본 논문에서는 산업 현장에서 전기 신호 측정을 위해 사용되는 디지털 멀티미터를 스마트 폰의 배터리와 디스플레이를 이용하여 개발할 수 있는 방법을 제안한다. 기존 스마트 폰과 연동되는 멀티미터는 대부분 블루투스로 연결되어 배터리 사용에 대한 불편함과 측정 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 이를 개선하기 위하여 스마트 폰의 전원을 공유하여 사용할 수 있는 USB OTG 방식으로 전원 공급과 데이터 전송이 동시에 가능한 스마트 멀티미터를 개발하였으며 저항과 직류 전압, 전류, 교류 전압과 전류를 측정할 수 있는 회로를 개발하였고 측정 데이터를 표시하고 측정하고자 하는 전기신호의 종류를 선택할 수 있는 버튼을 가진 안드로이드 앱을 개발하였으며 제작한 시스템이 정상적으로 동작하는지 공인시험기관의 시험을 통해 현재 판매중인 디지털 멀티미터와 동등 이상의 성능임을 검증하였다. 본 연구 결과를 통해 기존 계측기와 비교하여 동등 이상의 성능을 가지면서 별도의 전원이나 디스플레이가 필요 없는 스마트 계측기의 제작이 가능하다는 것을 확인하였고 향후 다양한 스마트 계측기 개발에 참고가 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기존에 전력소비자들의 전기요금을 낮추기 위해 전력사업자가 설치하는 스마트미터(smart meter)에 의존하는 대신 가정 내 PLC(Power Line Communication)망을 활용하여 소비자의 기기별로 에너지모니터링 환경을 구축하여 스마트그리드를 통해 소비자가 얻을 수 있는 많은 혜택을 제공할 수 있는 스마트플러그 기반 AMI 시스템을 개발하고자 한다.
현재 여러 국가들은 스마트 그리드 시스템의 법적, 기술적, 비즈니스 측면에서 여러 문제점들이 발견되고 있음에도 불구하고 스마트 그리드 배치를 서두르고 있다. 스마트 그리드와 관련하여 중요한 문제는 스마트 미터기의 주된 성능을 그대로 유지하면서 미터 측정값들이 믿을 수 없는 이해집단들로부터 공격을 당하지 않도록 하는 것이다. 이러한 프라이버시 보호 문제는 하드웨어 제약사항, 보안 암호화 시스템과 보안 신호 처리와 같은 몇 가지 해결책들을 요구하고 있다. 본 연구에서는 이와 관련하여 현재 스마트 미터 프라이버시 보호 영역에서 주된 도전 문제가 되고 있는 미터 사용량 집계 암호화에 관한 하나의 접근방식을 제공한다. 개별 에너지 총 사용량에 관한 프라이버시 보호를 위해 개별 사용자 집계 함수에 잡음 가중치를 부여하는 방식을 나타낸다. 접근방식에서 준동형 암호화 성질을 충족하기 위해 잡음 가중치의 곱은 1이 된다. 단적으로 개별 에너지 사용자 집계를 알 수 없도록 하는데 있다. Diffid-Hellman 생성기를 적용하는 경우에 잡음 가중치 곱은 잡음 가중치 합으로 전환되고 가중치 합은 0이 된다. Diffid-Hellman 키 교환은 보통 512비트를 사용하기 때문에 아주 큰 키들을 사용하는 다른 Paillier 계통 암호화 방법들에 비해 보다 우수한 성능을 가진다.
본 논문에서는 스마트미터의 북미 국제표준인 ANSI C12.22에서 정의하는 C12.22 노드의 응용계층 프로토콜을 구현하였다. ANSI C12.22에서는 OSI 7 계층 중에서 응용계층만을 정의하고 있다. 정보전송에 필수 요소인 1~4 계층은 기존에 사용되고 있는 프로토콜을 사용할 것을 권고하고 있으며, 이에 따라 본 논문에서는 통상적으로 사용되고 있는 TCP/IP 프로토콜을 전송계층 및 네트워크계층 프로토콜로 사용하였다. ANSI C12.19에서는 전력량계에 사용되는 파라미터들을 규정하고 있으며, C12.22 응용계층은 이 전력량계 파라미터들을 네트워킹하기 위한 최소한의 네트워크 서비스와 데이터 구조들을 정의하고 있다. 이러한 서비스와 데이터 구조들은 네트워킹된 전력량계를 설정, 프로그래밍, 모니터링하거나 전력량계의 정보를 수집할 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 C12.22 응용계층을 소프트웨어로 구현하기 위해 임베디드 보드를 사용하였고, 기능 테스트를 위해서 AMI 응용서버 역할을 하는 테스트 프로그램을 동시에 개발하였다.
