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정세훈 (광양만권) 신창선 (순천대학교) 조용윤 (순천대학교) 박장우 (순천대학교) 박명혜 (한국전력) 김영현 (한국전력) 이승배 (한국전력) 심춘보 (순천대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제20권 제12호
발행연도
2017.12
수록면
1,960 - 1,969 (10page)

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There have been ongoing researches to identify and analyze the patterns of electric power IoT data inside sensor nodes to supplement the stable supply of power and the efficiency of energy consumption. This study set out to propose an analysis process for electric power IoT data with the K-means algorithm, which is an unsupervised learning technique rather than a supervised one. There are a couple of problems with the old K-means algorithm, and one of them is the selection of cluster number K in a heuristic or random method. That approach is proper for the age of standardized data. The investigator proposed an analysis process of selecting an automated cluster number K through principal component analysis and the space division of normal distribution and incorporated it into electric power IoT data. The performance evaluation results show that it recorded a higher level of performance than the old algorithm in the cluster classification and analysis of pitches and rolls included in the communication bodies of utility poles.
#Electric Power IoT Data #K-means Algorithm #Principal Component Analysis #Pattern #Clustering

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 이론
3. 제안하는 분석 시스템 설계
4. 전력 IoT 데이터 분석 시스템 결과
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (10)

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[학술지(정기간행물)] - 정세훈 / 2015 / 데이터간 의미 분석을 위한 R기반의 데이터 가중치및 신경망기반의 데이터 예측 모형에 관한 연구 / 멀티미디어학회논문지 18 (4) : 524 ~ 532 dbpia [학술지(정기간행물)] - 박다인 / 2017 / 시간단위 전력사용량 시계열 패턴의 군집 및 분류분석 / 한국데이터정보과학회지 28 (2) : 395 ~ 406 dbpia [학술지(정기간행물)] - S. H. Ryu / 2016 / Customer Load Pattern Analysis Using Clustering Techniques / KEPCO Journal on Electric Power and Energy 2 (1) : 61 ~ 69 google schola [학위논문] - 신진호 / 2010 / (A)Load pattern analysis model using data mining techniques for electric power facilities / 박사 / 충북대학교 대학원 google schola [학술지(정기간행물)] - 최장호 / 2014 / 데이터 센터 전력 관리를 위한 부하 기반 전력 분석 모델 및 저비용 전력 예측 방법 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 10 (2) : 48 ~ 55 google schola

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