정보시스템의 개발 및 유지보수에 대한 기준은 과기처 등에서 제정한 'S/W 개발비 산정기준'을 준용하고 있다. 그러나 본 기준이 Business Computing 환경을 기준으로 작성되었고, 전력계통 제어를 비롯한 각종 공정제어시스템 구축 환경에 부적합할 뿐 아니라 시스템의 뼈대(Frame)를 구성하는 H/W의 규모 산정이 누락되어 있는 상태이다. 전력거래소는 우리나라의 전력계통 환경에 적합한 한국형 에너지관리시스템(이하 K-EMS)의 국산화 개발을 각종 첨단 S/W의 탑재 기준에 따라 단계별(Baseline, Prototype, Fullscale)로 추진하면서, 각 단계에 가장 적합한 하드웨어의 용량 산정 기준을 선정하는 작업을 진행하고 있다. 이는 정보시스템 개발에서 자원의 낭비를 최소화하고 전체 개발비용을 절감 할 수 있다는 점에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 K-EMS 시스템 국산화 개발을 위해 K-EMS가 수용할 각종 응용프로그램별 특성을 감안한 하드웨어의 적정 용량 산정 기준과 적용방안을 제시하고, CPU, Memory 등 세부 항목에 대한 고려항목을 언급함으로써 최적의 K-EMS 하드웨어 Sizing 산정방안을 소개하고자 한다.
본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 전력계통의 단기 부하 예측을 하는 방안을 제시한다. 기존의 단기 부하 예측은 시계열 분석 방법이 주를 이루었으며, 이러한 방법은 방대한 양의 자료를 기반으로 데이터베이스를 만들고 이를 이용하여 여러 가지 계수를 이용하여 수요를 예측함으로써 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 따라서 본 연구에서는 좀 더 적은 시간과 노력으로 부하예측이 가능하도록 데이터마이닝 기법을 이용하여 요일별 그리고 특수 일의 패턴을 분석하고 의사결정트리를 이용한 예측방법을 제시하고자 한다. 그리고 현재 전력거래소를 통해 거래되고 있는 계통한계가격과의 관계를 분석하여 예측 계수에 계통한계가격을 추가하여 예측방법을 제시하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권2호
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pp.395-406
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2017
전력 공급 시스템의 효율적인 운영을 위해 전력수요예측은 필수적이다. 본 연구에서는 군집분석과 분류분석을 이용하여 일 단위 시간별 전력수요량 시계열 패턴의 유형을 살펴보고자 한다. 전력거래소에서 수집된 2008년 1월 1일부터 2012년 12월 31일까지의 일 단위 시간별 전력수요량 데이터를 추세성분, 계절성분, 오차 성분으로 구성된 시계열 자료로 변환하여 사용하였다. 추세성분을 제거한 시계열 자료의 패턴을 구분하기 위한 군집 분석방법은 k-평균 군집분석 (k-means), 가우시안혼합모델 혼합 모델 군집분석 (Gaussian mixture model), 함수적 군집분석 (functional clustering)을 고려하였다. 주성분분석을 통해 24시간 자료를 2개의 요인로 축소한 후 k-평균 군집분석과 가우시안 혼합 모델, 함수적 군집분석을 수행하였다. 군집분석 결과를 토대로 2008년부터 2011년까지 총 4년간 데이터를 4가지 분류분석방법인 의사결정나무, RF (random forest), Naive bayes, SVM (support vector machine)을 통해 훈련시켜 2012년 군집을 예측하였다. 분석 결과 가우시안 혼합 분포기반 군집분석과 RF를 이용한 군집예측 결과의 성능이 가장 우수하였다.
지식경제부(MKE)는 매2년마다 전력수급기본계획을 수립한다. 본 논문에서는 전력수급기본계획 수립시 전력수요를 과대 또는 과소로 예측한 것이 차기 전력수급기본계획 수립시 전원혼합(Energy Mix)에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. 전력수요 자료는 2005년도에 예측한 제3차 전력수급기본계획의 전망치를 이용하였고 전원혼합을 도출하기 위하여 전력거래소(KPX)에서 활용하고 있는 WASP 전산모형을 단순화한 시뮬레이션 모형을 구축하였다. 2005년도 전력수요를 적정, 5% 과대 그리고 5% 과소 예측한 경우에 대하여 각각 단순화한 시뮬레이션 모형을 이용하여 2005년도 전력수급기본계획의 전원혼합을 도출하였다. 이 3가지 전원혼합을 초기조건으로 하여 2005년도의 적정 전력수요가 2007년 이후에 적용된다고 보고 2007년도에 차기 전력수급기본계획의 전원혼합을 도출하였다. 전력수요가 적정일 경우, 2005년도와 2007년도 전력수급 기본계획의 전력수요는 동일하므로 전원혼합에 변화가 없다. 전력수요를 5% 과대 또는 5% 과소 예측한 경우, 계획된 발전소 건설을 차기 전력수급기본계획 수립시 줄이거나 늘려야 하는데 건설기간이 짧은 LNG 발전소가 그 영향을 받는 것으로 나타났다.
