빌딩에너지관리시스템(BEMS: Building Energy Management System)은 생산 및 소비되는 에너지를 효율적으로 관리하는 시스템이다. 그러나 건물 내 전력소비는 물리적인 특성상으로 인해 생산 및 소비가 일정하지 않아 안정적인 전력 공급이 필수적이다. 이에 따라 건물의 안정적인 전력 공급을 위해서는 정확한 건물 내 전력 소비 예측이 중요하다. 최근에는 시계열분석, 통계분석, 인공지능 등 다양한 방법을 이용하여 전력소비예측에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 Prophet 모델의 장점과 단점을 분석하여 장점인 growth, seasonality, holidays를 선택하였고, Prophet 모델의 단점인 데이터의 복잡성과 외부변수(기후 데이터)의 제한성을 해결하기 위하여 GRU을 조합하여 단기(2일) 및 중기(7일, 15일, 30일) 전력소비량 예측 알고리즘을 제안한다. 실험결과, 제안한 방법은 기존 GRU 및 Prophet 모델보다 성능이 우수하였다.
안정적인 전력 공급은 전력 인프라의 유지 보수 및 작동에 매우 중요하며, 이를 위해 정확한 전력 사용량 예측이 요구된다. 대학 캠퍼스는 전력 사용량이 많은 곳이며, 시간과 환경에 따른 전력 사용량 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 전력계통의 효율적인 운영을 위해서는 전력 사용량을 정확하게 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 기존의 시계열 예측 기법은 학습 시점과 예측 시점 간의 차이가 클수록 예측 구간이 넓어짐으로 예측 성능이 크게 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문은 이를 보완하려는 방안으로, 먼저 의사결정나무를 이용해 날짜, 요일, 공휴일 여부, 학기 등을 고려하여 시계열 형태가 유사한 전력 데이터를 분류한다. 다음으로 분류된 데이터 셋에 각각의 자기회귀누적이동평균모형을 구성하여, 예측 시점에서 시계열 교차검증을 적용해 대학 캠퍼스의 일간 전력 사용량 예측 기법을 제안한다. 예측의 정확성을 평가하기 위해, 성능 평가 지표를 이용하여 제안한 기법의 타당성을 검증하였다.
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.
The purpose of this study is to analyze the recent consumption patterns and consumer's perception changes in the Korean beef market and thus to analyze whether there was any structural changes in beef consumption patterns in Korea. This current survey was conducted to examine consumer attitudes toward factors determining beef purchasing and improving distribution system. First, it is vital to cut beef production costs and expand high-quality beef in order to compete with imported beef. Second, it is also important to endeavor to enhance th safety of beef. Also consumers demand more information on the quality of beef. Third, promotion activities are very important to maintain Hanwoo beef market power. Forth, it is important to prevent imported beef from being sold as Hanwoo beef at retailers. Finally, we should pay more attention to maintain beef consumption data.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권4호
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pp.248-254
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2013
The size and power consumption of digital circuits including the dimming circuit part will increase for high-performance solid state lighting (SSL) systems in the future. This study examined the low-power consumption of adiabatic dynamic CMOS logic (ADCL) due to the principles of adiabatic charging. Furthermore, the designed low-power ADCL digital pulse width modulation (PWM) was optimized for SSL dimming systems. For this purpose, an ADCL digital 3-bit PWM was optimized in two steps. In the first step, the architecture of the ADCL digital 3-bit PWM was miniaturized. In the second step, the clock cut-off circuit was designed and added to the ADCL PWM. As a result, compared to the original configuration, 60 transistors and 15 capacitors of ADCL digital 3-bit PWM were reduced for miniaturization. Moreover, the clock cut-off circuit, which controls wake-up and sleep mode of ADCL D-FFs, was designed. The power consumption of an optimized ADCL digital PWM for all bit patterns decreased by 54 %.
