• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.657-659
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• 2020

공동주택 전기 요금제에는 호별 계약, 단일계약 및 종합계약으로 분류된다. 호별계약은 저압전력이 공급되는 공동 주택에 적용되며, 세대별 사용량에는 주택용 저압요금제가 적용되고 공동부 전기 사용량에는 일반용 저압 또는 주택용 저압 요금제가 적용된다. 단일계약과 종합계약은 고압전력이 공급되는 공동주택에 적용된다. 단일계약은 공동주택 세대별 사용량과 공용설비 전기 사용량을 합산하고 평균하여, 평균세대의 전기요금량을 기준으로 주택용 고압 요금을 적용하여 공동주택 전기 요금을 산정하는 방식이다. 종합계약은 공용설비 전기 사용량에는 일반용 고압요금을 적용하지만, 세대별 전기 사용량에 대해서는 주택용 저압 요금을 적용하여 공동주택 전기 요금을 산정하는 방식이다. 공동주택에서는 3가지 요금제중 하나를 선택하여 한국전력과 계약을 맺을 수 있다. 고압전기를 공급받는 공동주택은 상황에 따라 단일계약이 유리한 경우도 있고, 종합계약이 유리한 경우도 있다. 따라서 본 연구에서는 공동주택에서 전기요금을 시뮬레이션하여 각 공동 주택에 적절한 요금제를 선택하는 의사결정을 지원할 수 있는 공동주택 전기요금 시뮬레이터를 설계하고 개발하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 공동주택 전기요금 시뮬레이터의 요구사항을 분석하고, 시뮬레이터를 설계하고, 공동주택 전기요금 시뮬레이터 프로토타입을 개발하였다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.5 no.10
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• pp.293-302
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• 2016

Since the electricity is produced and consumed simultaneously, predicting the electric load and securing affordable electric power are necessary for reliable electric power supply. In particular, a university campus is one of the highest power consuming institutions and tends to have a wide variation of electric load depending on time and environment. For these reasons, an accurate electric load forecasting method that can predict power consumption in real-time is required for efficient power supply and management. Even though various influencing factors of power consumption have been discovered for the educational institutions by analyzing power consumption patterns and usage cases, further studies are required for the quantitative prediction of electric load. In this paper, we build an electric load forecasting model by implementing and evaluating various machine learning algorithms. To do that, we consider three building clusters in a campus and collect their power consumption every 15 minutes for more than one year. In the preprocessing, features are represented by considering periodic characteristic of the data and principal component analysis is performed for the features. In order to train the electric load forecasting model, we employ both artificial neural network and support vector machine. We evaluate the prediction performance of each forecasting model by 5-fold cross-validation and compare the prediction result to real electric load.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.9
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• pp.954-965
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• 2017

A stable power supply is very important for the maintenance and operation of the power infrastructure. Accurate power consumption prediction is therefore needed. In particular, a university campus is an institution with one of the highest power consumptions and tends to have a wide variation of electrical load depending on time and environment. For this reason, a model that can accurately predict power consumption is required for the effective operation of the power system. The disadvantage of the existing time series prediction technique is that the prediction performance is greatly degraded because the width of the prediction interval increases as the difference between the learning time and the prediction time increases. In this paper, we first classify power data with similar time series patterns considering the date, day of the week, holiday, and semester. Next, each ARIMA model is constructed based on the classified data set and a daily power consumption forecasting method of the university campus is proposed through the time series cross-validation of the predicted time. In order to evaluate the accuracy of the prediction, we confirmed the validity of the proposed method by applying performance indicators.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.12A no.3 s.93
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• pp.253-262
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• 2005

Local accounting system used by UNIX-like operating system provides the accounting information of processes that are in single host. But it is impossible for this local accounting system to record the total resource consumption data of all processes for doing the same job simultaneously. In this paper, we implement accounting system to measure and manage resource usage for MPI(Message Passing Interface) job in the clustering environment. We designed and implemented the accounting system which measure resource usage of each process runs on a cluster node and record the interconnection information of the entire set of processes across network. Also we implemented accounting system which collect the resource usage data of process in the local accounting system and generate the job-level accounting information. Finally, to evaluate the resource consumption data measured by this accounting system we compare with the data collected by local scheduler that widely used in large scale clustering environment.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1843-1847
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• 2008

