• Electric Engineers Magazine
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• v.186 no.2
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• pp.31-40
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• 1998

전기는 생산, 공급하는 전력회사와 사용, 소비하는 수용가 사이에 전기사용량을 계량하여 요금을 부과하는 장치로 전력량계를 수용가에 부설하여 부하에서 소비하는 전기에너지를 측정하고 있다. 현재 전력거래용으로 사용하고 있는 전력량계는 대부분이 기계적으로 기능이 단순하기 때문에 수요조적, 부하조절, 공급조절 등의 목적으로 기능이 다양한 전자식 전력량계를 적용하게 되었으며 또한 자동원격검침 시스템을 추진하고 있는 실정이다.

• Electric Engineers Magazine
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• v.185 no.1
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• pp.17-21
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• 1998

전기는 생산, 공급하는 전력회사와 사용, 소비하는 수용가 사이에 전기사용량을 계량하여 요금을 부과하는 장치로 전력량계를 수용가에 부설하여 부하에서 소비하는 전기에너지를 측정하고 있다. 현재 전력거래용으로 사용하고 있는 전력량계는 대부분이 기계식으로 기능이 단순하기 때문에 수요조절, 또한 자동원격검침 시스템을 추진하고 있는 실정이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.228-229
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• 2011

스마트 그리드(Smart Grid)는 기존 전력망에 IT기술을 융합하여 전력회사와 고객들 간의 실시간으로 양방향 정보 교환을 수행하는 시스템으로, 고객에게 전기 사용량 정보를 제공하는 서비스를 통해 전기의 사용량을 절약하도록 유도하는 것이 주요 목적인 차세대 전력망 시스템이다. 본 논문은 현재 개발 중인 AMI 요소 기술들의 상호 연동 테스트 방안을 소개하고 세부 구간 및 전구간 테스트 수행을 통해 얻은 각 시스템들의 로그 및 시스템별 응답 결과를 토대로 개발 기능의 적정성을 검증한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.3
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• pp.175-181
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• 2021

This paper analyzes the artificial intelligence-based approach for short-term energy consumption prediction. In this paper, we employ the reinforcement learning algorithms to improve the limitation of the supervised learning algorithms which usually utilize to the short-term energy consumption prediction technologies. The supervised learning algorithm-based approaches have high complexity because the approaches require contextual information as well as energy consumption data for sufficient performance. We propose a deep reinforcement learning algorithm based on multi-agent to predict energy consumption only with energy consumption data for improving the complexity of data and learning models. The proposed scheme is simulated using public energy consumption data and confirmed the performance. The proposed scheme can predict a similar value to the actual value except for the outlier data.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.13 no.2
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• pp.159-168
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• 2020

Current residential electricity rates, which are charged regardless of consumption patterns, have a problem of restricting consumer choice. In order to improve the problem, the Korea government started a demonstration project based on Time-Of-Use(TOU) pricing from September 2019. However, the analysis of its effect is still limited. This study analyzed the changes and limitations of TOU pricing compared to the current progressive pricing. The result showed that the high rate payer's bill decreased by up to 33.8 % while the low rate payer's bill increased by up to 117.7 %. This can lead to the problem of accepting electricity rates from a social point of view. In this study, TOU pricing based on progressive pricing was proposed to overcome the problem. The results presented the rate changes depending on the power consumption patterns while decreasing the average rate change from 32 % to -1.9 %. It means that the proposed pricing can support the TOU effect while maintaining the framework of the existing progressive pricing.

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

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.539_540
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• 2009

에너지 절약은 매우 큰 이슈이다. 현재 우리나라에서는 요금체계에 누진율을 적용함으로써 전기에너지 절약을 실현하고 있다. 하지만 에너지 소모를 증가시키는 피크부하 발생을 억제하기에는 부족한 면이 많다. 이러한 점을 보완하기 위하여 역 누진제를 추가로 적용한 다중 누진제를 제시한다. 피크부하 발생을 억제하면서 기존의 이윤을 유지하는 방안을 마련한다. 밤에 역 누진제를 적용함으로써 밤의 전력사용량을 증가시키고 낮의 전력 사용량을 감소시켜서 시간별 전력 수요편차를 줄이고 낮의 기존 누진제 체계에 선형적인 요금 증가로 역 누진제 사용에 의한 이윤 감소를 어느정도 보충할 것이다. 이러한 방법을 통하여 피크부하 발생을 줄이고 결과적으로 에너지 절약을 실현할 것이다.

• JOURNAL OF ELECTRICAL WORLD
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• s.282
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• pp.80-83
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• 2000

생활수준의 향상으로 일반가정에서 사용하는 전기용품의 종류도 무척 다양해졌으며 사용량도 급격히 증가되어 이로 인한 전기재해(화재, 감전)가 끊이지 않고 있다. 행정자치부 화재통계 연보에 따르면 ''99년도 총 화재발생건수 33,856건 중 전기로 인한 화재가 11,204건으로 33.1$\%$의 높은 점유율을 보이고 있어 일반가정에서의 전기안전 생활화가 절실히 요구되고 있는 실정이다. 일반 가정생활에서 편리하게 사용하고 있는 전기를 보다 더 안전하게 사용하기 위해서 우리 모두가 꼭 알아두어야 할 전기설비에 관한 기초상식, 전기사고의 종류와 예방대책, 정전 시 대처요령 등을 알아본다.

• Journal of IKEEE
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• v.24 no.3
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• pp.895-900
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• 2020

In this paper, BSPE replaced the existing multiplication algorithm that consumes a lot of power. Hardware resources are reduced by using a bit-serial multiplier, and variable integer data is used to reduce memory usage. In addition, MOA resource usage and power usage were reduced by applying LOA (Lower-part OR Approximation) to MOA (Multi Operand Adder) used to add partial sums. Therefore, compared to the existing MBS (Multiplication by Barrel Shifter), hardware resource reduction of 44% and power consumption of 42% were reduced. Also, we propose a hardware architecture design for BSPE Core.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.31 no.4
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• pp.366-375
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• 2022

The monitoring of electricity consumption using Internet of Things (IoT) technology is attracting attention as a technology to reduce operation costs of smart farms. In this study, we propose a method to apply a real-time electrical consumption monitoring system (the e-Gauge system) and utilization of the collected data real-time while a melon-producing smart farm is in operation. For this purpose, the electrical consumption data for the individual smart-farm facilities such as boilers, nutrient distribution systems, automatic controllers, circulation fans, boiler controllers, and other IoT-related utilities were collected during three months of melon cultivation period. By using the monitoring results, the electrical energy consumption pattern was analyzed as an example, and necessary considerations needed to optimally utilize the measurement data were suggested. This paper will be useful in lowering the technological implementation barriers for new researchers to build a electrical consumption monitoring system and reducing trial and errors in the usage of the generated data.