• Journal of Internet Computing and Services
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• v.24 no.2
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• pp.57-66
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• 2023

Currently, a new energy system is emerging that implements consumption reduction by improving energy efficiency. Accordingly, as smart grids spread, the rate system by timing is expanding. The rate system by timing is a rate system that applies different rates by season/hour to pay according to usage. In this study, external factors such as temperature/day/time/season are considered and the time series prediction model, LSTM, is used to predict energy power usage data. Based on this energy usage prediction model, energy usage charges are reduced by analyzing usage patterns for each device and transferring power energy from the maximum load time to the light load time. In order to analyze the usage pattern for each device, a clustering technique is used to learn and classify the usage pattern of the device by time. In summary, this study predicts usage and usage fees based on the user's power data usage, analyzes usage patterns by device, and provides customized demand transfer services based on analysis, resulting in cost reduction for users.

• Solar Energy
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• v.18 no.3
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• pp.41-50
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• 1998

The purpose of this study is to analyze the energy consumption status for various building types in Taejon. 35 sample buildings were classified into 8 building types, i.e., sports center & swimming pools, hotels, telecommunication exchange service facility, hospitals, research laboratories, department stores, exhibition galleries, universities. According to analyses, energy consumption patterns varies significantly for each building type. Sports centers consumes highest rate(689 $Mcal/sqm{\cdot}yr$) and universities lowest rate(86 $Mcal/sqm{\cdot}yr$) among selected building types.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.746-749
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• 2019

자유 단조는 고온에 가열한 강괴에 높은 압력을 가하여 원하는 형상의 제품을 만드는 공정으로 에너지 소모가 매우 크다. 여러 개의 강괴를 가열로에 장입하여 고온에 가열한 후 소재를 하나씩 꺼내어 프레스 공정을 수행한다. 가열로에 함께 장입되는 소재들의 조합에 따라 가열 시 소요 시간 및 에너지 사용량이 달라진다. 소재 조합에 따른 가열 비용 예측을 통해 최적의 소재 조합을 결정하여 에너지 효율을 높일 수 있다. 비용 예측 모형을 학습하기 위해서는 가열 소요 시간 및 에너지 사용량 데이터가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 가열로의 온도 및 가스 사용량 데이터를 이용하여 가열로의 가동 상태 변경 지점을 감지하는 방안을 제안한다. 가열로의 온도 및 가스 사용량은 IoT 인프라를 기반으로 손 쉽게 획득할 수 있다. 가열로의 상태 별로 온도 및 가스 사용량에 나타나는 패턴을 이용하여 상태 변경 지점을 감지한다. 이를 통해 가열 공정 데이터를 획득할 수 있을 뿐만 아니라 가열로의 상태를 실시간에 모니터링이 가능함으로써 불필요하게 가열하는 것을 예방하여 에너지 효율을 높일 수 있다.

• The Journal of Bigdata
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• v.6 no.1
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• pp.127-132
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• 2021

Korea is both a resource-poor country and a energy-consuming country. In addition, the use and dependence on electricity is very high, and more than 20% of total energy use is consumed in buildings. As research on deep learning and machine learning is active, research is underway to apply various algorithms to energy efficiency fields, and the introduction of building energy management systems (BEMS) for efficient energy management is increasing. In this paper, we constructed a database based on energy usage by device per household directly collected using smart plugs. We also implement algorithms that effectively analyze and predict the data collected using RNN and LSTM models. In the future, this data can be applied to analysis of power consumption patterns beyond prediction of energy consumption. This can help improve energy efficiency and is expected to help manage effective power usage through prediction of future data.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.6
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• pp.457-466
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• 2016

To achieve eco-friendly hospitals it is necessary to empirically verify the effect of meteorological factors on the power consumption of the hospital. Using daily meteorological big data from 2009 to 2013, we studied the weather conditions impact to power consumption and analyzed the patterns of power consumption of two hospitals. R analysis revealed that temperature among the meteorological factors had the greatest impact on the hospital power consumption, and was a significant factor regardless of hospital size. The pattern of hospital power consumption differed considerably depending on the hospital size. The larger hospital had a linear pattern of power consumption and the smaller hospital had a quadratic nonlinear pattern. A typical pattern of increasing power consumption during a hot summer and a cold winter was evident for both hospitals. The results of this study suggest that a hospital's functional specificity and meteorological factors should be considered to improve energy savings and eco-friendly building.

