• Journal of IKEEE
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• v.22 no.1
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• pp.53-60
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• 2018

Smart farm dissemination by continuously developing IoT is one of the best solution for decreasing labor in Korea farming area because of ageing. For this reason, the number of Smart farm in Korea is being increased. The Smart farm can control farming environment such as temperature for human. Specially, The important thing is controlling proper temperature for farming. In order to control the temperature, legacy smart farms are usually using pans or air conditioners which can control the temperature. However, those devices result in increasing production cost because the electric power consumption is high. For this reason, we propose a smart farm which can predict the proper temperature after an hour by using Deep learning to minimize the electric power consumption by controlling window instead of pans or air conditioners. We can see the 83% of electric power saving by means of the proposed smart farm.

• The Magazine for Energy Service Companies
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• s.52
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• pp.48-59
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• 2008

본 논문에서는 새로운 수요관리 자원으로 대두되고 있는 조광제어의 잠재량과 가치평가, 활용방안을 제시하고자 한다. 현재 전력IT 기술이 발전하고 있으며 이는 수요관리 분야에도 많은 기회를 제공하고 있다. 특히 조광제어는 실시간 요금이 변하는 전력시장에서 전력IT 기술을 통해 그 가치를 드러내고 있다. 또한 본 논문에서는 조광자원이 변화하고 있는 전력산업 환경에서, 효율향상 뿐 아니라 부하관리 측면에서도 매우 효과적인 수요자원임을 검증코자 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2003.06a
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• pp.189-192
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• 2003

최근 석유공급의 불안정과 에너지 소비의 급격한 증가로 인하여, 국가적인 차원에서의 에너지 절약사업이 주요 시책으로 추진 중에 있으며, 전력사업에서도 에너지 절감이라는 차원뿐만 아니라 경영에 직결되는 중요한 과제로 전력손실에 대한 관심이 높아져가고 있다. 특히, 전력시장 자유화라는 흐름 속에서 전력손실 문제는 전기요금의 산정에 있어서 합리적인 근거를 제시한다는 점에서 중요한 관심 사항이 되고 있다. 본 논문에서는 올바른 배전손실 계수를 적용하여 배전사업자가 배전망을 효과적으로 운용하여 손실을 최소화할 수 있도록 유도하며, 전력공급 전반의 효율성을 향상시킬 수 있도록 손실관리 가이드라인을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.23 no.6
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• pp.85-88
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• 2009

This paper shows a reasonable power density, that was made by the systematic and statistical way considering actual conditions, such as investigated power consumption capacity for the year and peak power, contract power for the last 5 years of each customer for 23 general customers all data obtained by AMR. In this dissertation, it is necessary to analyze the key features from the investigated data. It made an analysis of the feature parameters, such as average, standard deviation, median, maximum, minimun and load factor.

• The Magazine for Energy Service Companies
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• s.47
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• pp.54-62
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• 2007

• NEWSLETTER 전기공업
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• no.93-16 s.89
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• pp.5-24
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• 1993

• The Magazine for Energy Service Companies
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• s.45
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• pp.60-64
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• 2007

• JOURNAL OF ELECTRICAL WORLD
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• no.4 s.136
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• pp.18-23
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• 1988

• The Magazine for Energy Service Companies
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• s.77
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• pp.48-49
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• 2012

• Electric Engineers Magazine
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• s.151
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• pp.15-21
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• 1995