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초록

영어

As the electricity grid systems has been intelligent with the development of ICT technology, power consumption information of users connected to the grid is available to acquired and analyzed for the power utilities. In this paper, the energy theft problem is solved by feature selection methods, which is emerging as the main cause of economic loss in smart grid. The data preprocessing steps of the proposed system consists of five steps. In the feature selection step, features are selected using analysis of variance and mutual information (MI) based method, which are filtering-based feature selection methods. According to the simulation results, the performance of support vector machine classifier is higher than the case of using all the input features of the input data for the case of the MI based feature selection method.

한국어

전력 그리드 시스템이 ICT 기술의 발달로 지능화됨에 따라 그리드에 연결된 사용자의 전력 사용량 정보를 획득 하고 분석할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 스마트 그리드에서 경제적 손실을 일으키는 주된 원인인 에너지 절도 문제 를 특징 선택과 서포트 벡터 머신을 이용해서 해결한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 데이터 전처리 과정은 다섯 단계다. 전처리 단계에서 필터링 기반 특징 선택 방법인 분산 분석 기반 방식과 상호의존정보 기반 방식을 활용해 특징 을 선택한다. 시뮬레이션 결과 입력 데이터의 특징을 그대로 이용하는 것보다 상호의존정보 기반 특징 선택을 이용하면 적은 입력 특징을 이용해 서포트 벡터 머신 기반 분류기로부터 더 높은 분류 성능을 얻어 낼 수 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
1. 연구 배경 및 목적
Ⅱ. 에너지 절도 검출을 위해 제안하는 시스템 모델
Ⅲ. 데이터 전처리
1. 기본 데이터 전처리 방법
2. 데이터 증강 방법
3. 특징 선택 방법
Ⅳ. SVM 기반 에너지 절도 분류기
Ⅴ. 에너지 절도 검출 시뮬레이션
1. 기본 데이터 전처리 방법
2. 특징 선택을 위한 시뮬레이션 결과
3. 에너지 절도 검출 시뮬레이션 결과
Ⅵ. 결론
References

키워드

저자

• 이지영 [ Jiyoung Lee | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 선영규 [ Young-Ghyu Sun | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 이승우 [ Seongwoo Lee | 준회원, 광운대학교 전자융합공학과 ]
• 김진영 [ Jin-Young Kim | 정회원, 광운대학교 전자융합공학과 ] Corresponding Author

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