• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2011년도 추계학술논문집 2부
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• pp.693-696
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• 2011

본 논문에서는 최근 발생되는 기상이변의 원인인 에너지의 과도한 사용을 감소시키기 위하여 사용자가 인지하지 못하는 동안 낭비되고 있는 대기전력을 자동으로 제어하는 시스템을 구현하였다. 현재 사용되고 있는 대기전력 제어 시스템의 경우 일정 전력 이하의 전력량이 감지되면 자동으로 차단하는 형태로 운영되고 있으나 재가동을 위해서는 사용자의 수동 제어에 의존해야 하는 불편함이 발생한다. 이에 본 논문은 사용하지 않는 가전기기의 대기전력을 차단할 뿐만 아니라 사용자의 편의성을 고려하여 자동으로 전력을 재공급하는 대기전력 컨트롤러를 구현한다. 기기의 전력 재공급은 각 사용자별 기기 사용패턴을 고려하여 구현하였으며, 이때 사용자의 구분은 2개의 Ultrasonic 센서로부터 산출된 사용자의 키와 무게 감지 센서로부터 산출된 사용자의 몸무게를 활용하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2004년도 전력전자학술대회 논문집(2)
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• pp.918-921
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• 2004

In a motor drive, the current rating is directly related to the rating of a switching device, and the parallel switching operation for a cost reduction is the alternatives because it has the smaller current rating through current division. There are many investigations for the parallel switching operations to equaling the current division. However it remains many problems for practical usage. This paper proposes a new parallel operation which uses a parallel phase winding to remove the traditional effect of switching device such as saturation voltage according to the division of current. The proposed strategy is verified by theoretical and experimental results.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권1호
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• pp.84-93
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• 2018

In this paper, we propose an Elman recurrent neural network to predict and analyze a time series of power energy consumption. To this end, we consider the volatility of the time series and apply the sample variance and the detrended fluctuation analyses to the volatilities. We demonstrate that there exists a correlation in the time series of the volatilities, which suggests that the power consumption time series contain a non-negligible amount of the non-linear correlation. Based on this finding, we adopt the Elman recurrent neural network as the model for the prediction of the power consumption. As the simplest form of the recurrent network, the Elman network is designed to learn sequential or time-varying pattern and could predict learned series of values. The Elman network has a layer of "context units" in addition to a standard feedforward network. By adjusting two parameters in the model and performing the cross validation, we demonstrated that the proposed model predicts the power consumption with the relative errors and the average errors in the range of 2%~5% and 3kWh~8kWh, respectively. To further confirm the experimental results, we performed two types of the cross validations designed for the time series data. We also support the validity of the model by analyzing the multi-step forecasting. We found that the prediction errors tend to be saturated although they increase as the prediction time step increases. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric and the gas energies.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.279-283
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• 2009

Distributed generation(DG) of combined cooling, heat. and power(CCHP)has been gaining momentum in recent year as efficient, secure alternative for meeting increasing energy demands. This paper presents the energy performance of microturbine CCHP system equipped with an absorption chiller by modelling it in hospital building. The orders of study were as following. 1)The list and schedule of energy consumption equipment in hospital were examined such as heating and cooling machine, light etc. 2) Annual report of energy usage and monitoring data were examined as heating, cooling, DHW, lighting, etc. 3) The weather data in 2007 was used for simulation and was arranged by meteorological office data in Daejeon. 4) Reference simulation model was built by comparison of real energy consumption and simulation result by TRNSYS and ESP-r. The energy consumption pattern of building were analyzed by simulation model and energy reduction rate were calculated over the cogeneration. As a result of this study, power generation efficiency of turbine was about 30% after installing micro gas turbine and lighting energy as well as total electricity consumption can be reduced by 40%. If electricity energy and waste heat in turbine are used, 56% of heating energy and 67% of cooling energy can be reduced respectively, and total system efficiency can be increased up to 70%.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.121-129
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• 2009

