• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.79-85
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• 2019

본 연구에서는 Long Short Term Memory (LSTM) 신경망과 Gated Recurrent Unit(GRU) 신경망을 Internet of Things (IoT) 파워미터에 적용하여 단기 전력사용량 예측방법을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 성능평가 지표로써 Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Percentage Error (MPE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE)를 이용한다. 실험 결과는 GRU 기반의 모델이 LSTM 기반의 모델에 비해 MAPE 기준으로 4.52%, MPE 기준으로 5.59%만큼의 성능개선을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.761-762
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• 2009

이 논문에서는 점진적 마이닝 기법을 사용하여 대용량 전력 사용량 데이터로부터 빈발 패턴들을 찾아내고, 빈발 패턴들을 기반으로 하여 분류 작업을 효과적으로 완성하는데 목적을 두고 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 TFP-tree를 기반으로 하는 점진적 빈발 패턴 마이닝 기법 및 분류 알고리즘에 대해서 설명한다.

• 정보보호학회지
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• 제20권5호
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• pp.48-55
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• 2010

최근 들어, 저탄소 녹색성장에 대한 관심이 높아지면서, 전력 시스템과 IT 기술의 융합이 주목받고 있다. 이에 각국 정부에서는 스마트 그리드 사업을 추진하고 있으며, 관련 연구도 활발히 진행되고 있다. 스마트 그리드는 기존의 전력시스템과 IT 기술을 융합한 차세대 지능형 전력시스템으로, 모든 전자 기기들을 네트워크에 연결하고 실시간으로 에너지 사용량을 수집하여 사용자 및 에너지공급업체에 제공한다. 이를 통해 사용자는 에너지 소비를 줄일 수 있으며, 공급업체는 에너지 공급 효율성을 극대화할 수 있다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 전력을 사용하는 각 사업장 및 가정에 스마트미터라는 장치를 설치해야만 한다. 하지만 스마트미터는 일반적으로 건물 외부에 설치되기 때문에 물리적으로 많은 공격 위협에 노출되어 있다. 따라서 플랫폼 무결성 보장, 신뢰할 수 있는 데이터 암호화 안전한 키 저장 등을 위해 최근 스마트미터에 TPM을 도입하고자 하는 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 TPM 지술 및 개발 현황을 살펴보고, TPM과 관련된 평가인증 제도를 비교 분석하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.290-292
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• 2012

클라우드 컴퓨팅에서는 사용량 당 과금 정책을 통해 서비스를 제공하여 사용자에게 높은 수준의 QoS 를 제공함과 동시에 비용절감의 효과를 가지고 있다. 하지만 클라우스 서비스 제공 업체에서는 최대 서비스 요구량을 만족시킬 수 있도록 시스템을 구성해야 할 필요가 있으며, 이에 맞추어 상당한 시간동안 다수의 자원을 유휴상태로 운영하여야 한다. 데이터 센터를 유휴상태로 운영될 경우 즉시 서비스 제공이 가능하다는 장점이 있으나 반대로 전력을 낭비한다는 단점을 가진다. 본 연구는 최소한의 전력소모를 하면서 QoS 를 보장할 수 있도록 하는 시스템 구축 모델을 제시하는 데 목적이 있으며 시뮬레이션 결과를 통하여 우리가 제시한 모델의 적절성을 보이려고 한다. 우리의 모델은 요청 작업 타입에 따른 traffic shaping 기법을 도입하여 작업을 저전력 컴퓨터와 고성능 컴퓨터에 분산배치하도록 하는데 목적이 있으며 가상화 기법을 통해 작업의 신속한 분산작업을 수행하는 방법을 사용한다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권4호
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• pp.80-84
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• 2019

AMI가 확대보급이 빠르게 진행되고 있고, 이에 따라 전력사용 데이터를 활용한 다양한 서비스들이 늘어나고 있다. 이러한 서비스를 효용성을 높이기 위해서 누락된 계량데이터들을 보정할 필요가 있다. 본 논문에서는 누락된 계량데이터의 보정을 위해서 유클리디안 유사도를 이용하여 사용량 패턴이 유사한 고객을 찾아 누락데이터를 보정하는 방식을 제안하고 선행 방식과의 비교자료를 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.355-357
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• 2020

최근 에너지 효율의 중요성이 높아지고 에너지 공급 형태가 다변화하면서 다양한 에너지원을 효율적으로 관리할 수 있는 마이크로그리드 개념이 중요해지고 있다. 본 연구의 산업단지 마이크로그리드 열거래 플랫폼은 실증사이트의 전기 및 열에너지 모니터링 기능과 열에너지 거래 정산 기능을 가지며, 이를 위해 정확하고 안정적인 실증사이트 데이터가 필요하다. 하지만 실증사이트 데이터는 에너지 단위의 불일치, 센서 및 현장 운영상태에 따른 불안정성 등의 문제가 있어 수집 직후 열거래 플랫폼에서 활용할 수 없다. 따라서 수집된 데이터를 활용하기 위해 엔진 최대 출력량, 최대 전력 사용량 등의 변수별 특성을 고려하여 데이터 전처리 프로세스를 설계 및 적용하였다.

