• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.657-659
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• 2020

공동주택 전기 요금제에는 호별 계약, 단일계약 및 종합계약으로 분류된다. 호별계약은 저압전력이 공급되는 공동 주택에 적용되며, 세대별 사용량에는 주택용 저압요금제가 적용되고 공동부 전기 사용량에는 일반용 저압 또는 주택용 저압 요금제가 적용된다. 단일계약과 종합계약은 고압전력이 공급되는 공동주택에 적용된다. 단일계약은 공동주택 세대별 사용량과 공용설비 전기 사용량을 합산하고 평균하여, 평균세대의 전기요금량을 기준으로 주택용 고압 요금을 적용하여 공동주택 전기 요금을 산정하는 방식이다. 종합계약은 공용설비 전기 사용량에는 일반용 고압요금을 적용하지만, 세대별 전기 사용량에 대해서는 주택용 저압 요금을 적용하여 공동주택 전기 요금을 산정하는 방식이다. 공동주택에서는 3가지 요금제중 하나를 선택하여 한국전력과 계약을 맺을 수 있다. 고압전기를 공급받는 공동주택은 상황에 따라 단일계약이 유리한 경우도 있고, 종합계약이 유리한 경우도 있다. 따라서 본 연구에서는 공동주택에서 전기요금을 시뮬레이션하여 각 공동 주택에 적절한 요금제를 선택하는 의사결정을 지원할 수 있는 공동주택 전기요금 시뮬레이터를 설계하고 개발하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 공동주택 전기요금 시뮬레이터의 요구사항을 분석하고, 시뮬레이터를 설계하고, 공동주택 전기요금 시뮬레이터 프로토타입을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2013.11a
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• pp.219-220
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• 2013

본 연구에서는 최근 5년간 서울 지역에서 발생한 월별 화재 건수와 동일한 지역에서 같은 기간 동안 가정용으로 사용된 전기량 사이에 존재하는 연관성을 파악하기 위하여, 이 두 변수에 대하여 시계열분석을 수행하였다. 본 연구에서는 통계전용 인터프리터 언어 R이 사용되었으며, 특히 칼만 필터를 이용한 데이터 처리를 위해 R에서 제공되는 KFAS(Kalman Filtering And Smoothing) 패키지가 사용되었다. 우선 시계열분석을 통해 월별 화재발생 건수는 1년을 주기로 하는 사인파 곡선의 형태로 변화하지만, 가정용 전기사용량은 1년에 두 번씩, 즉 여름철과 겨울철에 크게 증가한다는 사실을 확인할 수 있었다. 더 나아가 KFAS의 파라미터를 적절히 조절함으로써, 가정용 전기사용량과 월별 화재발생 건수 사이의 연관성을 가시적으로 보여줄 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.2
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• pp.189-204
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• 2018

This study is on forecasting the electricity consumption of an industrial manufacturing building called GGM from January 2014 to April 2017. We fitted models using SARIMA, SARIMA + GARCH, Holt-Winters method and ARIMA with Fourier transformation. We also forecasted electricity consumption for one month ahead and compared the predicted root mean square error as well as the predicted error rate of each model. The electricity consumption of GGM fluctuates weekly and annually; therefore, SARIMA + GARCH model considering both volatility and seasonality, shows the best fit and prediction.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.24 no.6
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• pp.131-137
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• 2010

Change of the energy used in a house can be separated from LNG, and electric power. The electric power consumption of a house is more increasing than LNG. The interest for electric houses is rising due to energy saving and low carbon emission. Accordingly, the amount of energies and cost are analyzed consumed in a house using cumulative energy consumption. The result of analysis, amount of electric power, is more increase. In comparison, the use volume of city gas is more decrease. In this paper, the use volume of energy resource is analyzed using historical energy consumption data in the past 25 years. In addition, expected electrical power and heating energy is analysed adopting an Electric Residence.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.400-401
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• 2011

본 논문은 오피스 빌딩에서 최대 피크를 나타내는 여름철과 겨울철에 대한 부하사용량에 대해 신경회로망 알고리즘을 적용하여 일주일 단위를 예측하기 위한 단기예측 모델을 제시하였다. 2010년 7월~8월 사이의 최대전력사용량과 2010년 12월~2011년 1월 사이의 최대전력 사용량을 나타내는 시기에 온도, 습도, 풍속과의 연관성을 파악하기 위해 기후변화요소의 변수를 고려했을 때와 고려하지 않았을 때의 출력모델 비교를 통해 실제 전력사용 모델과 근접한 모델을 확인하였고 향후 최대부하 사용과 연관된 사용량 제어를 위한 알고리즘을 적용하여 전력사용량을 절약할 수 있는 방법을 시도하고자 한다.