본 연구에서는 Hierarchical K-means 군집화 알고리즘을 이용해 서울의 A아파트 가구들의 전력 사용량 패턴을 군집화 하였다. 차원을 축소해주면서 패턴을 파악할 수 있는 Hierarchical K-means 군집화 알고리즘은 기존 K-means 군집화 알고리즘의 단점을 보완하여 최근 대용량 전력 사용량 데이터에 적용되고 있는 방법론이다. 본 연구에서는 여름 저녁 피크 시간대의 시간당 전력소비량 자료에 대해 군집화 알고리즘을 적용하였으며, 다양한 군집 개수와 level에 따라 얻어진 결과를 비교하였다. 결과를 통해 사용량에 따라 패턴이 군집화 됨을 확인하였으며, 군집화 유효성 지수들을 통해 이를 비교하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제9권2호
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pp.1-10
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2017
The high costs of electric vehicle supply equipment (EVSE) and installation are currently a stumbling block to the proliferation of electric vehicles (EVs). The cost-effective solutions are needed to support the expansion of charging infrastructure. In this paper, we develope EV charging system based on the big data analysis of the power consumption patterns. The developed EV charging system is consisted of the smart EV outlet, gateways, powergates, the big data management system, and mobile applications. The smart EV outlet is designed to low costs of equipment and installation by replacing the existing 220V outlet. We can connect the smart EV outlet to household appliances. Z-wave technology is used in the smart EV outlet to provide the EV power usage to users using Apps. The smart EV outlet provides 220V EV charging and therefore, we can restore vehicle driving range during overnight and work hours.
This article was to provide information enabling us to respond effectively to the well being market which has great potential of growth by studying well-being consumption behaviour according to the lifestyles of dining-out customers and to find out how their lifestyles have influence on well-being by investigating their patterns according to demographical characteristics of dining-out customers who play key role in consumption and will have great purchasing power in food service industry. First, factor analysis of variation of lifestyle, 6 factors are named conscious style, realistic style, self-regard style, health-focusing style, changeable style, and fashion-sensitive style. Second, factor analysis of well-being consumption behaviour, 5 factors over eigen 1 are selected and used in a research and they are named healthful food principle, physical health principle, mental health principle, confidence principle, and old-age planning principle. Analysis result reveals that there exists significant relationship between lifestyle and well-being consumption behaviour.
In recent years energy consumption has become a main concern for network development, due to the exponential increase of network traffic. Potential energy savings can be obtained from a load-adaptive scheme, in which a day can be divided into multiple time periods according to the variation of daily traffic patterns. The energy consumption of the network can be reduced by selectively turning off network components during the time periods with light traffic. However, the time segmentation of daily traffic patterns affects the energy savings when designing multiperiod logical topology in optical wavelength routed networks. In addition, turning network components on or off may increase the overhead of logical topology reconfiguration (LTR). In this paper, we propose two mixed integer linear programming (MILP) models to design the optimal logical topology for multiple periods in IP-over-WDM networks. First, we formulate the time-segmentation problem as an MILP model to optimally determine the boundaries for each period, with the objective to minimize total network energy consumption. Second, another MILP formulation is proposed to minimize both the overall power consumption (PC) and the reconfiguration overhead (RO). The proposed models are evaluated and compared to conventional schemes, in view of PC and RO, through case studies.
최근 불규칙적인 전력 수요에 따른 수차례의 전력난에 의해, 양방향 통신을 이용하여 전력의 공급과 수요 정보를 실시간으로 교환함으로써 변동하는 전력 수요에 맞추어 효율적으로 전력을 공급할 수 있게 해주는 스마트 그리드의 도입의 필요성이 급속하게 높아지고 있다. 향후 국내에 스마트 그리드환경이 구축되면, 스마트 그리드 환경에서 얻을 수 있는 정보를 이용하여 서비스를 제공하는 third-party들 역시 활성화될 것이다. 본 논문에서는 스마트 그리드 환경이 구축된 가정에서 발생하는 가전기기 소비전력 패턴을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하고, 가족 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 가족 유형을 분류하는 분류기를 만들기 위해서는 소비전력이 어떤 가족 유형에서 생성되었는지에 대한 데이터가 필요한데, 현실적으로 그러한 데이터를 수집하기는 힘들다. 따라서 본 연구에서는 가상의 데이터를 생성하기 위해 가족 유형에 따른 소비전력을 생성하는 시뮬레이터를 개발하고, 시뮬레이터에서 생성되는 소비전력 정보를 이용하여 가족 유형을 분류한다. 또한 본 논문에서 제안하는 기법이 향후 각 가구의 특성에 따른 맞춤형 서비스 또는 마케팅에 활용될 수 있는 가능성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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