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      가정용 전력 모니터링 시스템 및 장치식별 알고리즘 개발

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      국문 초록 (Abstract)

      본 연구에서는 가정용 전력 모니터링 시스템을 구현하고 실험가구에 적용하여 평가하였으며, 평가과정에서 확보한 기기별 전력 사용 패턴 정보를 이용하여 자동 기기 식별 알고리즘을 개발...

      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.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This paper presents an electrical power monitoring system for home energy management and an automatic appliance-identification algorithm based on the electricity-usage patterns collected during the monitoring tests. This paper also discusses the resul...

      This paper presents an electrical power monitoring system for home energy management and an automatic appliance-identification algorithm based on the electricity-usage patterns collected during the monitoring tests. This paper also discusses the results of the field tests of which the proposed system was voluntarily deployed at 13 homes. The proposed monitoring system periodically measures the amount of power consumption of each appliance with a pre-specified time interval and effectively displays the essential information provided by the monitored data which is required users to know in order to save power consumption. Regarding the field tests of the monitoring system, the households responded that the system was useful in saving electricity and especially the electricity-usage patterns per appliances. They also considered that the predicted amount of the monthly power consumption was effective. The proposed appliance-identification algorithm uses 4 patterns: Zero-Crossing Rate(ZC), Variation of On State(VO), Slope of On State(SO) and Duty Cycle(DC), which are applied over the 2 hour interval with 25% of it on state, and it yielded 82.1% of success rate in identifying 5 kinds of appliances: refrigerator, TV, electric rice-cooker, kimchi-refrigerator and washing machine.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 전력 모니터링 시스템 구현과 평가
      • 3. 가전기기 식별 알고리즘 개발 및 검증
      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 전력 모니터링 시스템 구현과 평가
      • 3. 가전기기 식별 알고리즘 개발 및 검증
      • 4. 고찰 및 결론
      • 참고문헌
      • 저자소개
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      참고문헌 (Reference)

      1 전력IT사업단, "한국형 스마트그리드 비전" 2009

      2 박성욱, "기기별 전력 모니터링 시스템 개발에 관한 연구" 한국지능시스템학회 20 (20): 638-644, 2010

      3 Jeffey W. Chapman, "The Economics of Advanced Metering Infrastructure (AMI) Market In the United States" 2010

      4 B. Neenan, "Residential electricity use feedback: A research synthesis and economic framework" Electric Power Research Institute 2009

      5 The PHP Group, "PHP"

      6 D. Hart, "Nonintrusive appliance load monitoring" 80 (80): 1992

      7 ORACLE, "MySQL 5.5 Reference Manual"

      8 J. Zico Kolter, "Energy Disaggregation via Discriminative Sparse Coding" 2010

      9 Adobe Systems Incorporated, "Adobe AIR Documentation"

      10 Jeff Lee, "AMI-Lessons learnt, It is all about the customer" 2010

      1 전력IT사업단, "한국형 스마트그리드 비전" 2009

      2 박성욱, "기기별 전력 모니터링 시스템 개발에 관한 연구" 한국지능시스템학회 20 (20): 638-644, 2010

      3 Jeffey W. Chapman, "The Economics of Advanced Metering Infrastructure (AMI) Market In the United States" 2010

      4 B. Neenan, "Residential electricity use feedback: A research synthesis and economic framework" Electric Power Research Institute 2009

      5 The PHP Group, "PHP"

      6 D. Hart, "Nonintrusive appliance load monitoring" 80 (80): 1992

      7 ORACLE, "MySQL 5.5 Reference Manual"

      8 J. Zico Kolter, "Energy Disaggregation via Discriminative Sparse Coding" 2010

      9 Adobe Systems Incorporated, "Adobe AIR Documentation"

      10 Jeff Lee, "AMI-Lessons learnt, It is all about the customer" 2010

      11 Dan Partridge, "AMI Project Overview" 2010

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      2020-01-01 평가 등재학술지 선정 (재인증) KCI등재
      2019-12-01 평가 등재후보로 하락 (계속평가) KCI등재후보
      2016-01-01 평가 등재학술지 선정 (계속평가) KCI등재
      2015-12-01 평가 등재후보로 하락 (기타) KCI등재후보
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-02-20 학술지명변경 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 논문지 -> 한국지능시스템학회 논문지
      외국어명 : 미등록 -> Journal of Korean Institute of Intelligent Systems
      KCI등재
      2008-02-18 학회명변경 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 -> 한국지능시스템학회
      영문명 : Korea Fuzzy Logic And Intelligent Systems Society -> Korean Institute of Intelligent Systems
      KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2002-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      1999-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.62 0.62 0.63
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.56 0.49 0.866 0.2
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