• Land and Housing Review
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• v.12 no.3
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• pp.79-85
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• 2021

This study analyzed the energy consumption differences between rental and owner owned (purchased) apartments in Busan, South Korea during the cooling and heating seasons. Analysis revealed that the average electricity consumed for cooling was 2.5 kWh/m²·yr for rental apartments and 2.3 kWh/m²·yr for purchased apartments, a difference of 0.2 kWh/m²·yr. The average electrical heating energy consumption was 3.3 kWh/m²·yr for rental apartments and 2.2 kWh/m²·yr for purchased apartments, a difference of 1.1 kWh/m²·yr. It was estimated that the use of electric blankets and heaters was higher in rental apartments than purchased apartments resulting in higher electrical heating energy consumption. The average gas heating energy consumption was 7.0 kWh/m²·month for rental apartments and 6.8 kWh/m²·month for purchased apartments. When electricity and gas usage was combined for heating, the average total heating energy consumption was 10.3 kWh/m²·month for rental apartments and 9.0 kWh/m²·month for purchased apartments. This indicates that rental apartments consume 1.3 kWh/m²·month more energy than purchased apartments during heating season. Overall, rental apartments consume more energy than purchased apartments during both the cooling and heating seasons.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.607_608
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• 2009

일반적으로 매입형 영구자석 동기전동기는 영구자석의 사용량이 많을수록 돌극비를 향상 시킬 수 있으므로 발생토크 중 릴럭턴스 토크의 비중을 키울 수 있다. 이는 토크 발생 시 입력전류를 저감시켜 동손이 감소하고 효율을 향상시키는 효과를 기대할 수 있다. 하지만 최근에 희토류계 영규자석의 가격 상승으로 인하여 영구자석 형 전동기 개발에 있어 제약이 따르는 상황이며 가격 경쟁력을 위하여 영구자석의 사용량을 저감시키는 노력을 기울이고 있다. 본 논문에서는 HEV 구동용 매입형 영구자석 동기전동기를 대상으로 영구자석 사용량 저감 설계에 대하여 다루고자 한다. 영구자석 사용량 저감은 영구자석의 두께를 변경시켜서 검토하였으며 실험을 통한 영구자석의 감자특성을 검토하여 최적의 두께를 결정하였다. 영구자석 두께 저감에 따라 감소한 최대출력 확보를 위하여 회전자의 형상설계를 기계적 구조해석과 병행하여 수행하였다. 최종으로 설계된 모델의 특성은 Prototype과 비교하여 성능만족 여부 및 영구자석 사용량 변화를 확인하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.1
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• pp.149-160
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• 2019

The electricity consumption time series data of 'A' University from July 2016 to June 2017 is analyzed via nonparametric functional data clustering since the time series data can be regarded as realization of continuous functions with dependency structure. We use a Bouveyron and Jacques (Advances in Data Analysis and Classification, 5, 4, 281-300, 2011) method based on model-based functional clustering with an FEM algorithm that assumes a Gaussian distribution on functional principal components. Clusterwise analysis is provided with cluster mean functions, densities and cluster profiles.

• Electric Engineers Magazine
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• v.267 no.11
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• pp.40-44
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• 2004

중국 경제가 세계 경제의 중심으로 급속히 부상하고 있다. 이에 대규모의 전력설비투자가 확대되고 있는 중국전력계통의 전력수급, 발전설비, 송변전설비, 전력회사, 전력설비제조회사의 현황과 전망을 소개하여 중국의 전력설비에 대한 전력기술인들의 이해를 돕고자 한다. 중국의 2003년 전기사용량은 18,910억 kwh로 전년대비 15.4%, 발전량은 19,080억 kwh로 15.3%나 증가하였다. 중국의 전기사용량은 2004년 11%,2005년 8.8%, 2006년 7%로 증가할 것으로 예샹하고 있으며 점차전력부족이 해소될 전망이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.533-536
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• 2004

본 논문에서는 기존의 반복적인 검침업무 및 분석을 자동화하여 보다 효율적으로 전력사용량 및 부하사용량을 파악하고, 이를 자동으로 분석할 수 있도록 한 웹기반 전력관리 시스템을 소개한다. 당사에서 개발한 웹기반 전력관리 시스템은 디지털 장치와 컴퓨터 S/W를 통해 각 피더별 데이터를 실시간으로 수집, 가공하여 데이터베이스에 저장하고 보고서 등을 자동으로 작성하며, 피더별 부하 비교/분석 둥을 통하여 전력 사용량 및 부하사용량에 대한 분석을 용이하게 할 수 있다. 또한, 웹 브라우져를 통해 인터넷이 연결된 곳이면 어디에서나 실시간 계측값, 이력트렌드 둥의 필요한 정보를 제공받을 수 있도록 하였다. 그리고, (주)효성, 창원공장에 적용된 사례를 통하여 웹기반 전력 판리 시스템을 설치하였을 때 얻을 수 있는 효과를 분석하였다.