• 한국통신학회논문지
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• 제39C권7호
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• pp.608-614
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• 2014

이 논문에서는 비간섭 전력 부하 감시에 알맞은 패턴 인식 시스템을 다룬다. 전력 신호의 고차 적률 정보를 써서 전기기구를 효과적으로 분별하여 인식할 수 있는 새로운 특징 추출 방법을 제안한다. 동작 특성이 비슷한 두 전기기구를 제안한 고차 적률 특징과 커널 판별 분석을 쓰는 패턴 인식 시스템이 효과적으로 분별하여 인식할 수 있다는 것을 모의실험으로 보인다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권3호
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• pp.572-580
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• 2013

Power metering and monitoring system is a basic element of Smart Grid technology. This paper proposes a new Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) method for a residential buildings sector using the measured total active power consumption. Home electrical appliances are classified by ON/OFF state models, Multi-state models, and Composite models according to their operational characteristics observed by experiments. In order to disaggregate the operation and the power consumption of each model, an algorithm which includes a switching function, a truth table matrix, and a matching process is presented. Typical profiles of each appliances and disaggregation results are shown and classified. To improve the accuracy, a Time Lagging (TL) algorithm and a Permanent-On model (PO) algorithm are additionally proposed. The method is validated as comparing the simulation results to the experimental ones with high accuracy.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.679-685
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• 2011

본 연구에서는 가정 내 모든 기기가 연결된 하나의 전력선을 모니터링 하여 그 전력선에 연결된 기기 각각의 젼력 소비 상황을 모니터링 하는 NILM(Non-Intrusive Load Monitoring) 시스템 구축에 필요한 신호 분석 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 신호 분석 알고리즘은 전력선에서 관찰된 여러 기기의 전력 소비 패턴이 혼합된 혼합 전력 패턴을 복수개의 시간 구간으로 분리하고, 연속된 시간 구간 사이의 신호 차이를 구한 후, 이 차이 신호를 분석하여 어떤 장치가 현재 시간 구간에서 동작 중인지를 알아낸다. 이 때 시간 구간을 충분히 작게 하고, 신호 분석에 사용되는 특징들이 독립적이고 additivity 특징을 가지도록 선정한다면, 이 차이 신호에는 한 장치의 특징만이 남아 있으므로, 동시에 동작할 수 있는 장치 조합의 수 $2^N$개가 아닌 장치 N 개에 해당하는 특징만을 이용하여 혼합 신호를 분석할 수 있다. 이를 통하여 장치 개수가 증가하더라도 연산량 역시 산술적으로 증가하는 합리적인 확장성을 확보할 수 있다. 실제 가정에서 각 장치의 데이터 패턴을 채집한 후 이를 인위적으로 조합하여 만든 실험 데이터를 활용하여 제안한 방법을 검증하였다. 검증 결과 4개의 장치가 동시에 동작하고 그 장치의 특징들이 제안한 알고리즘에서 제시한 기준을 만족하는 경우, 비록 제한된 실험이었지만 완벽한 분류 성공률을 보였다. 제안된 알고리즘을 실제 사용하기 위해서는 장치의 수를 증가하고, 시간 구간을 조정하며, 신호 혼합 패턴을 다양하게 한 실증적인 연구가 더 필요하다. 하지만 이 경우 본 연구에서 제안한 기준을 만족하는 특징을 선택한다면, 그렇지 않은 경우에 비하여, 일정 정도 성능이 보장되는 NILM 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.183-191
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• 2021

