• 디지털융복합연구
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• 제18권2호
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• pp.439-445
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• 2020

본 연구는 가전제품 체험 서비스를 디자인할 때 고려해야 하는 요인들에 대한 사용자 경험 연구이다. 직원 없는 비대면 형태의 언택트(Untact) 서비스가 확대되고 있지만, 가전제품 분야에 대한 개발은 아직 초기 단계인 실정이다. 이에 본 연구에서는 스티븐 앤더슨(Stephen P. Anderson)의 감성 인터페이스 제작 모형(Creating Pleasurable Interface Model) 6가지 요인을 기반으로 설문 및 1:1 심층 인터뷰, 참여 관찰을 진행하여 가전제품 체험 서비스에 대한 사용자 경험을 측정 및 분석하였다. 연구 대상에 있어서는 언택트 서비스의 문제로 제기되는 중·장년 및 노년 계층의 디지털 소외를 고려하여 4060세대와 2030세대의 사용자 경험을 비교 연구하였다. 그 결과 신뢰성, 사용성, 유희성 측면에서 반대되는 두 세대의 만족도와 그에 대한 세부적인 내용을 확인할 수 있었다. 이에 관해 본 연구에서 제시하는 시사점이 향후 가전제품 체험 서비스를 디자인함에 있어서 전략적인 도움이 되기를 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.169-174
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• 2023

현재 가정이나 사무실 및 공장 등 전력 수요가 증가하면서 전체 전력 사용량도 증가하고 있다. 전력사용의 증가는 에너지 절약에 대한 의식 변화가 나타나면서 대기전력에 대한 관심도도 높아졌다. 가정용 및 사무용 기기는 대기상태에서도 전력을 소모하고 있다. 이에 대기전력의 저감에 대한 필요성이 매우 커지고 있으며 대기전력 1W이하를 목표로 하고 있다. 지능형 콘센트는 근거리 무선망을 이용하여 홈네트워크에 연결하고 콘센트에 연결된 램프나 가전기기의 대기전력을 차단하거나 절감시키는 것이다. 본 연구에서는 근거리 무선망(Zigbee)를 이용하여 콘센트에 연결된 조명램프나 가전기기에서 사용하는 전기의 사용량을 원격으로 모니터링 하고 대기전력을 차단할 수 있는 모니터링 시스템과 지능형 콘센트을 개발하고자 한다. 또한, 개발하는 지능형 콘센트와 모니터링 시스템은 휴대용 장치(리모콘)를 이용하여 사용자가 손쉽게 대기전력을 차단할 수 있다.지능형 콘센트는 대기전력을 저감시킬 뿐만 아니라 화재 방재 시스템에도 응용 가능할 것이다. 대기하는 전력을 차단 하는 장치는 지능형 콘센트와 대기전력 차단 스위치를 포함하므로 누전과 화재를 방지할 것이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.632-637
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• 2020

비간섭적 개별 전기 기기 부하 식별(NILM)은 단일 미터기에서 측정한 총 소비 전력을 사용하여 가정이나 회사에서 개별 전기 기기의 소비 전력과 사용 시간을 효율적으로 모니터링할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 스마트팜의 소비 전력 데이터 취득 시스템에서 LTE 모뎀을 통해 서버로 수집된 총 소비 전력량, 개별 전기 기기의 전력량을 HDF5 형태로 변환하고 NILM 분석을 수행하였다. NILM 분석은 오픈소스를 사용하여 잡음제거 오토인코더(Denoising Autoencoder), 장단기 메모리(Long Short-Term Memory), 게이트 순환 유닛(Gated Recurrent Unit), 시퀀스-투-포인트(sequence-to-point) 학습 방법을 사용하였다.

