• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.571-574
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• 2016

최근 에너지 효율을 최적화하는 차세대 지능형 전력망인 스마트 그리드 시스템(Smart Grid System)이 국내외에 널리 보급되고 있다. 그로 인해 그리드 시스템의 효율적인 운영을 위해 적용되는 EMS(Energy Management System) 기술의 중요성이 커지고 있다. EMS는 에너지 사용량 예측의 높은 정확성이 요구되며, 예측이 정확하게 수행될수록 에너지의 활용성이 높아진다. 본 논문은 전력 사용량 예측의 정확성 향상을 위한 새로운 기법을 제안한다. 구체적으로, 먼저 사용량에 영향을 미치는 환경적인 요인들을 분석한다. 분석된 요인들을 적용하여 유사한 환경을 가지는 전력 사용량 데이터의 사전 군집화를 수행한다. 그리고 예측 일에 관련된 환경 정보와 가장 유사한 군집의 전력 사용량 데이터를 기반으로 전력 사용량을 예측한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 다양한 실험을 통하여 일간 전력 사용량을 예측하고 그 정확성을 측정하였다. 결과적으로, 기존의 기법들과 비교했을 때, 최대 52.88% 향상된 전력 사용량 예측 정확성을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.355-360
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• 2008

대부분의 임베디드 시스템들은 유선 및 무선 네트워크에 연결되어 있으며 이들이 생성하는 데이터는 개인, 기관, 또는 국가에 상당히 중요한 정보일 수 있다. 따라서 통신 시 보안에 대한 요구는 향후 더욱 크게 증가할 것으로 전망된다. 임베디드 시스템에서의 또 다른 중요한 요구사항 중의 하나는 저전력 특성이다. 따라서 중요 데이터의 안전한 전송을 위한 암호화 및 복호화 그리고 네트워크 프로토콜 스택의 수행에 따른 전력 사용량 정보는 차세대 저전력 임베디드 시스템을 설계 및 개발하기 위해서 필수적으로 요구될 것이다. 하지만 기존 연구들은 단편적인 전력 사용량만을 분석하고 있다. 본 논문은 보안 데이터를 위한 암호화, 복호화, 그리고 데이터 송수신을 위한 네트워크 프로토콜 스택의 수행에 걸리는 전력 사용량과 오버헤드를 함께 측정하고 분석한다. 측정 결과 3DES 기반의 암호화 및 복호화 작업 동안의 전력 사용량이 TCP/IP 통신을 위한 전력 사용량 보다 데이터 크기가 증가함에 따라 더욱 크게 측정되었다. 해당 작업의 수행 오버헤드 역시 유사한 성향을 보였다. 그리고 프로세서 코어의 전력 사용량은 시스템 전체 사용량의 $10{\sim}22%$ 정도를 차지하는 것으로 측정되었다. 이러한 연구 결과는 임베디드 시스템에서 저전력 보안 데이터 전송을 위해 고려할 사항들을 정량적으로 제시하여 해당 연구 분야에 기여할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.263-263
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• 2022

