• Journal of Industrial Technology
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• v.30 no.A
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• pp.9-15
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• 2010

Recently, Smart Grid is a emerging topic in power and communication industry. Smart Grid refers to a evolution of the electricity supply infrastructure that monitors, protects, and intelligently optimize the operation of the interconnected elements including various type of generators, power grid, building/home automation system and end-use consumers. In order to successful implementation of Smart Grid, energy management function will be the key factor that coordinates and optimally controls the various loads according to the operating condition and environments, and the load patterns in residential and commercial building will be required as fundamental element for load management. In this study, we collects many types of energy usage data of electric appliances, analyze their load curves, and make the general load patterns for electrical appliance.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.387-388
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• 2017

Cascaded H-bridge 멀리레벨인버터는 출력전압 레벨 수를 증가시켜 고전압 응용이 가능하도록 하는 전력변환장치로 모듈화 특성이 우수하여 그 활용 범위를 넓혀가고 있다. 출력 전압레벨 수를 증가시켜 보다 정현파에 가까운 양질의 출력전압을 생성하기 위해서는 스위칭 소자와 입력 전압원 개수의 증가로 인해 회로구조와 제어방법이 복잡해지는 문제가 발생한다. 하지만 스위칭 여유율(Redundancy)에 따른 대체 스위칭 패턴의 적용으로 전체 시스템의 신뢰성을 개선시킬 수도 있다. 본 논문에서는 고장나무 분석을 통해 Cascaded H-bridge 멀티레벨 인버터의 위험도를 계산하고 스위칭 여유율과의 관련성을 분석하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.2
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• pp.395-406
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• 2017

The purpose of this study is to identify the pattern of daily electricity demand through clustering and classification. The hourly data was collected by KPS (Korea Power Exchange) between 2008 and 2012. The time trend was eliminated for conducting the pattern of daily electricity demand because electricity demand data is times series data. We have considered k-means clustering, Gaussian mixture model clustering, and functional clustering in order to find the optimal clustering method. The classification analysis was conducted to understand the relationship between external factors, day of the week, holiday, and weather. Data was divided into training data and test data. Training data consisted of external factors and clustered number between 2008 and 2011. Test data was daily data of external factors in 2012. Decision tree, random forest, Support vector machine, and Naive Bayes were used. As a result, Gaussian model based clustering and random forest showed the best prediction performance when the number of cluster was 8.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.897-898
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• 2009

본 논문은 사용자의 일상적인 이동 경로 패턴을 분석하여 일상화 지수를 측정하고, 이를 통해 GPS 신호 검색 주기를 동적으로 변경하는 동적 GPS 신호 검색 주기 변경 시스템을 제안한다. 고정된 GPS 신호 검색 주기는 불필요하게 많은 전력을 소모하기 때문에 제안 시스템을 이용하여 이동 단말기의 전력 소모 문제를 개선할 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.23 no.9
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• pp.47-54
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• 2009

These clays, because of world economy recession, exports decreased rapidly and manufacturing industry growth fell into negative. Industrial power consumption has been reduced about 7[%] that forms 53[%] of total load demand in Korea. And also, daily load pattern has been changed in several ways because of power consumption decrease influenced by domestic demand recession and heating power load decreased by the rise in temperature. This research analyzes, by analyzing maximum load demand, average load demand, load pattern based on relative factor, and load sensitiveness in accordance with temperature, that maximum load demand is more sensitive to atmospheric temperature than GDP growth rate and average load demand tends to be reduced according to GDP growth rate. I suppose KPX could operate the network system economically and safely by forecasting load demand in winter and summer seasons based on the results.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.552-553
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• 2008

본 논문에서는 특수일 전력 수요 예측을 위한 알고리즘을 제시하였다. 논문에서 제안하는 전력 수요 예측 알고리즘은 데이터 마이닝을 이용한 데이터 전처리 부분과 전처리된 데이터를 사용하여 특수일 수요를 예측하는 다항 회귀분석 부분으로 나누어진다. 데이터 전처리에서는 전력 수요 예측을 위한 과거 데이터 중에 과거 특수일 수요의 패턴을 잘 보여주는 데이터를 찾기 위해 온도와 수요의 관계를 이용한다. 데이터 마이닝의 기준으로 결정계수를 사용하였으며, 알고리즘은 k-nearest neighbor 절차를 사용하였다. 또한 제안된 기법은 2006년 특수일 전력 수요 예측을 통하여 기존 논문의 결과와 비교 분석하여 기존 방식 대비 특수일 전력 수요예측 관련 우수성을 검증하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.1
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• pp.107-121
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• 2009

