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초록

영어

Non-intrusive load monitoring is a technology that can be used for predicting and classifying the type of appliances through real-time monitoring of user power consumption, and it has recently got interested as a means of energy-saving. In this paper, we propose a system for classifying appliances from user consumption data by combining GAF(Gramian angular field) technique that can be used for converting one-dimensional data to the two-dimensional matrix with convolutional neural networks. We use REDD(residential energy disaggregation dataset) that is the public appliances power data and confirm the classification accuracy of the GASF(Gramian angular summation field) and GADF(Gramian angular difference field). Simulation results show that both models showed 94% accuracy on appliances with binary-state(on/off) and that GASF showed 93.5% accuracy that is 3% higher than GADF on appliances with multi-state. In later studies, we plan to increase the dataset and optimize the model to improve accuracy and speed.

한국어

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 사 용자 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.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 비간섭 부하 모니터링 기존 시스템
1. 이벤트 기반 접근 방식
2. 상태 기반 접근 방식
Ⅲ. GAF 기술
1. 그람 행렬
2. GAF
Ⅳ. 합성곱 신경망
1. 합성곱 계층
2. 풀링 계층
Ⅴ. 제안하는 시스템 모델
1. 데이터 전처리
2. 딥러닝 모델 학습
Ⅵ. 시뮬레이션 결과
1. 정확도 지표
2. 시뮬레이션 결과 및 정확도 비교
Ⅶ. 결론
References

키워드

저자

• 선준호 [ Joon-Ho Seon | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 선영규 [ Young-Ghyu Sun | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 김수현 [ Soo-Hyun Kim | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 경찬욱 [ Chanuk Kyeong | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 심이삭 [ Issac Sim | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 이흥재 [ Heung-Jae Lee | 정회원, 광운대학교 전기공학과 ] 교신저자
• 김진영 [ Jin-Young Kim | 정회원, 광운대학교 전자융합공학과 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380