• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
• /
• v.5 no.10
• /
• pp.293-302
• /
• 2016

Since the electricity is produced and consumed simultaneously, predicting the electric load and securing affordable electric power are necessary for reliable electric power supply. In particular, a university campus is one of the highest power consuming institutions and tends to have a wide variation of electric load depending on time and environment. For these reasons, an accurate electric load forecasting method that can predict power consumption in real-time is required for efficient power supply and management. Even though various influencing factors of power consumption have been discovered for the educational institutions by analyzing power consumption patterns and usage cases, further studies are required for the quantitative prediction of electric load. In this paper, we build an electric load forecasting model by implementing and evaluating various machine learning algorithms. To do that, we consider three building clusters in a campus and collect their power consumption every 15 minutes for more than one year. In the preprocessing, features are represented by considering periodic characteristic of the data and principal component analysis is performed for the features. In order to train the electric load forecasting model, we employ both artificial neural network and support vector machine. We evaluate the prediction performance of each forecasting model by 5-fold cross-validation and compare the prediction result to real electric load.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.14 no.5
• /
• pp.533-538
• /
• 2004

This paper proposes a systematic method to develop short-term electrical load forecasting systems using neuro-fuzzy models. The proposed system predicts the electrical loads with the lead times of 1 hour, 24 hour, and 168 hour. To do so, the load forecasting system first builds an initial structure off-line for each hour of four day types and then stores the resultant initial structures in the initial structure bank. 96 initial structures are constructed for each prediction lead time. Whenever a prediction needs to be made, the proposed system initializes the neuro-fuzzy model with the appropriate initial structure stored and trains the initialized prediction modell. To improve the performance of the prediction system in terms of accuracy and reliability at the same time, the prediction model employs only two inputs. It makes possible to interpret the fuzzy rules to be learned. In order to demonstrate the viability of the proposed method, we develop a load forecasting system by using the real load data collected during 1996 and 1997 at KEPCO. Simulation results reveal that the prediction system developed in this paper can achieve a remarkable improvement on both accuracy and reliability

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.54 no.spc1
• /
• pp.1023-1035
• /
• 2021

The electricity cost of a desalination facility was also predicted and reviewed, which allowed the proposed model to be incorporated into the future design of such facilities. Input data from 2003 to 2014 of the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA) were used, and the structure of the model was determined using the trial and error method to analyze as well as hyperparameters such as salinity and seawater temperature. The future seawater quality was estimated by optimizing the prediction model based on machine learning. Results indicated that the seawater temperature would be similar to the existing pattern, and salinity showed a gradual decrease in the maximum value from the past measurement data. Therefore, it was reviewed that the electricity cost for seawater desalination decreased by approximately 0.80% and a process configuration was determined to be necessary. This study aimed at establishing a machine-learning-based prediction model to predict future water quality changes, reviewed the impact on the scale of seawater desalination facilities, and suggested alternatives.

• Journal of Convergence Society for SMB
• /
• v.2 no.2
• /
• pp.13-19
• /
• 2012

Various quality requirements have increased in developing embedded systems. One of those requirements in mobile embedded system is to reduce energy consumption because of limited power supply. Especially as the complexity of embedded software is increased, the interests of the software energy consumption analysis is also increased. In recent years, some studies has been carried out model-based analysis because it can be able to reflect energy consumption requirements in design phase. In this paper, we proposes a model-based energy analysis technique using SysML parametric diagram. The proposed technique designs software activity model using characteristics of parametric diagram, and then energy consumption value by the execution of the model is derived. Our technique has merit that can perform tradeoffs analysis for energy quality property between different implementations.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2003.07a
• /
• pp.271-273
• /
• 2003

최근에 전력선통신(PLC: power line communication)에 관한 연구 및 개발이 활성화되고 있는 가운데, 정부에서는 전력선통신을 위한 전송채널의 주파수허용범위를 기존의 협대역인 450kHz에서 광대역인 30MHz로 확대할 계획이다. 현재, PLC 시스템에서는 대용량정보를 고속으로 전송하기 위한 고속 PLC기술의 개발이 활발히 진행되어지고 있으며, 이러한 통신시스템 기술의 구현을 위해서는 새롭게 확대될 30MHz대역에서의 전력선채널의 분석이 무엇보다도 중요한 해결 과제라고 할 수가 있을 것이다. 전력선은 각종 전기기기와 가전제품 및 사무기기로부터 발생되는 잡음들이 직접 유입되며, 또한 부하가 전력선에 연결되는 시간과 공간에 따라 전송 특성이 수시로 가변하는 특성을 가진다. 이와 같은 열악한 전력선통신채널 환경을 극복하고 통신의 에러극복능력을 향상시키기 위해서는 기존의 협대역 채널모델을 그대로 적용하기에는 부적합한 면이 많으므로, 새롭게 허용될 광대역 주파수를 갖는 전력선 채널에 대한 모델링기법이 요구된다. 따라서, 새롭게 인가될 광대역 채널을 위한 효율적인 전력선통신시스템을 개발하기 위해서는 전력선채널의 리모델링에 근거한 다양하고 실험적인 고찰이 수반되어야 하리라고 판단된다. 그러므로, 본 논문에서는 Mixture 잡음 모델링기법을 이용하여, 부하변동 및 가변적인 잡음 특성을 가진 전력선채널모델을 새롭게 분석하였다. 또한, 새롭게 분석한 전력선채널모델에 관한 수식을 직교 코드에 의한 다중접속 통신 기술인 CDMA 방식에 적용하여 비트 에러율을 유도해 봄으로써 그 유효성을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2009.07a
• /
• pp.288_289
• /
• 2009

