가구당 기기별 에너지 사용량 예측을 위한 딥러닝 모델의 설계 및 구현Design and Implementation of Deep Learning Models for Predicting Energy Usage by Device per Household
- Other Titles
- Design and Implementation of Deep Learning Models for Predicting Energy Usage by Device per Household
- Authors
- 이주희; 이강윤
- Issue Date
- Aug-2021
- Publisher
- 사)한국빅데이터학회
- Keywords
- Energy Moniotring; Energy consumption prediction; Energy Management System; Machine Learning Model; 에너지 모니터링; 에너지 사용량 예측; 에너지 관리 시스템; 머신러닝 모델
- Citation
- 한국빅데이터학회 학회지, v.6, no.1, pp.127 - 132
- Journal Title
- 한국빅데이터학회 학회지
- Volume
- 6
- Number
- 1
- Start Page
- 127
- End Page
- 132
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/82700
- DOI
- 10.36498/kbigdt.2021.6.1.127
- ISSN
- 2508-1829
- Abstract
- 우리나라는 자원 빈국인 동시에 에너지 다소비 국가이다. 또한 전기 에너지에 대한 사용량 및 의존도가 매우 높고, 총 에너지 사용의 20% 이상은 건물에서 소비된다. 딥러닝과 머신러닝에 대한 연구가 활발해지면서다양한 알고리즘을 에너지 효율 분야에 적용하려는 연구가 진행되고 있으며, 에너지의 효율적인 관리를 위한 건물에너지관리시스템(BEMS)의 도입이 늘어가는 추세이다. 본 논문에서는 스마트플러그를 이용하여직접 수집한 가구당 기기별 에너지 사용량을 바탕으로 데이터베이스를 구축하였다. 또한 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 수집한 데이터를 효과적으로 분석 및 예측하는 알고리즘을 구현하였다. 추후 이 데이터는에너지 사용량 예측을 넘어 전력 소비 패턴 분석 등에 적용할 수 있다. 이는 에너지 효율 개선에 도움이될 수 있으며, 미래 데이터의 예측을 통해 효과적인 전력 사용량 관리에 도움을 줄 것으로 기대된다.
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
- Appears in
Collections - IT융합대학 > 컴퓨터공학과 > 1. Journal Articles
![qrcode](https://api.qrserver.com/v1/create-qr-code/?size=55x55&data=https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/82700)
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.