• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.638-644
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• 2010

본 연구에서는 일반 가정에서 Smart Grid를 통하여 누릴 수 있는 서비스를 발굴하고, 이러한 서비스를 구현할 수 있는 기기별 전력 모니터링 시스템을 구현하였으며, 모니터링한 데이터를 분석하였다. 기기별 전력 사용현황을 수집하고 이를 분석함으로써, 모니터링 시스템에 표시되고 있는 전력사용현황이 어떤 기기의 전력사용현황인지 사전에 정의된 프로토콜 없이 알 수 있다. 나아가서 전력 절감 방법 제시, 지능적인 대기전력 차단 및 복구, 기기의 이상여부 감시와 같은 서비스를 구현할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 이러한 시나리오의 실현 가능성을 점검하기 위해 기기별 전력 모니터링 시스템을 개발하여 가정 내 전력소비의 대부분을 차지하는 냉장고, 전기밥솥, TV, 세탁기 샘플에 대하여 전력소비패턴을 수집하여 database화 하였다. 또한 이 database를 분석하여 제시한 서비스들을 구현하는데 필요한 기본 기능인 기기식별이 전력사용 패턴분석을 통하여 가능함을 보였다.

• 전기학회논문지
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• 제65권1호
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• pp.16-22
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• 2016

This paper addresses the load usage scheduling in the HEMS for residential power consumers. The HEMS would lead the residential users to change their power usage, so as to minimize the cost in response to external information such as a time-varying electricity price, the outside temperature. However, there may be a consumer's inconvenience in the change of the power usage. In order to improve this, it is required to understand the pattern of load usage according to the external information. Therefore, this paper suggests a methodology to model the load usage pattern, which classifies home appliances according to external information affecting the load usage and models the usage pattern for each appliance based on a copula function representing the correlation between variables. The modeled pattern would be reflected as a constraint condition for an optimal load usage scheduling problem in HEMS. To explain an application of the methodology, a case study is performed on an electrical water heater (EWH) and an optimal load usage scheduling for EHW is performed based on the branch-and-bound method. From the case study, it is shown that the load usage pattern can contribute to an efficient power consumption.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권1호
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• pp.68-77
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• 2018

Regarding demand response (DR) by residential users (R-users), the users try to reduce electricity costs by adjusting their power consumption in response to the time-varying price. However, their power consumption may be affected not only by the price, but also by user convenience for using appliances. This paper proposes a methodology for appliance scheduling (AS) that considers the user convenience based on historical data. The usage pattern for appliances is first modeled applying the copula function or clustering method to evaluate user convenience. As the modeling results, the comfort distribution or representative scenarios are obtained, and then used to formulate a discomfort index (DI) to assess the degree of the user convenience. An AS optimization problem is formulated in terms of cost and DI. In the case study, various AS tasks are performed depending on the weights for cost and DI. The results show that user convenience has significant impacts on AS. The proposed methodology can contribute to induce more DR participation from R-users by reflecting properly user convenience to AS problem.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.407-413
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• 2011

본 연구에서는 가정용 전력 모니터링 시스템을 구현하고 실험가구에 적용하여 평가하였으며, 평가과정에서 확보한 기기별 전력 사용 패턴 정보를 이용하여 자동 기기 식별 알고리즘을 개발하였다. 실험가구에 적용해본 결과, 기기별 전력사용 정보와 월별 예상 사용량 정보가 전력 소비 절감에 도움이 된다는 응답을 얻을 수 있었다. 그리고 시스템을 보다 편리하게 사용하기 위해서는 설치의 편의성과 UI를 개선해야한다는 응답을 얻었다. 본 연구에서는 UI 개선을 위하여 일반냉장고, TV, 전기밥솥, 김치냉장고, 세탁기를 자동으로 식별하는 알고리즘을 구현하였다. 자동 장치 식별 알고리즘은 전력 모니터링 과정에서 수집한 전력 소비 패턴을 관찰하여 Zero-Crossing Rate(ZC), Variation of On State(VO), Slope of On State(SO), Duty Cycle(DC) 등 4가지 특징을 규정하여 이용하였으며, 특징을 적용하는 시간 구간은 기기가 동작하는 시간이 25% 이상이 되는 2시간 길이의 구간을 이용하였다. 제안된 알고리즘은 테스트 set에 동일한 기기를 포함하는 경우 82.1%의 성능을 얻을 수 있었다.