전력검침은 전력 사용요금을 부과하기 위하여 전력사용량을 측정하는 행위를 말하며, 이를 자동화한 시스템을 전력원격검침(AMR: Automatic Meter Reading)이라 한다. 전력원격검침은 검침 인력을 시스템으로 대체해 원가를 줄이고 고객 서비스를 강화할 수 있는 시스템으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 기존의 전력원격검침 모델의 대안으로 스마트카드 기반의 전력원격검침 프레임워크 SCEMS를 제안하고 구현하였다. 제안된 SCEMS 프레임워크는 자바카드 기반의 다기능 스마트카드를 사용하며, 스마트카드에 수집된 자료와 가구의 전력사용 패턴을 활용하여 다양한 요금제를 지원하는 등의 고객서비스를 제공한다. 제안된 원격검침 모델 연구는 전력산업의 환경변화에서 초래할 다원화, 이질화, 복합화에 대한 해결방안이 될 수 있을 것으로 보인다.

• 전기학회논문지
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• 제61권9호
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• pp.1242-1248
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• 2012

Electric vehicle usage is currently very low, but it will be increase with development of electric vehicle technology and a good government policy. Moreover in 2020, advanced electric vehicle manufacturing system will give high performance for its price and mass production. Electric vehicle will become widespread in Korea. From an operational and a planned viewpoint, the electric power demand should be considered in relation to diffusion of electric vehicles. This paper presents the impact of the various battery charge systems. A comparison is performed for electric vehicle charging methods such as, normal charging, fast charging, and battery swapping. In addition, economic evaluation for the replaceable battery system and the quick battery charging system is performed through basic information about charging Infrastructure installation cost. The results of the evaluation show that replaceable battery system is more economical and reliable in side of electric power demand than quick battery charging system.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권1호
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• pp.88-95
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• 2009

본 논문에서는 고성능 네트워크 응용에서 사용하기 위한 트래픽 패턴 매칭 하드웨어를 제안한다. 제안하는 트래픽 패턴 매칭 하드웨어는 고속 망에서 다양한 종류의 정보 유출이나 침입을 차단하기 위한 콘텐츠 보안 시스템에서 사용 할 목적으로 설계되었다. 제안하는 하드웨어는 헤더 검색부와 스트링 패턴 매칭부로 구성되었다. 헤더 검색부의 하드웨어 구현에는, 흔히 TCAM(Ternary CAM) 구현이 사용되지만 하드웨어나 메모리 비용과 전력 소모 면에서 비효율적이므로, 본 논문에서는 비교기 배열과 HiCuts 트리에 기반을 둔 구현 기법을 채택하고 이를 수정하여 적용하였다. Xilinx FPGA XC4VSX55을 사용한 구현에서, 제안된 설계는 TCAM 구현에 비하여 FPGA 슬라이스 사용을 약 26%까지 그리고 블록 RAM의 사용을 약 58%까지 절약할 수 있었다. 스트링 패턴 매칭부의 설계에서는 하드웨어 면에서 효율적이며, 충돌 발생률을 감소시킬 수 있도록 구성을 바꿔 전력 소모를 감소시킬 수 있는 셀룰러 오토마타형 해싱 모듈을 설계하여 사용하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.34-42
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• 2017

기존의 NIALM 연구들은 부하 식별을 위해 전압 변동은 무시할 수 있고 식별 결과에 영향을 주지 않는다고 가정하기 때문에 일반적으로 전압과 관련된 PF나, 고조파 신호는 부하 식별을 위한 매개 변수로 고려되지 않았으나, 실제 이러한 조건은 스마트 홈 분야에서 NIALM의 응용성이 제한되는 어려움이 만든다. 본 논문의 실험을 통해 부하 모니터링 시스템의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 전압과 관련된 매개 변수와 고조파의 특성을 사용해야 한다고 결론을 내렸다. 따라서, 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 가전기기의 종류 및 전기 에너지 사용량을 효율적으로 분석할 수 있는 개선된 NIALM 방식을 제안한다. 제안된 방식은 가전기기 고유의 특징 및 동작 특성을 분석하고, 일부 가전기기가 가지고 있는 고조파 특성을 인식 매개변수로 활용함으로써 전력 에너지 사용 패턴 분석 및 추적할 수 있게 된다. 본 논문에서 제안된 방식을 통해 홈 네트워크에서 실제 운용되는 가전 에너지 효율성 증대와 스마트그리드 전력 수요관리 시장에 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 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.

• 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.