• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.199-204
• /
• 2017

본 연구는 가정 내에서 사용하는 가전 기기의 사용 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 비접촉 가전 기기 식별 기법을 제시한다. 제안하는 기법은 총 전력 사용량 정보를 이용한 기존의 가전 기기 식별 기법을 개선하기 위해서 복합 센서 정보를 종합적으로 활용한다. 이를 위해서 기기 상태와 측정된 센서 값 간의 영향도를 그래프 형태로 정의한다. 기기 상태에 영향을 미치는 복합 센서를 표현하는 영향도 그래프를 통해 기기 식별 예측 결과를 계산하기 위해 총 전력 사용량 기반 예측값과 센서 데이터 처리 알고리즘 예측값의 가중치 합을 사용한다. 시뮬레이션 실험을 통한 성능 분석으로 기존 비접촉 가전 기기 식별 기법의 기기 식별 정확도와 비교한다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제10권4호
• /
• pp.693-700
• /
• 2024

에너지 소비 문제가 전 세계적으로 주요한 이슈로 자리잡아 다양한 부문에서 에너지 소비 및 온실가스 배출 절감에 대한 관심이 크다. 2022년 3월 말 기준 국내 산업단지 총 면적은 606 km2로, 전체 국토면적의 약 0.6 %에 불과한다. 하지만 2018년 기준, 국내 산업단지의 연간 에너지 사용량은 국가 전체 에너지 사용량의 53.5 %, 전체 산업부문 에너지 사용량의 83.1 %를 차지하는 110,866.1천 TOE임으로 확인되었다. 더불어 국가 전체 온실가스 배출량의 45.1 %, 산업부문 온실가스 배출량의 76.8 %를 차지하여 환경에 미치고 있는 영향 또한 상당한 상황임이 확인하였다. 이러한 배경 하에 본 연구에서는 산업단지 차원의 에너지 효율화에 기여하고자, 국내 한 산업단지를 대상으로 에너지 수요 및 공급의 예측을 진행하였으며, 예측 결과값을 포함하여 에너지 모니터링을 위한 시뮬레이터 UI 화면을 설계하였다. 머신러닝 알고리즘 중 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron; MLP)을 사용하였으며, 예측 모델의 최적화 기법으로서 베이지안 최적화 (Bayesian Optimization)를 적용하였다. 본 연구에서 구축한 예측 모델은 산업단지 내 압축공기 수요 유량의 경우는 87.90 %, 공용 공기압축기 공급 가능 유량의 경우는 99.54 %의 예측 정확도를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권12호
• /
• pp.8576-8584
• /
• 2015

전력수요의 예측은 안정적인 전력공급을 위한 수급계획수립을 위해서 그리고 전력계통의 최적운영계획수립을 위해서도 필요하다. 특히 안정적인 전력수급확보를 위해서는 중장기 전력수요예측이 중요하고 공급안정성 강화를 위해서는 지역별 전력수요예측이 중요하다. 지역별 전력수요예측은 지역에 소요되는 부하를 충족시킬 수 있도록 송전선로 및 변전소 등의 계통망의 최적상태 구성 및 유지를 위한 필수적인 과정으로 알려져 있다. 따라서 본 논문은 12개월(중장기)동안 대한민국 시도별 16개 지역의 전력사용량을 SARIMA 모형을 이용하여 예측하는 방법을 제안한다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.1373-1380
• /
• 2019

에너지의 생산 효율성을 증가시키기 위해 최근 스마트그리드 기술 중 지능형 검침 시스템(AMI, advanced metering infrastructure)의 개발이 활발히 진행되고 있다. 전력 소비 데이터를 분석하고 소비 패턴을 예측하는 일은 AMI에서 핵심적인 부분이다. 본 논문에서는 수집된 전력 소비 데이터를 분석하고 발생할 수 있는 오류들을 정리하였으며 소비 패턴을 월별로 k-means 군집화 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 또한 deep neural network를 이용하여 소비 패턴을 예측하였는데, 가구별 하루 전력 사용량 예측의 어려움을 극복하기 위하여 전력 사용량을 100개의 군집으로 분류하여 이 군집의 하루 평균으로 다음날 군집의 평균을 예측하였다. 실제 AMI에서의 전력 데이터를 사용하여 오류들을 분석하였으며 군집화 방법을 도입하여 성공적으로 전력 소비 예측이 가능하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제24권4호
• /
• pp.567-573
• /
• 2011

본 연구는 3년간 가정용수의 실측사용량 자료를 바탕으로 표본가구의 가구특성, 주택특성, 월 특성을 나타내는 항목들을 조사하여 가정 용수 수요예측모형을 개발하는 것이다. 그러나 가정용수 사용량의 분포가 왼쪽으로 치우쳐져 있는 형태를 가지므로 정규분포를 따르지 않는다. 따라서 반응변수가 정규분포를 가정하는 다중회귀모형 적용 시 추정치가 편의 되며, 모형의 설명력이 매우 낮은 결과를 초래한다. 그리고 자료의 대용량화로 인하여 오차분산이 매우 작아지므로 분산분석표에 나타나는 설명변수들의 검정 시 항상 유의하게 나타나는 결과를 초래한다. 이에 대한 대안으로 와이블 회귀모형 및 대수정규 회귀모형을 이용하여 가정 용수 수요량 예측 모형을 통계적으로 분석하고자 한다. 분석결과를 토대로 가정용수의 수요예측, 수요관리 정책수립, 수도 관련 기자재 및 시설 규격결정 등에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권7호
• /
• pp.1-9
• /
• 2024