효율적인 보안관제센터 운영을 위해서는 보안관제 대시보드의 표준화가 반드시 필요하다. 보안관제 대시보드는 24시간 365일 내내 함께 생활해야 하는 보안관제근무자들에게 많이 활용되도록 구성해야 한다. 또한 보안관제센터의 업무활동을 종합적으로 표출할 수 있어야 한다. 추가적으로 보안관제센터의 업무활동들을 쉽게 설명할 수 있어야 할 것이다. 이에 본 논문에서 사례기관에 실제 적용한 봉쇄·탐지·대응 기반의 보안관제 대시보드 디자인을 설명하고자 한다. 이를 통해 불필요한 귀빈 맞춤형 대시보드 구성작업에 대한 노력과 시간을 줄이고 보안관제센터의 효율적인 운영에 이바지하고자 한다.
최근 스마트 시티, 스마트 홈, 스마트 교통, 스마트 케어 등 스마트 월드를 지향하는 대규모의 연구와 노력이 계속되고 있다. 이러한 스마트 월드가 보편화 될수록 인터넷과의 연결성 확대와 사이버 테러위협의 확대는 필연적일 것이다. 이러한 사이버 테러위협의 확대는 엄청난 재난안전사고로 연결될 가능성을 점점 높이고 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 형태로 확대되는 스마트 월드에 대해 살펴보고 스마트 월드들이 가지고 있는 보안 위협 요인을 도출한다. 또한, 스마트 월드의 구축시 해외로부터의 접근이 필요하지 않는다면 해외로부터의 테러위협을 봉쇄하는 방안을 제안한다. 이를 통해 안전한 스마트월드의 구축과 운영을 위한 사이버 테러위협 제거방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 에너지 참여형 소비자를 위한 블록체인과 연계한 ESS 전력거래 시스템을 개발하고자 하였다. 신재생에너지 ESS 전력량 및 수요정보를 공개할 목적으로 블록체인 DB에 스마트 컨트랙트 시스템을 구축하고 에너지 프로슈머와 컨슈머의 블록체인 DB 데이터를 활용하여 전력거래시장의 유연한 확대를 위한 현실적인 솔루션을 제공할 수 있도록 하였다. 따라서, 블록체인과 연계한 ESS 전력거래 시스템을 개발하는데 주요 내용으로 ESS 관리를 위한 클라우드 기반 WEB 구축, 블록체인 활성화를 위한 코인 발행 및 거래소 등록, 블록체인 기술을 반영하기 위한 전자지갑 생성, ESS 기반 생산 수요 자료수집 및 공급과 관련한 블록체인 데이터베이스 구축, 블록체인 기반 플랫폼 선정 및 기반 구축, 스마트 컨트랙트 제작 등을 고려하여 구현하였다.
