Matrix Profile 기반의 가전기기 이벤트 탐지 및 특징 추출 기법

강효은; 김호원

doi:10.7840/kics.2019.44.6.1140

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강효은 (부산대학교) 김호원 (부산대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제44권 제6호

발행연도: 2019.6

수록면: 1,140 - 1,146 (7page)

DOI: 10.7840/kics.2019.44.6.1140

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1인당 전력 소비량이 지속해서 증가함에 따라, 에너지를 절약하는 방법으로 NILM(Non-Intrusive Load Monitoring)에 대한 관심이 높아지고 있다. NILM은 실시간 에너지 소비 모니터링을 통해 사용자의 에너지 절약을 유도하여 에너지 소비를 줄이는 기술이다. 본 연구에서는 Matrix Profile 알고리즘을 적용하여 이벤트 인식률을 높이는 방법을 제안한다. 이 알고리즘은 과도 상태(Transient state) 구간을 탐지하고 단일 가전기기의 고유 특징을 추출하는 알고리즘이다. 과도 상태의 탐지율을 높이기 위해 고주파 데이터 수집 시스템(DAQ)을 사용하여 3가지 가전기기의 전류 데이터를 수집하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 가전기기와 유사한 전력 크기의 노이즈 데이터를 수집하였다. 그리고 CNN(Convolutional Neural Network)과 GRU(Gated Recurrent Unit) 기반의 가전기기 분류 시스템을 구현하기 위해 과도 상태의 전류 데이터, Matrix Profile 데이터에 재추출(Resampling) 기법을 적용하였다. 실험 결과, 특정 가전기기와 유사한 전력 레벨을 갖는 노이즈와 가전기기를 구분할 수 있으며, 실시간 시간 정보의 손실 없이 전류 데이터만으로 가전기기 분류가 가능함을 확인하였다.

#Energy monitoring systems #Non-Intrusive Load Monitoring #Event detection #Matrix Profile

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Korea Energy Economics Institute, Yearbook of Energy Statistics(2018), Retrieved Jan., 18, 2019, from h t t p : / / w w w . k e e i . r e . k r / k e e i / d o w n l o ad/YES2018.pdf. M. Zeifman and K. Roth, “Non intrusive appliance load monitoring: Review and outlook,” IEEE Trans. Consumer Electron., vol. 57, no. 1, pp. 76-84, Feb. 2011.

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