This study was conducted as part of a series of studies to introduce the Convolutional Neural Network(CNN) into the diagnostic field of osteoporosis. The purpose of this study was to compare the results when testing Digital Radiography(DR) and Computed Radiography(CR) panoramic radiographs by CNN that were trained by DR panoramic radiographs. The digital panoramic radiographs of females who visited for the purpose of diagnosis and treatment at Chonnam National University Dental Hospital were taken. Two Oral and Maxillofacial Radiologists were selected for the study to compare the panoramic radiographs with normal and osteoporosis images. Among them, 1068 panoramic radiographs of females{Mean [± standard deviation] age: 49.19 ± 21.91 years} obtained by DR method were used for training of CNN. 200 panoramic radiographs of females{Mean [± standard deviation] age: 63.95 ± 6.45 years} obtained by DR method and 202 panoramic radiographs of females{Mean [± standard deviation] age: 62.00 ± 6.86 years} obtained by CR method were used for testing of CNN. When the DR panoramic radiographs were tested, the Accuracy was 92.5%. When the CR panoramic radiographs were tested, the Accuracy was 76.2%. It can be seen that the CNN trained by DR panoramic radiographs is suitable to be tested with the same DR panoramic radiographs.

화재의 초기 검출은 인명과 재화의 손실을 최소화하기 위한 중요한 요소이다. 불꽃과 연기를 신속하면서 동시에 검출해야 하며 이를 위해 영상 기반의 화재 검출에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기존의 화재 검출은 불꽃과 연기의 특징을 추출하기 위해 여러 알고리즘을 거쳐서 화재의 검출 유무를 판단하므로 연산량이 많이 소모되었으나, 딥러닝 알고리즘인 합성곱 신경망을 이용 하면 별도의 과정이 생략되므로 신속하게 검출할 수 있다. 본 논문에서는 선박 기관실에서 화재 영상을 녹화한 데이터로 실험을 수행 하였다. 불꽃과 연기의 특징을 외각 상자로 추출한 후 합성곱 신경망 중 하나인 욜로(YOLO)를 이용하여 학습하고 결과를 테스트하였 다. 실험 결과를 검출률, 오검출률, 정확도로 평가하였으며 불꽃은 0.994, 0.011, 0.998, 연기는 0.978, 0.021, 0.978을 나타내었고, 연산시간 은 0.009s를 소모됨을 확인하였다.

This study aimed to test a convolutional neural network (CNN) in two different settings of training and testing data. Panoramic radiographs were selected from 1170 female dental patients (mean age 49.19 ± 21.91 yr). The cortical bone of the mandible inferior border was evaluated for osteoporosis or normal condition on the panoramic radiographs. Among them, 586 patients (mean age 27.46 ± 6.73 yr) had normal condition, and osteoporosis was interpreted on 584 patients (mean age 71.00 ± 7.64 yr). Among them, one data set of 569 normal patients (mean age 26.61 ± 4.60 yr) and 502 osteoporosis patients (mean age 72.37 ± 7.10 yr) was used for training CNN, and the other data set of 17 normal patients (mean age 55.94 ± 4.0 yr) and 82 osteoporosis patients (mean age 62.60 ± 5.00 yr) for testing CNN in the first experiment, while the latter was used for training CNN and the former for testing CNN in the second experiment. The error rate was 15.15% in the first experiment and 5.14% in the second experiment. This study suggests that age-matched training data make more accurate testing results.

Self Organizing Map (SOM) is a neural network that is effective in classifying patterns that form the feature map by extracting characteristics of the input data. In this study, we propose an algorithm to determine the cell formation and the machine layout within the cell for the cell formation problem with operation sequence using the SOM. In the proposed algorithm, the output layer of the SOM is a one-dimensional structure, and the SOM is applied to the parts and the machine in two steps. The initial cell is formed when the formed clusters is grouped largely by the utilization of the machine within the cell. At this stage, machine cell are formed. The next step is to create a flow matrix of the all machine that calculates the frequency of consecutive forward movement for the machine. The machine layout order in each machine cell is determined based on this flow matrix so that the machine operation sequence is most reflected. The final step is to optimize the overall machine and parts to increase machine layout efficiency. As a result, the final cell is formed and the machine layout within the cell is determined. The proposed algorithm was tested on well-known cell formation problems with operation sequence shown in previous papers. The proposed algorithm has better performance than the other algorithms.