비간섭 부하 모니터링은 사용자 에너지 소비량의 실시간 모니터링을 통해 가전기기의 사용량 예측 및 분류를 하는 기술로, 최근 에너지 절약의 수단으로 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 GAF(Gramian angular field) 기반 1차원 시계열 데이터를 2차원 행렬로 변환하는 기법과, 합성곱 신경망(convolutional neural networks)을 결합해 사용자 전력 사용량 데이터로부터 가전기기를 예측하는 시스템을 제안한다. 학습을 위해 공개 가정용 전력 데이터인 REDD(residential energy disaggregation dataset)를 사용하고, GASF(Gramian angular summation field), GADF(Gramian angular difference field)의 분류 정확도를 확인한다. 시뮬레이션 결과, 이중 상태(on/off)를 가지는 가전기기에서 두 모델 모두 97%의 정확도를 보였고, 다중 상태를 가지는 기기에서 GASF는 95%로 GADF보다 3% 높은 정확도를 보임을 확인하였다. 차후 데이터의 량을 증가시키고 모델을 최적화해 정확도와 속도를 개선할 예정이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.69-73
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• 2015

본 논문에서는 일상생활에서 무구속, 무간섭으로 장기간의 건강 모니터링의 기술 개발의 기초 연구로서 남성의 배뇨 중의 체중 변화를 측정하여 배뇨량을 추정하는 방법에 대한 성능 평가를 수행하였다. 배뇨 중의 체중 변화 측정은 로드셀 (load cell)을 이용하여 넓은 체중 측정판을 만들고, 이 판을 소변기 또는 좌변기의 앞에 놓았다. 남성이 체중 측정판 위에 올라가 서서 배뇨를 하는 동안, 남성의 체중을 연속적으로 측정하였다. 배뇨 전과 배뇨 후의 체중의 변화를 계산하여 그 체중 변화 즉 감소량으로 배뇨한 소변량을 추정하였다. 실험 결과는, 배뇨 중에 발을 옮기거나 급격히 몸의 자세를 바꾸지 않는다면 체중의 감소로 소변량을 계산할 수 있음을 보였으며, 최대 약 40g 정도의 오차를 보였는데, 이 결과는 일상생활에서의 건강 모니터링에 적용할 수 있을 것으로 보인다. 이 연구의 결과는 일반 가정에서의 실용적인 무구속 무간섭 건강 모니터링 기술 개발에 기여할 것으로 기대된다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.956-958
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• 2016

비절전 가전기기는 제품수명을 고려할 때 전력을 소비하는 가정 내 가전기기의 대부분을 차지하지만 에너지 효율 정책의 사각지대에 있다. 본 논문에서는 비절전 가전기기의 에너지 절감을 위해 전력 총량에서 각 가전기기의 상태를 식별하는 NIALM의 기기 식별률을 복합센서를 활용해 개선하는 기술에 대해서 소개하고자 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.322-325
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• 2019

비간섭 전력부하 감시 알고리즘은 메인선의 총 전력 사용량만으로 개별 전기 기기들의 전력 사용량을 추론할 수 있다. 이런 알고리즘을 개발하기 위해서는 개별 기기의 전력사용 패턴 데이터와 이들 기기의 다양한 조합 전력사용 패턴 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 스마트팜용 비간섭 전력부하 감시 알고리즘개발에 필요한 전력사용 패턴 데이터 취득시스템 개발방법을 제시하였다. 데이터 취득시스템은 매초마다 개별 전기 기기들의 전력 사용량과 다양한 조합의 시나리오에 따른 전력 사용량을 동시에 측정할 수 있도록 되어 있다. 측정된 데이터는 LTE 망을 통하여 스마트팜 외부에서 원격으로 모니터링이 가능하며, 측정된 데이터는 외부 서버에 저장된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.45-46
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• 2015

가전기기별 에너지 사용정보를 제공함으로써 가정에서 효율적인 에너지 사용을 유도할 수 있다. 가전기기별 사용정보를 효과적으로 제공하기 위해서는 NILM (Non-Intrusive Load Monitoring) 기법이 필요하다.본 논문에서는 개별 가전기기 분류단계에서 쓰이는 DTW(Dynamic Time Warping) 기법을 소개한다. DTW 기법은 다른 두 시계열 데이턴간의 유사도를 측정하는 패턴인식 기법 중 하나이다. 이 유사도를 이용하여 가전기기의 동작여부를 판별하고 분류를 수행한다.