First reason for generation of standby power is because starting voltage must pass through from the source of electricity to IC. The second reason is due to current when IC is in operation. Purpose of this abstract is on structures of simple modules that automatically switch on or off through analysis of state on standby power and analysis of cutoff point patterns as well as application of algorithms. To achieve this, this paper is based on analysis of electric signals and modeling. Also, on/off cutoff criteria has been established for reduction of standby power. To find on/off cutoff point, that is executed algorithm of similar group and leading pattern group generation in the standby power state. Therefore, the algorithm was defined as an important parameter of the subtraction value of calculated between $1^{st}$ SCS, $2^{nd}$ SCS, and the median value of sampling coefficient per second from a wall outlet.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11b
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• pp.54-56
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• 2001

매년 전력사용량은 증가하고 있으나 발전 공급량은 수요의 증가분을 따라가기는 힘들다. 수요관리(DSM)는 소비자의 전기사용 패턴을 합리적인 방향으로 유도함으로써 부하율 향상을 통한 원가절감과 전력수급 안정에 기여한다. 국내의 전력산업 특성상 DSM은 규제에 의한 DSM이었다. 규제된 DSM 덕택으로 부하율 향상과 에너지이용효율향상을 위한 수요관리 프로그램을 전력회사는 꾸준히 추진해 왔다. 그러나 전력산업의 구조개편후 규제가 완화되면서 전력회사는 수지 타산에 맞는 DSM만 선호하게 될 것이다. 전력회사의 이익에 맞지않는 DSM은 구조개편후 경제원리에 의해 사라져야만 하는가? 비록 전력회사에게는 이익이되지 않지만 사회적으로는 많은 편익을 주는 DSM 프로그램도 상당수 있다. 이 논문에서는 그러한 프로그램의 대표적인 예제라 할 수 있는 고효율 유도전동기에 대해서 DSM프로그램의 각 참여자 입장에서 비용효과적인지를 분석하였다. 그리고 구조개편후 이러한 DSM프로그램이 어떻게 유지되어야 타당한지를 밝히려 한다. 효과분석에서 사용되어지는 소프트웨어 패키지로는 미국의 EPRI연구소에서 개발한 DSManager를 사용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.671-674
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• 2013

단순전력분석(Simple Power Analysis, SPA)은 적은 수의 평문으로 암호 알고리즘에 대한 패턴 뿐만 아니라 비밀키의 정보를 찾는 전력 분석(Power Analysis)의 방법 중 하나이다. SPA의 장점은 차분전력분석(Differential Power Analysis, DPA) 또는 상관전력분석(Correlation Power Analysis, CPA)보다 적은 계산량으로 비밀키 분석을 할 수 있고, DPA 또는 CPA 분석을 하기 위해 필요한 분석위치 탐지에 효율적으로 활용이 되어 진다는 것이다. 하지만 최근 SPA 분석 성능을 저하시키기 위해 클락 노이즈, 전력 노이즈, 딜레이 노이즈 등 다양한 방법들이 제안되어지고 있다. 본 논문에서는 다양한 노이즈가 있는 환경에서 아날로그 수신기를 활용하여 특정 주파수 영역을 필터링한 후 노이즈를 제거하는 방법을 소개한다. 실험을 통해, 아날로그 수신기를 사용하였을 경우에 사용하지 않았을 경우보다 뚜렷한 대칭키 암호의 라운드 함수가 구분되어지며, 라운드 내 함수 구분도 가능함을 보인다. 이는 DPA 또는 CPA를 이용하여 분석을 수행하고자 할 때 분석 위치를 결정하데 아주 유용하게 활용되어지며, 분석 성능향상에도 기여할 것으로 기대되어진다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.24 no.2
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• pp.57-66
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• 2023

Currently, a new energy system is emerging that implements consumption reduction by improving energy efficiency. Accordingly, as smart grids spread, the rate system by timing is expanding. The rate system by timing is a rate system that applies different rates by season/hour to pay according to usage. In this study, external factors such as temperature/day/time/season are considered and the time series prediction model, LSTM, is used to predict energy power usage data. Based on this energy usage prediction model, energy usage charges are reduced by analyzing usage patterns for each device and transferring power energy from the maximum load time to the light load time. In order to analyze the usage pattern for each device, a clustering technique is used to learn and classify the usage pattern of the device by time. In summary, this study predicts usage and usage fees based on the user's power data usage, analyzes usage patterns by device, and provides customized demand transfer services based on analysis, resulting in cost reduction for users.