• 대한기계학회논문집 C: 기술과 교육
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• 제4권1호
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• pp.57-62
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• 2016

수요자원 거래시장은 한국전력거래소rk 운영하는 수요관리 프로그램으로 한전 검침정보제공 포털 시스템이 제공하는 에너지 사용 데이터를 기준으로 에너지 절감여부를 판단한다. 그러나 검침정보제공 포털 시스템이 제공하는 에너지 사용 데이터는 실시간 데이터가 아닌 지연 데이터로 에너지 절감 주체인 수용가와 관리 주체인 수요관리사업자 모두 현재의 에너지 사용량을 확인할 수 없는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 수용가 수전단에 스마트박스를 설치하여 실시간 데이터를 확인하고 전력부하를 능동적으로 절감할 수 있게 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.395-406
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• 2017

전력 공급 시스템의 효율적인 운영을 위해 전력수요예측은 필수적이다. 본 연구에서는 군집분석과 분류분석을 이용하여 일 단위 시간별 전력수요량 시계열 패턴의 유형을 살펴보고자 한다. 전력거래소에서 수집된 2008년 1월 1일부터 2012년 12월 31일까지의 일 단위 시간별 전력수요량 데이터를 추세성분, 계절성분, 오차 성분으로 구성된 시계열 자료로 변환하여 사용하였다. 추세성분을 제거한 시계열 자료의 패턴을 구분하기 위한 군집 분석방법은 k-평균 군집분석 (k-means), 가우시안혼합모델 혼합 모델 군집분석 (Gaussian mixture model), 함수적 군집분석 (functional clustering)을 고려하였다. 주성분분석을 통해 24시간 자료를 2개의 요인로 축소한 후 k-평균 군집분석과 가우시안 혼합 모델, 함수적 군집분석을 수행하였다. 군집분석 결과를 토대로 2008년부터 2011년까지 총 4년간 데이터를 4가지 분류분석방법인 의사결정나무, RF (random forest), Naive bayes, SVM (support vector machine)을 통해 훈련시켜 2012년 군집을 예측하였다. 분석 결과 가우시안 혼합 분포기반 군집분석과 RF를 이용한 군집예측 결과의 성능이 가장 우수하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.457-458
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• 2021

딥러닝 알고리즘 중 DCNN(DeConvolutional Neural Network)은 이미지 업스케일링과 생성·복원 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. DCNN은 많은 양의 데이터를 병렬로 처리할 수 있기 때문에 하드웨어로 설계하는 것이 유용하다. 최근 DCNN의 하드웨어 구조 연구에서는 overlapping sum 문제를 해결하기 위해 deconvolution 필터를 convolution 필터로 변환하는 TDC(Transforming the Deconvolutional layer into the Convolutional layer) 알고리즘이 제안되었다. 하지만 TDC를 CPU(Central Processing Unit)로 수행하기 때문에 연산의 최적화가 어려우며, 외부 메모리를 사용하기에 추가적인 전력이 소모된다. 이에 본 논문에서는 저전력으로 구동할 수 있는 FPGA 기반 TDC 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 자원 사용량이 적어 저전력으로 구동 가능할 뿐만 아니라, 병렬 처리 구조로 설계되어 빠른 연산 처리 속도를 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.87-95
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• 2018

전 세계적으로 지구 온난화 및 에너지 비용 상승으로 인해서 에너지 절감에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히, 단조 공장들은 에너지를 많이 사용하기 때문에 에너지를 절감하면서 생산성을 향상시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 이러한 진입을 위한 한 가지 해결책으로 IoT 기반으로 각 설비의 에너지 사용량을 실시간으로 파악할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 생산 공장에서 사용하는 기존 기업자원관리시스템과 생산실행시스템과의 연동으로 작업일지 입력/관리, 설비/에너지 관리, 실시간 에너지 모니터링, 이력 검색, 데이터 분석 등으로 구성된다. 중심이 되는 실시간 에너지 모니터링 프로세스는 각 설비별로 기존 설치되어 있는 가스계량기와 전력계에 IoT 디바이스를 연결시켜 데이터를 실시간으로 수집한다. 그리고 수집된 에너지 사용량을 웹 또는 모바일에서 실시간으로 화면에 표출한다. 본 시스템의 장점은 생산 공정 단계에서 설비별 도시가스 및 전력 에너지 사용량의 변화, 사용요금, 에너지 환산, 온실가스 등의 정보를 웹 기반에서 실시간으로 파악할 수 있다는 것이다. 향후, 빅 데이터 기반에서 에너지 사용량을 수집하여 생산 공정별로 에너지 사용량을 분석함으로써 제품 생산 소요시간을 최소화할 수 있는 에너지 절감 방안 수립에 사용될 수 있다. 또한, 모바일 작업일지시스템과 생산 공정 최적화 모델과 융합하면 에너지를 절감하면서 생산성을 향상시키는 방안이 마련될 수 있다.