International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권4호
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pp.284-291
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2018
As environmental pollution has become worse green technologies to replace or reduce consumption of fossil fuel get spotlight from government, industry and academia globally. It is reported that 40% of carbon dioxide emission is caused by electricity power generation. And 37% of end user electricity power is used by residential costumer in US. Smart Grid is considered as one of promising technology to alleviate severe environmental problem. In residential environment, Home Energy Management System (HEMS) can play a key role for green smart home. The HEMS can give several benefits like aslowering electric utility bill, improvement of efficiency of electric power consumption and integration of generator using renewable energy resources. However just limited functions of HEMS can be used for residential customer in real life because of lack of smart function in home appliances and optimal managing software for HEMS. This study provides comprehensive analysis for Home Energy Management System for residential customer. Simple HEMS system with real products on the market are explained and limitation of current HEMS are also discussed.
IRecently, researches on the recognition of indoor user situations through various sensors in a smart home environment are under way. In this paper, the case study was conducted to determine the operation of the robot vacuum cleaner by inferring the user 's indoor situation through the operation of home appliances, because the indoor situation greatly affects the operation of home appliances. In order to collect learning data for indoor situation awareness model learning, we received feedbacks from user when there was a mistake about the cleaning situation. In this paper, we propose a semi-supervised learning method using user feedback data. When we receive a user feedback, we search for the labels of unlabeled data that most fit the feedbacks collected through genetic algorithm, and use this data to learn the model. In order to verify the performance of the proposed algorithm, we performed a comparison experiments with other learning algorithms in the same environment and confirmed that the performance of the proposed algorithm is better than the other algorithms.
사물 인터넷의 보급으로 인해 스마트홈 서비스 기능을 제공하는 스마트 가전의 보급이 활발하게 이루어지고 있다. 이에 따라 스마트기기로 직접 제어할 수 있는 Wi-Fi 및 Bluetooth가 접목된 제품들이 선호되고 있다. 하지만 현재까지 개발된 가전제품은 IR(InfraRed) 기반의 제품이 많으며, 제품마다 호환되는 프로토콜이 다르다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 스마트폰을 이용하여 스마트 가전 및 기존 가전제품을 제어하기 위한 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 Wi-Fi 및 IR 게이트웨이로 스마트폰의 제어명령을 Wi-Fi를 통해 수신하고 이를 IR로 변환하여 기존 가전제품들을 제어하는 역할을 수행하도록 한다. 또한 특정 브랜드의 가전제품이나 특정 스마트폰에서만 지원 가능했던 리모컨기능을 제약 없이 사용가능 하도록 하고, 하나의 가전기기에 하나의 리모컨이 사용되는 한계점을 벗어나 모든 스마트폰을 이용하여 다양한 가전제품을 제어할 수 있도록 하고자 한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권2호
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pp.225-230
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2022
The intelligent home network system integrates various devices in the home into one communication network to provide information sharing, control, and operation environment between devices. This intelligent home network system operates around a home server. Home appliances in the era of the 4th industrial revolution will have numerous home servers in logical areas as the intelligent home network in the home accelerates. Therefore, the need for systematic management of home servers is emerging. We propose an agent system for efficient intelligent smart home server management. The agent system monitors the home server and operating environment for home server management of the intelligent smart home network. By referring to this monitored information, the service module of the home server is managed, and the home server is dealt with whether it is normal or not. In addition, by referring to the information collected by the service agent created in the group management server while migrating the home server, it is possible to deal with integrated meter reading, crime prevention, and topics. And when a new service is applied to the home server, it is registered in the management server and distributed to the home server through the agent, so that the intelligent smart home network can be efficiently managed.
Hussain, Syed Nazir;Aziz, Azlan Abd;Hossen, Md. Jakir;Aziz, Nor Azlina Ab;Murthy, G. Ramana;Mustakim, Fajaruddin Bin
Journal of Information Processing Systems
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제18권1호
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pp.115-129
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2022
Adopting Internet of Things (IoT)-based technologies in smart homes helps users analyze home appliances electricity consumption for better overall cost monitoring. The IoT application like smart home system (SHS) could suffer from large missing values gaps due to several factors such as security attacks, sensor faults, or connection errors. In this paper, a novel framework has been proposed to predict large gaps of missing values from the SHS home appliances electricity consumption time-series datasets. The framework follows a series of steps to detect, predict and reconstruct the input time-series datasets of missing values. A hybrid convolutional neural network-long short term memory (CNN-LSTM) neural network used to forecast large missing values gaps. A comparative experiment has been conducted to evaluate the performance of hybrid CNN-LSTM with its single variant CNN and LSTM in forecasting missing values. The experimental results indicate a performance superiority of the CNN-LSTM model over the single CNN and LSTM neural networks.
Recently, Smart Home System(SHS) is applied in order to provide comfort, energy efficient and better security to the residence. Thus, by introducing the SHS in the house of elderly people, it is possible to provide a convenient and safe life for old people especially living alone. This paper presents the design and implementation of a low cost but yet flexible and secure smart-phone based SHS. The design is based on inter-working between Arduino board with Bluetooth and Arduino board with Ethernet shield, and the home monitor/appliances are connected to the input/output ports of this board via sensors/relays. In addition, when the old man is put on an emergency, the proposed system will automatically notify it the family. Therefore, we have implemented an inexpensive and efficient SHS for the elderly living alone by inter-working smart phones, internet server and Arduino micro-controller.
