• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.533-536
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• 2004

본 논문에서는 기존의 반복적인 검침업무 및 분석을 자동화하여 보다 효율적으로 전력사용량 및 부하사용량을 파악하고, 이를 자동으로 분석할 수 있도록 한 웹기반 전력관리 시스템을 소개한다. 당사에서 개발한 웹기반 전력관리 시스템은 디지털 장치와 컴퓨터 S/W를 통해 각 피더별 데이터를 실시간으로 수집, 가공하여 데이터베이스에 저장하고 보고서 등을 자동으로 작성하며, 피더별 부하 비교/분석 둥을 통하여 전력 사용량 및 부하사용량에 대한 분석을 용이하게 할 수 있다. 또한, 웹 브라우져를 통해 인터넷이 연결된 곳이면 어디에서나 실시간 계측값, 이력트렌드 둥의 필요한 정보를 제공받을 수 있도록 하였다. 그리고, (주)효성, 창원공장에 적용된 사례를 통하여 웹기반 전력 판리 시스템을 설치하였을 때 얻을 수 있는 효과를 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.04a
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• pp.153-155
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• 2006

An automatic remote water measurement system was developed. This system sends automatic remote measured and collected water meters data automatically from the transmitter with CDMA modem through SK-Telecom network The water meter data are received through LAH TCP/IP and displayed as test file on IE(Internet Explorer) window. The existing water meters of mechanical type have so many problems to measure data. The person must visit the location of each water meters and write down the data records manually. In this system the RF module has attached each water meter Client/Server programs are developed by network socket programming.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1874-1875
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• 2007

전력선 통신(Power Line Communication)은 전력선과 연결되어 있는 디바이스들을 간단히 제어하기 위한 기술로 제안 되었으며, 홈오토메이션, 원격 검침(AMR) 분야에서 많이 사용되고 있다. 최근에는 스마트 홈, 유비쿼터스와 관련해 다양한 홈 네트워크 시스템들이 제안되면서 이들 시스템을 효과적으로 구현할 수 있는 방안으로 전력선 통신기술이 많이 제안되고 있다. 전력선 통신은 많은 유용성에도 불구하고 전력선 채널에 대한 정확한 채널 모델링과 전력선 모뎀의 성능에 관해서는 많은 문제점을 나타내고 있다. 본 논문에서는 전력선 통신을 위한 전송선로의 주파수에 대한 잡음과 임피던스 특성 및 전력선 채널에 데이터 신호를 Chirp-SS(Spread Spectrum) 신호로 맵핑하여 채널의 Zero Cross Point 구간에 전송하였을 때의 시뮬레이션 결과와 설계된 FPGA 보드를 비교분석 하였다. 채널 모델은 배경 잡음과 할로겐 잡음, 전송선로의 감쇄 특성만을 고려하였으며, 전력선 채널 상에서의 Zero Cross Point를 이용한 전력선 통신 모뎀의 성능을 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.11b
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• pp.166-168
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• 2004

전력선 통신은 전기공급을 위해 기존에 설치되어 있는 전력선을 그대로 이용한 것으로 통신망을 새롭게 설치할 필요가 없다는 편의성 및 경제적 잇점을 가지고 있다. 최근 전력선 통신 기술은 홈오토메이션, 자동원격 검침, 원격모니터링에 적합한 기술로 주목받고 있다. 특히 전력선통신을 이용한 전력 감시시스템의 구축도 가능할 것으로 보여진다. 본 논문에서는 기존의 전력선 모뎀과 전력 측정 장비인 ACM meter를 이용하여 감시 시스템을 구성하였고, 전력선 모뎀과 ACM meter의 연계를 위하여 8051 kit를 자체 제작하여 ACM meter의 측정 데이터가 전력선 모뎀을 거쳐 컴퓨터에 모니터링 되도록 함으로써 차후 전력선 통신을 이용한 원격 감시시스템의 가능성을 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.841-843
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• 2005

최근에 들어서 전력산업에 규제완화가 도입되면서 환경이 급변하고 있는 실정이다. 여러 가지의 환경변화가 예상되지만, 그 중에서도 공급자간에 경쟁 도입이 전력산업 참여자간에 주요 이슈로 부상하고 있다. 이와 같은 변화는 전력시스템의 기술 개발 뿐만 아니라 경영전략에도 큰 영향을 미치고 있으며, 대 수요자 서비스의 제공이 전략의 핵심이 되고 있다. 따라서 공급자는 보다 나은 서비스를 제공하기 위해서, 수요자 정보의 수집 및 분석을 해야 할 필요가 있다. 이와 같은 수요자 정보의 분석은 여러분야가 있지만 그 중에서도 수요특성을 파악하는 것이 가장 기본이 된다. 수요 특성은 원격검침시스템에서 수집되는 load profile 데이터로써 표현된다. 본 논문에서는 전력 수요자의 부하 특성을 분석하고 명가하기 위하여 수요특성별로 그룹으로 분류하는 방법을 개발하고, 분류된 그룹의 특징을 검토하였다. 이와 같은 부하분석의 정보는 가격설계, 수요 핀 에너지 예측, 송전 및 배전 계획, 에너지 효율 향상 및 부하관리의 필수 자료가 된다. 또한 향후에 개발될 전력 부가서비스의 주요 기반이 될 것으로 예상된다.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.1
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• pp.120-126
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• 2019

