| 1 |
1
수집된 수용가의 소비전력 정보 데이터를 인코딩하여 가전기기 분류 모델을 학습하여 가전기기 분류 모델을 생성하는 RNN을 이용한 가전기기 분류 모델 생성 모듈;현재 사용 중인 소비전력 데이터를 수집하여 인코딩하고 가전기기 분류 모델 생성 모듈에서 생성된 가전기기 분류 모델을 이용하여 가전기기를 분류하여 출력하는 가전기기 분류 모듈;을 포함하고,상기 가전기기 분류 모델 생성 모듈은 소비전력 정보 데이터를 인코딩하는 과정에서 저주파 필터를 이용하여 소비전력의 기저 값을 갱신하면서 변화량을 측정하여, 전체 소비전력의 측정값을 변화량으로 인코딩하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 소비전력 기반 가전기기 분류 장치
|
| 2 |
2
제 1 항에 있어서, 가전기기 분류 모델 생성 모듈은,수집된 수용가의 소비전력 정보를 입력하는 학습 데이터 입력부와,입력된 소비전력 정보를 인코딩하는 데이터 인코딩부와,인코딩된 데이터를 이용하여 가전기기 분류 모델을 학습하는 가전기기 분류 모델 학습부와,학습 에러가 설정값(Threshold) 이상이면 다시 새로운 학습데이터를 입력하여 동일한 과정을 거치고, 설정값 이하이면 학습을 멈추고 가전기기 분류 모델을 생성하는 가전기기 분류 모델 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 소비전력 기반 가전기기 분류 장치
|
| 3 |
3
제 1 항에 있어서, 가전기기 분류 모듈은,현재 사용 중인 소비전력 데이터를 수집하는 소비전력 정보 수집부와,수집된 소비전력 데이터를 입력하는 소비전력 정보 입력부와,입력된 소비전력 데이터를 인코딩하는 데이터 인코딩부와,인코딩된 데이터를 기준으로 가전기기를 분류하는 가전기기 분류부와,가전기기 분류 결과를 출력하는 분류 결과 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 소비전력 기반 가전기기 분류 장치
|
| 4 |
4
수집된 수용가의 소비전력 정보 데이터를 인코딩하여 가전기기 분류 모델을 학습하여 RNN을 이용한 가전기기 분류 모델을 생성하는 단계;현재 사용 중인 소비전력 데이터를 수집하여 인코딩하고 RNN을 이용한 가전기기 분류 모델을 이용하여 가전기기를 분류하여 출력하는 단계;를 포함하고,가전기기 분류 모델을 생성하는 단계에서의 소비전력 정보 데이터를 인코딩하는 과정에서 저주파 필터를 이용하여 소비전력의 기저 값을 갱신하면서 변화량을 측정하여, 전체 소비전력의 측정값을 변화량으로 인코딩하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 소비전력 기반 가전기기 분류 방법
|
| 5 |
5
제 4 항에 있어서, 가전기기 분류 모델을 생성하는 단계는,수집된 수용가의 소비전력 정보를 입력하는 단계와,입력된 소비전력 정보를 인코딩하는 단계와,인코딩된 데이터를 이용하여 가전기기 분류 모델을 학습하는 단계와,학습 에러가 설정값(Threshold) 이상이면 다시 새로운 학습데이터를 입력하여 동일한 과정을 거치고, 설정값 이하이면 학습을 멈추고 가전기기 분류 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 소비전력 기반 가전기기 분류 방법
|
| 6 |
6
제 4 항에 있어서, 가전기기를 분류하여 출력하는 단계는,현재 사용 중인 소비전력 데이터를 수집하는 단계와,수집된 소비전력 데이터를 입력하는 단계와,입력된 소비전력 데이터를 인코딩하는 단계와,인코딩된 데이터를 기준으로 RNN을 이용한 가전기기 분류 모델을 이용하여 가전기기를 분류하는 단계와,가전기기 분류 결과를 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 소비전력 기반 가전기기 분류 방법
|
| 7 |
7
제 4 항에 있어서, 가전기기 분류 모델을 생성하는 단계에서 소비전력 정보를 인코딩하는 과정에서,수용가의 가전기기 집합을 Appliance라 하고 가전기기의 개수는 N으로 나타내고 가전기기 집합의 각 가전기기를 appi(1≤i≤N)라 할 때 가전기기 집합은,이고,수집되는 소비전력을 P라 하고, 각 가전기기의 최대 소비전력을 MAX(appi)라 할 때 인코딩된 소비전력은,인 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 소비전력 기반 가전기기 분류 방법
|
| 8 |
8
삭제
|
| 9 |
9
제 4 항에 있어서, 가전기기 분류 모델을 생성하는 단계에서 인코딩된 데이터를 이용하여 RNN을 이용한 가전기기 분류 모델을 학습하는 과정에서,가전기기 사용패턴 학습률을 높이기 위해서 각 시간 t의 출력이 다음 시간 t+1의 입력으로 사용하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 소비전력 기반 가전기기 분류 방법
|
| 10 |
10
제 4 항에 있어서, RNN을 이용한 가전기기 분류 모델을 이용하여 가전기기를 분류하여 출력하는 단계에서 RNN의 입/출력 데이터가,입력데이터는 이전 시간의 출력과 수용가에 설치된 센서로부터 수집되는 데이터로 구성되고, 이전 시간의 출력은 이진 데이터를 하나의 비트 스트림으로 나타내어 10진수로 변환 후 입력되고,출력데이터 형식은 가전기기의 ON/OFF 상태를 나타내는 이진 데이터로 구성되는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 소비전력 기반 가전기기 분류 방법
|
| 11 |
11
제 4 항에 있어서, RNN을 이용한 가전기기 분류 모델을 이용하여 가전기기를 분류하여 출력하는 단계에서 RNN의 입/출력 데이터가,입력데이터는 수용가에 설치된 센서로부터 수집되는 소비전력 또는 저주파 필터를 이용하여 인코딩된 소비전력의 변화량이고,각 출력노드는 수용가에 있는 가전기기의 조합 중 하나이고,가전기기를 분류할 때 on/off 판정을 내리는 기준을 설정하지 않고 가장 높은 확률을 갖는 조합 하나만 선택하는 것을 특징으로 하는 딥러닝을 이용한 소비전력 기반 가전기기 분류 방법
|
