시계열 분석 기법을 통해 신재생에너지의 핵심인 태양광 발전량을 더욱 정확하게 예측하기 위한 성능 비교를 진행했다.

기존의 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델과 비교해 ESN(Echo State Network) 모델의 구조를 최적화한 결과, ESN이 예측 정확도와 연산 효율성에서 모두 우수한 성능을 보인 것으로 확인됐다.

연구팀은 ESN 모델의 성능을 결정짓는 핵심 변수인 스펙트럼 반경, 입력 노이즈, 누수율(leakage rate)을 체계적으로 설계해 복잡한 구조 없이도 고성능을 구현했다.

이를 통해 기존 딥러닝 기반 모델보다 계산 비용을 줄이면서도 예측 정확도를 높이는 실용적 모델을 제시했다는 점에서 높은 평가를 받았다.

제1저자인 주예한 학생은 "학부생으로서 SCIE급 국제 학술지에 논문을 게재할 수 있었던 것은 큰 영광이며, 지도교수님의 세심한 지도와 팀원들의 협력 덕분"이라며 "AI 기술이 신재생에너지 효율을 높이는 데 기여할 수 있다는 가능성을 직접 확인한 뜻깊은 연구였다"고 밝혔다.

이종환 상명대 시스템반도체공학과 교수는 "국제 학술지 게재는 학생 연구로서는 매우 이례적이며, 열정과 끈기의 결실"이라며 "이번 경험이 학생들에게 학문적 자신감과 미래 연구 역량의 밑거름이 되길 바란다"고 말했다.

충청취재본부 이병렬 기자 lby4426@asiae.co.kr