• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.460-462
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• 2008

일반 수용가를 대상으로 한 효율적인 수요관리의 한 방법으로써 Dynamically-Administered Critical Peak Pricing[1] 요금제를 이용하여 일반 수용가 대상 수요관리를 스마트 미터기인 Smart Cabinet Panel(SCP)를 개발하여 적용하였다. 이 DA-CPP 요금제에는 핵심이 되는 최적 critical peak 시점을 푸는 하위 문제들 및 방법론들이 존재하는데, 우리는 energy service provider(ESP)가 관리해야 할 수용가의 수가 매우 많다는 점에 주목하여, 각 수용가의 1일 부하 사용량 패턴을 몇 개의 그룹으로 나누어 각 그룹에 대해 critical peak 최적 시점을 결정하는 연구를 수행하였다. 이러한 수용가 부하량 패턴그룹화를 위해 인공 지능의 여러 기법 중 하나인 self-organizing map(SOM)을 사용하였다 그리고 ESP와 수음가가 통신할 수 있도록 개발된 SCP를 통해 Critical Peak을 적용하였다.

• Advances in nano research
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• 제9권2호
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• pp.123-131
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• 2020

Conventional fabrics that have modified in to conductive fabrics using conductive nanomaterials have novel applications in different fields. These of fabrics can be used as heat generators with the help of the Joule heating mechanism, which is applicable in thermal therapy and to maintain the warmth in cold weather conditions in a wearable manner. A modified fabric can also be used as a sensor for body temperature measurements using the variation of resistance with respect to the body temperature deviations. In this study, polyol synthesized silver nanowires (Ag NWs) are incorporated to commercially available cotton fabrics by using drop casting method to modify the fabric as a thermogenic temperature sensor. The variation of sheet resistance of the fabrics with respect to the incorporated mass of Ag NWs was measured by four probe technique while the bulk resistance variation with respect to the temperature was measured using a standard ohm meter. Heat generation profiles of the fabrics were investigated using thermo graphic camera. Electrically conductive fabrics, fabricated by incorporating 30 mg of Ag NWs in 25 ㎠ area of cotton fabric can be heated up to a maximum steady state temperature of 45℃, using a commercially available 9 V battery.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.632-637
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• 2020

비간섭적 개별 전기 기기 부하 식별(NILM)은 단일 미터기에서 측정한 총 소비 전력을 사용하여 가정이나 회사에서 개별 전기 기기의 소비 전력과 사용 시간을 효율적으로 모니터링할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 스마트팜의 소비 전력 데이터 취득 시스템에서 LTE 모뎀을 통해 서버로 수집된 총 소비 전력량, 개별 전기 기기의 전력량을 HDF5 형태로 변환하고 NILM 분석을 수행하였다. NILM 분석은 오픈소스를 사용하여 잡음제거 오토인코더(Denoising Autoencoder), 장단기 메모리(Long Short-Term Memory), 게이트 순환 유닛(Gated Recurrent Unit), 시퀀스-투-포인트(sequence-to-point) 학습 방법을 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1970-1976
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• 2012

현재 홈 헬스케어시스템은 의료기기와의 통합을 위한 표준화 기술이 미비한 상황이며 특히, 다양한 개인의료기기들의 호환성 제공과 시스템 간 상호 운용성 확보를 위한 보다 구체적인 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 핵심기술 요소인 ISO/IEEE 11073, HL7 표준 적용을 통하여 스마트 게이트웨이 기반 모바일 헬스케어시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 이를 위해, 심박측정계, 산소포화도 측정계, 심전도 측정계 등을 헬스케어 의료기기로 구성하였다. 아울러, 본 논문에서는 Android 4.x Bluetooth HDP(Health Device Profile)를 기반으로 continua health alliance 표준의 의료기기 연결성을 제공하며, 스마트폰 환경에서 의료기기를 통해 얻어진 데이터를 HL7 표준을 기반으로 사용자와 의료인에게 제공하여 사용자의 건강 평가/관리를 위한 진단지원시스템을 가능하게 하는 헬스케어시스템을 구현하고자한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.1957-1980
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• 2021

The significant aim of this research has always been to evaluate the mechanism for efficient and inherently aware usage of vitality in-home devices, thus improving the information of smart metering systems with regard to the usage of selected homes and the time of use. Advances in information processing are commonly used to quantify gigantic building activity data steps to boost the activity efficiency of the building energy systems. Here, some smart data mining models are offered to measure, and predict the time series for energy in order to expose different ephemeral principles for using energy. Such considerations illustrate the use of machines in relation to time, such as day hour, time of day, week, month and year relationships within a family unit, which are key components in gathering and separating the effect of consumers behaviors in the use of energy and their pattern of energy prediction. It is necessary to determine the multiple relations through the usage of different appliances from simultaneous information flows. In comparison, specific relations among interval-based instances where multiple appliances use continue for certain duration are difficult to determine. In order to resolve these difficulties, an unsupervised energy time-series data clustering and a frequent pattern mining study as well as a deep learning technique for estimating energy use were presented. A broad test using true data sets that are rich in smart meter data were conducted. The exact results of the appliance designs that were recognized by the proposed model were filled out by Deep Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (LSTM and GRU) at each stage, with consolidated accuracy of 94.79%, 97.99%, 99.61%, for 25%, 50%, and 75%, respectively.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.507-508
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• 2011