모바일 게임 시장이 스마트폰 중심으로 변화되기 시작하면서 모바일 게임에서는 오토 플레이 시스템이 적용되기 시작하였다. 오토플레이 시스템은 버튼 한번으로 게임을 자동으로 진행하는 시스템 이며 현재 거의 대부분의 모바일 게임에서 적용되었고 PC게임에서 까지 이러한 시스템이 적용되고 있다. 하지만 이러한 오토 플레이 시스템의 성능은 매우 비효율적으로 행동하고 있으며 본 논문에서는 플레이어의 행동 패턴을 기반으로 학습한 인공지능을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 인공지능 모델은 플레이어가 게임을 진행하면서 게임 데이터와 플레이어가 입력한 버튼 값을 학습 데이터로 저장하고 학습데이터를 DNN(Deep Neural Network) 신경망 모델을 사용하여 학습하였다. 게임에서는 플레이어가 중복적으로 다른 버튼을 동시에 누르기 때문에 Output Layer를 다층으로 분류하여 학습을 진행했다. 본 논문 실험에서는 20명의 실험자들에게 제안하는 인공지능 모델을 사용함으로써 결과를 기록하였고 트랙을 일정하게 벽을 부딪치지 않고 달린 플레이어 데이터만 제대로 학습되어 결과를 얻을 수 있었고 그렇지 않은 플레이어의 데이터는 캐릭터가 제대로 이동하지 않아 결과 값을 얻을 수가 없었다. 또한 간단한 아케이드 게임을 만들어 강화학습과 비교하였으며 강화학습보다 성능은 좋지 않았지만 학습속도가 약 10배 빨랐다.

Objectives of this study were to identify the hotspot for displacement of the on-line water quality sensors, in order to detect illicit discharge of untreated wastewater. A total of twenty-six water quality parameters were measured in sewer networks of the industrial complex located in Daejeon city as a test-bed site of this study. For the water qualities measured on a daily basis by 2-hour interval, the self-organizing maps(SOMs), one of the artificial neural networks(ANNs), were applied to classify the catchments to the clusters in accordance with patterns of water qualities discharged, and to determine the hotspot for priority sensor allocation in the study. The results revealed that the catchments were classified into four clusters in terms of extent of water qualities, in which the grouping were validated by the Euclidean distance and Davies-Bouldin index. Of the on-line sensors, total organic carbon(TOC) sensor, selected to be suitable for organic pollutants monitoring, would be effective to be allocated in D and a part of E catchments. Pb sensor, of heavy metals, would be suitable to be displaced in A and a part of B catchments.

이 연구의 목적은 인공신경망 기법을 이용하여 사면의 내진 성능을 비교적 정확하면서도 효율적으로 예측하는 모델을 도 출하는데 있다. 사면의 내진 성능은 지진입력 및 사면모델의 무작위성 및 불확실성으로 인하여 정량화하기 쉽지 않다. 이러한 배경 아래 사면에 대한 확률론적 지진 취약도 분석이 몇몇 연구자에 의해 수행되었고, 이를 기반으로 다중 선형회귀분석 을 통하여 사면 내진성능에 대한 닫힌식이 제안된 바 있다. 그러나 전통적인 통계학적 선형회귀분석은 다양한 조건의 사면과 이에 따른 내진 성능 사이의 비선형적 관계를 정확하게 표현하지 못하는 한계를 보였다. 이에 따라 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 인공신경망 기법을 사면 내진성능 예측 모델을 생성하는데 적용하였다. 도출된 모델의 유효성은 기존 의 다중 선형 및 다중 비선형 회귀분석을 통한 모델과 비교하여 검증하였다. 결과적으로 이전 연구의 전통적인 통계학적 회귀 분석을 통한 모델과 비교 결과, 기본적으로 인공신경망 기법을 통하여 도출된 모델이 사면의 내진성능을 예측하는데 있어 우수한 성능을 보여주었다. 이러한 정확도 높은 모델은 향후 확률에 기반한 사면의 지진취약도 지도를 개발하고, 주요 구 조물의 인근 사면으로 인한 리스크를 효과적으로 평가하는데 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야 한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현 시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상 대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8 연동 온실(1,032m2)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2 월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실 내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및 상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기 위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사 용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가 128개일 때(R2 = 0.988), 상대습도는 은닉층 4개, 노드 수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다(R2 = 0.990). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하 였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대 습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히 예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.

