• Journal of Satellite, Information and Communications
• /
• v.10 no.4
• /
• pp.113-116
• /
• 2015

The electric utility has the responsibility of reducing the impact of peaks on electricity demand and related costs. Therefore, they have introduced Direct Load Control System (DLCS) to automate the external control of shedding customer load that it controls. The existing DLCS have been operated only depend on On/Off signal from the electric utility. That kind of DLCS operating has been successfully used until now. But since the number of customer load participating in the DLC program are keep increasing, On/Off signal control from the electric utility is no longer meets the needs of many different kind of customers. Therefore, In this paper, the author suggest the design of direct load control system using weather sensors to meet the diversity of different customer needs.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.23 no.2
• /
• pp.67-71
• /
• 2023

Recently, there are increasing cases of managing software labs by assigning virtual PCs in the cloud instead of physical PCs to each student. In this paper, we design and implement a Linux-based software practice platform that allows students to efficiently build their environments in the cloud. In our platform, instructors can create and control virtual machine templates for all students at once, and students practice on their own machines as administrators. Instructors can also troubleshoot each machine and restore its state. Meanwhile, the biggest obstacle to implementing this approach is the difficulty of predicting the costs of cloud services instantly. To cope with this situation, we propose a model that can estimate the cost of cloud resources used. By using daemons in each user's virtual machine, we instantly estimate resource usage and costs. Although our model has very low overhead, the predicted results are very close to the actual resource usage measured by cloud service providers. To further validate our model, we used the proposed platform in a Linux practice lecture for a semester and confirmed that the proposed model is very accurate.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.805-809
• /
• 2012

최근 우리를 둘러싸고 있는 물과 주변 환경은 급격히 변화하고 있고, 인구증가 등으로 물 사용량이 급격히 증가되었으며, 가시화되는 물 부족문제로 인해 인간은 물론 주변 환경까지도 위협받고 있다. 국내의 경우 최근 수자원정책은 세계적인 추세에 맞춰 기존의 물 공급측면 정책과 더불어 물 수요측면의 정책이 부각되고 있으나 수요관리측면에서 수자원정책을 수립함에 있어서 수요관리에 대한 연구 부족, 수요관리를 중심으로 한 효과 검증이 정확하게 규명되어 있지 않기 때문에 물 수요측면의 정책을 수립함에 있어서 많은 어려움이 발생한다. 따라서 물 수요측면의 정책 수립을 위해서는 무엇보다도 과거 용수이용 추이 및 현재의 이용량이 정확히 파악되어야 한다. 이를 위한 전국의 공업용수의 실제 사용량 조사를 통해 전국의 지역별 물이용 경향을 파악하고자 하며, 이를 토대로 수자원의 효율적인 배분계획을 수립하고, 물을 어떻게 적절히 공급할 것인가에 대한 방안을 수립하는데 중요한 자료가 될 것이다. 본 연구에서는 생활용수 및 공업용수 실 이용량을 조사 및 분석하여 용수의 합리적인 개발, 이용과 배분 등 국가 물관리 정책을 수립하고 향후 장기적이고 안정적인 용수공급계획과 균형적 안정적 용수배분을 목표로 하는 종합적 수자원정책을 수립하는데 기초자료를 제공하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.10a
• /
• pp.641-644
• /
• 2018

열간 자유 단조는 고온으로 가열한 강피에 압력을 가하여 원하는 형상을 빚는 공정이다. 가열로에서 여러 개의 강피를 동시에 가열하며 목표 온도에 도달하면 꺼내어 다음 공정을 진행한다. 이때 가열로에 투입하는 소재의 조합과 후단 공정을 위해 소재를 꺼내는 순서가 가열로의 에너지 효율에 영향을 끼친다. 본 논문에서는 열간 자유 단조의 에너지 효율을 높이기 위한 비용 예측 모형 기반 작업 계획 최적화 방안을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용하여 가열로 강피 조합을 최적화하며 각 설비별 작업 할당 규칙에 따라 전체 작업 계획을 수립한다. 시뮬레이션 기반으로 후보 작업 계획을 평가하여 계획을 최적화 하며 이를 위해 각 설비별 공정 소요 시간 및 에너지 사용량 예측 모형을 이용한다. 예측 모형은 공정 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 적용하여 학습한다. 또한 주기적인 재계획을 통해 예측의 불확실성으로 인해 작업의 진행이 계획대로 이루어지지 않는 문제점을 해결하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2019.11a
• /
• pp.89-90
• /
• 2019