본 연구에서는 부트 스톰을 완화하고 서비스 안정성 향상을 위하여 AI 기반 VDI 사용 예측 시스템, 가상머신 부팅 스케줄러 시스템으로 구성된 부트 스톰 완화 방안인 BRAIDS를 제안한다. 가상 데스크톱 인프라(Virtual Desktop Infrastructure, VDI)는 조직의 업무 생산성 향상과 IT 인프라 효율성 증대를 위한 중요한 기술이다. 다수의 가상 데스크톱이 동시 부팅될 때 발생하는 부트 스톰은 성능저하와 대기 시간 증가를 유발한다. xgboost 알고리즘을 사용하여, 기존 VDI 사용 데이터를 활용하여 향후 VDI 사용량을 예측한다. 또한 예측된 사용량을 입력으로 받아 VDI 서버와 가상머신의 하드웨어 사양을 고려하여 부트 스톰을 정의하고, 부트 스톰을 완화하기 위하여 순차적으로 가상머신을 부팅할 수 있는 스케줄을 제공한다. 사례연구를 통하여 VDI 사용 예측 모델은 높은 예측 정확도와 성능 향상을 보였으며, 가상머신 부팅 스케줄러를 통하여 가상 데스크톱 환경에서의 부트 스톰 현상을 완화하고 효율적으로 IT 인프라를 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 통합자연과학논문집
• /
• 제15권2호
• /
• pp.73-81
• /
• 2022

본 연구는 다중이용시설 이용자들의 쾌적함과 안전 그리고 시설내부 에너지 사용량의 최적 절감을 위하여 이용자수를 분석예측한 정보에 따른 공기질품질제어시스템 운영을 통해 국민 중심의 안전하고 쾌적한 서비스를 제공할 필요로 수행되었다. 이를 위하여 실내유동인구수를 카운팅하는 로컬시스템을 제작하고 수집된 유동인구 카운팅 정보를 시계열 모델링을 기반으로 분석예측하는 연구를 진행하였다. 개발된 시스템 성능평가 결과 유동인구 카운팅시스템은 95% 이상 정확도를 보여주었고, 예측시스템은 83~95% 정확도를 확보하였다. 본 연구결과 개발된 시스템은 다중이용시설에 즉시 적용가능하며 향후 남녀노소 인식을 진행하고 이를 예측한 정보에 의한 보다 다양한 서비스 개발을 추진할 계획이다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제33권S1호
• /
• pp.788-793
• /
• 2000

본 연구는 k서로 특성이 다른 8개의 도시를 검토 대상지역으로 선정하여 사용수량의 추정방법중 이론 곡선법을 이용하는 경우의 포화값 K의 영향을 비교 검토한 것이다. 이 연구결과는 상수사용량을 예측할 때 일어날 수 있는 오류를 최소한으로 줄이고 해당도시의 예측값을 결정할 때 보다 합리적으로 접근하는데 기초자료가 될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
• /
• pp.337-339
• /
• 2003

본 논문은 내장형 시스템의 전력 감소를 위해 사용되는 과거 사용량 기반의 DVS의 단점 인 응용 프로그램의 수행 성능 저하를 보상하기 위해, 운영체제의 스케줄러에서 제공하는 태스크의 미래정보를 이용하는 기법을 제안한다. 대표적 내장형 운영체제인 WinCE.net에서의 스케줄러는 제한된 자원의 효율적 관리를 위하여 동일 응용프로그램의 태스크들을 관리하면서 다음 태스크 시행시간 정보를 갖게 된다. 이러한 룩 어헤드(look ahead)정보와 과거사용량기법을 혼합한 혼합예측기법이 실제 내장형 시스템에서 전력소비를 감소시키며 응용프로그램의 수행 성능보상을 할 수 있음을 보인다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.9-15
• /
• 2005

관련 기업 및 ISP 업체에게는 투자의 매력을 부여하며 인터넷의 사용시간대 및 사용량에 따라 빈약한 사용자, 건강한 사용자, 과다한 사용자 등으로 구분하여 차등요금을 부여하는 합리적인 전략이 필요하다. 이 논문에서 차등요금부과의 타당성을 검토한다. 그리고 로지스틱 회귀모형을 이용하여 혼잡에 따른 차등요금, 지연시간, 접속만족도 등에 따라 실제적으로 인터넷 사용자들이 인터넷 접속을 얼마나 유지하는 지를 측정할 수 있는 관련 예측모델을 제시한다. 이러한 예측모델을 이용하여 인터넷 접속 또는 비접속 확률을 예측하는 분석률은 $69.5\%$이었음을 확인하였다.