• 한국자기학회지
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• 제23권2호
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• pp.68-76
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• 2013

자기유도형 기반의 무선전력 전송 기술을 이용한 무선충전 기능이 최근 스마트폰 등에 채용되어 주요한 소비자 편의기능으로 자리잡고 있다. 무선전력전송 모듈은 무선전력 전송효율을 개선하고 휴대폰 주요 회로부에 대한 전자기장 간섭을 억제하기 위하여 전자기장 차폐 소재의 사용이 필수적이다. 본 논문에서는 무선전력 전송모듈용 전자기장 차폐 소재의 역할과 기술에 대해 소개하였다. 이와 함께 향후 확산될 중급 전력(mid-power)과 대전력(high-power)영역의 무선전력 전송 응용분야에서 대응 가능한 차폐 소재의 개발 방향을 정리하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.1957-1980
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• 2021

The significant aim of this research has always been to evaluate the mechanism for efficient and inherently aware usage of vitality in-home devices, thus improving the information of smart metering systems with regard to the usage of selected homes and the time of use. Advances in information processing are commonly used to quantify gigantic building activity data steps to boost the activity efficiency of the building energy systems. Here, some smart data mining models are offered to measure, and predict the time series for energy in order to expose different ephemeral principles for using energy. Such considerations illustrate the use of machines in relation to time, such as day hour, time of day, week, month and year relationships within a family unit, which are key components in gathering and separating the effect of consumers behaviors in the use of energy and their pattern of energy prediction. It is necessary to determine the multiple relations through the usage of different appliances from simultaneous information flows. In comparison, specific relations among interval-based instances where multiple appliances use continue for certain duration are difficult to determine. In order to resolve these difficulties, an unsupervised energy time-series data clustering and a frequent pattern mining study as well as a deep learning technique for estimating energy use were presented. A broad test using true data sets that are rich in smart meter data were conducted. The exact results of the appliance designs that were recognized by the proposed model were filled out by Deep Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (LSTM and GRU) at each stage, with consolidated accuracy of 94.79%, 97.99%, 99.61%, for 25%, 50%, and 75%, respectively.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권9호
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• pp.642-649
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• 2006

지능형 서비스를 제공하는 환경에서 상황을 인식하기 위하여 임베디드 시스템이 갖는 제한적인 리소스와 컴퓨팅 파워 환경에 적합한 상태 전이 기반 상황 표현 모델을 제안하고, 이를 인식하는 상황 인식기와 제어 신호를 발생시키는 동작 발생기를 결합한 임베디드 시스템에 탑재하기에 적합한 상황-동작 변환기(SAC)를 설계하였다. 또한 ARM 프로세서 기반의 임베디드 보드에 설계된 상황-동작 변환기를 응용한 상황 관리기를 구현하여 이를 스마트 스케줄러 서비스에 활용하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권6호
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• pp.711-718
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• 2019

전자파 측정기와 스펙트럼 분석기를 통하여 가정에서 사용되고 있는 여러 종류의 가전제품에서 발생하는 전자파 발생 거동을 조사하였다. 전자레인지 동작 중에 30cm 떨어진 지점에서 측정된 전자파 전력은 8~11mW/㎡ 범위로 측정되었고 저주파 자기장의 강도는 60~80mG, 전기장 강도는 150~160V/m로 측정되었다. 스마트폰 무선 충전 패드의 경우 10cm 떨어진 지점에서 전자파 전력 0.4mW/㎡, 전기장 160V/m, 자기장 1mG로 측정되었다. 전자레인지 및 무선 충전 패드의 경우 10cm 이내로 근접하여 사용할 경우 전기장 크기가 인체 보호 기준을 초과하는 큰 값으로 측정되었으며 인체 유해성이 우려된다. 한편 TV, 헤어드라이어, 냉장고 등의 가전제품은 전자파, 전기장, 자기장 모두 매우 낮은 수준으로 나타났으며 인체 유해성은 없는 것으로 보인다. 전자파 차폐재의 경우 금속 재질의 Cu 패브릭과 메탈 포일은 높은 수준의 전자파 차단 성능을 나타내었으나, 폴리머 필름의 경우는 전자파 차단 특성이 낮은 수준으로 나타났다.

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