필기 인식은 사람이 작성한 문서나 종이에 쓴 글자, 사진에 보이는 글자 등을 인식하는 기술이다. 대표적인 기술로는 OCR과 온라인 필기인식 기술이 있으며 OCR은 정자로 또박또박 쓴 글씨 인식률은 높지만 그렇지 않는 경우에는 인식률이 낮다. 온라인 필기인식 기술은 필기 입력순서와 사람의 필체의 차이에 따라 인식률이 확연하게 달랐다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고자 딥러닝을 이용하여 필기체 인식 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 신경망 알고리즘 중 Convolutional Neural Network와 EMNIST 데이터 세트를 사용하여 학습 데이터를 설계하였고 Unity3D 게임엔진을 이용하여 전체적인 시스템을 구성하였다. 또한 본 논문에서는 CPU와 GPU 성능이 학습 결과에 영향을 미치는지 알아보기 위해 성능을 비교분석을 하였고, loss 값과 accuracy 결과에 큰 차이는 없었지만 학습 속도에는 최대 30배 정도 속도 차이가 났다. 마지막으로 실험을 통해 시스템 인식결과를 분석하였고, 문자와 숫자가 유사한 O, q, l과 같은 알파벳이나, 실험자가 글자를 다른 알파벳과 유사하게 보이게 필기하면 인식률이 낮았다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 게임엔진을 사용하여 인공지능 시스템을 개발했기 때문에 프로세스 절차가 간략해졌고 호환성도 좋아졌다.

This research is about a study on the flow stress of Inconel 601 under hot deformation. For Inconel 601, hot compression tests on gleeble 3500 system under 925℃, 1050℃ and 1150℃ and 0.001/s, and 5/s of strain rates were done. The flow behavior of the Inconel 601 was studied and modeled. In this study, the flow stress was modeled using deep neural network and support vector regression algorithm. The flow stress of Inconel 601 was dependent on strain rate and temperature. It was found that both the deep neural network and support vector regression adequately described the flow stress variation of Inconel 601. However, the model by the support vector regression was found to be superior to the model by the deep neural network. The construction of the model by SVR was more efficient than the construction by DNN. Also the prediction accuracy of the model by SVR was better than the accuracy of the model by DNN. It is found that the MAPE(Mean absolute percentage error) of the DNN based model was 4.89% while the MAPE of the SVR based model was 1.98%.

이제는 모바일 마켓순위에서 많은 게임이 높은 점유율을 차지하지만 점유율을 오랫동안 유지 하는 것은 쉽지 않다. 게이머를 끌어당기는 중요한 요소는 게임 재미(Game Fun)이고, 게임을 재미있게 만드는 가장 중요한 요소는 게임 난이도이다. 하지만 게임 난이도를 디자인하는 것은 매우 어려운 일이다. 본 논문은 두 개의 연속적인 컨볼루셔널 레이어를 사용한 컨볼루셔널 신경망과 SVM 분류기를 이용하여 게임 시 플레이어의 얼굴 표정을 실시간으로 검출하고 판단한다. 실험 결론은 CNN을 이용한 표정 시스템은 게임 play-time 및 score를 늘릴 수 있고, 게임 재미를 증진시키기에 도와 준다고 증명하였다.

