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에너지 빅데이터 활용을 위한 계량 클라우드 플랫폼 설계 및 구현
이충호(Chungho Lee),도윤미(Yoonmee Doh),이상금(Sangkeum Lee),허태욱(Tae-Wook Heo) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
스마트미터링 시스템은 전기, 가스, 수도, 난방 등의 에너지 통합지표를 제공하며 ICT 기술(IoT, 빅데이터, 클라우드, 보안 등)과 결합하여 에너지 효율화 및 수요관리 등의 에너지 신산업 분야와 연계 할 수 있는 디지털 정보 공유의 핵심 플랫폼이다. 특히 계량데이터 관리 시스템의 효율적 구현은 거의 실시간으로 들어오는 대용량의 시계열 데이터를 처리 및 저장하고 이를 분석하여 다양한 응용 서비스를 제공해야 하므로 에너지 시스템의 중요한 부분을 차지한다. 본 논문은 클라우드 기반의 계량 데이터 관리 및 제공 시스템(계량 클라우드)의 설계 및 구현에 관한 것으로 공동주택의 가스/전기/수도/온수/난방 등 5종 계량데이터를 통합 수집하고 수집된 대규모의 계량데이터를 빅 데이터화하고, 통계 분석 및 기계학습을 통해 에너지 소비자에게 계량데이터 관련 부가가치 서비스를 제공한다. 특히, 기존의 공동주택에 도입된 5종의 에너지원별 개별적 설비와 운영의 폐쇄적 방식에서 탈피하여 5종 계량데이터를 클라우드에 통합적으로 관리하고 여러 이해관계자(고객, 에너지 공급자, 공동주택 관리사무실, 서비스 사업자 등)에게 정보 활용할 수 있도록 호환성 및 확장성을 고려한 개방형 데이터 공유기반을 제공한다. 제안된 계량 클라우드는 실증을 통해 실시간 계량 데이터 관리를 통한 투명성 및 신뢰성을 확보하고 에너지원별 운용관리에 대한 중복투자를 방지할 수 있음을 검증했다. 또한, 계량 정보의 공유와 분석, 타 도메인과 융합활용으로 새로운 비즈니스모델 창출 기회를 제공할 것으로 기대된다.
머신러닝 기반 생활 가전기기 사용 상관성 분석에 관한 연구
이좌형(Joa Hyoung Lee),도윤미(Yoonmee Doh),허태욱(Tae-Wook Heo) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
가정에서 사용되는 생활 가전기기들은 독립적으로 사용되기도 하지만 다른 가전기기와 연계하여 순차적으로 사용되는 경우도 많이 있다. 순차적으로 연속해서 사용되는 가전기기들은 단독으로 사용되는 기기들에 비해 소모되는 에너지량도 많고 사용시간도 긴 특성을 갖는다. 본 논문에서는 머신러닝 기법의 일종인 LSTM을 활용하여 연속해서 순차적으로 사용되는 가전기기들 간의 상관성을 찾는 방안을 모색한다. LSTM은 셀값을 전달하여 장기간 동안 과거의 값을 유지하는 특징을 갖기 때문에 어느 정도 간격을 주고 사용되는 데이터 간의 상관관계를 파악할 수 있다. 이러한 특징을 활용하여 가전기기 간에 시간상 사용순서에 상관관계를 갖는 상관성을 분석하고자 하였다.