• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.5
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• pp.1-6
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• 2018

In smart grid an accurate load forecasting is crucial in planning resources, which aids in improving its operation efficiency and reducing the dynamic uncertainties of energy systems. Research in this area has included the use of shallow neural networks and other machine learning techniques to solve this problem. Recent researches in the field of computer vision and speech recognition, have shown great promise for Deep Neural Networks (DNN). To improve the performance of daily electric peak load forecasting the paper presents a new deep neural network model which has the architecture of two multi-layer neural networks being serially connected. The proposed network model is progressively pre-learned layer by layer ahead of learning the whole network. For both one day and two day ahead peak load forecasting the proposed models are trained and tested using four years of hourly load data obtained from the Korea Power Exchange (KPX).

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.1
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• pp.23-28
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• 2023

The installation rate of AMI(: Advanced Metering Infrastructure) capable of automatic electricity measurement is less than 43% nationwide and 10.5% in rural areas, which is very poor. Therefore, for the smart grid, automatic information recording of the watt-hour meter is required. For this purpose, it is necessary to develop a system capable of remote meter reading and use control by improving the existing watt-hour meter. In this paper, in order to enable the AMI function of the existing electricity meter, the remote meter reading and control technology of the existing electricity meter for AMI, the core of the smart grid, was developed using IoT and AI. The main research content was to recognize numbers using Tensorflow and Open-cv to convert it into a power meter sensing device for SG. We confirmed and checked the performance using the protyope system.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.546-549
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• 2022

The installation rate of AMI (advanced metering infrastructure) capable of automatic electricity measurement is less than 43% nationwide and 10.5% in rural areas, which is very poor. Therefore, for the smart grid, automatic information recording of the watt-hour meter is required. For this purpose, it is necessary to develop a system capable of remote meter reading and use control by improving the existing watt-hour meter. In this paper, in order to enable the AMI function of the existing electricity meter, the remote meter reading and control technology of the existing electricity meter for AMI, the core of the smart grid, was developed using IoT and AI. The main research content was to recognize numbers using Tensorflow and Open-cv to convert it into a power meter sensing device for SG. We confirmed and checked the performance using the protyope system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1399-1402
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• 2001

네트워크가 발전하면서 무선 환경에서 각종 장치들을 연결하고자 하는 요구가 늘어나고 있다. 무선 장치들은 전력소모를 줄여야하기 때문에 보다 많은 기능을 탑재하는 데에 어려움이 따른다. 특히, 실행중에 다른 장치를 인식하고 환경설정하며 실행상태를 관찰하는 것은 많은 에너지를 필요로 하는 복잡한 작업일 수 있다. Jini 기술은 장치들을 자동으로 인식하고 설정하는 데에 있어 강력하면서도 단순한 Service Discovery Protocol을 포함하고 있다. 그러나 Jini는 유선 네트워크를 기준으로 개발되어졌기 때문에 무선, 특히 Ad-hoc 네트워크 환경에 적응하기 위해서는 각 요소들이 어떠한 중계도 없이 독립적으로 서로를 인식한 수 있도록 개선되어야 한다. Lookup Server가 작동을 멈추거나 룩업서비스를 받을 수 없는 지역에 있다면, 클라이언트는 서비스를 찾을 수 없고 서비스들도 새롭게 등록될 수 없다. 특히 이동성을 지닌 Ad-hoc 네트워크에서 룩업서비스의 존재는 보장받기 어렵다. 본 논문은 Jini를 기반으로 Ad-hoc 네트워크를 구축한 때 룩업서비스의 일부 기능을 클라이언트에게 분산시키고 다른 클라이언트와 정보를 공유한 수 있도록 개선된 Jini Discovery를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.350-351
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• 2017