국토해양부는 수자원 상황을 효율적으로 모니터링하기 위하여 하천수 관리자, 하천수 사용자 및 일반 국민에게 하천유량, 사용량 및 기타 수문정보를 실시간으로 제공할 수 있는 모니터링 시스템을 시범 구축하였다. 향후 유역 물수지, 하천갈수상황을 분석할 수 있는 시스템을 추가하여 전국의 하천유량을 실시간으로 모니터링하고 관리하기 위하여 실시간 물관리시스템 구축을 추진 중에 있다. 구축된 실시간 물관리 시스템의 효율적 운영을 위해서는 하천 유량 등 수문정보와 더불어 하천 취수량 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 실시간 물관리의 핵심자료인 하천수사용량을 실시간 수집할 수 있는 "영상을 이용한 실시간 하천수사용량 수집시스템"을 개발하였다. 개발된 시스템은 유량계 혹은 전력량계를 통해 표출되는 관련정보를 CCTV 카메라로 촬영하여 영상을 취득하고, 문자인식 알고리즘을 활용 수치로 변환하여 사용량을 제공해 주는 시스템이다. 관리자는 영상을 촬영한 후 문자로 인식된 사용량 주서버에 전송하여 저장하기 때문에 사용량과 함께 현장상황을 확인할 수 있다. 개발한 시스템은 다양한 형태의 유량계, 전력량계로 구성되어 있는 계측시설에 대해 적용이 용이하고, 기존 유량계 등을 그대로 활용하여 자료를 수집할 수 있기 때문에 저비용으로 하천수사용량 자료를 수집 관리할 수 있다. 현재 국토해양부에서는 "하천법"에 근거하여 용도별 일정규모이상의 하천수사용자에 대해 일사용량을 월별로 수집하고 있으나, 자발적인 선사용 후보고 체계로 객관성확보가 어렵고 실시간 물관리를 위한 자료로 활용이 곤란한 상황이다. 그러나, 본 시스템을 통해 하천수사용량을 수집할 경우 실시간으로 수치화된 사용량과 영상자료가 전송되어 서버에 저장할 수 있어 객관성을 확보하고 활용도를 높일 수 있는 장점이 있다. 본 시스템은 한강 홍수통제소 관할 허가지점에 3개소, 금강 관할 허가지점에 1개소에 시험적용하여 평가한 결과, 저비용으로 하천수 취수량을 효과적으로 수집할 수 있는 것으로 평가되었다.

• Journal of Chest Surgery
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• v.33 no.12
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• pp.954-958
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• 2000

배경: 헤파린표면처리 도관(Heparin-coated circuit: HCC)이 도관과 혈액사이의 반응(Blood-marterial reaction)을 줄여주어서 보체활성화(complement activation), 백혈구활성화(leukocyte activation)와 사이토킨 분비(cytokinerelease)등을 감소시켜 준다. 그러나 HCC가 수술 후에 출혈 양을 줄여주고 헌혈 필요량을 감소시켜 준다는 임상적 효과에 대해서는 인정된 부분이 많으나 아직까지 그 기전은 대부분은 미지의 상태로 남아있는 것이 사실이다. 본 연구는 HCC를 사용한 군(Group H)과 사용하지 않은 군(Group C)간에 심폐기 사용기간(Pumptime), 활성화 응고시간(activated clotting time: ACT)과 헤파린 사용량을 비교 분석해 봄으로서 두 군간에 존재할 수 있는 헤파린 사용량을 비교 분석해 본으로서 두 군간에 존재할 수 있는 헤파린 사용량 차이에 대하여 알아보려고 하게되었다. 대상 및 방법: 본원에서 1999년 5월 1일부터 동년 12월 31일 사이에 연령이 16세 이상인 환자에서 HCC를 사용했던 16명(Group H)과 사용하지 않았던 19명(Group C)을 대상으로 하였다. 모든 환자에서 수술 전 체중, 신장, 체표면적, 심폐기 사용시간(pumptime), 수술 중 최저체온, 대동맥 차단시간(Aortic cross clamping time. ACC time), ACT, 헤파린 및 프로타민 사용 양 등을 조사하였다. 결과: 연구대상 환자의 연령, 체중, 신장, 체표면적, 대동맥차단 시간, 체온 등은 HCC를 사용한 군(H 군)과 사용하지 않은 군(C군)간에 의미 있는 차이가 없었다(p<0.05). 헤파린 공급 전, 공급 후 20분, 40분, 60분과 프로타민 공급 후 20분에 측정한 ACT는 두 군간에 의미 있는 차이가 없었다. 두 군간의 처음에 공급한 헤파린 양과 총 프로타민 사용량은 차이가 없었으나(p>0.05), 추가 공급한 헤파린 양(11$\pm$30 versus 67$\pm$49mg, p<0.05)과 총 헤파린 사용량(176$\pm$44 versus 239$\pm$70mg, p<0.05)은 H군에서 의미 있게 적게 나왔다. 두 군간에서 심폐기 사용시간에는 차이가 없었으면서 H군에서 약 38%정도의 헤파린을 적게 사용하였다. 결론: 결론적으로 HCC의 사용으로 심폐기 사용 시간과 상관없이 추가하는 헤파린 양을 줄임으로서 총 헤파린 사용량을 줄여 줄 수 있었으며 이것이 HCC의 임상적 효과를 나타나게 하는 하나의 요소로 작용할 수 있다고 생각된다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.5
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• pp.93-99
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• 2019