픽셀 아트는 낮은 해상도와 제한된 색 팔레트를 가지고 영상을 표현한다. 픽셀 아트는 낮은 연 산 성능과 적은 저장 공간을 가지는 초기 컴퓨터 게임에서 주로 사용되었다. 현대에 이르러, 픽셀 아트는 예술이나 퍼즐, 게임과 같은 다양한 분야에서 찾아볼 수 있게 되었다. 본 논문에서는 게임 캐릭터 영상을 입력으로 받는 픽셀 아트 생성 모델을 제안한다. 기존 방법 과는 달리, 합성곱 신경망(CNN:Convolutional-Neural Network)를 픽셀 아트 생성 목적에 맞게 변형하여 이를 이용하는 방법을 제시한다. 기존의 합성곱 연산 후에 upsampling 과정을 추가하여 픽셀 아트가 생성될 수 있도록 하였다. 네트워크는 ground truth와 생성된 픽셀 아트와의 평균 오차 제곱(MSE:Mean Squared Error)을 최소화해나가며 학습을 수행한다. Ground truth는 실제 아티스트가 생성하도록 하였고, 이미지 회전과 반전 기법을 이용하여 augumentation을 수행하였다. 생성된 데이터 집합은 학습, 검증, 시험 데이터로 나누었다. 이러한 데이터 집합을 기반으로 감독 학습을 실시하여 픽셀 아트 생성 네트워크를 학습하였다. 학습 모델의 학습 과정과 학습 정확도를 제시하고, 시험 데이터 뿐만 아니라 다양한 영상에 대한 픽셀 아트 결과도 함께 제시한다.

In this paper, we propose an Elman recurrent neural network to predict and analyze a time series of gas energy consumption in an air handling unit. To this end, we consider the volatility of the time series and demonstrate that there exists a correlation in the time series of the volatilities, which suggests that the gas consumption time series contain a non-negligible amount of the non-linear correlation. Based on this finding, we adopt the Elman recurrent neural network as the model for the prediction of the gas consumption. As the simplest form of the recurrent network, the Elman network is designed to learn sequential or time-varying pattern and could predict learned series of values. The Elman network has a layer of “context units” in addition to a standard feedforward network. By adjusting two parameters in the model and performing the cross validation, we demonstrated that the proposed model predicts the gas consumption with the relative errors and the average errors in the range of 2%~5% and 3kWh~8kWh, respectively. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric and the gas energies.

The contemporary high-tech structures have become enlarged and their functions more diversified. Steel concrete structure and composite material structures are not exceptions. Therefore, there have been on-going studies on fiber reinforcement materials to improve the characteristics of brittleness, bending and tension stress and others, the short-comings of existing concrete. In this study, the purpose is to develop the estimated model with dynamic characteristics following the steel fiber mixture rate and formation ration by using the nerve network in mixed steel fiber reinforced concrete (SFRC). This study took a look at the tendency of studies by collecting and analyzing the data of the advanced studies on SFRC, and facilitated it on the learning data required in the model development. In addition, by applying the diverse nerve network model and various algorithms to develop the optimal nerve network model appropriate to the dynamic characteristics. The accuracy of the developed nerve network model was compared with the experiment data value of other researchers not utilized as the learning data, the experiment data value undertaken in this study, and comparison made with the formulas proposed by the researchers. And, by analyzing the influence of learning data of nerve network model on the estimation result, the sensitivity of the forecasting system on the learning data of the nerve network is analyzed.

