• 전기저널
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• 통권440호
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• pp.66-67
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• 2013

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.143-150
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• 2021

최근 전력산업에서는 검침원에 의한 수기 검침에서 AMI(Advanced Metering Infrastructure)를 활용한 원격검침으로 변화가 일어나고 있다. 원격검침 인프라에서 발생하는 전력 데이터가 블록체인에 기록된다면 위변조 방지로 무결성이 보장되고, 데이터 공유가 투명해짐에 따라 새로운 비즈니스가 창출될 수 있다. 하지만 기존의 이더리움 블록체인은 처리속도의 한계로 인해 대량의 트랜잭션 처리에 적합하지 않다. 이에 대한 해결책으로 다양한 On/Off-Chain 솔루션들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 대량의 전력 데이터를 블록체인에 저장하기 위한 해결책으로 데이터 샤드(Shard) 처리를 활용한 연계 인터페이스 서버를 제안한다. 데이터를 샤드 단위로 처리하는 기법을 적용하여 대량의 트랜잭션을 이더리움에 전송했을 때 데이터 누락률이 0%가 되고, 동시에 처리속도가 대략 9배 향상되는 것을 실험을 통해 검증하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2008년도 하계학술대회 논문집
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• pp.148-150
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• 2008

지구온난화와 화석연료의 고갈 등 에너지관련 문제들이 발생함에 따라 제한된 자원의 효율적인 소비가 중요한 연구주제로 다루어지고 있다. 특히 자원수입국인 우리나라의 경우는 국제 유가 급등과 같은 에너지파동에 상당히 민감하기 때문에 에너지 관리를 통한 정확한 수급정책 수립 및 효율적인 소비생활이 무엇보다 중요하다. 이를 위해 우선적으로 취할 수 있는 해결책 중의 하나가 댁내 가전기기의 불필요한 전력낭비를 최소화하는 것이다. 이번 연구에서는 전력선통신(PLC)기반 원격검침 인프라를 활용하여 1차적으로 가전기기의 대기전력을 지능적으로 관리함으로써 전력낭비를 최소화하고 2차적으로 전력소비모니터링 서비스를 제공함으로써 사용자가 능동적으로 전력소비를 줄일 수 있도록 하는 지능형 홈에너지 관리시스템을 개발하였으며, 실제 수용가를 대상으로 구축, 운영함으로써 향후 에너지를 효율적으로 관리할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국가스학회지
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• 제12권2호
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• pp.63-68
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• 2008

유비쿼터스 기술은 모든 사물의 지능화 및 네트워크화를 구축함으로써 다양한 분야에 혁신이 가능하도록 한다. 유비쿼터스 기술을 기존산업에 적용하기 위해서는 대상 산업시설에 적절한 네트워크 인프라를 구축하고 인프라를 통해 수집된 상황정보를 분석하는 지능형 서비스의 개발이 필수적이다. 본 논문은 유비쿼터스 기반 도시가스 안전관리를 위한 네트워크 시험 및 분석을 수행하고, 정보 분석 및 탐색 기법을 연구하여 유비쿼터스 기술의 도입범위를 도출하고 제시한다. 이를 위해, 본 논문은 기존 IT 기술이 적용된 도시가스 안전관리 현황과 원격검침에 대해 조사 및 검토하였으며 근거리통신과 중/장거리 통신을 지하시설에서 확장성, 자가구성, 연결성 정도를 시험 및 분석하였다. 지능형 서비스를 위한 모형화 방안을 제시하고, 도시가스 관리를 위해 유비쿼터스 기술을 적용하는 도입범위를 도출하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.265-267
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• 2018

본 논문에서는 IoT 표준을 적용한 유무선 통합게이트웨이에 대한 연구를 다루고 있다. 이번 연구를 통해 개발하는 통합게이트웨이는 다양한 IoT 서비스 중 에너지 정보 수집에 활용할 수 있도록 설계하였으며, 스마트그리드와 같은 서비스의 핵심 인프라인 지능형원격검침인프라로서 역할을 목표로 하고 있다. 이를 위해, 통합게이트웨이는 스마트그리드에서 사용 중인 유선, 무선 네트워크 기술과 IoT 표준을 적용할 수 있는 구조를 가지고 있다. 이러한 통합게이트웨이는 에너지 정보 수집을 필요로 하는 중 소규모 수용가에 적용할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권2호
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• pp.9-15
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• 2021

AMI(Advanced Metering Infrastructure)의 구축 확대로 인해 계량데이터의 수집을 위한 원격검침서비스 이외에도 계량데이터를 이용한 수요관리, 에너지쉼표 등 다양한 융복합 서비스들이 늘어나고 있는 추세이다. 이러한 서비스를 안정적으로 운영하기 위해서는 계량데이터의 효율적 관리가 필수적이다. 본 논문에서는 중복데이터 제거를 통해 AMI의 시스템별 구축목적에 따라 계량데이터를 처리하는 효율성을 분석하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.747-750
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• 2011

최근 에너지와 자원 절약 사업의 일원으로 차세대 전력 관리 시스템인 스마트 그리드에 대한 관심이 증가하고 있다. 스마트 그리드는 전력 공급자와 소비자 사이에 통신망을 기반으로 한 양방향 전력 공급 방식을 말한다. 스마트 그리드를 통하여 전력 공급자는 소비자의 전력 사용량에 따른 탄력적인 전력 생산 및 공급이 가능하고, 소비자는 자신의 소비 패턴을 통한 효율적 전력 소비를 할 수 있다. 하지만 사이버 공격에 대한 위협이 높아지면서 공용망을 기반으로 운용되는 스마트 그리드 운용 정보에 대한 보안요구사항이 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 소비자 전력 사용량, 전력 사용 패턴 등의 정보가 송수신되는 지능형검침인프라의 보안 위협을 분석하고, 이를 해결하기 위한 방안을 제안한다.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.969-977
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• 2021

본 연구에서는 Hierarchical K-means 군집화 알고리즘을 이용해 서울의 A아파트 가구들의 전력 사용량 패턴을 군집화 하였다. 차원을 축소해주면서 패턴을 파악할 수 있는 Hierarchical K-means 군집화 알고리즘은 기존 K-means 군집화 알고리즘의 단점을 보완하여 최근 대용량 전력 사용량 데이터에 적용되고 있는 방법론이다. 본 연구에서는 여름 저녁 피크 시간대의 시간당 전력소비량 자료에 대해 군집화 알고리즘을 적용하였으며, 다양한 군집 개수와 level에 따라 얻어진 결과를 비교하였다. 결과를 통해 사용량에 따라 패턴이 군집화 됨을 확인하였으며, 군집화 유효성 지수들을 통해 이를 비교하였다.

• 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.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.120-126
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• 2019

최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.