• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.52-53
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• 2018

본 논문은 에너지 빅데이터를 분석하기 위해 대용량의 시계열 데이터를 처리하는 시스템의 설계, 구축 방법을 제시한다. 이미 사용 중인 건물이나 공장의 에너지 효율화를 위해서 정부는 효율자원 시장 지원 사업을 수행하고 있다, 에너지 소비 설비에 따라 고효율 자원으로 변경 설치하는 데 필요한 자금의 일부를 지원하고 있다. 정부지원으로 고효율 설비로 변경함에 따라 실증 사이트에서는 측정 데이터를 수집하여, 효율화 정도를 파악하기 위한 에너지 데이터 분석 시스템을 구축하여 운영하였다. 해당 측정 정보는 IoT 전력량계를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 적용되어, 에너지 소비 효율 평가에 필요한 성능 지표를 연산한다. 구현된 진단 시스템은 기축 건물의 에너지 효율향상 상황을 분석하는데 기여할 수 있다. 빅데이터 기반의 에너지 분석 기능을 사용하여 에너지 고효율 장비의 운영시간, 부하율 등의 효율성과 성능통계를 연산할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.580-581
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• 2016

국제적으로 지속적인 이슈가 되고 있는 에너지 절감에 대한 대책으로 다양한 에너지 절감 기술들이 연구 개발되고 있다. 특히 전체 에너지 사용량의 약 20%이상을 차지하는 건물(가정/상업/공공)부문에서는 에너지 진단 및 분석을 수행하기 위해 건물 에너지 관리 시스템(BEMS: Building Energy Management System)과 건물 자동화 시스템(BAS: Building Automation System) 그리고 다양한 환경정보들을 수집하여 활용한다. 하지만 기존 분석 방식은 결과의 신뢰성에 최소한의 영향을 주면서 데이터 관리 효율을 높이는 방법에 초점을 맞춰 연구가 진행되었으며, 이를 위해 기존에 수집된 데이터를 압축하거나 샘플링하는 사전 정제 과정을 거치게 되었다. 하지만 빅데이터 플랫폼을 활용하면 더 이상 신뢰성을 낮추면서까지 데이터를 정제할 필요가 없어지고, 수집되는 모든 데이터에 대한 다차원 분석을 빠르게 수행할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 하드웨어의 한계로 기존 건물에너지 진단 및 분석 시스템에서 제공하지 못했던 다양한 분석 및 진단 서비스들을 빠르고 정확하게 제공하도록 하는 빅데이터 플랫폼 기반 건물 에너지 통합 관리 시스템 설계에 대해 서술한다.

• 에너지공학
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• 제28권4호
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• pp.76-81
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• 2019

이 논문은 에너지 클라우드 참여 프로슈머의 신뢰성 있는 생산 및 소비량 인증에 기반 한 개인 간 거래, 클라우드 간 거래, 그리고 소규모 분산전력 중개시장 참여 등의 다양한 에너지 프로슈머 비즈니스 모델에 필요한 생산·소비량 인증 기반 전력 거래 시스템에 관한 고찰이다. 이 시스템은 에너지 거래에 있어 가장 중요한 파라미터로 간주할 수 있는 거래 정산의 신뢰성을 확보하기 위한 것으로써 에너지 프로슈머로부터 수집되는 발전·소비 빅데이터 분석에 의한 인증 기반 블록체인 스마트 컨트랙트 체결을 위한 것이다. 이를 위하여 IoT AMI로부터 수집 된 빅데이터 분석 시스템과 AMI 와 연계 구성된 프라이빗 블록체인 네트워크를 적용한 생산량 인증 시스템 구성을 소개하고 블록체인 스마트 컨트랙트를 활용한 전력 거래 매칭 방식을 제안한다. 마지막으로 에너지 클러스터 거래 시스템 및 비즈니스모델을 알아본다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권1호
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• pp.24-32
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• 2018

본 논문은 산업 현장과 민간에서 실시간으로 수집되는 에너지 빅데이터를 수용하는 빅데이터 시스템을 제안한다. 구축된 빅데이터 시스템은 하둡(Hadoop) 기반이며, 빅데이터 처리에 있어 인메모리(in-memory) 분산처리 컴퓨팅을 지원하는 스파크(Spark) 프레임워크가 동시에 적용되었다. 본문에서는 지역난방에 사용되는 열에너지 형태의 빅데이터에 초점을 두어, 입출력되는 에너지의 특성을 고려하며 실시간 수집되는 빅데이터를 적재, 관리, 처리 및 분석하는 방법을 다룬다. 이 때, 외부에서 유입되는 빅데이터는 시스템 내부에 설계된 관계형 데이터베이스 스키마에 따라 저장하고 관리되며, 저장된 빅데이터는 설정된 목적에 따라 처리하고 분석된다. 제안된 빅데이터 시스템과 더불어 지역난방과 관련한 복수의 실증현장으로부터 실시간으로 수집되는 열에너지 빅데이터에 대해 시스템이 활용된 사례를 기술한다.