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

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.318-322
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• 2010

본 논문에서는 경기도 에너지 소비량 DB를 구축하고 소비패턴을 분석하였다. 각 에너지원별로 최근 8년간 공급업체의 판매량 자료를 토대로 부문별 사용량을 시군별로 DB를 구축하였다. 경기도 에너지 소비량 분석 결과 2008년 기준 에너지 소비량이 높은 지역은 평택시였으며. 2005년대비 2008년 에너지 증가율이 상대적으로 높은 지역은 화성시, 남양주시, 성남시였다 평택시에는 대규모 국가산업단지가 입지해 있으며, 특히 석유화학과 관련된 업체가 많아 석유류 에너지 소비가 큰 것으로 나타났다. 또한 화성시, 남양주시, 성남시는 택지개발로 인한 급격한 인구증가로 대부분의 에너지가 증가한 것으로 나타났다. 경기도 온실가스를 저감하기 위해서는 이들 시군에 대한 에너지 관리방안이 타 시군보다 우선시 되어야 할 것으로 사료된다. 또한 이를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 관리방안도 필요하다. 이러한 에너지 소비를 지속적으로 관리하기 위해서는 모니터링시스템 구축을 통한 관리가 절실하다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.8 no.4
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• pp.87-92
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• 2019

This paper describes the pattern analysis for data of the factory energy consumption by using machine learning method. While usual statistical methods or approaches require specific equations to represent the physical characteristics of the plant, machine learning based approach uses historical data and calculate the result effectively. Although rule-based approach calculates energy usage with the physical equations, it is hard to identify the exact equations that represent the factory's characteristics and hidden variables affecting the results. Whereas the machine learning approach is relatively useful to find the relations quickly between the data. The factory has several components directly affecting to the electricity consumption which are machines, light, computers and indoor systems like HVAC (heating, ventilation and air conditioning). The energy loads from those components are generated in real-time and these data can be shown in time-series. The various sensors were installed in the factory to construct the database by collecting the energy usage data from the components. After preliminary statistical analysis for data mining, time-series clustering techniques are applied to extract the energy load pattern. This research can attributes to develop Factory Energy Management System (FEMS).

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.05a
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• pp.428-431
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• 2009

기존의 첨단주택은 IT 차원에서 접근되어 에너지 절약을 위한 기술은 시도하지 않았고 에너지 환경관리 기술이 미흡하였다. 본 논문에서는 실제 사용자 생활 패턴을 파악하여 에너지 소모를 얼마나 줄일 수 있는지 테스트 하였다. 복도, 출입구 그리고 현재 근무 중인 테이블에 조도 센서와 인체 감지 센서를 설치하였는데 조도 센서와 인체감지 센서는 하나의 그룹을 이루며 생활패턴을 파악하고 조도 값에 따라 실내등을 소등할 수 있도록 한다. 모든 센서 노드는 스타 토폴로지(one-hop) 형태로 연결되며 데이터는 USN 브릿지에 있는 베이스노드로 수집되고 이더넷을 통해 서버로 전달하면 DB에 저장된다. 그러므로 실시간으로 실내 환경 데이터를 수집하여 실내 환경 통합 감시 및 모니터링이 가능하고 에너지 소모를 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.747-750
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• 2011

최근 에너지와 자원 절약 사업의 일원으로 차세대 전력 관리 시스템인 스마트 그리드에 대한 관심이 증가하고 있다. 스마트 그리드는 전력 공급자와 소비자 사이에 통신망을 기반으로 한 양방향 전력 공급 방식을 말한다. 스마트 그리드를 통하여 전력 공급자는 소비자의 전력 사용량에 따른 탄력적인 전력 생산 및 공급이 가능하고, 소비자는 자신의 소비 패턴을 통한 효율적 전력 소비를 할 수 있다. 하지만 사이버 공격에 대한 위협이 높아지면서 공용망을 기반으로 운용되는 스마트 그리드 운용 정보에 대한 보안요구사항이 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 소비자 전력 사용량, 전력 사용 패턴 등의 정보가 송수신되는 지능형검침인프라의 보안 위협을 분석하고, 이를 해결하기 위한 방안을 제안한다.