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전기 이용 고객 데이터 군집 분석 방법

  • 기술번호 : KST2022004727
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 전기 이용 고객 데이터 군집 분석 방법에 관한 것이다. 전기 이용 고객 데이터 군집 분석 방법은 전기 이용 고객의 전력 소비 특성을 계시별(time-of-use, TOU) 지표를 통해 추출하여 연속형 데이터를 추출하는 단계, 상기 고객의 연속형 데이터를 군집화하는 단계, 상기 고객의 범주형 데이터를 군집화하는 단계, 상기 연속형 데이터의 군집화 결과 및 상기 범주형 데이터의 군집화 결과를 매칭하여, 최종 군집화를 결정하는 단계, 및 상기 최종 군집화 결과를 통해 상기 고객의 특성을 분석하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 17/40 (2006.01.01) G06Q 50/06 (2012.01.01)
CPC G06F 17/40(2013.01) G06F 17/18(2013.01) G06Q 50/06(2013.01)
출원번호/일자 1020200140150 (2020.10.27)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0055737 (2022.05.04) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.10.27)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 주성관 서울특별시 노원구
2 정현철 서울특별시 성북구
3 장민석 서울특별시 관악구
4 김태곤 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김홍석 대한민국 서울시 구로구 디지털로**길 **, ***호(구로동, 코오롱싸이언스밸리*차)(동진국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.10.27 수리 (Accepted) 1-1-2020-1139776-22
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
적어도 프로세서를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 수행되는 전기 이용 고객 데이터 군집 분석 방법에 있어서,전기 이용 고객의 전력 소비 특성을 계시별(time-of-use, TOU) 지표를 통해 추출하여 연속형 데이터를 추출하는 단계;상기 고객의 연속형 데이터를 군집화하는 단계;상기 고객의 범주형 데이터를 군집화하는 단계; 및상기 연속형 데이터의 군집화 결과 및 상기 범주형 데이터의 군집화 결과를 매칭하여, 최종 군집화를 결정하는 단계를 포함하는 전기 이용 고객 데이터 군집 분석 방법
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제1항에 있어서,상기 계시별 지표는 계절 및 시간대에 따라 전기 요금을 차등하게 부과하는 계시별 요금제 구조를 기반으로 계절 및 시간대에 따른 고객의 전력 소비 특성을 나타낸 지표로써 다음의 식과 같은 전기 이용 고객 데이터 군집 분석 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 연속형 데이터는 유클리드(Euclidean) 거리로 유사도를 산정하여, K-means 알고리즘을 통해 군집화하고,상기 범주형 데이터는 자카드(Jaccard) 거리로 유사도를 산정하여, 응집형　계층적 군집화(Hierachical Agglomerative Clustering, HAC) 알고리즘을 통해 군집화하는 전기 이용 고객 데이터 군집 분석 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 고객의 연속형 데이터를 군집화하는 단계와 상기 고객의 범주형 데이터를 군집화하는 단계는 군집 수를 2 내지 10까지 변화시키며 군집화하고,상기 최종 군집화를 결정하는 단계는 각 군집 수에 따른 상기 K-means 알고리즘 및 상기 HAC 알고리즘 군집 결과를 매칭하여 매칭율이 가장 높은 군집 수를 최적 군집 수로 산정하는 전기 이용 고객 데이터 군집 분석 방법
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제4항에 있어서,상기 최적 군집 수 산정 시 매칭율이 동일한 군집 수가 존재할 경우, 군집 내부의 전체 가워(Gower) 거리를 계산하여 총 거리가 작은 군집 수를 최적 군집 수로 선택하는 전기 이용 고객 데이터 군집 분석 방법
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제1항에 있어서,상기 최종 군집화 결과를 통해 상기 고객의 특성을 분석하는 단계를 더 포함하는 전기 이용 고객 데이터 군집 분석 방법
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제6항에 있어서,상기 연속형 및 범주형 데이터를 포함하는 혼합형 데이터는 가워(Gower) 거리로 유사도를 산정하여, K-medoid을 통해 군집화하는 전기 이용 고객 데이터 군집 분석 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 고려대학교산학협력단 스마트그리드핵심기술개발(R＆D) TOU 요금제에 따른 주택용 소비자의 전기사용 패턴 분석 연구