• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.817-819
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• 2019

다양한 학습 모델이 발전하고 있는 지금, 학습을 통한 다양한 시도가 진행되고 있다. 이중 에너지 분야에서 많은 연구가 진행 중에 있으며, 대표적으로 BEMS(Building energy Management System)를 볼 수 있다. BEMS의 경우 건물을 기준으로 건물에서 생성되는 다양한 DATA를 이용하여, 에너지 예측 및 제어하는 다양한 기술이 발전해가고 있다. 하지만 FEMS(Factory Energy Management System)에 관련된 연구는 많이 발전하지 못했으며, 이는 BEMS와 FEAMS의 차이에서 비롯된다. 본 연구에서는 실제 공장에서 수집한 DATA를 기반으로 하여, 전력량 예측을 하였으며 예측을 위한 기술로 시계열 DATA 분석 방법인 LSTM 알고리즘을 이용하여 진행하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.277-284
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• 2023

소규모 기업이 산재한 산업단지는 에너지 관리시스템을 구현하기가 쉽지 않아 에너지관련 데이터를 수집하여 조정하는 방법을 주로 사용한다. FEMS는 수동적 에너지 관리 방식에서 IoT와 ICT를 활용하는 능동적 에너지 관리 방식으로의 패러다임 변화 요구에 대응하는 시스템이다. 본 연구에서는 화학산업단지에 소재하고 있는 중소기업을 대상으로 공장에너지 관리시스템을 설계한다. 각 기업에 구축된 설비의 전력에너지를 대상으로 FEMS를 통하여 에너지를 절감하는 방안과 효율을 검토하여 효율성을 확인하였다. FEMS의 비용 효과성은 수용 기업의 업무 프로세스 내에서 책임과 권한이 부여된 인력에 의해 활용될 때 창출된다. 따라서 기업의 조직과 에너지 경영 목표 달성을 위한 에너지 경영 시스템의 기획, 지원, 운영 및 평가, 그리고 지속적 개선에 적용할 수 있는 EMS를 활용하는 것이 필요하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.229-235
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• 2013

본 논문은 각종 센서와 관리자 등을 통해 온도와 조도를 측정하여 전력량을 모니터링하며 제어하고 있는 공장용 에너지관리시스템(FEMS, Factory Energy Management System), 빌딩용 에너지관리시스템(BEMS, Building Energy Management System), 주택용 에너지관리시스템(HEMS, Home Energy Management System)등으로 크게 나누어지는 기존의 에너지관리시스템(EMS : Energy Management System)에서 사용하고 있는 각종 센서 정보들을 포함한 수집 가능한 빅 데이터를 활용하여 본 논문에서 제안하는 공간 기반 에너지관리시스템(SEMS, Space-based Energy Management System)의 추론엔진을 통해 일정한 크기와 유사한 특성을 가진 단위 공간을 정의하고 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 공간의 크기나 특성에 따라서 SEMS의 추론엔진의 Self-Learning을 통해 추론엔진 자신이 학습을 통해 점차 스마트하게 진화하면서, 사용되는 전력량을 절감하는 방안을 제시하고자 한다.

• 전기학회논문지
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• 제67권10호
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• pp.1382-1387
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• 2018

There is a high demand for energy efficiency improvement of factories that make up a large part of national electric energy. Therefore, research on smart FEMS technology for monitoring, analyzing and controlling energy consumption patterns is under way, but there is still a lack of research on detailed element technology for communication and control inside the factory. In this paper, we proposed OFDM VLC system based on MODBUS protocol for communication between gateways, sensors, and devices to implement smart FEMS in indoor factory environment. Assuming a conveyor belt load control, we validated the proposed system by simulating the inverter motor control and checking the performance.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권4호
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• pp.87-92
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• 2019

