• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1828-1829
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• 2011

본 논문에서는 KEPCO가 사업화중인 AMI(Advanced Metering Infrastructure)시스템을 이용하여 변압기 2차 측에서의 전력공급량 측정과 수용가로부터의 전력사용량 수집하고, 상기 전력사용량의 차이를 비교 분석하여 통상적인 전력 손실 및 도전감시를 수행할 수 있는 방법을 소개하고자 한다. 전력 감시모듈은 전원 공급부, 전류 및 전압 감지부, 수집한 전류 및 전압을 이용하여 각종 정보를 생성하는 엔진부 및 데이터 통신부로 구성된다. 전력손실 및 도전감시 방법은 전자식 전력량계가 생성하는 LP(Load Profile)의 15분 기록주기를 기준으로 전력공급량과 전력 사용량을 비교 분석하여 통상적인 전력 손실률을 산출한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.366-375
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• 2022

사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 전력 사용량 모니터링은 스마트팜 운영비 절감 기술 개발을 위한 기초자료로 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 멜론 생산 스마트팜 운영 중 실시간 전력사용량 모니터링 시스템을 설치한 예를 소개하고 이를 이용하여 수집된 데이터를 실시간으로 활용하는 방법을 제안한다. 전력사용량 모니터링 시스템의 실증을 위하여 멜론 스마트팜에서 3개월의 멜론 재배기간 동안 보일러, 양분분배 시스템, 자동제어기, 순환팬, 보일러제어기, 기타 IoT 관련 유틸리티 등 스마트팜 시설에서 사용하는 개별 전원 기구들의 전력사용량 데이터를 수집하였다. 모니터링 결과를 이용하여 전기에너지 소비패턴의 예시를 분석하고, 측정 데이터를 최적으로 활용하기 위해 필요한 고려사항을 제시하였다. 본 논문은 전력사용량 모니터링 시스템을 새로이 구축하고자 하는 유저들에게 기술적 진입장벽을 낮추고 생성된 데이터 활용 시 시행착오를 줄이는 데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.829-838
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• 2015

스마트 폰의 보급이 확대됨에 따라 많은 종류의 악성코드가 등장하였다. 이 중 스파이웨어는 기존과 다르게 운영체제가 제공하는 기능을 보안 정책에 따라 사용자의 동의를 정상적으로 획득하여 설치된다. 하지만 사용자가 의도하지 않은 기능을 내포하고 있는 스파이웨어는 기존의 악성코드 감지방법으로 쉽게 잡아내지 못하고 있다. 이러한 상황에서 본 논문은 스파이웨어 중 도청을 감지하는 연구를 진행하였으며, 스파이웨어가 가진 문제를 해결하기 위한 새로운 접근을 통해 도청 감지 모델과 이를 실행하는 어플리케이션을 개발했다. 음성 도청을 판별하기 위해서 각 어플리케이션별 전력 사용량 도출 기능, 모듈별 전력 사용량 도출 기능, 네트워크 사용량 감지를 수행하였다. 전력 사용량 도출을 위한 Open Source Project인 Power Tutor에 네트워크 사용량 감지 기능을 추가하였으며, 여기서 측정 및 수집된 데이터를 알고리즘을 거쳐 도청 위험도를 판별했다. 또한 이 논문에서 구축된 어플리케이션은 데이터 수집, 데이터 분석, 그리고 위험군 산출을 통해 도청 위험군을 감지한다. 어플리케이션을 스마트 폰에 설치하여 데이터의 측정 및 수집을 진행하였으며, 도청 시뮬레이션을 위해 Vice Application을 Background로 하여 사용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.537-538
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• 2016

본 논문은 사무용 건물의 효율적인 에너지 관리를 위하여 실제 사무용 건물의 전력 사용량 빅 데이터를 이용하여 RLS 알고리즘을 활용한 사용량 예측 모델을 설계하였다. 예측모델을 통해 도출된 예측치와 실측 데이터 사이의 오차율을 계산하고, MA알고리즘을 사용한 예측값과의 비교를 통해 제안하는 변형된 RLS 알고리즘을 이용한 에너지 사용량 예측 방법론의 타당성과 우수성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1701-1710
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• 2012

