• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.157-159
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• 2006

본 논문에서는 차세대 비휘발성 메모리를 이용하여 기존 플래시 메모리 파일시스템의 마운트 시간을 단축시키고 메인 메모리 사용량과 전력소모량을 감소시킬 수 있는 기법을 제시한다. 제안된 기법은 소량의 비휘발성 메모리를 사용하여 블록의 상태 정보와 파일 메타데이터로 데이터의 주소를 저장한다. 제안된 기법은 내장형 보드 상에서 구현되었으며, 실험 및 분석 결과는 마운트 시간을 크게 단축시키고 메인 메모리 사용량을 현저히 감소시켰음을 검증한다. 본 연구는 소량의 차세대 비휘발성 메모리를 내장형 시스템에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 실용적인 방안을 제시하였으며, 그 효과를 실제 구현과 실험을 통해 정량적으로 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.264-264
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• 2017

국외의 상수도 원격검침 시스템 내 데이터 전송방식은 도시 규모, 계량기의 밀도, 전력공급 여부 및 통신망의 설치 여부 등을 종합적으로 고려하여 결정되었다. 대부분의 스마트워터미터 제조업체들은 계량기의 부호기가 공급하는 판독 내용(데이터)을 전송할 검침단말기와 근거리 통신망(neighborhood area network)을 연계하여 개발 및 판매하였으며, 자체 소유 통신 프로토콜을 사용하여 라디오 주파수(RF) 통신 기술을 사용하고 있다. 광역통신망(wide area network)의 경우, 노드(말단의 계량기 및 센서)들과 이에 연결된 통신망 들을 포함한 네트웍의 배열이나 구성이 스타(star), 메쉬(mesh), 버스(bus), 나무(tree) 등의 형태로 통신망이 구성되어 있으나, 스타와 메쉬형 통신망 구성형태가 가장 널리 활용되는 것으로 조사되었다. 시스템 통합운영관리 업체들인 IBM, Oracle, Itron 등은 용수 인프라 관리 또는 통합네트워크 솔루션 등의 통합 물관리 시스템(integrated water management system)을 개발하여 현장적용을 하고 있으며, 원격검침 시스템을 통해 고객들의 현재 소비량과 과거 누적 소비량, 누수 감지 서비스 및 실시간 요금 고지 등을 실시간으로 웹 포털과 앱을 통해 제공하고 있다. 또한, 일부 제조업체들은 도시 용수공급/소비 관리자가 주민의 용수사용량을 모니터링하여 일평균 용수사용량 및 사용 경향을 파악하고, 누수를 검지하여 복구 및 용수 사용 지속가능성 지수를 제시하고, 실시간으로 주민의 용수사용량 관련 데이터를 모니터링하여 용수공급의 최적화를 위한 의사결정지원 서비스를 용수공급자에게 제공하고 있다. 최근에는 인공지능을 활용해 가정용수의 용도별(세탁용수, 화장실용수, 샤워용수, 식기세척용수 등) 사용량 곡선을 패터닝하여 profiling 기법을 도입해, 스마트워터미터에서 용수사용량이 통합되어 검지될 시 용수사용량의 세부 용도별 re-profiling 기법을 도입하여 가정용수내 과소비되는 지점을 도출 후 절감을 유도하는 기술이 개발 중이다. 또한, 미래 용수 사용량 예측을 위해 다양한 시계열 자료를 분석하는 선형 종속 모형(자기회귀모형, 자기회귀이동평균모형, 자기회귀적분이동평균모형 등)과 비선형 종속 모형(Fuzzy Logic, Neural Network, Genetic Algorithm 등)을 활용한 예측기능이 구축되어 상호 비교하여 최적의 용수사용량 예측 도구를 제공되고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.202-205
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• 2014