산업혁명을 거치면서 높은 화석연료를 사용하는 제조업 중심의 산업구조와 많은 자원을 필요로 하는 도시의 집중 현상으로 지구 온난화에 따른 이상기후 발생이 증가하고 있다. 이러한 기후변화는 홍수, 태풍, 폭염 및 폭설 등의 자연재해 발생 빈도 및 규모를 증가시켜 피해가 커지고 있다. 특히 인구 및 시설들이 집중해 있어 도시의 집중 현상은 이러한 재해에 더욱 취약한 구조가 됨에 따라 피해의 규모를 가중 시키고 있는 실정이다. 전 세계적으로 기후변화 문제의 심각성을 인식하고 이를 해결하기 위해 선신국에 의무를 부여하는 교토의정서(1997년) 채택에 이어, 선진국과 개도국이 모두 참여하는 파리협정(2015년)을 채택하였고 2016년 협정이 발효되었다. 파리협정의 목표는 산업화 이전 대비 지구 평균온도 상승을 2℃보다 아래로 유지하고, 나아가 1.5℃로 억제하기 노력하는 것을 강제하는 것으로 2050년까지 탄소 순배출량을 '0'으로 만든다는 탄소중립사회로의 전환이 본격적으로 시작되었다. 본 연구에서는 기후변화로 인한 물부족 및 수실오염과 같은 도시의 수자원 문제 해결을 위해 IoT 기반 센서 및 네트워크 기반 수자원 플랫폼을 개발하였다. 도시 수자원 시설 데이터를 기반으로 대체 수자원 확보 및 수요 중심의 물 관리를 통해 효율적인 물 배분이 될 수 있도록 하였으며 이러한 스마트 물 관리에 따른 대체 수자원 확보 및 효율적 물 배분이 탄소 저감에 미치는 효과에 대해 분석하였다. 연구대상 지역은 세종 6-4구역으로 LID 특화지구로 조성되었으며 1,000 세대의 주민이 생활하는 공동주택이다. 물 순환(LID) 시설에서 확보된 물을 물 공급 시설과 연계하여 공동주택에서 활용함으로써 감소된 상수 사용량을 온실가스 배출량으로 환산하여 탄소 저감량을 계산하였다. 실제 주민들(1,000세대)이 사용하고 있는 상수량 데이터와 전력거래소 온실가스 배출계수를 활용하였으며 물순환(LID) 시설로 확보하여 대체할 수 있는 상수량은 10%로 가정하였다. 연구대상 지역(1,000세대)의 연간 상수공급량은 331,603m3이며, 연간 전력사용량은69,637kWh이다. 온실가스 배출량은 31.963tCO2eq이며, 온실가스 저감량은 3.2tCO2eq로 산정되었다. 추후 LID 시설에 대한 상수 대체량과 온실가스 저감효과 정량화가 필요하다.
태양광 풍력 발전은 한국의 에너지 전환에 있어서 핵심적인 요소이다. 특히 이산화탄소 감축과 미세먼지 저감을 위해서 태양광 풍력 발전 확대 보급은 정책적으로나, 사회적으로 필수 불가결한 선택이다. 이에 본 논문은 태양광 풍력 확대에 대응하여 한국 전력시스템 내에서 추가적으로 발생하는 비용, 즉 통합 비용에 대해 분석하고자 한다. 2019년~2030년에 걸친 "8차 전력수급기본계획", "재생에너지3020 이행계획"과 2016년 태양광 풍력 발전량을 기반으로 KEPTA를 활용하여 시나리오 분석한 결과, 2030년 13.94Won/kWh~32.55Won/kWh의 통합비용이 필요하며, 백업비용은 8.94Won/kWh, 균형비용은 1.03Won/kWh~4.45Won/kWh, 계통접속비용은 3.97Won/kWh~19.16Won/kWh가 필요한 것으로 나타났다. 이러한 추가 비용이 확보될 때 태양광 풍력 발전의 확대를 위한 전력시스템 내 안정성이 확보될 것으로 예상한다. 향후 태양광 풍력 발전의 기술 개발과 전력저장장치 도입, 그리고 도매시장 가격 변화 등을 고려한 연구가 필요하다.
본 연구는 소셜 감성(social sentimental)을 긍정 및 부정적 의견으로 구분하여 이들 의견이 개별 기업의 주식수익률에 미치는 영향이 비대칭적인지(asymmetric) 분석하였다. 이를 위하여 한국거래소에서 활발하게 거래되고 트위터 의견도 충분한 기아차, 아모레퍼시픽, 포스코, 한국전력 등 4개 기업을 분석대상으로 하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 긍정적 의견은 개인투자자의 거래 비중이 상대적으로 낮은 아모레퍼시픽의 주식수익률에는 영향을 주지 못한 반면 나머지 3개 기업의 주식수익률에는 유의한 양(+)의 영향을 주었다. 둘째, 부정적 의견은 4기업의 주식수익률에 모두 유의하게 음(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히 부정적 의견이 긍정적 의견보다 주식수익률에 미치는 영향이 더 크게 나타났으며, 이는 투자자들이 손실회피 성향 등으로 수익보다 손실에 더 민감하기 때문으로 보인다. 본 연구는 트위터의 긍정 또는 부정적 의견이 주식수익률에 비대칭적(asymmetric)으로 영향을 미치는 것을 발견하였으며, 이는 트위터의 의견을 투자자 심리(sentiment) 대용변수(proxy)로 활용할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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