스마트폰과 같은 모바일 기기의 발달과 함께 사용자의 위치에 기반한 다양한 서비스가 출현하고 있다. 그중 사용자의 위치를 기준으로하는 길안내 서비스가 가장 대표적이다. GPS에 기반한 실외 중심의 길안내는 다양한 비콘과 WiFi 등의 기술과 함께 실내에서도 길안내 서비스가 가능하도록 해주고 있다. 하지만, 상기의 사용자 위치에 대한 길안내 서비스는 거리에 대한 인식 단계가 세밀하지 못하기에 해당거리별 상세 서비스가 어려운 것이 현실이다. 이에 본 논문에서는 기존 BLE 비콘의 Immediate, Near, Far의 3단계 거리인식을 6단계까지 확장하여 보다 상세한 안내가 가능한 실내 길안내 서비스를 제안한다. 또한 편의적 기능을 위해 목적지 입력 및 길안내가 음성에 기반하여 구동될 수 있도록 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.820-823
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• 2017

본 연구의 목적은 얼굴 인식을 통해 사용자 위주로 작동하는 인공지능 선풍기를 개발하기 위한 것이다. 일반적인 선풍기는 사용자가 직접 풍향을 조절해야 하며, 조절한다 하더라도 사람이 위치하지 않은 곳까지 바람을 보내주거나, 사람이 없는 상황에서도 동작하는 비효율적인 방식이다. 따라서 본 논문에서는 OpenCV 오픈 소스 라이브러리를 중심으로 얼굴 인식 기능을 탑재한 선풍기로 PWM을 이용한 선풍기의 회전과 안드로이드 앱의 블루투스 모듈을 이용하여 원격조정이 가능하도록 하였다. 기존의 사용자가 직접 선풍기의 풍향을 설정해야 하는 것이 얼굴 인식이라는 시스템을 통해 자동으로 풍향이 조절되는 방식이다. 그 결과, 선풍기를 직접 설정할 수 없는 상황에 놓인 사람들에게 큰 도움이 됨과 동시에 불필요한 전력 낭비가 줄어드는 친환경 선풍기를 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.37-39
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• 2006

본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 이용한 초음파 기반 위치 인식 기술의 발전을 목적으로한 새로운 초음파 위치인식 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 연구팀은 저전력, 높은 전송률 등의 장점으로 최근 무선 센서 네트워크에 많이 적용되고 있는 IEEE 802.15.4 라디오를 이용한 새로운 초음파 센서 장치를 개발하여 Active 방식의 실질적 응용 수준의 위치 추적 시스템을 구현하였다. 본 연구팀은 구현한 시스템을 실제 건물 내부에 배포하여 실험함으로써 위치 인식시스템이 실제 적용되었을 때의 기술적 문제점을 분석하였고, 이를 해결하여 실제 응용 가능한 수준의 신뢰성을 갖고 동작하도록 하였다.

• Review of KIISC
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• v.21 no.6
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• pp.42-48
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• 2011

전장의 양상이 물리적인 대량살상을 중심으로 한 전통적인 재래전에서 눈에 보이지 않는 사이버전으로 변화되고 있는 시점에서 이에 대비하기 위한 사이버전 공격 및 방어기술은 매우 중차대한 문제이다. 사이버전을 위한 보안 기술로는 암호 인증 인식 감시와 같은 정보보안 핵심원천 기술, 분산서비스거부공격 대응기술, 스마트 아이디 기술, 영상보안 및 바이오인식 기술, 부채널 공격 방지 기술 등이 있다. 이러한 기술들은 사이버전을 위해 사용될 수 있는 매우 명확한 분야라 할 것이다. 또한, 사이버전 기솔로는 암호 인증 인식 감시와 같은 핵심 원천 기술 및 기존 보안 기술 분야를 포함하고 초경량 고비도 암호화 기술, 밀리터리 포렌식 기술, 사이버공격 근원지 역추적 기술, 사이버 공격 정보공유 협업관제 기술, 사이버 공격 무기 제작 기술 등이었다. 특히, 사이버전은 작은 비용으로 최대 효과를 거둘 수 있는 비대칭 전력의 매우 중요한 분야이며, 주요 선진국들은 사이버 공격에 대한 자위권 확보 차원에서 사이버전에 대한 기술적 제도적 준비를 서두르고 있는 상황이다. 본 기고문에서는 이와 같은 사이버전을 위한 보안 기술 현황과 전망을 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2136-2137
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• 2006

