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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

정한상 (가천대학교, 가천대학교 대학원)

지도교수
오해석
발행연도
2018
저작권
가천대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수3

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

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현재 국내 뿐 아니라 세계는 CO2의 절감과 에너지의 절약, 그리고 에너지 사용에 대한 안전이라는 측면에 있어 큰 변화에 직면해 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 각 산업계는 여러 가지 유효한 방법들을 연구, 개선, 사용하고 있으며, 이러한 연구의 일환으로 스마트 홈 내에서는 크게 에너지 관리와 절감을 위한 에너지 모니터링 연구와 가정 내의 전기 안전에 대한 연구가 진행되어 오고 있다.

스마트 홈 내에서의 에너지 모니터링분야에서는 가정 내에서 사용되고 있는 가전기기들의 종류를 경제적 효과와 사용의 편의성을 위해 효율적으로 분리하여 이를 개별 관리하는 방안들이 나타나고 있으며, 그러한 기술 중 대표적인 것이 NIALM(Non Intrusive Appliance Loads Monitoring)이다.
NIALM 기술은 1980년대 MIT의 존 하트 교수에 의해 이론이 정립된 이후 많은 연구와 개선이 이루어지면서 특정 가전기기에 대한 인식 연구는 92% 이상을 달성하여 왔지만, 가전기기의 에너지 모니터링에 적합한 기술로만 현재 적용되고 있는 실정이다.

스마트 홈 내에서의 안전은 이와 또 다른 방향으로 연구되어 오고 있으며, 이를 위한 방법으로서는 가정 내 화재 원인으로 작용하는 아크 발생 여부를 감지하여 모니터링 하는 시스템이 연구되어 오고 있다.
이러한 아크를 감지하는 전기 안전시스템은 분기의 전기에너지를 모니터링하기 위해 분기마다 계측 모듈을 설치하는 문제와 시스템의 크기가 너무 크다는 단점을 가지고 있다. 또한, 계측모듈을 설치하더라도 부하의 종류를 인식하지 못해 효율적 관리에 어려움과 설치에 높은 비용이 발생하고 있어 보급에 어려움이 있다. 특히, 이러한 모델은 신규 건축물의 경우 초기 설계에 반영하여, 에너지의 관리 및 화재 예방 등과 같은 관리 시스템을 적용할 수 있지만, 기존 건물, 한국의 전통 재래시장, 전통 마을, 그리고 낙후된 시설 등에는 적용하기 매우 어려운 실정이다.

본 논문의 목적은 이러한 문제점을 개선 할 수 있도록 기존 에너지 모니터링에만 국한된 NIALM기술을 기반으로 이를 스마트 홈 내의 전기안전시스템에 적용할 수 있는 구체적 연구방안을 제시하고, 실험을 통해 가정 내 안정망을 구축할 수 있는 새로운 스마트 홈의 전기에너지 및 안전시스템에 대한 효과적인 모델을 제시한다.

이를 위해, 주거건물 에너지 관리시스템을 위한 개선된 실시간 NIALM 기법을 제안하고 또 이를 기반으로 가전기기의 운용 상태까지 식별할 수 있는 모니터링 알고리즘을 설계하도록 하며, 설계된 알고리즘을 이용하여 가정 내의 에너지 모니터링과 스마트 홈 내의 전기안전을 도모할 수 있는 새로운 전기 안전 시스템을 제안한다.

본 연구를 통해, 제안된 시스템을 스마트 홈 내의 주택용 분전반에 임의적으로 적용함으로써 기존 스마트 홈에서 효율적으로 검지하지 못하였던 고조파 성분의 가전기기 부하를 92%까지 인식할 수 있도록 개선하였고, 이러한 부하기기가 사용되는 부하단 라인에서 발생하는 화재 위험 요소인 아크를 감지하여 부하기기 별 위험요소 구분 율을 96%까지 구현하였다.

