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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.

하천과 냇가는 인간과 자연의 조화 속 공간이다. 그러나 우리나라의 하천은 오염의 무한한 위협을받고 있다. 본 논문에서는 수질 오염으로 인한 재해를 예측하는 시뮬레이션을 개발한다. 복합 센서를설치하여 실시간으로 모니터 할 수 있다. 그리고 빠르게 조치를 취할 수 있으며, 물의 상태를 변할 때물을 구성하는 데이터를 수신 할 수 있기 때문이다. 또한, 수질 모델링은 센서 노드로부터 수신 한 데이터를 사용하여 수질의 재해를 예측 할 수 있다. 만약 재해를 예측할 수 있다면, 그것은 최소한의 손상을 줄이고 또한 방지 할 수 있습니다. 기술이 있는경우 더 상품화와 사람과 자연 모두의 이익을 위해이 기술을 확대하는 것을 기대한다.

The rivers and streams are space of creatures and man and nature living in harmony. but our country rivers and streams are receiving threats from a myriad of polluted. In this paper, we develop a simulation to predict the disasters caused by water pollution. By installing a complex sensor can be monitored in real time. and Because it can receive the data that make up the water when changing the state of the water can take action rapidly. in addition, water quality modeling, using the received data from the sensor node can predict the disaster of the water quality. If you can predict disasters, it can reduce the damage to a minimum and also prevent. If the technology is becoming more and more commercialized and look forward to expanding this technology to benefit both people and nature.