Recently, accurate prediction of power consumption based on machine learning techniques in Internet of Energy (IoE) has been actively studied using the large amount of electricity data acquired from advanced metering infrastructure (AMI). In this paper, we propose a deep learning model based on Gated Recurrent Unit (GRU) as an artificial intelligence (AI) network that can effectively perform pattern recognition of time series data such as the power consumption, and analyze performance of the prediction based on real household power usage data. In the performance analysis, performance comparison between the proposed GRU-based learning model and the conventional learning model of Long Short Term Memory (LSTM) is described. In the simulation results, mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), forecast skill score, normalized root mean square error (RMSE), and normalized mean bias error (NMBE) are used as performance evaluation indexes, and we confirm that the performance of the prediction of the proposed GRU-based learning model is greatly improved.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.4
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• pp.1373-1380
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• 2019

In order to increase energy efficiency, developments of the advanced metering infrastructure (AMI) in the smart grid technology have recently been actively conducted. An essential part of AMI is analyzing power consumption and forecasting consumption patterns. In this paper, we analyze the power consumption and summarized the data errors. Monthly power consumption patterns are also analyzed using the k-means clustering algorithm. Forecasting the consumption pattern by each household is difficult. Therefore, we first classify the data into 100 clusters and then predict the average of the next day as the daily average of the clusters based on the deep neural network. Using practically collected AMI data, we analyzed the data errors and could successfully conducted power forecasting based on a clustering technique.

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.57 no.11
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• pp.2080-2085
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• 2008

KEPCO's AMR (Automatic Meter Reading) is a system that performs the real-time inspection and management of the 15-minute load profile of electric power consumption through a wired and/or wireless network such as CDMA. It has been utilized widely for real-time collection and data analysis. So far, KEPCO has focused on establishing wireless networks using CDMA and collecting data in real time but failed to consider sufficiently performances that can improve the quality of the original data required in terms of data utilization as well as establish the summary information. In this paper, we are going to show the functions that improve data quality by recording the final renewal time of any erroneous data and maintaining such data lists to use them in the rebuilding of summary information. The goals are to reduce any load applied mainly on the DBMS (Database Management System) of AMR, to enable the real-time performance of establishment in the summary information, and to obtain high-quality inspection data. The performance evaluation result has revealed a 10-fold improvement compared to the traditional disk-based DBMS system when the summary information is established.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.137-140
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• 2007

전력계통의 환경변화(분산전원 연계, 구역전기사업자 출연 등)에 능동적으로 대응할 소비자-공급자간 양방향 통신/서비스 인프라의 핵심으로 Consumer Energy Portal의 필요성이 점점 증대되고 있다. 이는 에너지 서비스 사업자와 수용가 설비 및 기기들 사이의 양방향 통신을 가능하게 하는 H/W 및 S/W의 결합 또는 수용가의 In-Building Network와 Wide-Access Network를 연결하는 물리적인 Link이자 논리적인 결합 등과 같은 의미를 지닌다. 즉, Consumer Energy Portal은 전력에너지 체인의 운영방식을 물리적인 것에서 웹 방식으로 전환한 것으로 전력사업자와 소비자 사이의 양방향 상호작용을 가능케 하고 최종 소비자의 모든 기기들을 서로 네트워킹하며 이를 통해 과거 물리적인 방식의 운영과는 차원이 다른 다양한 서비스와 운영이 가능하게 하는 Service Portal이다. 본 논문은 수용가의 실시간 원격검침 데이터를 지그비(ZigBee) 통신기술을 이용하여 수집하는 것과 물리적으로 연결된 설비들을 제어할 수 있는 양방향 Network Access 망을 구축하여 전력사업자의 통합자원관리, 수요관리, 부가서비스제공에 기여하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07a
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• pp.308-310
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• 2001

With the development of Computer & Communication Technology, nowadays many people are interested in remote metering, and many vendors are suggesting various remote metering solutions. KEPCO (Korea Electric Power Corporation) adopts some of these to some customers who uses a lot of electric power, also continues researching them. But, currently used electronic watt-hour meters vary in terms of communication protocol and data structure by the vendors. So we have to know each vendor's communication protocol and data structure to construct a remote metering system, or to find problems in it. But that's impossible to know each vendor's protocol and data structure because they are reluctant to tell those to outside the company. To solve these problems and to make a much more cost-effective metering system, KEPCO developed standard communication protocol between meters and PC (or metering server), and defined standard functions and data structure which can be used by everyone easily. Those developments support standard interface for every vendors' meters. And Those will be adopted by KEPCO for a part of a new metering standard for electronic watt-hour meters.