또한, 본 연구를 통해 제안된 시스템을 기존 화재 감지 위험시설에 적용된 안전관리시스템과의 비교 성능 시험을 진행하여, 기존 시스템 대비 동등이상의 결과를 얻었다. 특히, 기존 화재를 감지하기 위해 매 분기마다 설치해야 했던 센서를 메인 차단기에만 설치하여 화재를 감지할 수 있도록 구성하였으며, 이에 대한 결과로서 기존 시스템 대비 40% 이상의 설치 공간을 절약할 수 있었으며, 각 분기의 아크 감지를 통해 화재 예방기능을 강화하고, 에너지 관리를 위한 모니터링에 효과적인 결과를 도출하였다.
향후, 실제 시스템의 구축에 있어 특정 부하기기 인식에 있어서 마이크로 수준의 분석을 위해 높은 샘플링 빈도와 데이터의 저장 필요성이 있으며, 스마트 홈 내의 다양한 가전기기를 분석하는데 있어 요구되는 복잡한 알고리즘과 Framework의 설계가 좀 더 연구되어야 한다. 또한, 정확도를 추가적으로 더 향상시키기 위해서는 부하기기의 분리 및 예측을 위한 예측신경망(ANN)을 적용한 강화학습 에 대한 좀 더 많은 연구가 필요하며, 이러한 복잡한 분리 알고리즘에 적합한 유효 전력의 계산과 같은 전력 정보의 산출 방안, 서로 다른 기기간의 유사한 특성의 분류 방안, 대기 전력 차단과 같은 또는 이와 유사한 기기의 비활성 상태의 지속 상태에 대한 효율적 방안의 제시 등에 있어서 해결해야할 과제들이 남아 있다.

목차

1. 서론 1
1.1. 연구의 배경 1
1.2. 연구의 목적 및 내용 6
1.3. 논문의 구성 9
2. 선행연구 및 관련기술 11
2.1. 국내외 연구동향 11
2.1.1. 해외 연구동향 12
2.1.2. 국내 연구동향 14
2.2. 부하기기의 전기 성분 특성 17
2.2.1. 고조파의 개요 및 특성 17
2.2.2. 아크의 개요 및 특성 19
2.3. NIALM 개요 및 기존 연구 결과 분석 21
2.3.1. NIALM 개요 21
2.3.2. NIALM 기존 연구 결과 분석 24
2.4. 지도학습 알고리즘 26
2.4.1. 분류 알고리즘 종류 27
2.4.2. 기존 분류 알고리즘 모델 연구 27
2.4.3. 기존 알고리즘의 적용 평가 결과 34
2.5. 기존 안전감지 시스템의 개선점 34
2.5.1. 주택용 분전반의 개선점 35
2.5.2. 부하의 종류 인식을 위한 개선점 39
2.5.3. 아크차단장치의 적용성 41
2.5.4. 기존 화재안전 시스템에 대한 개선점 44
2.5.5. 부하기기 인식을 위한 데이터 처리 구조 52
2.5.6. 통합 관리의 필요성 61
3. 실시간 NIALM기반의 홈 안전관리시스템 설계 63
3.1. 부하 모니터링 67
3.1.1. Appliance 68
3.1.2. Observed Signal 71
3.2. 전처리 78
3.2.1. 고조파 성분의 영향 79
3.2.2. 고조파 성분의 추출 81
3.2.3. 고조파 영향 분석 82
3.2.4. 고조파 성분처리 85
3.2.5. 아크 신호처리 87
3.3. Multi-Featuring 91
3.3.1. 파라미터 산출 91
3.3.2. 파라미터 선정 93
3.4. 복합 알고리즘 설계 97
3.4.1. 복합 알고리즘 구조 97
3.4.2. k-NN 알고리즘 처리 100
3.4.3. 아크 감지 알고리즘 105
3.5. 모델링 106
3.6. Decision 108
3.6.1. Decision Process 109
3.6.2. 결과의 표출 110
4. 구현 및 성능평가 112
4.1. 구현환경 112
4.2. 실험 개요 113
4.3. 실험 및 평가 117
4.3.1. 고조파 성분을 이용한 부하기기의 분석 118
4.3.2. 아크에 의한 영향 평가 120
4.3.3. 복합 알고리즘의 적용 평가 124
4.4. 시스템의 개선 결과 127
5. 결 론 132
참고문헌 136

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