전력시스템은 시간이 지남에 따라서 부하의 증가와 다양한 설비기기의 투입, 지속적인 유지보수와 수요에 대한 예측이 필요하다. 이런 전력 시스템을 관리하기 위한 많은 애플리케이션들이 있으며 전력 시스템 애플리케이션을 위한 공통 정보모델 표준을 위한 IEC61970 국제 표준화 작업이 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 IEC61970 Part3 CIM(Common Information Model)의 적용을 위한 미들웨어 도입과 데이터베이스 모델 적용 방안에 대해서 알아본다.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2017.07a
• /
• pp.381-382
• /
• 2017

본 논문에서는 다항 모델을 이용하여 인버터의 병렬 운전을 위한 드룹 제어방식을 제안한다. 인버터의 병렬운전을 제어하는 방법 중 통신 없이 유효전력과 무효전력을 이용하여 출력전압의 크기와 주파수를 제어하는 드룹 제어가 많이 사용된다. 기존의 드룹 제어에서는 응답속도를 증가시키면 정상상태 오차가 커지는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 다항 모델을 이용하여 개선된 드룹 제어방식을 제안하고 시뮬레이션을 통해 검증한다.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.18D no.1
• /
• pp.45-56
• /
• 2011

The importance of low-power embedded system is being increased. The studies on low-power system have been performed in issues of hardware architecture and operating system. However because the behaviors of software control the working of hardware devices, the power analysis of software is one of critical issues in energy-efficient embedded system development. This paper proposes a technique to extract tasks from software design models with considering power consumption. We first define the criteria for task extraction, and then propose the way to separate out the task from UML 2.0 design models. Our technique can provide the chance to reduce the power consumption as well as to fulfill the performance requirement in the early phase of software development.

• Review of KIISC
• /
• v.22 no.5
• /
• pp.62-72
• /
• 2012

스마트그리드는 전력시스템과 이를 제어하기 위한 통신 인프라를 중심으로 다양한 시스템이 서로 통합되는 종합적인 플랫폼으로 이해할 수 있다. 기존에 각기 독립적으로 운영되는 시스템과 통신 인프라가 통합되기 시작하면서 다양한 상호작용이 파생되고 그로 인해 잠재적인 보안 측면의 위험성도 커지게 된다. 전통적인 전력시스템은 폐쇄적인 SCADA 네트워크를 기반으로 운영되었기 때문에 최소한의 보안강도가 보장되었지만, 스마트그리드 하에서는 개방형 통신망과 연계되면서, 기존의 사이버 보안 위협들이 전력시스템으로 유입하게 된다. 기존의 IT 시스템과는 달리 전력시스템과 같은 제어시스템은 물리적 작동과 공정이 수반되기 때문에 새로운 위험이 발생하기도 하고 기존의 위험이 증폭되기도 한다. 전력시스템에서는 가용성이 그 무엇보다 중요하기 때문에, 스마트그리드 체제하에서의 다양한 위협요인을 미리 파악하고 이에 대비한 계획을 수립함으로써, 그러한 가용성의 수준을 유지할 필요가 있다. 이를 위해서는 기존의 사이버 위협이 어떠한 경로를 통해 전력시스템에 영향을 미치게 되며 그로 인한 잠재적 위험이 얼마나 되는가를 평가할 필요가 있다. 그러나 스마트그리드는 아직까지 구축중인 미래형 시스템이고 누적된 과거 데이터가 없기 때문에 가상의 하드웨어 기반 테스트베드 내지 소프트웨어 기반의 시뮬레이션 모델을 통해 이를 사전적으로 테스트할 필요가 있다. 또한 스마트그리드는 서로 다른 IT 시스템과 물리적 설비들이 결합되는 복잡한 시스템이라는 측면에서, 잠재적으로 발생 가능한 다양한 위험을 분석하고 평가할 수 있는 모델의 수립이 요구된다. 본고에서는 그러한 CPS 기반 시뮬레이션 모델에 대한 현재의 연구동향을 검토하고, 향후 실질적으로 구현하기 위한 방안을 제안하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.9 no.7
• /
• pp.121-129
• /
• 2009

Inspection of an Electrical Meter is an action of measuring power usage to charge electricity rates and Electricity AMR(Automatic Meter Reading) is a system to automatize the action. AMR has been highlighted because it can reduce metering cost by substituting an automatic system for personnel and strengthen customer service. In this paper, we proposed and developed a smart card based AMR framework SCEMS as an alternative to other current AMR Models. This proposed SCEMS uses a java card based multi-application smart card and supports customer service such as various meter rates according to electricity consumption pattern data per household and transaction data that are accumulated in a smart card. This research can be a solution to the problems such as diversity, heterogeneity, and complexity that environmental changes will cause soon to the power supply industry.