• 지열에너지저널
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• 제11권2호
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• pp.20-31
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• 2015

최신의 전력 계측 시스템은 IOT 기술을 비롯한 정보통신기술(ICT)을 에너지 영역에 접목함으로써 종래의 15분, 건물별 측정 단위를 뛰어넘는 실시간, 기기별 모니터링에 도전하고 있다. 실시간, 기기별이라는 측정 단위의 급격한 변화를 통한 데이터 전송량의 폭발적인 증가는 종래의 데이터 시스템이 처리할 수 있는 한계를 보여주고 있다. 본 글에서는, 매우 세밀한 단위로 측정된 전력 계측 센서의 많은 양의 데이터를 실시간으로 수집하고 처리하기 위한 새로운 데이터 관리 구조를 제시하고 있다. 특히, 오픈소스 기술에 기반한 빅데이터 분석 기술과 상용 클라우드 플랫폼을 활용함으로써 현실에서 손쉽게 적용할 수 있는 방안을 제시한다. 해당 시스템을 통하여 수집된 초고해상도 전력 데이터는 종래와는 다른 새로운 차원의 서비스를 발굴할 수 있는 근간이 된다. 본 글에서는 기존의 전력 서비스에서 한발 더 나아간 새로운 서비스를 제안하고, 동시에 이에 대한 기술적인 방안을 제시한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.325-326
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• 2022

2020년 AIS 자료와 해양용도구역 정보를 종합해 월별/해역별 주요 선박 통항로를 분석하고 우리나라 연안의 주요 선박 통항로 영역을 유효·비유효 구역으로 구분하여 향후 빅데이터 기반의 통합 항로 예측에 적용하는데 활용하고자 한다. 이 결과를 선박 해양사고정보, 해양에너지, 수산 등의 해양공간계획(MSP) 정보를 추가·분석할 예정이다. 나아가 국가어항을 중심으로 항만별 분석, 화물선·여객선·어선 중심의 선종별 분석 정보로 확대하여 빅데이터 기반의 항로 예측 기술의 입력자료로 활용할 예정이다.

• 전자통신동향분석
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• 제28권4호
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• pp.1-9
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• 2013

세계적으로 에너지 요구량이 날로 증가함에 따라, 새로운 오일과 가스에 대한 탐사, 개발 및 생산에 필요한 기술들이 도전적인 과제로 부상하고 있다. 반면, 오일과 가스 분야와 관련된 규제는 더욱 강화되고 있어 기존의 경험이 많은 인력에 의존하는 방식만으로 문제를 해결하기는 쉽지 않다. 따라서, 주요 오일 및 가스 메이저 업체들은 IT를 기존 업무 프로세스와 연계하여 오일 탐사시간 단축, 생산성 향상 및 높은 수준의 안전성을 제공할 수 있는 디지털 오일필드(Digital Oil Field) 구축을 위한 통합운영(IO: Integrated Operations) 시스템을 활용해 나가고 있다. 특히, 최근 오일 및 가스 산업 프로세스의 데이터 집약적인 특성을 반영하여 빅데이터 분석기반의 IT 융합 기술을 적극적으로 도입을 시도하고 있다. 따라서 본고는 디지털 오일필드의 요소 기술과 빅데이터 분석기반 IT 융합 기술 동향에 대해서 살펴본다.

• 에너지공학
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• 제27권4호
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• pp.86-91
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• 2018

이 논문은 블록체인[1] 기술을 활용한 소규모 분산전력자원 거래 플랫폼에서의 정산소요시간에 대한 고찰이다. 먼저 연구에 적용한 "AMI 인프라를 활용한 국민 VPP 에너지 관리 시스템 (AI 기반의 에너지 거래 플랫폼)"을 소개한 후, 테스트베드 환경 내 IoT 전력 빅데이터[2] 분석으로 인증된 프로슈머의 발전(감축)량에 근거하여 지급되는 블록체인 암호화폐 코인의 정산과정 그리고 소요시간에 대하여 알아본다. 더불어 기존 람다 아키텍처에 MapD[3]를 적용한 GPU Fast 빅데이터 전력 빅데이터 분석 시스템 구성을 제시 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.54-55
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• 2018

본 논문은 지속적으로 수집되는 전력량계 데이터를 자동으로 처리, 분석하기 위한 IoT 데이터 기반 자동분석 기법을 제시한다. 에너지 효율을 높이기 위해서는 대상 설비의 관리, 모니터링을 통해 운영을 최적화해야 한다. IoT 기술을 이용하여 에너지 설비 사용 효율을 확인하고, 관리 여부를 판단하는 진단기술을 구현하기 위해서는, IoT 전력량계를 통해 수집된 데이터를 다양한 머신러닝 알고리즘에 입력하여 관리에 필요한 결과 지표를 도출할 수 있어야 한다. 이런 기능을 제공하는 IoT 수집 시스템의 모니터링 및 자동 진단 시스템은 데이터 수집, 분석을 신속하게 수행할 수 있다. 데이터 수집과 고속, 대용량 데이터 저장에 적합한 분산 파일시스템과 고속 시계열 기능을 기반으로 의존도, 유사도 분석실행을 제공하는 고속 전처리 시스템의 특징을 제안한다.

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제45권1호
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• pp.20-26
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• 2016