[논문]전력 빅데이터가 만드는 새로운 세상

이경섭; 안준호

전력 빅데이터가 만드는 새로운 세상 원문보기

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문제 정의

이 글에서는 빅데이터가 사람들에게 관심을 끌게 된 배경과 몇 가지 빅데이터 분석기법에 대해 살펴볼까 한다. 그리고 마지막으로 전력빅데이터를 활용한 새로운 비즈니스들에 대해 간략하게 살펴보도록 하겠다.

제안 방법

GS EPS는 전력에 영향을 미치는 다양한 변수를 고려한 합리적인 전력시장을 예측하고, 전력수요 및 SMP(Standard Market Price) 예측, 사업계획 수립 및 통합 DB 구축을 위하여 솔루션을 개발하였다. 이 솔루션에서는¹⁾ 장단기 전력시장 예측분석 및 발전기 운영계획 수립^{, 2)} 다양한 상황을 설정, 시뮬레이션 함으로써 발전기별 최적의 포지셔닝으로 비용절감 및 이윤 극대화 추구^{, 3)} 전력량을 실시간으로 모니터링하여 전력 수요량 예측 등의 효과를 얻을 수 있었다.
이 글에서는 빅데이터가 사람들에게 관심을 끌게 된 배경과 몇 가지 빅데이터 분석기법에 대해 살펴볼까 한다. 그리고 마지막으로 전력빅데이터를 활용한 새로운 비즈니스들에 대해 간략하게 살펴보도록 하겠다.
두 번째로 데이터가 중요해진 것은 산업혁명이 일어나고, 사람들에게 필요한 제품들이 대량생산이 이루어지기 시작하면서부터이다. 대량생산을 통해 가격의 부담을 낮춰 보다 많은 사람들이 제품을 사용할 수 있도록 만들었다. 이 과정에서 제품생산에 필요한 공정, 제품의 사양 등이 표준화되어 효율적으로 이용되는데 데이터가 활용되었다.
덴마크의 풍력발전회사인 베스타스 윈드 시스템은 효율적인 풍력발전소 설립을 위하여 IBM의 분석 솔루션과 슈퍼컴퓨터를 활용하여 빅데이터를 분석하기로 하였다. 먼저 900~1,150 C= /kW의 초기 투자비에 대해 내부수익률은 10.

대상 데이터

대량생산을 통해 가격의 부담을 낮춰 보다 많은 사람들이 제품을 사용할 수 있도록 만들었다. 이 과정에서 제품생산에 필요한 공정, 제품의 사양 등이 표준화되어 효율적으로 이용되는데 데이터가 활용되었다.

성능/효과

, 3) 전력량을 실시간으로 모니터링하여 전력 수요량 예측 등의 효과를 얻을 수 있었다.

