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자료유형
학술저널
저자정보
최준혁 (인천대학교) 김지범 (인천대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제55권 제7호(통권 제488호)
발행연도
2018.7
수록면
31 - 39 (9page)
DOI
10.5573/ieie.2018.55.7.31

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본 논문에서는 실제 스마트 수도미터 시스템으로부터 수집된 사용자들의 시간당 물 사용량 데이터를 기계 학습 및 딥러닝 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 특히, 스마트 수도 미터 시스템에서 물 공급자가 무수익 물을 줄일 수 있는 세 가지 방법에 연구하였다. 첫 번째로 이상치 탐색 알고리즘을 적용하여 자동으로 미터기 오류 및 부정한 사용자를 검출하기 위한 방법에 대해서 연구하였다. 두 번째로 LSTM 기법을 이용하여 미래의 시간당 물 사용량 예측을 수행하였다. 실험 결과 LSTM 기법을 사용할 경우 기존 인공신경망 구조에 비해 18.04%의 정확도 향상을 보였다. 마지막으로, 각 사용자의 과거 물 사용량 패턴 및 수도미터의 관경 정보를 이용하여 사용자의 용도를 자동으로 분류하였다. 실험 결과 네 개의 분류기들 중에 그래디언트 부스팅 트리가 전반적으로 가장 우수한 성능을 보였고 0.80의 F1-score를 보였다.
#기계학습 #딥러닝 #LSTM #순환 신경망 #스마트 수도미터 #AMI 시스템

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 물 사용량 데이터
Ⅲ. 실험 구성
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
A. Candelieri, D. Soldi and F. Archetti, “Short-term forecasting of hourly water consumption by using automatic metering readers data,” in Proc. of Computer Control for Water Industry Conference, pp. 843-853, Leicester, UK, September, 2015. B. Kingdom, R. Liemberger, and P. Marin, “The challenge of reducing non-revenue (NRW) water in developing countries. How the private sector can help: A look at performance-based service contracting,” In Water Supply and Sanitation Sector Board Discussion Paper Series, no. 8, 2006. D. Marino, K. Amarasinghe, and M. Manic, “Building energy load forecasting using deep neural networks,” in Proc. of Annu. Conf. IEEE Industrial Electronics Society, Florence, Italy, Oct. 2016. E. Kermany, H. Mazzawi, D. Baras, Y. Naveh, and H. Michaelis. “Analysis of advanced meter infrastructure data of water consumption in apartment buildings,” in Proc. of the 19th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, 2013. V. Gulisano, M. Almgren, and M. Papatriantafilou, “Online and scalable data validation in advanced metering infrastructures,” in Proc. of the 5th IEEE PES Innov. Smart Grid Technol. Eur. Conf., pp. 1-6, Istanbul, Turkey, Oct., 2014.

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