• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제12권3호
• /
• pp.193-197
• /
• 2012

This paper focuses on identifying which appliance is currently operating by analyzing electrical load signature for home energy monitoring system. The identification framework is comprised of three steps. Firstly, specific appliance features, or signatures, were chosen, which are DC (Duty Cycle), SO (Slope of On-state), VO (Variance of On-state), and ZC (Zero Crossing) by reviewing observations of appliances from 13 houses for 3 days. Five appliances of electrical rice cooker, kimchi-refrigerator, PC, refrigerator, and TV were chosen for the identification with high penetration rate and total operation-time in Korea. Secondly, K-NN and Naive Bayesian classifiers, which are commonly used in many applications, are employed to estimate from which appliance the signatures are obtained. Lastly, one of candidates is selected as final identification result by majority voting. The proposed identification frame showed identification success rate of 94.23%.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
• /
• pp.97-100
• /
• 2009

홈네트워크 환경에서 정보가전기기를 제어하는데 PLC(전력선통신)나 IR컬트롤러가 사용된다. PLC의 경우 가전기기동작이 명확하지만 IR컨트롤러 같은 경우에는 방향이나 여러 조건에 따라 가전기기동작이 불분명하여 사용자의 명령대로 수행되지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 상황을 해결하기 위해 가전기가의 상태를 모니터링하여 사용자에게 알려주는 방법을 제안하였다. 동작 상태와 대기 상태의 전류량이 다른점을 이용하여 동작 여부를 판별한다. 제안된 방법을 사용하면 IR 컨트롤러로 동작하는 가전기기의 상태 신뢰성 을 높일 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.109-116
• /
• 2021

본 논문은 분산자원 집합 거래시장의 활성화와 에너지 관리의 중요성이 증가되면서 에너지 관리 모니터링 기술로서 합산된 전체 전력으로부터 각각의 가전제품의 전력을 찾아내는 비 침입 부하 모니터 기법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 전처리를 통해 각 가전제품들의 power on-off상태가 나오도록 한다. 이러한 데이터를 LSTM을 모델로 사용하여 각 가전제품들의 power on-off 상태를 예측한다. 예측한 상태들을 데이터 후처리를 한 후, 실제 상태들과 비교하여 정확도를 측정한다. 본 논문에서는 전자제품의 개수, 데이터 후처리 방법과 Time step size를 다르게 하여 정확도를 측정하여 비교한다. 전자 제품의 개수가 6개이고, Round함수로 데이터 후처리 방법을 사용하고, Time step size는 6으로 설정하였을 때, 가장 높은 정확도가 나온 것으로 측정되었다.