• 구강회복응용과학지
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• 제34권1호
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• pp.10-16
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• 2018

목적: 골격성 고정원의 사용으로 고정원이 보강된 Pendulum 장치가 환자의 두개 안면 요소의 수직적인 부분에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 연구 재료 및 방법: 골격성 고정원과, pendulum을 이용하여 비발치 치료를 시행한 환자 중, 발산형 안모(SN-MP > $37^{\circ}$)와 중간형 안모($29^{\circ}$ < SN-MP < $37^{\circ}$) 각각 10명씩 분류하여 치료의 단기적 효과에 대해 분석하였다. 결과 및 결론: 골격 형태에 따른 차이로 발산형 안모군(HG)은 구치부 후방이동과 관련하여 하악 전치의 순측 경사가 유의하게 나타났다(P < 0.05). 중간형 안모군(MG)은 구치부의 유의한 이동만 나타났다(P < 0.05). 전치의 순측 이동은 유의성이 없었다. 본 논문에서 Pendulum 장치는 수직적인 안모 형태에 유의한 영향을 주지 않으며, 악화시키지 않았다.

• 산업기술연구
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• 제30권A호
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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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.1957-1980
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• 2021

The significant aim of this research has always been to evaluate the mechanism for efficient and inherently aware usage of vitality in-home devices, thus improving the information of smart metering systems with regard to the usage of selected homes and the time of use. Advances in information processing are commonly used to quantify gigantic building activity data steps to boost the activity efficiency of the building energy systems. Here, some smart data mining models are offered to measure, and predict the time series for energy in order to expose different ephemeral principles for using energy. Such considerations illustrate the use of machines in relation to time, such as day hour, time of day, week, month and year relationships within a family unit, which are key components in gathering and separating the effect of consumers behaviors in the use of energy and their pattern of energy prediction. It is necessary to determine the multiple relations through the usage of different appliances from simultaneous information flows. In comparison, specific relations among interval-based instances where multiple appliances use continue for certain duration are difficult to determine. In order to resolve these difficulties, an unsupervised energy time-series data clustering and a frequent pattern mining study as well as a deep learning technique for estimating energy use were presented. A broad test using true data sets that are rich in smart meter data were conducted. The exact results of the appliance designs that were recognized by the proposed model were filled out by Deep Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (LSTM and GRU) at each stage, with consolidated accuracy of 94.79%, 97.99%, 99.61%, for 25%, 50%, and 75%, respectively.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2011년도 추계학술논문집 2부
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• pp.693-696
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• 2011

본 논문에서는 최근 발생되는 기상이변의 원인인 에너지의 과도한 사용을 감소시키기 위하여 사용자가 인지하지 못하는 동안 낭비되고 있는 대기전력을 자동으로 제어하는 시스템을 구현하였다. 현재 사용되고 있는 대기전력 제어 시스템의 경우 일정 전력 이하의 전력량이 감지되면 자동으로 차단하는 형태로 운영되고 있으나 재가동을 위해서는 사용자의 수동 제어에 의존해야 하는 불편함이 발생한다. 이에 본 논문은 사용하지 않는 가전기기의 대기전력을 차단할 뿐만 아니라 사용자의 편의성을 고려하여 자동으로 전력을 재공급하는 대기전력 컨트롤러를 구현한다. 기기의 전력 재공급은 각 사용자별 기기 사용패턴을 고려하여 구현하였으며, 이때 사용자의 구분은 2개의 Ultrasonic 센서로부터 산출된 사용자의 키와 무게 감지 센서로부터 산출된 사용자의 몸무게를 활용하였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권5호
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• pp.487-493
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• 1999

To predict the background level of harmonics produced by household appliances, information on the site, capacity, and usage pattern of these loads arenecessary. However, as household appliances are distributed widely and various in type, it is difficult to know these kinds of information accurately. This paper presents a method for estimation of background level of harmonics produced by distributed harmonic sources with readily available data. Large industrial customers are excluded from this study. In this paper, customers are grouped into three classes, i.e. residential, commercial, and industrial. Typical customers for each class are assumed and characteristics of their equipments are modeled. As the proposed method does not require harmonic measurement, it can be employed to forecast voltage total harmonic distribution (VTHD) in the future. An illustrative example is described.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.300-306
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• 2011

본 연구에서는 가구의 종류별 가전기기의 사용 패턴을 프로파일링 하여 제시한다. 현재 한국에서는 연간 사용된 가구당 전기기기별 총 사용량은 제시되고 있으나 가구 종류별 전력소비 프로파일 자료는 제시되고 있지 않다. 이런 자료를 수집하기 위해서는 각 가구별로 적어도 일년 이상 각 가구별, 전력기기별 전력사용을 모니터링해야 하는데 개인의 프라이버시 문제로 이런 연구는 진행하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 전력을 사용하는 가정의 종류를 구성원들을 크기 별로 구분하고 각 가정 구성원의 생활패턴을 가정하여 그에 따른 소비패턴 시나리오를 작성하였다. 이것을 바탕으로 통계청의 자료를 사용하여 각 가정별 에너지 소비 프로파일을 작성하였다.