생태통로란 자연환경보전법 제2조 9호에 “도로, 댐, 수중 보, 하굿둑 등으로 인하여 야생동식물의 서식지가 단절되거나 훼손 또는 파괴되는 것을 방지하고 야생동식물의 이동 등 생태계의 연속성 유지를 위하여 설치하는 인공 구조물 식생 등의 생태적 공간”이라고 명시되어있다. 생태통로 모니터링은 생태통로를 이용하는 야생동물의 현황을 파악하고 설치의 실효성을 평가하여 개선방안을 마련하기 위함이 다. 현행 조사기법은 생태통로에 카메라 트랩을 설치하고, 정기적으로 조사자가 촬영 데이터를 회수하여 육안판독을 통해 야생동물 객체를 식별하여 정리하고 있다. 이러한 방식은 센서 카메라에 촬영된 동영상을 일일이 확인하여 진행 하므로 분석에 장시간이 소요되며 조사자의 종별 동정능력에 따라 조사결과의 품질 차이가 발생하는 한계가 있다. 최근 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 활용한 기법은 영상 내 에서 객체를 자동 식별할 뿐만 아니라 개체 수, 이미지 설명 등을 높은 수준의 정확도로 탐지하고 있다. 따라서 카메라 트랩에 딥러닝 기법을 적용하면 야생동물의 동정, 탐조 및 움직임 정보 등을 자동적으로 데이터베이스화할 수 있다. 본 연구는 이미지 인식 분야 딥러닝 기법을 생태통로 모니터링에 적용함으로써 기존 육안판독의 소요시간을 줄이고, 인적오류를 최소화하는데 그 목적이 있다. 연구지역은 소백산국립공원 죽령생태통로를 선정하였다. 죽령 생태통로는 소백산국립공원 내 유일한 생태통로로 공원구역을 가로지르는 국도 5호선에 의해 단절된 서식처를 연결하고 야생동물의 휴식처로서의 역할을 수행하고 있 다. 터널형 생태통로로, 폭 약 8m, 길이 21m의 규모이다. 2003년에 설치되었으며 2004년부터 국립공원관리공단이 위임받아 현재 소백산국립공원북부사무소가 관리하고 있다. 국립공원 생태통로 중 가장 많은 자료가 축적(2011년 -2015년 집계 기준)된 곳으로, 2005년부터 현재까지 13년 간의 모니터링 자료가 축적되어 있다. 따라서 딥러닝 학습 을 위한 데이터 확보가 용이하다. 본 실험은 카메라 트랩의 딥러닝 기반 영상분석을 실험하는 초기연구이기 때문에 비교적 간단한 신경망 모델과 소량의 데이터를 이용하여 가능성을 검증하였다. 딥러닝은 영상 인 식 분야에서 사용되는 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network) 기법을 적용하였다. 먼저 죽령 생태통로에서 발견 확률이 높은 삵, 고라니, 노루, 멧돼지, 너구리 5종에 대한 모니터링 자료(카메라 사진과 동영상)를 수집하였다. 동영상의 경우, 고정된 위치에서 움직이는 객체를 탐지해야 하기 때문에 컴퓨터 비전 기법을 통한 데이터 전처리를 수행 하였다. OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 영상추적 알고리듬을 제공하는데 이를 통해 야생동물 객체의 최소경계사각형을 탐지하고 각 프레임을 이미지로 저장하였다. 탐지된 이미지는 크기와 해상도가 제각각이기 때문에 CNN의 입력 데이터로 인식시켜주기 위해 100×100 화소 크기로 조정하였다. 딥러닝을 비롯한 머신러닝 문제는 일반적으로 데이터를 훈련 데이터와 시험 데이터로 나눠 학습과 실험을 수행한다. 훈련 데이터는 모델의 최적의 매개변수를 찾는데 사용 되며 시험 데이터는 앞서 훈련된 모델의 성능을 평가하는데 사용된다. 임의 추출을 통해 야생동물 종별로 1,000장의 훈 련 데이터와 400장의 시험 데이터(총7,000장)를 선택하였다. 훈련 데이터는 동물의 전신 이미지는 드물었으며 얼굴 과 몸의 일부만 촬영된 경우가 대부분이었다. CNN 모델은 5층 신경망으로 구성하였으며 이미지 규모를 고려하여 영상증강(image augmentation) 기법을 적용하였다. 모델 구현에는 오픈소스 딥러닝 라이브러리 TensorFlow와 Keras를 사용하였다. 실험결과, 야생동물 5종에 대한 CNN 모델은 96.25%의 정확도를 보였다. 고정된 카메라에서 촬영된 이미지는 야생 동물의 행동 패턴이 비교적 단순하여 객체 식별에 유리한 것으로 추정된다. 또한 생태통로를 이용하는 야생동물의 제한적인 종류는 예측 정확도에 기여도가 있을 것으로 판단된다. 현행 수동식별과 대비하여 본 기법의 적용은 조사 자동 화에 따른 시간절감과 객관적 품질 확보라는 측면에서 활용 잠재력이 높을 것으로 기대된다. 모델이 최종적으로 정립되 면, 조사자가 회수된 현장 데이터를 입력만 하면 생태통로 모니터링 통계를 자동 계산하는 프로그램으로 제공 가능할 것이다. 이번 실험에서는 CNN의 생태통로 모니터링 적용 가능성을 검증해 본 것으로 간단한 모델과 데이터를 통해 그 가능성을 확인하였다. 현재 카메라 트랩 이미지를 대상 으로 CNN의 최신 연구들이 진행 중이나, 실제 적용해 본 바로는 자동 전처리에 관한 연구가 충분히 이뤄져야 할 것 으로 판단된다. 차기 연구에서는 사전 학습된 CNN 모델에 현장 이미지를 추가한 트랜스퍼 러닝(transfer learning)을 적용하여 범용적인 활용도를 평가해보고자 한다.