본 논문에서는 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 개발에 가상화 기술을 적용하는 방안을 제안한다. AMI는 스마트그리드의 수요측면을 구성하며, 지능형 전력량계(Smart Meter)에서 취득된 데이터를 다양한 연계시스템에서 활용하여, 사용자에게 DR(Demand Response), RTP(Real-Time Pricing)와 같은 부가 서비스를 제공하기 위한 인프라이다. 또한 가상화 기술은 물리적 하드웨어를 가상화하여 논리적 가상 하드웨어로 제공하는 기술로서 AMI를 구성하는 물리적 단위 시스템을 논리적 가상 머신으로 구성이 가능하도록 한다. AMI를 구성하는 다양한 연계시스템의 상호운영성 및 테스트 용이성 확보를 위해 가상화 기술의 적용 방안을 도출하고, 가상화 기술 적용의 기대효과를 분석한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.693-695
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• 2015

현재 전자식 전력량계는 전국기준 45%로써 2020년까지 모든 기계식 전력량계를 전자식 전력량계로 교체하고 있다. 전자식 전력량계는 계량데이터를 LP(Load Profile) 형태로 메모리에 저장하여 보관하고 있으며 저장된 LP는 잔자식 전력량계에 모뎀을 통해 한전 서버로 보내지거나 현장에서 노트북을 연결하여 유선으로 취득하고 있다. 기존 기계식 전력량계에서 얻지 못했던 무효전력, 피크전력, 역률, 주파수 등 다양한 정보를 얻을 수 있으나 전자식 전력량계 제조사에 따라 운영프로그램이 틀리고, 전자식 계기에서 노트북으로 LP를 전송시 사용하는 컨버터가 전력량계 형태에 따라 달라 현장업무시 불편한 점이 발생한다. 그리고 유선으로 취득함에 따른 현장업무 불편과 안전사고의 우려가 있다. 따라서 효율적으로 계량데이터를 취득하기 위해서는 운영프로그램, 노트북 연결장치를 일원화하고 통신선이 없이 취득하는 방법으로의 개선이 필요하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.770-773
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• 2011

스마트그리드는 기존의 전력망 환경에 정보통신 기술을 접목하여 발전소와 사용자가 실시간으로 정보를 교환하며, 사용 과금 및 전력공급의 효율성을 증대시키는 기술이다. 스마트그리드는 전력관리소인 MDMS(Meter Data Management System)와 각 가정에 연결되어있는 스마트미터와의 통신을 통해 전력데이터를 수집하게 되는데, 각 가정의 디바이스들은 전력사용량을 사용한 만큼 스마트미터에게 정보를 전송하여 스마트미터에서는 그 정보를 MDMS에게 전송하는 방식을 사용하고 있다. 이는 네트워크를 활용하여 전송하고 있기 때문에 기존의 보안위협 및 스마트그리드환경에서의 추가적인 보안위협이 예상된다. 따라서 본 논문에서는 각 가정에서 측정한 전력데이터 값을 안전하게 전송하기 위해 디바이스를 OTP를 기반으로 안전하게 인증하는 기술에 대하여 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.394-394
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• 2022

최근 스마트 수도미터의 보급을 통해 수용가구별 물 사용 자료를 수집할 수 있다. 이런 수용가구별 물 사용 패턴은 주말, 날씨 등 다양한 요인으로 인해 비선형적 특성을 가지고 있다. 그로인해 전통적인 시계열 예측 모형인 ARIMA 모형으로 적용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반의 LSTM 모형을 통해 수용가구별 물 소비량 예측 모형을 개발하였다. 이 모형은 비선형적인 물 소비 패턴을 학습하기 위해 다양한 변수를 고려하였다. 서로 다른 종류의 4개 type (A : 단독주택, B: 아파트, C: 음식점, D : 초등학교)의 수용가구에 대한 ARIMA 모형과 LSTM 모형을 개발하였고, 학습에 사용되지 않은 새로운 데이터를 적용하여 정량적으로 예측성능을 비교했다. 그 결과, 모든 수용가구에서 LSTM 모형이 ARIMA 모형보다 성능이 우수하였다 (상관계수 : 평균89% | RMSE : 평균 5.60m³). 따라서 본 연구에서 제안한 모형은 수용가구별 물 사용량을 예측하는데 높은 활용도를 보일 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제1권3호
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• pp.171-180
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• 2012

전력시스템의 배전분야 정보모델 및 데이터교환 국제표준인 CIM(Common Information Model, IEC61968) 기반 MDMS(Meter Data Management System, 미터데이터관리시스템) 개발에 있어서, 가장 중점을 두는 부분은 짧은 주기로 수집되는 데이터의 효과적인 관리와 AMI 데이터를 활용하기 위하여 상위시스템들과 어떻게 통합서비스 할 것인가에 대한 이슈이다. 본 논문에서는 기존의 AMR 환경과 다르게 양방향 서비스 인프라를 제공하는 AMI 환경에서 MDMS 구현 방안과 기능들을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 MDMS의 특징은 국제전력표준인 CIM과 통합서비스버스(ESB)를 활용하여 상호운영성을 확보했다는 점과 컴포넌트 기반으로 시스템 모듈을 구현하여 현장 활용도 향상이 가능하다는 점이다. 본 연구의 제안된 결과는 지능형전력망 구현에 있어서 CIM 기반 전력시스템의 효율적인 개발 및 운영에 기여할 것으로 기대한다.