• 제목/요약/키워드: Energy Theft Detection

검색결과 2건 처리시간 0.017초

스마트 그리드 환경에서 에너지 도둑 추적 프로토콜 (A Energy Theft Traceback Protocol in a Smart Grid Environment)

  • 정은희;이병관;안희학
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
    • /
    • 제8권6호
    • /
    • pp.534-543
    • /
    • 2015
  • 본 논문에서는 스마트 그리드 환경에서 에너지 도둑을 역추적 할 수 있는 로깅과 마킹 기반 에너지 도둑 역추적(Energy Theft Traceback Protocol) 프로토콜을 제안한다. 제안하는 ETTP는 첫째, 에너지 도둑 트리를 생성하여 측정거부와 데이터위조로 구분하였고, 둘째, 에너지 도둑 트리를 이용하여 에너지 도둑을 탐지하고, 셋째 라우터의 Logging Table과 패킷의 Marking 정보를 이용하여 에너지 도둑을 역추적한다. ETTP의 모의 실험결과, 에너지 도둑 탐지율은 92%이고, 에너지도둑 역추적 성공률은 93%로 평가되었다. 따라서 ETTP는 스마트 그리드에 활용하여 과금 정보의 위변조 등의 위험요소를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 안전하고 신뢰성이 높은 스마트 그리드 환경을 제공할 수 있다.

특징 선택과 서포트 벡터 머신을 활용한 에너지 절도 검출 (Energy Theft Detection Based on Feature Selection Methods and SVM)

  • 이지영;선영규;이승우;김진영
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
    • /
    • 제21권5호
    • /
    • pp.119-125
    • /
    • 2021
  • 전력 그리드 시스템이 ICT 기술의 발달로 지능화됨에 따라 그리드에 연결된 사용자의 전력 사용량 정보를 획득하고 분석할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 스마트 그리드에서 경제적 손실을 일으키는 주된 원인인 에너지 절도 문제를 특징 선택과 서포트 벡터 머신을 이용해서 해결한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 데이터 전처리 과정은 다섯 단계다. 전처리 단계에서 필터링 기반 특징 선택 방법인 분산 분석 기반 방식과 상호의존정보 기반 방식을 활용해 특징을 선택한다. 시뮬레이션 결과 입력 데이터의 특징을 그대로 이용하는 것보다 상호의존정보 기반 특징 선택을 이용하면 적은 입력 특징을 이용해 서포트 벡터 머신 기반 분류기로부터 더 높은 분류 성능을 얻어 낼 수 있다.