In this paper, we propose a smart meter that uses GRU model, which is one of artificial neural networks, for the efficient energy management. We collected power consumption data that train GRU model through the proposed smart meter. The implemented smart meter has automatic power measurement and real-time observation function and load control function through power consumption prediction. We determined a reference value to control the load by using Root Mean Squared Error (RMS), which is one of performance evaluation indexes, with 20% margin. We confirmed that the smart meter with automatic load control increases the efficiency of energy management.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.427-427
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• 2017

물발자국은 국가별 실제 물소비량을 파악하고 물 부족 상황에 효율적으로 대비하기 위하여 도입된 지표로서, 제품의 생산과 서비스 전 과정에서 직접 및 간접적으로 사용되는 물의 총량을 의미한다. 선진국에서는 물 사용 패턴에 대한 인식을 제고하고자 국가, 도시, 산업분야 등 다양한 물발자국 데이터베이스를 구축하여 활용하고 있다. 그러나 우리나라의 경우, 물 수입 의존도가 높지만 물발자국 산정에 대한 연구가 부족하여 효율적인 물 관리 및 안정적인 수자원 확보를 위한 국가전략 수립에 어려움을 겪고 있다. 물발자국 산정 연구는 국가적 차원의 정확한 물 수지 계산과 수자원계획 수립에 유용한 기초자료로서 활용이 가능하다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 제1차 및 제2차 산업의 물발자국을 산정하였으며, 산정 방법으로는 상향식 접근법과 하향식 접근법을 적용하였다. 제1차 산업의 농업계 및 축산업계의 물발자국은 단위 물발자국에 기초한 상향식 접근법과 용수사용량에 기초한 하향식 접근법을 적용하여 산정하였다. 산업별 물발자국 산정결과는 다음과 같다. 주요 농작물 생산량 및 작물 품목별 단위 물발자국을 이용한 국내 농업계 물발자국 산정 결과, 1980년부터 2014년까지의 쌀 외 18개 농작물에서 연간 78억~109억 $m^3$로 산출되었다. 반면 농업용수 사용량에 기초한 하향식 접근법을 통해 산정한 농업계 물발자국은 118억 $m^3$으로 분석되었다. 다음으로 제1차 산업의 축산업계 물발자국을 산정하였다. 2011년부터 2015년까지 주요 가축 사육두수와 지육량, 사료작물의 단위 물발자국을 활용한 축산업계 물발자국은 평균 73억 $m^3$, 축산용수사용량을 활용한 물발자국은 평균 309억 $m^3$으로 나타났다. 축산용수사용량에 기초한 분석결과가 크게 나타난 것은 축산업분야에서 간접수의 비율이 높기 때문이다. 한편 제2차 산업의 공업계는 제품생산 공정의 물 사용량, 부품 및 원료의 단위 물발자국 등 세부사항의 파악이 곤란하여 하향식 접근법을 적용하였다. 공업용수 사용량과 공업용수 오염물질의 배출부하량에 따른 물발자국 산정 결과, 연간 26억 $m^3$으로 분석되었다. 이와 같은 산업별 물발자국 산정결과를 활용하여 산업별로 차별화되는 물 이용 패턴을 분석하고 산업별 용수 수요를 파악하면 국가적으로 효율적인 수자원 관리방안을 제시할 수 있다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.9 no.10
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• pp.923-934
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• 2019

This study investigates correlations between the impacts of urban and building form and microclimate on the energy consumption of buildings. It applies microscopic elements such as urban form, building form and character, and microclimate as factors in the energy consumption of buildings. To this end, the energy consumption of selected buildings in Seoul in August of 2017 was analyzed. Based on microscopic elements within a radius of 500 meters of 23 Automated Weather Station (AWS) measurement points selected by the Meteorological Office of the City of Seoul. With the exception of a few elements, the urban form and character elements demonstrate a significant relation to the energy consumption of buildings. It is also found that microclimate elements such as wind speed and humidity are pertinent to the energy consumption of buildings. It is helpful in that it suggests results for establishing more effective policies and strategies for enhancing the sustainability and resilience of cities.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.5
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• pp.637-645
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• 2019

Global warming and a new energy policy request the energy saving and pollutant emission control in municipal level. Previous studies focus on transportation in the Seoul metropolitan area which can easily meet the policy goal by reducing it. This study expands the area of urban energy planning to the industries and land use which takes up most of energy use of the city. We empirically study the Busan metropolitan area's 5 years natural gas and electricity consumption data by the industries and land use. Results show that energy usage significantly depends on not only population but also urbanizing intensity and industrial category. This paper address that the policy maker need to pay attention on energy usage pattern of each sectors during the planning.