본 연구에서는 머신 러닝 기법을 활용하여 공장에서 발생하는 에너지 사용량에 대한 데이터 분석 및 패턴 추출에 대해 다룬다. 통계학이나 기존의 방법들은 몇 가지 물리적 특성을 반영하는 수학적 모델을 구축하는 반면, 머신 러닝을 통한 접근방법은 데이터 학습을 통하여 모델의 계수들을 결정하게 된다. 기존의 방법들은 특정한 구조를 갖는 수학적 모델을 구축해야 한다는 어려움이 있으며 과연 데이터의 특징들을 잘 반영하는지에 대한 의문이 존재했다. 그러나 머신 러닝을 통한 방법은 사람이 구축하기 어려운 작업들을 용이하게 구축한다는 장점을 가지고 있기 때문에 데이터 간의 관계를 파악하기에 더 효율적이라는 장점을 가지고 있다. 공장의 에너지 소비에 직접적으로 영향을 끼치는 요소들이 존재하며 이러한 전력 소비는 시간에 따른 데이터로 나타나게 된다. 각 요소들로부터 발생하는 소비 전력을 계측하고 데이터 베이스를 구축하기 위해 각 요소에 센서를 장착하였다. 취득된 데이터에 대해 전처리 과정 및 통계적인 분석을 거친 뒤, 머신 러닝을 통해 패턴을 분석하는 과정을 거쳤다. 이를 통해 공장에서 발생하는 소비 전력 데이터에 대한 패턴 분석을 진행하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제31권4호
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• pp.825-848
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• 2022

이 논문은 국내 제조업부문의 에너지소비 증가 요인을 LMDI(Log mean divisia index) 분해 분석방법을 이용하여 분석하였다. 1999년부터 2019년까지 20년간의 에너지소비 변화를 분석하였다. LMDI 분해 분석방법 중 에너지소비 증가량을 분석한 가법적 요인분해 분석과 에너지소비 증가율을 분석한 승법적 요인분해 분석 모두를 사용하였다. 분석결과, 국내 제조업의 에너지소비를 증가시킨 요인은 생산효과이며, 구조효과와 집약도 효과는 에너지소비를 감소시키는 요인으로 나타났다. 특히 구조효과에 의한 에너지소비 감소가 집약도 효과에 의한 에너지소비 효과보다 더 크게 나타났다. 시기별로 보면, 2011년까지는 에너지소비가 생산효과에 의해 급속히 증가한 반면 그 이후에는 생산효과에 의한 에너지소비 증가가 둔화된 것을 알 수 있다. 이에 반해 그 이후에는 구조효과와 집약도효과에 의한 에너지 감소효과가 두드러지고 있는데 이는 2011년부터 실시된 온실가스·에너지목표관리제와 2015년 이후 실시된 배출권거래제의 효과가 나타난 결과로 보인다. 향후 제조업부문의 에너지절약을 위해서는 EMS(Energy management system), FEMS(Factory energy management system) 등을 통한 에너지진단과 관리가 더욱 필요해 보인다. 아울러 에너지저소비형 산업으로의 구조조정도 더 필요해 보인다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.803-809
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• 2023

본 논문은 공장에너지관리시스템에 필수적인 데이터 수집 시스템을 엣지 기반 경량화 플랫폼에서 최적으로 구축하고자 분석 및 평가한다. 실증 중인 제조 공장의 센서를 기반으로 시뮬레이션 하여 센서/OPC-UA 시뮬레이터를 개발하였으며, 개발한 시뮬레이터를 통해 엣지 디바이스의 스토리지 엔진을 평가한다. 엣지 디바이스에서 스토리지 엔진에 따른 성능을 평가하여 최적의 스토리지 엔진을 제시한다. 실험 결과 스토리지 엔진을 RoccksDB로 사용하였을 때 InnoDB를 사용하였을 때에 비해 절반 이하의 메모리와 데이터베이스 크기를 지니며 3.01배 빠른 소요시간을 지니는 것을 알 수 있다. 이 연구는 한정된 자원을 사용하는 디바이스에서 시계열 데이터를 관리할 때 유리한 스토리지 엔진을 선택할 수 있으며, 센서/OPC 시뮬레이터를 통한 해당 분야 추가 연구에 기여한다.