Power metering and monitoring system is a basic element of Smart Grid technology. This paper proposes a new Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) method for a residential buildings sector using the measured total active power consumption. Home electrical appliances are classified by ON/OFF state models, Multi-state models, and Composite models according to their operational characteristics observed by experiments. In order to disaggregate the operation and the power consumption of each model, an algorithm which includes a switching function, a truth table matrix, and a matching process is presented. Typical profiles of each appliances and disaggregation results are shown and classified. To improve the accuracy, a Time Lagging (TL) algorithm and a Permanent-On model (PO) algorithm are additionally proposed. The method is validated as comparing the simulation results to the experimental ones with high accuracy.
최근 저탄소 녹색성장이 세계적 관심사로 등장하면서 온실가스 배출을 최소화하기 위한 핵심으로 스마트 그리드라는 개념이 출현하게 되었다. 이와 같은 스마트 그리드는 전력 서비스의 효율성, 중요성, 신뢰성, 경제성, 지속성을 향상시키기 위해 모든 공급자와 소비자의 전력 생산, 공급, 소비 등을 기존 전력망과 정보통신기술을 접목하여 제공하는 시스템이다. 스마트 그리드를 통해 사용자는 자신의 집에서 사용하는 가전기기의 개별적 사용량 및 총 사용량을 실시간으로 알아볼 수 있으며, 전력 사용량이 최고에 달할 때에는 공급자가 특정 가전기기의 사용량을 제한하는 방식 등으로 효율적인 전력 공급을 수행할 수 있게 된다. 그러나 이와 같이 수집된 사용자의 정보가 노출될 경우, 전력 소비 양상, 생활 방식, 주거형태 등이 노출되는 심각한 프라이버시 문제가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 가정에서 전송되는 정보에서 어떠한 가전기기가 얼마만큼의 전력량을 사용했는지 알 수 없도록 보호하는 프로토콜을 제안한다. 본 제안 방식을 통해 전력회사라 하더라도 사용자의 패스워드 없이 어떠한 가전기기가 전력을 사용한지 알 수 없도록 한다.
기존 전력망에 ICT를 접목한 스마트 그리드 환경에서 고객니즈에 기반한 수용가 서비스를 도출하기 위하여 HV, FGD 및 정량설문조사를 통해 수용가의 전기사용 추구 가치와 Unmet 니즈를 분석하였다. 연구결과, 소비자들은 전기를 가전기기 이용을 더욱 '편리'하게 해주는 존재로 인식하고, 전자파 감전 감소의 '안전'을 추구하며, 이해가 쉽고 스트레스가 적은 전기 '절약'을 원하는 것으로 조사 되었다. 그리고 전기절약을 도와주는 간편한 '기능', 전기사용량이나 전자제품의 '정보', 전기절약 유도를 위한 '동기' 유발 등에 Unmet 니즈가 존재하는 것으로 분석 되었다. 본 연구에서는 고객이 추구하는 가치와 Unmet 니즈를 반영하여 전자기기에 대한 사용량 실시간 모니터링과 제어가 가능한 홈 네트워크와 결합된 서비스로서 에너지 사용량 알리미 서비스, 대기전력 차단 서비스, 댁내 가전기기 원격제어 서비스, 에너지 컨설팅 서비스 등 4종의 스마트 홈 서비스를 도출하였다. 미래 스마트 그리드 홈 서비스 고객은 4종 서비스 모두에 60%이상의 이용의향을 보였으며 특히 에너지 사용량 알리미 서비스와 대기전력 차단 서비스에 약 80%의 이용의향을 보였다.
스마트 홈은 가정의 가전제품, 에너지 소비 장치, 보안기기 등 모든 사물을 통신망으로 연결해 모니터링 및 제어할 수 있는 기술이다. 스마트 홈은 자동제어 뿐 아니라 상황과 사용자의 취향을 학습하고, 이에 맞는 결과를 스스로 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 본 논문은 사용자의 행동을 감지하여 사용자의 특성에 맞는 쾌적한 실내 환경 제어 서비스를 할 수 있는 모델을 제안하였다. 전체 시스템 구성은 센서와 와이파이를 탑재한 ESP8266, 실시간 데이터베이스인 firebase, 스마트 폰 어플로 구성된다. 본 모델은 사용자가 가전기기 작동시의 학습모드, 학습 결과를 통한 학습 제어, 실내와 실외 센서의 값을 이용한 자동 환기 등의 기능으로 구분된다. 학습은 에어컨, 가습기, 공기청정지 등 가전기기 제어시의 온도와 습도에 대한 이동 평균을 이용하였다. 본 시스템은 데이터베이스에 지속적으로 수집된 데이터를 다양한 기계학습과 딥 러닝을 통해 사용자의 특성을 분석하고 예측하여 보다 고 품질의 서비스를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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