전 세계적으로 많은 국가들이 에너지 소비 효율화에 관심을 갖고 관련된 연구와 제품 개발을 활발히 진행하고 있다. 효율적인 에너지 사용을 위한 필수 요소기술로는 소비자가 실시간으로 가전기기의 동작 상태를 확인하고, 자동 제어를 가능하게 해주는 스마트 미터링 시스템에 대한 중요성과 필요성이 크게 부각 되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 가전기기의 사용 전력 측정과 제어 기능을 갖는 기존의 멀티탭타입의 스마트 미터를 기반으로 대기전력을 갖는 가전기기의 원활한 제어가 어려웠던 기존의 문제점을 개선하고, 멀티탭에서 얻어진 전력 정보를 원격 전송하여 스마트폰에서 소비자가 사용전력량과 동작 상태를 확인하고 on/off 명령을 통해 원격제어를 가능케 하는 양방향 통신 시스템을 구현하였다.
스마트미터링 혹은 스마트미터의 기본 요구사항 중 하나는 AMI 환경의 장비들에 대한 펌웨어 원격 업그레이드 기능이다. 수동적인 H/W 장비의 교체 없이 S/W 및 펌웨어 교체만으로 변화되는 환경에 유연하게 대체할 수 있도록 하며 다양한 부가서비스 창출 및 사업화지원을 위해서 시스템을 주기적으로 유지보수함으로써 유지보수에 필요한 인건비를 절감 한다는 측면과 서비스의 즉시성 측면에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 AMI 시스템 개발 시작품 중 데이터수집장치 및 스마트 미터를 대상으로하는 원격 펌웨어 업그레이드시스템(FUMS, Firmware Upgrade Management System)의 국제적 수준의 일반적 요구기능과 시스템 설계 내용을 제시한다.
스마트 인솔은 멀티 센서가 장착된 디바이스로써, 발바닥의 정보를 추출하는 기기의 특성으로 인해 헬스케어 디바이스로 주목받고 있다. 최근에는 스마트 인솔 내 센서 사양의 증가로 인해 획득 가능한 데이터의 품질이 증가하였으나, 취득한 데이터를 모두 사용하는 것은 통신 대역폭 및 컴퓨팅 파워의 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 스마트 인솔 내 파라미터에 대한 분석과 연구를 진행하고, 최적의 파라미터를 제시한다.
빅 데이터 관련 주요 논제 중의 하나는 방대한 시간 기반 또는 원격 측정 데이터의 가용성에 관한 문제이다. 현재 저비용 획득 및 저장 장치의 등장은 더 세밀한 분석에 사용될 상세한 시간 데이터를 얻을 수 있어서 배후 시스템에 대해 여러 가지 지식을 갖거나 미래의 이벤트를 더 정확히 예측할 수 있다. 특히, 스마트 미터가 설치된 수많은 가정 및 기업 등을 대상으로 전기 사용에 관한 고객 맞춤형 계약을 정의하는 것은 다른 무엇보다도 중요한 문제이다. 수많은 스마트 미터 데이터를 바탕으로 공통적인 전력 소비 형태를 몇 가지 그룹으로 구분할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 스마트 미터 측정 관련 공개 데이터와 자바 기반 공개 소스인 KNIME 플랫폼을 사용하여 스마트 미터 관련 빅 데이터 변환과 클러스터링을 나타낸다. 빅 데이터 구성 요소는 공개 소스는 아니지만, 시험판으로 사용할 수 있다. 스마트 미터 빅 데이터를 가져오고, 정리하고, 변환한 후 전력 사용량 행위와 관련된 각 미터 ID의 해석과 클러스터링에 적합한 DTW 접근 방식을 통해 전력 사용 행위에 관한 스마트 계약을 정의할 수 있다.
본 논문에서는 효율적 에너지 관리를 위해 인공 신경망 중 하나인 GRU 모델을 사용하여 전력사용량을 예측하고 예측된 전력사용량과 실제 전력사용량의 비교를 통해 부하를 자동 제어 하는 스마트 미터기를 제안한다. 제안한 스마트 미터기를 통해 GRU 모델을 학습시키기 위해 필요한 전력사용량 데이터를 수집했다. 구현된 스마트 미터기가 전력사용량 자동측정 및 실시간 관찰 기능과 전력사용량 예측을 통한 부하 제어 기능을 가지고 있음을 보여준다. 성능평가 지표 중 하나인 Root Mean Squared Error (RMSE) 값에 약 20%의 마진 값을 이용하여 부하 자동 제어를 위한 기준 값으로 설정했다. 부하 자동 제어 기능을 가진 스마트 미터기로 인해 에너지 관리의 효율성이 증대되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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