시계열 패턴화를 통한 NILM 기기 분류

Q: 이 논문에서 정의한 시계열 막대 그래프란 무엇인가?

시계열 막대 그래프는 총 전력량의 시계열 패턴과 기기 사용 패턴을 효율적으로 활용하기 위해 제안된 방법이다. 1분 간격의 총 전력량 변화를 10개의 칸으로 구성된 막대 그래프 이미지로 변환하여, 기기의 작동 및 미작동 구간의 특징을 시각화하고 딥러닝 모델의 입력 데이터로 사용한다.

Q: 시계열 막대 그래프를 활용한 NILM 기기 분류의 정확도는 어떻게 개선되는가?

연구 결과, 시계열 막대 그래프를 딥러닝 모델의 입력값으로 활용함으로써 기존의 수치값을 직접 사용하는 방식보다 기기 분류 정확도가 비약적으로 향상된다. 이는 이미지 형태의 시계열 패턴이 기기의 작동 및 미작동 구간 특징을 효과적으로 포착하기 때문이다.

김환; 정상근; 임성수

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김환 (충남대학교) 정상근 (충남대학교) 임성수 (충남대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2020 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2020.12

수록면: 577 - 579 (3page)

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오늘날 에너지 수요와 공급의 불균형 해소는 중요한 문제이다. 이러한 에너지 관리를 효과적으로 수행하기 위해 Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) 문제가 연구되고 있다. 총 전력 사용량으로부터 각 기기의 사용 여부를 파악하기 위한 다양한 기계학습 기법들이 제안된 바 있다. 이 연구에서는 구간별 총 전력량을 통해 시계열 특성을 파악할 수 있는 시계열 막 ... 전체 초록 보기

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