• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.18-23
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• 2024

스마트팜의 전력 효율 관리는 기후 변화와의 연계로 중요성을 가지고 있다. 기후 변화가 농업에 부정적인 영향을 미치는 가운데, 미래의 농업은 스마트팜을 활용하여 기후 영향을 최소화할 것으로 예상되고 있으나 스마트팜의 전력 소비는 현재의 전기 생산 체제로 인해 기후 위기를 악화시킬 우려가 있다. 이에 따라 스마트팜의 전력 사용을 효율적으로 관리하고 최적화하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 스마트팜 장비의 전력 사용량을 실시간으로 모니터링하고, GRU를 활용하여 1시간 뒤의 전력 사용량을 예측하는 시스템을 제안한다. CT 센서를 설치하여 전력량을 수집하고, 이를 분석하여 이상 패턴을 탐지하고 예방한다. 또한 IoT 기술과 결합하여 전체 전력 사용량을 효율적으로 관리하고 모니터링한다. 이를 통해 전력 사용을 최적화하고, 에너지 효율성을 향상시켜 탄소 배출을 줄일 수 있다. 이 시스템은 스마트팜의 에너지 관리뿐아니라 전반적인 에너지 사용 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.57-66
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• 2023

현재, 에너지 효율 향상으로 소비감축을 시행하는 새로운 에너지 시스템이 대두되고 있다. 이에 스마트그리드가 확산되면서 계시별 요금제가 확대되고 있다. 계시별 요금제는 계절별 / 시간별로 요금을 다르게 적용해 사용량에 따라 요금을 내는 요금제이다. 본 연구에서는 에너지 전력 사용량 데이터를 예측하기 위해, 온도/요일/시간/계절 등 외부 요인을 고려하고 시계열 예측 모델인 LSTM을 활용한다. 이러한 에너지 사용량 예측 모델을 기반으로 기기별 사용패턴을 분석하여 전력 에너지를 최대부하시간대에서 경부하시간대로 수요이전 함으로써 에너지 사용요금을 절감한다. 기기별 사용패턴을 분석하기 위해서는 시간대별로 기기의 사용량 패턴을 학습 및 분류하는 clustering 기법을 사용한다. 정리하자면, 본 연구에서는 사용자의 전력 데이터 사용량을 기반으로 사용량과 사용 요금을 예측 및 기기별 사용패턴을 분석하고 분석 기반의 맞춤형 수요이전 서비스를 제공함으로써 사용자에게 요금 절감 효과를 가져다 준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.52-59
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• 2020

현행 국내의 주택용 전기요금은 월 전력 사용량에 따라 누진 단계를 적용하여 부과하는 방식으로 전기사용량이 많을 경우 전기요금이 급격하게 상승하는 구조로 이루어져 있다. 이러한 획일화된 전기요금 누진제는 소비자의 전력소비 패턴에 대한 고려가 부족한 점과 소비자의 선택권을 제한하는 측면에서 한계가 있다. 이에 산업통상자원부와 한국전력공사에서 계절과 시간대별 전기사용량에 따라 전기요금을 부과하는 방식인 주택용 계시별 요금제 기반의 실증이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 대도시 소재 아파트 단지 5개동 362세대의 5년간 AMI 데이터 분석을 통해 10개의 전기사용 패턴을 도출하였다. 도출된 패턴을 국내의 기존 요금제인 주택용 전기요금제 및 현재 실증에 적용하고 있는 계시별 요금제인 일반형과 집중형 요금제 등 3개 요금제와 미국과 호주의 계시별 요금제 3개에 적용하여 각 패턴 별 선택형 요금제의 효과를 전기요금 편익 측면에서 분석한 결과 기존 요금제 대비 5개 패턴에서는 편익이 발생하였고 5개 패턴에서는 오히려 전기요금이 증가하였으며 이러한 현상은 실증 중인 국내요금을 포함하여 해외 요금제에서도 동일한 현상을 보이고 있음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.969-977
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• 2021