지속적이고 안정적인 물의 수요와 공급을 유지하기 위해서는 하천의 유량도 중요하지만 좀 더 정확한 물의 흐름을 파악하기 위해서는 하천수 사용량 파악이 중요하다. 하천수 사용량 계측기술의 검증 및 표준화를 통해 실측기반의 하천수 사용량 자료 수집 및 활용체계가 필요하다. 본 연구에서는 직·간접적 사용량 측정 및 월 단위 보고체계를 개선할 목적으로 기존의 측정방법에 대한 평가를 실시하고, 하천수 사용량의 표준화된 계측 및 자료수집 체계 개선 방안과 실시간 계측자료 기반의 관리체계를 마련하여 자료를 관리할 수 있는 방안을 제시하였다. 하천수 사용량 파악을 위한 사용시설 현황을 검토하기 위해 제원정보 및 허가량이 유효한 14,575건 중 농업용 하천수 사용시설은 12,745개소로 전체의 88.9%, 허가량 대비 81.3%(생활·농업·공업용수 대상)를 차지하고 있다. 이중 하천수 사용량 보고대상인 8,000 m³/일 이상의 1,696건에 대한 자료의 수집이 수행된다면, 전체 농업용수의 86.0%에 해당하는 사용량 자료를 파악할 수 있다. 하천수 사용량 수집체계 개선 우선 대상인 1,696개소는 양수장 1,196개소(70.5%), 취수보 500개소(29.5%)로 보고규모 이상의 시설을 우선적으로 개선하는 것이 적용 초기에 많은 사용량을 파악할 수 있을 것이라고 판단된다. 전력량-사용량관계 곡선식을 이용한 환산유량은 하류단 양수의 영향을 받지 않고 초기설치 비용을 줄일 수 있으며, 오차율도 양호하여 만족할 만한 정확도와 경제성을 갖는 방법이라고 판단된다. 전국에 위치한 농업용수 사용량 자료의 확보는 현실적으로 어렵고, 하천수 보고유량은 초기설치비용이 들지 않지만 가동시간을 수기로 기록함에 있어 인건비 등의 연간운영비가 많이 소모되는 것으로 나타났다. 실시간 전력량자료 수집이 가능한 양수장의 경우, 전력량-사용량관계곡선식을 활용한 방법으로 실시간 하천수 사용량 자료 수집을 통해 보다 경제적이고 정확한 자료수집이 가능할 것으로 판단된다. 이는 실시간 하천수 사용량 계측자료의 활용성 향상을 위한 기반을 마련할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.93-99
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• 2019

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1208-1210
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• 2015

본 논문은 실제 사무용 빌딩의 전력 사용량 빅 데이터를 이용하여 효율적인 에너지 사용 및 빌딩 에너지 수요 반응 관리를 위해 전력 사용량 기준 클러스터링을 통한 분석결과를 제시하고 분석된 클러스터링 결과를 기반으로 전력 사용량 예측모델을 설계하였다. 예측모델을 통해 도출된 전력 사용량과 실제 빌딩의 실측 데이터 사이의 오차율을 계산하여 예측모델의 타당성을 보였으며 이를 토대로 에너지 예측 사용량 기반 효율적인 수요 반응 제어 알고리즘을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권10호
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• pp.293-302
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• 2016

전기는 생산과 소비가 동시에 이루어지므로 필요한 전력 사용량을 예측하고, 이를 충족시킬 수 있는 충분한 공급능력을 확보해야만 안정적인 전력 공급이 가능하다. 특히, 대학 캠퍼스는 전력 사용이 많은 곳으로 시간과 환경에 따라 전력 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 효율적인 전력 공급 및 관리를 위해서는 전력 사용량을 실시간으로 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 국내외 대학 건물에 대해서는 전력 사용 패턴과 사례 분석을 통해 전력 사용에 영향을 주는 요인들을 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되었으나, 전력 사용량의 정량적 예측을 위해서는 더 많은 연구가 필요한 상황이다. 본 논문에서는, 기계 학습 기법을 이용하여 대학 캠퍼스의 전력 사용량 예측 모델을 구성하고 평가한다. 이를 위해, 대학 캠퍼스의 주요 건물 클러스터에 대해 전력 사용량을 15분마다 1년 이상 수집한 데이터 셋을 사용한다. 수집된 전력 사용량 데이터는 수열 형태의 시계열 데이터로 기계 학습 모델에 적용 시 주기성 정보를 반영할 수 없으므로, 2차원 공간의 연속적인 데이터로 증강함으로써 주기성을 반영하였다. 이 데이터와 교육기관의 특성을 반영하기 위한 요일과 공휴일로 구성된 8차원 특성 벡터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용한다. 이어, 인공 신경망(Artificial Neural Network)과 지지 벡터 회귀분석(Support Vector Regression)을 이용하여 전력 사용량 예측 모델을 학습시키고, 5겹 교차검증(5-fold Cross Validation)을 통하여 적용된 기법의 성능을 평가하여, 실제 전력 사용량과 예측 결과를 비교한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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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.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.954-965
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• 2017