클라우드 컴퓨팅 환경에서, 서비스 이용자는 기존의 컴퓨터 및 스토리지 자원을 소유하지 않고도 클라우드 컴퓨팅 서비스에서 제공하는 서비스를 효율적으로 이용할 수 있다. 클라우드 컴퓨팅 서비스가 발달함에 따라 클라우드 컴퓨팅이 구축되어 있는 데이터센터에서 사용하는 전력량도 증가하게 된다. 소비되는 전력량이 증가함으로 인해 발생하는 전력 관리 문제들을 해결하기 위해서 보다 효율적인 전력 관리 방안이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 가상의 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하여 소비되는 컴퓨팅 자원의 정보를 통해 사용되는 전력량을 시뮬레이터로 측정하고 수식을 이용하여 계산하는 방안을 제시한다. 측정된 전력량을 바탕으로 향후 사용될 전력량을 예측하고 대비한다면 보다 효율적으로 전력을 관리할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.334-335
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• 2011

국내에는 다양한 스마트 전력기기들이 충분히 개발되어 있는 상황으로 빌딩의 전력 관리 시스템(이하 BEMS)를 구축하고 효율적으로 사용하기 위한 인프라가 충분히 갖추어 있다. 하지만 기존 건물 내배선의 유연성 부족으로, 효율적인 운영을 위해서는 상태 정보를 취득하고 이를 바탕으로 전기 설비 구조 변경 공사를 통할 수밖에 없는 상황이다. 그리고 빌딩의 대형화에 따라 전력 사용량이 커짐으로, 운영을 통한 효율성 관리 여지가 커지고 있다. 따라서 본 문에서는 빌딩 내 전력 배분의 유연성을 가질 수 있는 전력 설비를 투자하고 이를 운영하기 위해 취득 데이터를 바탕으로 3상 급전 해석 코어를 설계하고 BEMS에 추가적으로 운영을 지원하는 시스템을 설계한다.

• 전기의세계
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• 제58권8호
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• pp.51-60
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• 2009

지능형 전력망은 통신 기술을 통해 에너지 사용을 최적화 하고 안정성을 높이는 차세대 전력망으로서 그 내부에는 다양한 통신 환경과 특성이 존재한다. 지능형 전력망에서는 일반 수용가의 부하특성이나 전기 사용량 등 비실시간 정보뿐만 아니라 전력망의 안정적이고 지능적인 운영을 위한 다양한 감시제어 데이터와 같은 실시간 정보가 함께 전달된다. 이러한 정보들은 전달 과정에서 누출, 번조가 되지 않고 원하는 사용자에게 원히는 시간과 장소에 정상적으로 전달될 수 있도록 높은 수준의 정보 보안이 뒷받침 되어야 한다. 그러나 최근, 감시제어 정보 전달은 보통 인터넷과 같은 일반적인 통신보다 고품질을 요구하기 때문에, 통신 품질을 저하시킬 수 있는 보안 서비스를 지능형 전력망에 적용하기에는 제약이 따른다. 본 논문은 지능형 전력망의 주요 통신 환경별 요구사항을 살펴보고, 이러한 요구사항을 만족시키면서 높은 수준의 정보 보안을 제공하기 위해 어떠한 보안서비스가 제공되어야 하는지 알아본다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2124-2125
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• 2006

실세계의 복잡하고 종합적인 정보를 빠르고 효율적으로 분석 처리할 수 있는 지리정보시스템(GIS : Geographic Information System)의 효용성이 인식되면서 전력산업에서도 전국의 시설물 관리를 위해 수치 지리정보를 구축하였다. 한편, 약 10만호의 고압고객을 대상으로 15분 단위의 전력사용량을 무선통신망을 이용하여 자동원격검침(AMR: Automatic Meter Reading)하고 있다. 본 논문에서는 산재된 대용량의 AMR 시계열성 데이터와 공간성을 지니는 배전계통 지리정보 데이터를 이용하여 회선 및 구간별 상세한 부하패턴 분석, 공간적 부하분포 및 특성 분석을 할 수 있는 새로운 활용모델을 개발하고 그 결과를 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.587-594
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• 2018

본 연구는 LSTM기반의 전력수요 변동성 평가 시스템을 제안하고 핵심모듈인 수요예측모듈의 정확성을 증명하기 보다는 실제 전력수요 모니터링 시스템 내 딥러닝을 이용하여 갑작스러운 전력패턴의 변화를 인지할 수 있는 모듈에 대한 활용 가능성을 확인하고자 한다. 웹기반 시스템에 모듈로 적용하여 관리자가 전력사용 패턴의 변동성을 판단할 수 있도록 시각화된 보고서를 제공하였다. 변동성 평가시스템의 구현 결과 관공서와 병원 등의 기관의 경우 전력사용량 데이터가 일정한 형태의 패턴을 보임을 확인하였다. 반면 주거시설과 같이 전력사용량이 상대적으로 낮은 지역의 경우 변동성 평가에는 적절하지 않았음을 확인했다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.822-828
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• 2018

