• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권4호
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• pp.87-92
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• 2019

본 연구에서는 머신 러닝 기법을 활용하여 공장에서 발생하는 에너지 사용량에 대한 데이터 분석 및 패턴 추출에 대해 다룬다. 통계학이나 기존의 방법들은 몇 가지 물리적 특성을 반영하는 수학적 모델을 구축하는 반면, 머신 러닝을 통한 접근방법은 데이터 학습을 통하여 모델의 계수들을 결정하게 된다. 기존의 방법들은 특정한 구조를 갖는 수학적 모델을 구축해야 한다는 어려움이 있으며 과연 데이터의 특징들을 잘 반영하는지에 대한 의문이 존재했다. 그러나 머신 러닝을 통한 방법은 사람이 구축하기 어려운 작업들을 용이하게 구축한다는 장점을 가지고 있기 때문에 데이터 간의 관계를 파악하기에 더 효율적이라는 장점을 가지고 있다. 공장의 에너지 소비에 직접적으로 영향을 끼치는 요소들이 존재하며 이러한 전력 소비는 시간에 따른 데이터로 나타나게 된다. 각 요소들로부터 발생하는 소비 전력을 계측하고 데이터 베이스를 구축하기 위해 각 요소에 센서를 장착하였다. 취득된 데이터에 대해 전처리 과정 및 통계적인 분석을 거친 뒤, 머신 러닝을 통해 패턴을 분석하는 과정을 거쳤다. 이를 통해 공장에서 발생하는 소비 전력 데이터에 대한 패턴 분석을 진행하였다.

• Spatial Information Research
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• 제19권1호
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• pp.61-72
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• 2011

전 지구적 기후변화인 지구온난화의 주원인으로 지목되고 있는 온실가스는 공간적으로 주로 도시에서 발생하고 있기 때문에 도시차원에서의 대책이 무엇보다 필요하다. 본 연구는 도시형태와 탄소발생량과의 관계를 분석하여 기후변화에 대응한 탄소배출저감형 도시의 형태를 제시하는 것을 궁극적인 목표로 삼고 있다. 이를 위해, 첫째로 도시형태에 대한 이론고찰을 수행하여 도시공간의 물리적 규모, 이용현황, 활동강도와 관련된 도시형태요소를 선정하였다. 둘째, 서울시를 사례로 전력, 도시가스, 지역난방, 석유, 상수도 사용량 자료를 이용하여 이산화탄소 배출량 지도를 작성하였다. 셋째, 이산화탄소 배출량과 도시형태요소와의 관계를 분석하여 도시공간에서 에너지 사용량에 영향을 주는 도시형태를 밝혀내고, 도시계획 측면에서의 시사점을 도출하였다. 본 연구에서 도시형태 요소와 이산화탄소 배출량간의 관계를 분석한 결과는 실제 에너지 사용량에 기반하여 이산화탄소 배출량을 산정하여 활용하였다는 점에서 기존 연구가 지닌 한계를 극복하고, 사례분석을 통해 구체적이고도 결과를 도출하였다는데 그 의의가 있다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.176-183
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• 2009

대형병원의 에너지 소비패턴을 분석한 후 마이크로가스터빈을 적용할 경우 기존 시스템 대비 냉난방에너지 절감량 및 전기에너지 절감량과 경제성분석을 통해 대형병원의 에너지 소비량을 절감하기 위한 에너지성능평가 모의연구를 수행하였다. 0.5[MW]급 마이크로 가스터빈을 설치한 후 에너지 성능분석을 한 결과 터빈에서의 발전효율은 30[%]이며, 전기는 건물에서 사용되는 조명에너지 뿐만 아니라 전체 전기에너지의 40[%]을 절감할 수 있는 것으로 분석되었다. 또한 터빈에서 발전되는 전기량과 배열을 냉난방에너지원으로 이용할 경우 전체 시스템효율은 70[%]로 상승할 뿐만 아니라 난방에너지의 56[%], 냉방에너지의 67[%]를 절감할 수 있는 것으로 분석되었으며 현가등가법에 의한 시스템 투자회수 기간이 약 9년으로 분석되었다.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2009년도 하계학술발표대회 논문집
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• pp.1185-1190
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• 2009

Korea is an industrial country that overspends energy and has a policy that is more focused on a supply side. When an urban developmental program is to set up, surveys are carried out only with the respect to electricity, telecommunication, gas, and heating sources. Based on the existing survey results, the problems related to the supply side are being dealt with more importantly and the quantities of those supplies are estimated only by each energy source. The aim of this study is to provide basic information on energy consumption patterns of a diverse comsumer groups including industry, transportation, commerce, public and household to plan diverse energy policies. Through this basic information, it may be possible to analyze the energy consumption pattern by each consumer group and provide data for setting up efficient energy policies by the government. The energy consumption map that are analyzed and developed by the data obtained from Busan municipal area will be deposited and used as a part of the national energy statistics.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.637-645
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• 2019

기후변화와 새로운 에너지정책의 변화등 대내외적인 환경정책의 변화로 도시특성과 에너지 사용량에 대한 파악이 필요하다. 기존에도 도시공간 구조를 활용한 연구는 누적되어왔지만 대부분 거시적으로 국가별, 수도권 위주, 대도시를 대상으로 했으며 경제성장이나 탄소배출과 에너지 사용량의 관계에 주목하였다. 본 연구는 이와는 달리 세부적으로 도시특성을 반영한 데이터를 바탕으로 기존의 교통에너지를 제외하고 가정과 산업 에너지 환경의 기반인 전기와 가스에너지 사용량과의 상관관계를 파악하고자 한다. 본 연구는 도시 토지이용과 제조업특성을 고려하여 도시 특성과 전기와 가스 에너지 사용량과의 연관성을 실증적으로 분석하였다. 통계적으로 유의미한 변수 중에서도 세대수와 면적의 도시 규모 특성과 지방세 징수액, 자동차 등록대수와 같은 경제적 특성, 도로와 시가화밀도등의 도시화 특성은 에너지사용량을 증가시키는 상관요인들로 도출되었다. 본 연구는 수도권 중심의 에너지 소비 분석에서 벗어나 부산광역도시권 지역사회 에너지 정책의 이론적 근거를 마련하는 데 도움이 되고자 하였다.

• 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.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.366-375
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• 2022

사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 전력 사용량 모니터링은 스마트팜 운영비 절감 기술 개발을 위한 기초자료로 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 멜론 생산 스마트팜 운영 중 실시간 전력사용량 모니터링 시스템을 설치한 예를 소개하고 이를 이용하여 수집된 데이터를 실시간으로 활용하는 방법을 제안한다. 전력사용량 모니터링 시스템의 실증을 위하여 멜론 스마트팜에서 3개월의 멜론 재배기간 동안 보일러, 양분분배 시스템, 자동제어기, 순환팬, 보일러제어기, 기타 IoT 관련 유틸리티 등 스마트팜 시설에서 사용하는 개별 전원 기구들의 전력사용량 데이터를 수집하였다. 모니터링 결과를 이용하여 전기에너지 소비패턴의 예시를 분석하고, 측정 데이터를 최적으로 활용하기 위해 필요한 고려사항을 제시하였다. 본 논문은 전력사용량 모니터링 시스템을 새로이 구축하고자 하는 유저들에게 기술적 진입장벽을 낮추고 생성된 데이터 활용 시 시행착오를 줄이는 데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.