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사물인터넷과 빅데이터를 이용한 스포츠 시설 에너지 관리시스템에 관한 연구
A Study on Energy Management System of Sport Facilities using IoT and Bigdata 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.20 no.3, 2020년, pp.59 - 64  

권용광 (신안산대학교 컴퓨터정보과) ,  허준 (경민대학교 정보통신과)

초록
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파리기후협약에서 한국은 2030년까지 온실가스 배출전망(BAU) 대비 37% 감축이라는 의욕적인 목표를 제출하였다. 그리고 대응방안의 하나로 지능형 전력망인 스마트 그리드가 제시되었다. 스마트 그리드의 적용되기 위해서는 다양한 분야에 EMS(Energy Management System)가 설치 및 운영되어야 하는데, 수요자의 인식부족과 시스템 ROI의 한계로 보급이 지연되고 있는 상황이다. 따라서 최근에는 설치된 EMS의 효율을 높이기 위한 다양한 데이터 분석과 제어기술이 제시되고 있다. 본 연구에서는 IoT로 수집된 빅데이터를 SARIMA 모델로 분석하여 예측함으로써 공공 스포츠 시설의 에너지 사용량을 절검하여 운영하는 계측제어 알고리듬을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In the Paris Climate Agreement, Korea submitted an ambitious goal of reducing the greenhouse gas emission forecast (BAU) by 37% by 2030. And as one of the countermeasures, a smart grid, an intelligent power grid, was presented. In order to apply the smart grid, EMS(Energy Management System) needs to...

주제어

#Bigdata   #Energy Management System   #IoT   #SARIMA model  

표/그림 (5)

AI 본문요약
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문제 정의

  • FEMS는 에너지 소비 및 제품 생산에 대한 다각적인 현황 분석을 통해 개선이 필요한 요소를 발견하여 문제 해결 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 따라서 에너지 절약의 주요 소비 대상인 생산 시스템의 관리에 초점이 맞추어져 있으며, 따라서 설비와 센서의 계측값과 과거 데이터의 환경 변화 등의 종합적인 정보를 기반으로 에너지 소비 변동에 따른 시뮬레이션을 진행하여 생산 스케줄링 및 설비 교체와 같은 개선 활동을 수행할 수 있도록 한다.
  • 본 논문에서는 예측 알고리즘을 공공 스포츠 시설에 접목하여 에너지를 보다 효과적으로 관리하기 위한 방법을 제시하고자 한다. 예측 알고리즘은 예측 엔진과 예측 제어 엔진으로 구성되는 서버에 위치한 예측 엔진에는 고정 데이터, 외부 데이터, 내부 데이터 등의 Cloud 기반으로 하는 Big Data를 통해 SARIMA 모델을 이용하여 사용 전력을 관리할 수 있도록 제안하는 예측 알고리즘이 동작한다.
  • 본 연구에서는 공공 스포츠 시설의 사용/관리 특성을 고려하여 SARIMA 모델을 예측 알고리즘으로 사용하는 SFEMS(Sport facilities Energy Management System) 를 제안하여 효율적인 에너지 관리 방법을 제안한다.
  • 이러한 접근에서, 본 연구는 EMS의 사각지대에 있는 스포츠 시설에 적용할 수 있는 SFEMS를 제안하였다. 제안한 시스템은 예측 알고리즘을 적용하여 현장의 경험과 센서 데이터를 분석하고 이를 현장에 예측하여 반영하여 에너지를 절감하는 것이 가능하다.
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참고문헌 (9)

  1. G.S. Ryu, A.G. Jeong, S.H. Lee, "Paris Climate Change Convention", BSNAK, Vol. 56, No. 4, pp. 25-29, Dec 2019 

  2. Y. Saleem, N. Crespi, M.H. Rehmani, R. Copeland, "Internet of Things-Aided Smart Grid: Technologies, Architectures, Applications, Prototypes, and Future Research Directions", IEEE Access, Vol. 7, pp. 62962-63003, Apr 2019 DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2913984 

    상세보기 crossref

  3. A.R. Al-Ali, I.A. Zualkernan, M. Rashid, R. Gupta, M. Alikarar, "A smart home energy management system using IoT and big data analytics approach", IEEE TCE, Vol 63, No. 4, pp. 426-434, Noc 2017 DOI: https://doi.org/TCE.2017.015014 

  4. Y.S. Lee, J. Heo, Y.H. Choi, "A Study for Space-based Energy Management System to Minimizing Power Consumption in the Big Data Environments", Vol 13, No 6, Dec 2013 

  5. W. K. Park, Y. K. Jeong, I. W. Lee, "Management Technology for High Energy-Efficient Building", ETRI Electronics and Telecomm. Trend 26(6), 2011. 

  6. Y. K. Jeong, W. K. Park, J. S. Han, C. S. Choi, H, J. Yoon, I. W. Lee, "An architecture of the remote building management and control platform for high-efficient low-cost building energy management", ETRI Electronics and Telecomm. Trend, 2010. 

  7. Jong-Hyun Kim, Jin-Ho Kim, "A Study on the Comparison for Energy Consumption Characteristics between G-SEED certified and non-certified Office Buildings in Korea", KAIS, Vol. 20, No. 11 pp. 33-43, 2019. DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2019.20.11.33 

  8. "Status of public sports facilities nationwide on 2018", Ministry of Culture, Sports and Tourism, Feb 2019. 

  9. K. J. Lee, J. A. Park, J. M. Park, "Active Monitoring and Control System of EMS Based on the Environment Factors of Solar Power Generation"JKIIT, Vol. 17, No. 2, pp.53-62, Feb 2019 DOI: https://doi.org/10.14801/jkiit.2019.17.2.53 

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