최근 전력 사용량의 증가로 인한 대규모 블랙아웃 등 에너지 문제가 대두되고 있으며, 이 문제들로 인해 전력 소비량 예측에 대한 정확도를 개선할 필요성이 부각되었다. 본 연구에서는 딥 러닝 기반의 전력 사용량 예측 실험을 통해서 실제 전력 소비량과 예측된 전력 소비량의 차이를 계산하고, 이를 통해서 전력 예비율을 기존 대비 하향 조정할 수 있는 가능성에 대해서 살펴본다. 예비 전력은 사용하지 않으면 손실되는 전력으로, 본 논문에서의 딥 러닝 기반 전력 소비량 예측을 통해서 여분의 전력을 과도하게 생산하지 않도록 오차범위 내에서 전력 예비율을 감소시킬 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 본 논문에서 사용하는 딥 러닝 기법은 시계열 데이터를 처리하는 Long-Short-Term-Memory(LSTM) 구조의 학습 모델을 이용한다. 컴퓨터 시뮬레이션에서는 임의 생성한 전력 소비 데이터를 토대로 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 토대로 전력 사용 예측값을 구하고 실제 전력 소비량 간에 오차를 계산한 결과 오차율 21.37%를 얻을 수 있었다. 이는 최근의 전력 예비율 45.9%를 고려할 때, 본 연구에서 제안한 전력 소비량 예측 알고리즘을 적용하는 경우 20% 포인트 정도의 예비율 감축이 가능하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.161-167
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• 2019

최근 안정적인 전력수급과 급증하는 전력수요를 예측하는 수요예측 기술에 대한 관심과 실시간 전력측정을 가능하게 하는 스마트 미터기의 보급의 증대로 인해 수요예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 측정된 가정의 전력 사용량 데이터를 학습하여 예측결과를 출력하는 딥 러닝 예측모델 실험을 진행한다. 그리고 본 연구에서는 데이터 전처리 기법으로써 이동평균법을 도입하였다. 실제로 측정된 데이터를 학습한 모델의 예측량과 실제 전력 측정량을 비교한다. 이 예측량을 통해서 전력공급 예비율을 낮춰 사용되지 않고 낭비되는 예비전력을 줄일 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 본 논문에서는 같은 데이터, 같은 실험 파라미터를 토대로 세 종류의 기법: 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP), 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN), Long Short Term Memory(LSTM)에 대해 실험을 진행하여 성능을 평가한다. 성능평가는 MSE(Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error)의 기준으로 성능평가를 진행했다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권10호
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• pp.51-57
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• 2016

본 논문에서는 에너지관리의 효율성 향상을 위하여 데이터 추론기법과 클라우드 호스팅 기법을 활용한 최적의 에너지 관리시스템을 제안하였다. 에너지 절약 및 효율적인 관리 기법이 에너지 생산 및 공급을 줄이기 위해서 매우 유용하다는 점에 대한 관심이 부각되고 있다. 에너지 관리시스템은 컴퓨터를 사용하여 합리적인 에너지 이용과 함께 쾌적하고 기능적인 업무 환경을 효율적으로 유지 보전하기 위한 제어 관리시스템을 의미한다. 제안 시스템은 에너지관리를 위해 다양한 설비를 제어하고, 에너지 소비 환경의 변화로부터 추론을 위한 데이터를 획득하며, 에너지를 사용하는 환경의 변화에 최적으로 적응함으로써 효율적인 에너지 관리가 가능하도록 구현되었다. 구현된 시스템의 성능을 평가하기 위해서 대상 설비에 대한 추론엔진이 작동하는 서버에서 월간 전력사용량을 고려한 실험을 실시하였고, 그 결과 우수한 성능을 보임을 확인하였다.