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.407-413
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• 2011

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.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.69-74
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• 2014

With the increasing interest of energy efficiency, several buildings and factories begin to monitor energy usages with a built-in energy management system. However, the built-in energy monitoring system does not reflect the dynamics of buildings and factories energy usage. To overcome the latter, we deploy several sensors to monitor the dynamics of buildings energy usage patterns. In this paper, we are proposing a framework of a sensor based energy monitoring system. Based on our limited experiments, we can monitor power usages by a person, device and time period. As a result, we can plan a better energy usage and improve energy efficiency by the monitored energy usage profile data.

• 산업기술연구
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• 제30권A호
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• pp.9-15
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• 2010

Recently, Smart Grid is a emerging topic in power and communication industry. Smart Grid refers to a evolution of the electricity supply infrastructure that monitors, protects, and intelligently optimize the operation of the interconnected elements including various type of generators, power grid, building/home automation system and end-use consumers. In order to successful implementation of Smart Grid, energy management function will be the key factor that coordinates and optimally controls the various loads according to the operating condition and environments, and the load patterns in residential and commercial building will be required as fundamental element for load management. In this study, we collects many types of energy usage data of electric appliances, analyze their load curves, and make the general load patterns for electrical appliance.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권3호
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• pp.429-453
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• 2016

이 연구는 대학도서관의 단행본 대출패턴을 대출건수 및 Bonn 이용계수 측면에서 주제별, 신분별, 계열별로 분석하였다. 이 연구에서는 대출건수의 과반 이상을 차지하는 도서를 '집중장서'라 정의하였으며, 전체 대출건수의 50%를 대출도서의 20%인 집중장서가 차지한다는 '대출도서 20/50 법칙'을 제안하였다. 각 주제별 대출건수 중 집중장서가 차지하는 비중을 이용계수를 이용하여 분석하였고, 월별 대출패턴과 대출기간도 분석하였다. 또한 대출횟수와 대출기간을 함께 고려한 '장서활용량'을 정의하고, 집중장서의 대출패턴을 대출횟수와 장서활용량 측면에서 비교분석하였다. 집중장서의 경우 총 대출건수와 총 장서활용량의 약 50%를 차지함을 알 수 있었고 모두 멱함수 분포도를 나타냄을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1001-1009
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• 2015

스마트 그리드 안에서 고안된 스마트 미터는 우리가 사용하는 전력 신호를 실시간으로 데이터화해서 전력 공급단의 메인 서버로 전송한다. 이를 통해 전력 관리의 효율성은 증가한 반면, 사용자의 정보를 담은 데이터의 보안 문제가 새로운 위협으로 부상하였다. 본 논문은 스마트 미터에서 추출한 전력 데이터를 통해 가정 내 기기의 식별 및 기기별 사용패턴에 대한 추론을 보안 관점에서 해석함으로써 스마트 기기 환경에서 데이터 노출의 위협을 지적한다. 주성분분석(Principal Component Analysis)으로 데이터의 특징을 추출하였고 k-근접 이웃(k- Nearest Neighbor)분류기로 기기를 식별하고 기기상태를 추론하였으며, 검증방법으로는 10차 교차검증(10-fold Cross Validation)을 활용하였다.

• 산업기술연구
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• 제30권A호
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• pp.3-8
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• 2010

Recently, There have been many attempts to optimize energy usage in buildings and houses using Information Technology(IT) and the typical implementation can be found in Intelligent Building and Zero Energy Building. These kinds of buildings need to forecast the building loads, estimate the capacity requirement for power supply, and decide the capacity of the main transformer of the building. Currently, the capacity of the main transformer has been decided just using typical load estimation method not considering the load characteristics and patterns. In this paper, we propose a new load estimation method considering the load characteristics and patterns of the builiding. The proposed method was applied to actual mail center and verified the feasibility of application to actual design of buildings.