• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.101-107
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• 2009

기존의 조명기기 효율향상은 장려금 지원과 에너지절약 정보제공 등의 정부 지원제도로 인해 지속적으로 개선되었다. 그러나 현재 조명기기의 사용 패턴은 사용자의 취향이 고급화, 다양화됨에 따라 더 높은 조도와 간접조명이 더욱 확대되고 있다. 본 논문은 이와 같은 변화에 맞추어 점점 사용이 늘고 있는 FPL55[W]램프 안정기를 대체할 수 있는 FPL45[W]램프 안정기의 경제성평가 및 시뮬레이션을 통해 전력수요관리를 위한 제도적 도입방안을 검토하고자 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.89-97
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• 2012

최근 환경 문제가 전 세계적으로 대두가 되면서 효율적인 에너지 관리 기술이 요구 되고 있다. 이러한 추세에 따라 앞으로의 홈 네트워크 서비스는 효율적인 에너지 관리 기술을 중심으로 한 스마트 홈 서비스 가 대두가 될 것으로 보이며 사용자 중심의 실시간 에너지 감시 및 제어 시스템의 통합 기술이 요구가 되고 있다. 본 논문에서는 주택 내 효율적인 에너지 사용 관리를 위하여 스마트폰을 이용하여 위치 기반 그린 홈 서비스를 제시한다. 단독 주택에 그린 홈 서비스를 적용하기 위한 그린 홈 네트워크 시스템을 설계하고 홈 네트워크를 구성하는 각 기기들과 연계하여 통합 게이트웨이를 구현한다. 스마트폰을 활용하여 가전 제어 서비스와 실내 위치 서비스를 구현하고 각 방의 신호세기 변화에 따른 위치 측위를 시행하여 사용자의 재실 여부를 확인한다. 에너지의 절감 여부를 확인하기 위해 에너지 사용 패턴에 대한 시나리오를 설정하고 스마트 미터를 활용하여 실내 위치 서비스 적용에 따른 에너지 변화를 비교하였다. 제안 시스템 적용 전과 적용 후의 에너지 사용량 비교 결과 최대 30%의 에너지 절감 효과를 보여 주택 내 에너지 비용의 절감 효과를 볼 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.679-685
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• 2011

본 연구에서는 가정 내 모든 기기가 연결된 하나의 전력선을 모니터링 하여 그 전력선에 연결된 기기 각각의 젼력 소비 상황을 모니터링 하는 NILM(Non-Intrusive Load Monitoring) 시스템 구축에 필요한 신호 분석 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 신호 분석 알고리즘은 전력선에서 관찰된 여러 기기의 전력 소비 패턴이 혼합된 혼합 전력 패턴을 복수개의 시간 구간으로 분리하고, 연속된 시간 구간 사이의 신호 차이를 구한 후, 이 차이 신호를 분석하여 어떤 장치가 현재 시간 구간에서 동작 중인지를 알아낸다. 이 때 시간 구간을 충분히 작게 하고, 신호 분석에 사용되는 특징들이 독립적이고 additivity 특징을 가지도록 선정한다면, 이 차이 신호에는 한 장치의 특징만이 남아 있으므로, 동시에 동작할 수 있는 장치 조합의 수 $2^N$개가 아닌 장치 N 개에 해당하는 특징만을 이용하여 혼합 신호를 분석할 수 있다. 이를 통하여 장치 개수가 증가하더라도 연산량 역시 산술적으로 증가하는 합리적인 확장성을 확보할 수 있다. 실제 가정에서 각 장치의 데이터 패턴을 채집한 후 이를 인위적으로 조합하여 만든 실험 데이터를 활용하여 제안한 방법을 검증하였다. 검증 결과 4개의 장치가 동시에 동작하고 그 장치의 특징들이 제안한 알고리즘에서 제시한 기준을 만족하는 경우, 비록 제한된 실험이었지만 완벽한 분류 성공률을 보였다. 제안된 알고리즘을 실제 사용하기 위해서는 장치의 수를 증가하고, 시간 구간을 조정하며, 신호 혼합 패턴을 다양하게 한 실증적인 연구가 더 필요하다. 하지만 이 경우 본 연구에서 제안한 기준을 만족하는 특징을 선택한다면, 그렇지 않은 경우에 비하여, 일정 정도 성능이 보장되는 NILM 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.34-42
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• 2017

기존의 NIALM 연구들은 부하 식별을 위해 전압 변동은 무시할 수 있고 식별 결과에 영향을 주지 않는다고 가정하기 때문에 일반적으로 전압과 관련된 PF나, 고조파 신호는 부하 식별을 위한 매개 변수로 고려되지 않았으나, 실제 이러한 조건은 스마트 홈 분야에서 NIALM의 응용성이 제한되는 어려움이 만든다. 본 논문의 실험을 통해 부하 모니터링 시스템의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 전압과 관련된 매개 변수와 고조파의 특성을 사용해야 한다고 결론을 내렸다. 따라서, 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 가전기기의 종류 및 전기 에너지 사용량을 효율적으로 분석할 수 있는 개선된 NIALM 방식을 제안한다. 제안된 방식은 가전기기 고유의 특징 및 동작 특성을 분석하고, 일부 가전기기가 가지고 있는 고조파 특성을 인식 매개변수로 활용함으로써 전력 에너지 사용 패턴 분석 및 추적할 수 있게 된다. 본 논문에서 제안된 방식을 통해 홈 네트워크에서 실제 운용되는 가전 에너지 효율성 증대와 스마트그리드 전력 수요관리 시장에 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.632-637
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• 2020

비간섭적 개별 전기 기기 부하 식별(NILM)은 단일 미터기에서 측정한 총 소비 전력을 사용하여 가정이나 회사에서 개별 전기 기기의 소비 전력과 사용 시간을 효율적으로 모니터링할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 스마트팜의 소비 전력 데이터 취득 시스템에서 LTE 모뎀을 통해 서버로 수집된 총 소비 전력량, 개별 전기 기기의 전력량을 HDF5 형태로 변환하고 NILM 분석을 수행하였다. NILM 분석은 오픈소스를 사용하여 잡음제거 오토인코더(Denoising Autoencoder), 장단기 메모리(Long Short-Term Memory), 게이트 순환 유닛(Gated Recurrent Unit), 시퀀스-투-포인트(sequence-to-point) 학습 방법을 사용하였다.