안정적인 전력 공급은 전력 인프라의 유지 보수 및 작동에 매우 중요하며, 이를 위해 정확한 전력 사용량 예측이 요구된다. 대학 캠퍼스는 전력 사용량이 많은 곳이며, 시간과 환경에 따른 전력 사용량 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 전력계통의 효율적인 운영을 위해서는 전력 사용량을 정확하게 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 기존의 시계열 예측 기법은 학습 시점과 예측 시점 간의 차이가 클수록 예측 구간이 넓어짐으로 예측 성능이 크게 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문은 이를 보완하려는 방안으로, 먼저 의사결정나무를 이용해 날짜, 요일, 공휴일 여부, 학기 등을 고려하여 시계열 형태가 유사한 전력 데이터를 분류한다. 다음으로 분류된 데이터 셋에 각각의 자기회귀누적이동평균모형을 구성하여, 예측 시점에서 시계열 교차검증을 적용해 대학 캠퍼스의 일간 전력 사용량 예측 기법을 제안한다. 예측의 정확성을 평가하기 위해, 성능 평가 지표를 이용하여 제안한 기법의 타당성을 검증하였다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.791-804
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• 2020

스마트그리드 환경하에서 ICT 기술의 발달로 AMI 기기를 통해 가정의 실시간 전력사용량을 수집할 수 있게 됨에 따라 이러한 자료들을 활용하여 보다 더 정확한 가정용 전력사용량 예측을 할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 1시간 단위 가정용 전력사용량 자료를 바탕으로 ARIMA, TBATS, NNAR 모형을 사용하여 전력수요를 예측하는 모형을 연구하였는데, 기존과 달리 가구 전체 사용량을 한 번에 예측하는 것이 아닌 유사한 전력사용패턴을 나타내는 가구들을 군집하여 군집별로 예측 모형을 수립하고 각 모형별 예측치를 합산하여 예상 전력사용량을 산출하였다. 특히 전력사용량 자료는 전형적인 시계얼 자료로서 군집분석 방법으로 시계열에 적절한 방법을 선택하였으며 본 논문에서는 동적타임워핑(dynamic time warping)과 Periodogram 기반의 방법을 사용하였다. 연구 결과 사용량이 유사한 가구들을 군집하여 전력사용량을 예측하는 것이 한 번에 예측하는 것보다 예측 성능이 더 우수한 것으로 나타났으며 예측 모형 중에서는 여름철의 경우 NNAR 모형이, 겨울철의 경우 TBATS 모형의 성능이 가장 좋았으며 군집분석 방법은 군집 간 패턴의 차이가 명확히 나타난 동적타임워핑 방법을 사용했을 때 예측 성능의 향상이 가장 많았다.

• 전자통신동향분석
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• 제24권4호
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• pp.99-111
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• 2009

최근의 경제난과 에너지 가격의 급격한 변동은 세계 각국의 에너지 정책이 지속 가능한 미래 에너지의 개발에 관심을 가지게 만들었다. 또한 나날이 심각해지는 지구온난화 현상은 이러한 세계 각국의 위기감을 실제적인 행동으로 이끌어 내고 있다. 이러한 행동의 하나로 태양력과 수력 등의 청청에너지 개발과 에너지 사용량을 줄이기 위한 노력과 기술개발을 들 수 있다 기존의 서버 컴퓨팅 시스템의 화두는 단연 성능과 안정성이었다. 즉 가격대비 성능과 안정성이 높기만 하면 전력사용량은 별 문제가 되지 않았다. 또한 절력절감 기술은 전력을 항상 공급받지 못하는 랩톱과 같은 이동형 컴퓨팅 장치에만 적용되었다. 하지만 최근의 경향은 모바일에만 적용되던 전력절감 기술을 서버 컴퓨팅 분야에도 적용하여 전체 시스템의 전력사용량을 낮추는 것을 목표로 한다. 그린 운영체제란 운영체제 수준에서 시스템의 전력사용량을 낮추는 모든 기술을 포괄한다고 볼 수 있다.