RFID(Radio Frequency IDentification)는 전파신호를 이용하여 사물의 정보를 주고받을 수 있는 기술로서, 기존 바코드의 느린 인식속도, 인식률, 저장능력의 한계를 극복하여 사물의 정보화를 촉진함으로서 물류 유통분야에 혁신적인 변화를 가져올 기술로 주목받고 있으며, 유비쿼터스 환경에서 핵심기술로 활용될 것이다.[1] 2004년부터 파급효과가 큰 국방, 조달, 환경 등 12개 분야에서 시범사업이 추진되고 있으며, 최근 한국전산원을 중심으로 USN(Ubiquitous Sensor Network) 응용 서비스 모델을 발굴하기 위하여 총 8개 과제를 추진하는 등 차세대 국가 기간 기술의 요소 기술로서 공급기반을 확충하고 수요활성화 기반을 구축함으로서 세계적 수준의 RFID/USN 인프라를 조기에 구축하기 위한 노력을 경주하고 있다.[2] 본 연구에서는 전력설비관리를 대상으로 RFID/USN의 적용가능 대상을 분석하고, 테스트베드를 구축하여 RFID/USN의 적용 가능성을 판단하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 2007.11a
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• pp.288-293
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• 2007

미국 911 테러 발생 이후로, 국가 기반시설(예: 송/배전 전력망, 석유/가스 파이프라인, 원자력 발전소, 정보통신 시설, 교통 시설, 금융 시설, 매스미디어 시설 등)에 대한 테러리스트의 사보타지 리스크를 관리하는 도전문제에 정부 차원이나, 기업 차원에서 국내외적으로 뜨거운 이목이 집중되고 있다. 그 가운데 에너지 시스템, 특히 원자력 발전소의 물리적 보안은 국가 안보 차원에서 매우 중대한 이슈가 되고 있다. 이는 사보타지로 인한 이러한 시스템의 파손이 국민, 작업자, 또는 외부 환경에 방사성물질 누출과 같은 중대한 결말을 초래할 수 있기 때문이다. 원전과 같은 복잡 시스템에서 설계 기준 위협이 초래할 수 있는 이러한 결말은 그 시스템의 특정 핵심 표적(예: 부품, 구역, 자산, 행위, 인원)의 방호를 통해 효과적으로 방어될 수 있다. 다시 말하면, 표적 인식에서는 어떻게 방어할 것인가에 앞서서 무엇을 방어할 것인가를 다루려는 것이다. 이 연구의 주요 목적은 여태까지 개발된 다양한 표적 인식 기법의 개발 추세를 소개하고 향후 전망을 제시하는 데에 있다. 이를 통해 표적 인식 기법의 수월성, 신뢰성, 및 경제성을 제고할 수 있으리라 본다. 표적 인식 기술의 활용성 측면에서 볼 때, 표적 인식은 하드웨어 적이거나 소프트웨어적인 방호 시스템의 설계에 필수적이므로, 신뢰성 높은 표적 인식은 다음과 같은 긍정적인 파급 효과를 줄일 수 있다: 1) 사보타지 리스크 감소에 직간접적으로 기여할 수 있다; 2) 제한적인 보안 재원을 효율적으로 할당할 수 있다; 3) 보안 대응군대의 훈련 시나리오를 개발할 수 있다; 4) 발전소 규제요건인 안전조치 계획을 비용이나 보안 측면에서 향상시켜 국민 안심(public easiness)을 도모할 수 있다. 향후에는 보다 더 광의적인 복잡 시스템 사이에서 상호 연계적인 사보타지에 대한 표적 인식의 기법들이 점검될 필요성이 있다고 본다.