감성은 복잡하고 다양한 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 다각적인 측면에서 고려되어야 한다. 본 연구에서는 심리 평가 척도의 하나인 각성(arousal) 지표와 다중 생체신호에서 추출된 생체지표 반응을 이용하여 중립 및 부정감성(슬픔, 공포, 놀람)의 분류하였다. 이를 위하여 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 다중 신경망 알고리즘 기반의 감성 인식기를 적용하여 이들 감성이 얼마나 정확하게 분류되는가를 확인하였다. 총 146명의 실험 참가자(평균 연령 20.1±4.0, 남성 41%)를 대상으로 감성 유발 자극을 제시하고 동시에 생체신호(심전도, 혈류맥파, 피부전기활동)를 측정하였다. 또한 감성 유발 자극에 대한 심리 반응을 감성 평가 척도로 평가하였다. 측정된 생체신호에서 심박률(HR), NN 간격의 표준편차(SDNN), 혈류량(BVP), 맥파전달시간(PTT), 피부전도수준(SCL), 피부전도반응 (SCR)을 추출하였다. 결과 분석을 위하여 감성 자극에 대한 각성도와 안정 상태와 감성 상태의 생체지표 반응을 활용하였다. 또한 감성 분류를 위하여 다중 신경망 기반의 감성 인식기를 활용하였다. 그 결과, 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 이들 감성의 분류 성능은 각성도와 모든 생체지표 특징들을 조합하였을 때 정확도가 가장 높음(86.9%)을 확인하였다. 본 연구는 심리 및 생체지표 추출과 기계학습 기술의 적용을 통하여 부정 감성을 분류할 수 있음을 제안하며, 이는 인간의 감성을 탐지하는 감성 인식 기술을 확립하는데 기여할 것으로 예상한다.

In this paper, we propose an Elman recurrent neural network to predict and analyze a time series of power energy consumption. To this end, we consider the volatility of the time series and apply the sample variance and the detrended fluctuation analyses to the volatilities. We demonstrate that there exists a correlation in the time series of the volatilities, which suggests that the power consumption time series contain a non-negligible amount of the non-linear correlation. Based on this finding, we adopt the Elman recurrent neural network as the model for the prediction of the power consumption. As the simplest form of the recurrent network, the Elman network is designed to learn sequential or time-varying pattern and could predict learned series of values. The Elman network has a layer of “context units” in addition to a standard feedforward network. By adjusting two parameters in the model and performing the cross validation, we demonstrated that the proposed model predicts the power consumption with the relative errors and the average errors in the range of 2%~5% and 3kWh~8kWh, respectively. To further confirm the experimental results, we performed two types of the cross validations designed for the time series data. We also support the validity of the model by analyzing the multi-step forecasting. We found that the prediction errors tend to be saturated although they increase as the prediction time step increases. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric and the gas energies.