최근 저탄소 녹색성장이 세계적 관심사로 등장하면서 온실가스 배출을 최소화하기 위한 핵심으로 스마트 그리드라는 개념이 출현하게 되었다. 이와 같은 스마트 그리드는 전력 서비스의 효율성, 중요성, 신뢰성, 경제성, 지속성을 향상시키기 위해 모든 공급자와 소비자의 전력 생산, 공급, 소비 등을 기존 전력망과 정보통신기술을 접목하여 제공하는 시스템이다. 스마트 그리드를 통해 사용자는 자신의 집에서 사용하는 가전기기의 개별적 사용량 및 총 사용량을 실시간으로 알아볼 수 있으며, 전력 사용량이 최고에 달할 때에는 공급자가 특정 가전기기의 사용량을 제한하는 방식 등으로 효율적인 전력 공급을 수행할 수 있게 된다. 그러나 이와 같이 수집된 사용자의 정보가 노출될 경우, 전력 소비 양상, 생활 방식, 주거형태 등이 노출되는 심각한 프라이버시 문제가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 가정에서 전송되는 정보에서 어떠한 가전기기가 얼마만큼의 전력량을 사용했는지 알 수 없도록 보호하는 프로토콜을 제안한다. 본 제안 방식을 통해 전력회사라 하더라도 사용자의 패스워드 없이 어떠한 가전기기가 전력을 사용한지 알 수 없도록 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.127-132
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• 2021

우리나라는 자원 빈국인 동시에 에너지 다소비 국가이다. 또한 전기 에너지에 대한 사용량 및 의존도가 매우 높고, 총 에너지 사용의 20% 이상은 건물에서 소비된다. 딥러닝과 머신러닝에 대한 연구가 활발해지면서 다양한 알고리즘을 에너지 효율 분야에 적용하려는 연구가 진행되고 있으며, 에너지의 효율적인 관리를 위한 건물에너지관리시스템(BEMS)의 도입이 늘어가는 추세이다. 본 논문에서는 스마트플러그를 이용하여 직접 수집한 가구당 기기별 에너지 사용량을 바탕으로 데이터베이스를 구축하였다. 또한 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 수집한 데이터를 효과적으로 분석 및 예측하는 알고리즘을 구현하였다. 추후 이 데이터는 에너지 사용량 예측을 넘어 전력 소비 패턴 분석 등에 적용할 수 있다. 이는 에너지 효율 개선에 도움이 될 수 있으며, 미래 데이터의 예측을 통해 효과적인 전력 사용량 관리에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.119-120
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• 2006

전력산업이 공급자중심에서 고객중심의 비즈니스 서비스산업으로 변함에 따라 고객의 요구충족을 위한 고기능 전력정보서비스의 필요성이 점차적으로 증대되고 있다. 또한 검침데이터 단순제공에서 정보, 지식 등 특화된 분석정보 제공은 필수 불가결한 요소가 되고 있다. 따라서 현재 적극적으로 추진되고 있는 전력부가서비스 시스템 개발에 효과적으로 활용될 수 있으며 고객서비스를 한 차원 높이기 위한 전략적인 시스템이 필요하다 하겠다. 본 논문은 원격검침 고압고객을 대상으로 대용량 검침데이터(168억 Point/년, 12만 고객 15분 전력사용량)의 실시간 처리기능과 다양한 전력정보(고객기본정보, 15분 전력사용량 분석정보, 전력수요누적정보, 부하지속정보 등)를 인터넷을 통해 제공하는 고객마케팅 서비스 기반을 위한 통합관리시스템 구축 연구를 수행하였고 이를 소개한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.57-66
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• 2023

현재, 에너지 효율 향상으로 소비감축을 시행하는 새로운 에너지 시스템이 대두되고 있다. 이에 스마트그리드가 확산되면서 계시별 요금제가 확대되고 있다. 계시별 요금제는 계절별 / 시간별로 요금을 다르게 적용해 사용량에 따라 요금을 내는 요금제이다. 본 연구에서는 에너지 전력 사용량 데이터를 예측하기 위해, 온도/요일/시간/계절 등 외부 요인을 고려하고 시계열 예측 모델인 LSTM을 활용한다. 이러한 에너지 사용량 예측 모델을 기반으로 기기별 사용패턴을 분석하여 전력 에너지를 최대부하시간대에서 경부하시간대로 수요이전 함으로써 에너지 사용요금을 절감한다. 기기별 사용패턴을 분석하기 위해서는 시간대별로 기기의 사용량 패턴을 학습 및 분류하는 clustering 기법을 사용한다. 정리하자면, 본 연구에서는 사용자의 전력 데이터 사용량을 기반으로 사용량과 사용 요금을 예측 및 기기별 사용패턴을 분석하고 분석 기반의 맞춤형 수요이전 서비스를 제공함으로써 사용자에게 요금 절감 효과를 가져다 준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.1055-1057
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• 2013

국내외적으로 온실가스 저감을 위한 방안 마련이 필요한 이유로 산업분야에 온실가스 사용량에 대한 산정방법 마련이 시급하다. 물류산업에서도 물류 프로세스상에서 발생하는 온실가스 데이터의 산정을 위해 많은 연구가 진행되고 있지만, 운송에 관련된 분야에 한정적으로 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 물류프로세스 사이에서 물품의 보관 시 발생하는 전력사용량을 수집하여 온실가스 데이터를 확보하고, 탄소배출량을 산정하는 방안을 제안하고 개발한다.