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본 연구에서는 수재해 정보 플랫폼 내 자료처리 시스템 설계를 위해 자료처리 과정의 복잡도를 분석하고 이에 따른 설계 방안을제시하였다. 일반적으로 자료를 수집하고 분석하는 시스템은 자료와 알고리즘의 자료처리 과정이 고정된 고정 자료-알고리즘 자료처리 방식을 사용한다. 하지만 시스템의 복잡도가 증가하면 자료처리 시스템에서 관리해야 하는 자료처리 과정의 수가 급증하는문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 자료와 알고리즘 사이에 인터페이스가 존재하는 동적 자료-알고리즘 자료처리 방식을 적용할수 있다. 각 방식의 장단점을 분석한 뒤, 수재해 정보 플랫폼에 최적화된 자료처리 시스템의 설계안을 제시할 수 있었다.

In this study, we present the architecture design of data control system in water hazard information platform with analyzing the complexity of the data processing. Generally, data control systems in data collection and analysis platforms base on the constant data-algorithm data processing meaning that data processing between data and algorithm is fixed. But the number of data processing in data control system is rapidly increasing because of increasing of complexity of system. To hold down the number of data processing, dynamic data-algorithm data processing is able to be applied to data control system. After comparison each data-algorithm data processing method, we suggest design method of the data control system optimizing water hazard information platform.

본 연구는 가정 내에서 사용하는 가전 기기의 사용 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 비접촉 가전 기기 식 별 기법을 제시한다. 제안하는 기법은 총 전력 사용량 정보를 이용한 기존의 가전 기기 식별 기법을 개선하기 위해서 복합 센서 정보를 종합적으로 활용한다. 이를 위해서 기기 상태와 측정된 센서 값 간의 영향도를 그래프 형태로 정의 한다. 기기 상태에 영향을 미치는 복합 센서를 표현하는 영향도 그래프를 통해 기기 식별 예측 결과를 계산하기 위해 총 전력 사용량 기반 예측값과 센서 데이터 처리 알고리즘 예측값의 가중치 합을 사용한다. 시뮬레이션 실험을 통한 성능 분석으로 기존 비접촉 가전 기기 식별 기법의 기기 식별 정확도와 비교한다.

In this study, we present a home appliance load identification algorithm. The algorithm utilizes complex sensory data in order to improve the existing NIALM using total power usage information. We define the influence graph between the appliance status and the measured sensor data. The device identification prediction result is calculated as the weighted sum of the predicted value of the sensor data processing algorithm and the predicted value based on the total power usage. We evaluate proposed algorithm to compare appliance identification accuracy with the existing NIALM algorithm.