본 논문에서는, 에너지 인터넷에서 정밀한 수요반응을 위한 인공지능 알고리즘 모델을 제안한다. 제안하는 인공지능 모델은 시계열 전력사용량 데이터 처리를 위해 딥러닝 기반 long-short term memory (LSTM) 네트워크를 사용한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 시스템 모델의 전력사용량 예측 정확도를 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2011.07a
• /
• pp.644-645
• /
• 2011

상시수요관리 시행 시간대 변동에 따른 주요 고객의 인센티브 변화를 CBL과 절감량을 중심으로 4, 5월 비교를 통하여 살펴보고자 한다. CBL은 인센티브 금액에 결정적 영향을 미치면서 평균 사용량에 의해 결정되며 고객의 조작이 가능하기 때문에 절감량 뿐만 아니라 CBL도 중요한 의미를 가진다. 결과적으로 시간대 변경이 CBL의 의미 있는 패턴 변화를 가져오지 않는 것으로 관찰되었고, 또한 당일 사용량 패턴에도 큰 변화를 보이지 않았다. 하지만 절감량은 전기요금 단가가 가장 저렴한 경부하 시간대를 기준으로 감소 패턴을 확인할 수 있었다. 따라서 판매회사 입장에서는 예측SMP 급등에 따른 상시수요관리 시행시 그 시간대가 경부하 시간대에 근접할수록 가장 효과적인 상시수요관리가 이루어지는 것으로 나타났다.

• Smart Media Journal
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.18-23
• /
• 2024

Power efficiency management in smart farms is important due to its link to climate change. As climate change negatively impacts agriculture, future agriculture is expected to utilize smart farms to minimize climate impacts, but smart farms' power consumption may exacerbate the climate crisis due to the current electricity production system. Therefore, it is essential to efficiently manage and optimize the power usage of smart farms. In this study, we propose a system that monitors the power usage of smart farm equipment in real time and predicts the power usage one hour later using GRU. CT sensors are installed to collect power usage data, which are analyzed to detect and prevent abnormal patterns, and combined with IoT technology to efficiently manage and monitor the overall power usage. This helps to optimize power usage, improve energy efficiency, and reduce carbon emissions. The system is expected to improve not only the energy management of smart farms, but also the overall efficiency of energy use.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.46 no.10
• /
• pp.969-976
• /
• 2013

Leakage in water distribution system causes social and economic losses by direct water loss into the ground, and additional energy demand for water supply. This research suggests a leak detection model of using adaptive Kalman filtering on real-time data of pipe flow. The proposed model takes into account hourly and daily variations of water demand. In addition, the model's prediction accuracy is improved by automatically calibrating the covariance of noise through innovation sequence. The adaptive Kalman filtering shows more accurate result than the existing Kalman method for virtual sine flow data. Then, the model is applied to data from two real district metered area in JE city. It is expected that the proposed model can be an effective tool for operating water supply system through detecting burst leakage and abnormal water usage.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.26 no.2
• /
• pp.223-229
• /
• 2022

During the winter season, when the weather gets colder every year, electricity consumption increases rapidly. The occurrence of fires is increasing due to a short circuit in electrical facilities of buildings such as markets, bathrooms, and apartments with high population density while using a lot of electricity. The cause of these short circuit fires is mostly due to the aging of the wires, the usage increases, and the excessive load cannot be endured, and the wire sheath is melted and caused by nearby ignition materials. In this paper, the load and overheat generated in the electric wire are measured through a complex sensor composed of an overload sensor, a VoC sensor, and an overheat sensor. Based on this, big data analysis is carried out to develop a platform capable of predicting, alerting, and blocking electric fires in real time, and a simulator capable of simulated fire experiments.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2011.07a
• /
• pp.294-295
• /
• 2011

전력수급계획은 소비자의 전력 사용량을 예측하고 적정한 공급능력을 확보하는 것이 목적인데, 수요예측 정확도를 향상시키고 전력설비를 적기에 준공시킬수록 적정공급능력 확보가 용이하다. 그러나 최근 전력수요는 계절적, 시간대별로 경향이 과거와는 상이하게 나타나고 있는데 이로 인해 발전기를 예방 정비할 수 있는 기간이 짧아지고 있다. 한편 향후 몇 년간은 준공되는 발전기가 적어 중/단기 수급계획이 더욱 어려울 전망이다. 따라서 최근 수요추세를 고려하여 수요예측 정확도를 향상시키고 현재보다 탄력적인 부하감축제도 시행이 요구된다.