후속연구

6개의 연방기관에 대하여 84개의 빅데이터 관련 프로그램으로 구성된 R&D Initiative에 2억 달러 이상을 투입하고, 이를 통해 정부가 직면한 다양한 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
또 로그리플레이 분석을 통해서는 기존의 효율적인 시스템을 중심으로 이벤트 로그를 통해 효율성을 평가하고, 타 시스템과의 비교분석을 통해 보다 효율적인 시스템을 구축할 수 있도록 할 수 있을 것이다.
또 시퀀스 패턴 분석을 통해서는 전력망에 일어나는 낙뢰, 고장으로 인한 사고에 대해서 사고패턴에 대한 분석 결과가 있다면, 실시간으로 얻은 데이터를 통해 사고패턴과 유사한 패턴을 찾아내어 예방 또는 차단할 수 있을 것이다. 이러한 분석은 현재도 이루어지고 있지만, 지능형전력망의 도입으로 보다 확대된 데이터를 효율적으로 처리하여 분석할 수 있는 방식으로의 접근이 필요할 것이다.
또 시퀀스 패턴 분석을 통해서는 전력망에 일어나는 낙뢰, 고장으로 인한 사고에 대해서 사고패턴에 대한 분석 결과가 있다면, 실시간으로 얻은 데이터를 통해 사고패턴과 유사한 패턴을 찾아내어 예방 또는 차단할 수 있을 것이다. 이러한 분석은 현재도 이루어지고 있지만, 지능형전력망의 도입으로 보다 확대된 데이터를 효율적으로 처리하여 분석할 수 있는 방식으로의 접근이 필요할 것이다.
또한 빅데이터는 새로운 산업으로 성장하여 많은 일자리를 만들 수 있다. 작게는 가정 단위의 에너지를 관리하는 일에서부터 지역단위, 광역단위, 국가단위까지 다양한 크기의 단위에서 에너지를 관리하고, 서로 연계하여 국가 전체가 에너지를 효율적으로 사용하도록 하는 시스템이 구축될 것이다.
먼저 퍼포먼스 분석을 통해서는 발전소 전력생산 정보와 수용가의 전력소비에 대한 정보를 AMI를 통해 획득할 수 있다. 획득된 정보는 전력생산정보와 전력소비정보에 대한 매칭을 통해 수요관리에 활용될 수 있으며, 이벤트 로그 기록을 통해 기후, 사고, 사회관계망 등 주변 정보를 함께 분석, 에너지 수요예측에 적용될 수 있을 것이다. 예를 들자면 사용자들의 에너지 소비패턴을 분석하여 기후변화와 연계, 기후의 변화가 어떤 임계치를 두고 사용자의 에너지 소비 패턴의 변화를 이끌어 내는지 분석한다면, 폭염 시 사용자들의 에너지 소비 예측이 정밀하게 가능해 질 것이며, 이를 통해 효과적으로 전력수요를 예측할 수 있을 것이다.

핵심어

질문

논문에서 추출한 답변

IBM에서 제시한 빅데이터의 특징은 무엇인가?

빅데이터의 특징을 IBM에서는 Volume(데이터 크기), Velocity(데이터 전달속도), Variety(데이터의 다양성), Veracity(정확성) 등 4V로 이루어진 4차원적 특징을 갖는다고 설명하고 있다. 데이터를 수집하는 센서, 소셜네트워크의 문서, 디지털 사진이나 동영상, 구매거래기록, 휴대전화의 GPS 신호 등 우리가 접하고 있는 일상생활의 기기들에서 생성되는 데이터들을 모두 포함하는 빅데이터는 매일 2.

발전을 위한 빅데이터란 무엇을 의미하는가?

UN은 빅데이터를 이용하여 보다 나은 세계로 발전하길 기대하며, 2009년 Global Pulse를 출범하였다. “발전을 위한 빅데이터(Big Data for Development)”란 불완전하고 복잡하며 대부분 비구조화되어 있는 데이터를 실행 가능한 정보로 바꾸는 것을 의미하며, Global Pulse는 빅데이터를 활용하여 전 세계에 대한 취약계층을 보호하고, 글로벌 충격에 대한 대응력을 강화하려는 목적을 가지고 있다.

프로세스 마이닝의 3가지 타입은 각각 무엇인가?

프로세스 마이닝은 기법 관점에서 세 가지 타입으로 구분되는데, ‘도출(discovery)’, ‘적합성검사(conformance checking)’, ‘향상(enhancement)’이다. ‘도출’은 사전정보 없이 이벤트 로그에서 모델을 생성하는 기법으로 프로 세스 분석에서 가장 많이 활용되는 기법이다. 두 번째‘적합성검사’는 기존의 프로세스 모델과 생성된 이벤트 로그를 비교하는 것으로 프로세스 모델, 조직 모델, 선언적(declarative) 프로세스 모델, 비즈니스 규칙/정책, 법규 등다양한 모델에 적용할 수 있다. 세 번째‘향상’은 이벤트 로그에 기록된 실제 프로세스에 관한 정보를 이용하여 기존의 프로세스 모델을 확장하고 향상시키는 것이다.5)

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