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학술저널
저자정보
김동하 (명지대학교) 이한준 (명지대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제10호(JKIIT, Vol.21, No.10)
발행연도
2023.10
수록면
29 - 35 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.10.29

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국내 에너지 사용량은 매년 증가하고 있으며 그중 큰 비중을 차지하는 산업 부문에 대한 효율적인 관리가 요구된다. 이를 위해서는 더욱 정교한 사용량 예측이 필요하다. 이에 본 연구에서는 AMI(Advanced Metering Infrastructure, 지능형 전력 계량 인프라) 데이터와 기상정보를 수집하고 XGBoost, LightGBM, LSTM 등 딥러닝 알고리즘을 기반으로 산업 부문의 전력 사용량 예측 모델을 구축하였다. 추가적으로 군집화를 통하여 전력사용 패턴별 유형을 구분하고 각 군집별로 예측 모델을 학습시켰다. 결과적으로 LSTM 기반의 모델이 가장 우수한 성능을 보였으며 군집화를 통하여 모델의 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 SHAP를 활용한 변수 중요도 분석을 통하여 업종과 온도, 근무자 수가 전력 사용량에 영향이 큰 요인임을 확인하였다.
#AMI #deep learning #electricity consumption #LSTM

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론 및 시사점
References

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