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- 저자 : 박명혜 ( Myunghye Park ) (검색결과 3 건)
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에너지 IoT 표준 프로토콜 경량화 및 시험인증절차에 관한 연구
박명혜,김영현,명노길,강수경,은창수,Park, Myunghye,Kim, Younghyun,Myoung, Nogil,Kang, Sukyung,Eun, Changsoo 한국전력공사 2020 KEPCO Journal on electric power and energy Vol.6 No.2
에너지분야 사물인터넷기술인 e-IoT 통신 및 서비스의 표준화 분야는 최신 기술로 새로운 시장이 창출되는 분야의 주도권을 확보하고 시장을 선점하기 위해 표준모델을 정의하고 실용모델을 실증하는 기술이다. 특히 4차 산업혁명의 기초 기술인 IoT 기술에 대한 프레임워크 개발, 표준화를 통한 상호연동성 확보, 표준 플랫폼의 운영 등을 위해 세부적인 기술규격들을 정의하고 있다. 본 논문에서는 e-IoT 표준 프로토콜 경량화 및 시험인증절차에 관한 방식을 제안한다. 제안된 방식은 향후 e-IoT 제품의 저전력 이슈에 대한 문제를 해결할 수 있는 제품 구현방안을 제공한다. The standardization of e-IoT (energy Internet of Things) communication and service, which is the energy field of energy, is to define the standard model and to demonstrate the practical model in order to take the lead and occupy the market where new market is created with the latest technology. In particular, detailed technical specifications are defined for developing a framework for IoT technology, the foundation technology of the 4th Industrial Revolution, securing interoperability through standardization, and operating a standard platform. In this paper, we propose a method for e-IoT standard protocol lightening and test certification procedure. The proposed method provides a product implementation method that can solve the problem of low power issue of e-IoT product in the future.
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DLMS와 LwM2M 프로토콜 간 데이터 연동 모델 연구
명노길,박명혜,김영현,강동훈,은창수,Myoung, Nogil,Park, Myunghye,Kim, Younghyun,Kang, Donghoon,Eun, Changsoo 한국전력공사 2020 KEPCO Journal on electric power and energy Vol.6 No.1
Advanced Metering Infrastructure (AMI)와 Internet of Things (IoT)는 동일한 구성방식과 동작원리에도 불구하고, 현장 단말인 스마트미터와 센서에서 사용하는 객체 모델링과 통신 프로토콜 차이로 인하여 이질적인 시스템으로 인식되고 있다. 그러나 향후에는 IoT 기술 확장과 시장지배력 강화에 따른 상호 간 연계 및 연동은 불가피할 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 Device Language Message Specification(DLMS) 및 Lightweight Machine to Machine (LwM2M) 표준의 객체 모델링 방식과 자원관리 특징을 분석하여 상호 간 연동 모델을 제안한다. 제안하는 연동 모델은 DLMS와 LwM2M 간 1 대 1 변환 방식을 제공하며, LwM2M의 캡슐화(Encapsulation) 전송방식 대비 최대 46.5%로 패킷 크기를 감소시킬 수 있는 장점이 있다. Despite the same system architecture and operation principle, Advanced Metering Infrastructure (AMI) and Internet of Things (IoT) are recognized as a heterogeneous system. This is due to the different object modeling and communication protocols used in smart meters and sensors. However, data interworking between AMI and IoT is expected to be inevitable in the future. In this paper, we propose Device Language Message Specification (DLMS) to Lightweight Machine to Machine (LwM2M) conversion model. The proposed interworking model can reduce the packet size by 46.5% compared to that of the encapsulation method.
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( Ragu Vasanth ),이명배 ( Myeongbae Lee ),김영현 ( Younghyun Kim ),박명혜 ( Myunghye Park ),이승배 ( Seungbae Lee ),박장우 ( Jwangwoo Park ),조용윤 ( Yongyun Cho ),신창선 ( Changsun Shin ) 한국정보처리학회 2017 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.6 No.8
전신주와 같은 전력 설비에는 스마트한 서비스를 위한 다양한 종류의 센서가 포함되어 있으며, 온도 정보는 전력 설비의 정상 동작 상태를 판단하는 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 칼만 필터(Kalman Filter)와 앙상블 모델(Ensemble Model)을 이용해 스마트 전력 장치의 상태를 판단할 수 있도록 장치의 온도 분석 방법을 제안했다. 제안 된 접근 방식은 서로 다른 위치에 설치된 센서로 부터 수집된 정보 중 온도 데이터를 분류하고 칼만필터 및 앙상블 모델을 사용하여 온도 변화의 특성을 분석했다. 세부적으로 수집된 온도 데이터로부터 기상 온도 데이터와 같은 외부 인자를 제거하고 전력 장치의 각 위치로부터의 실제 장치의 온도값만을 분석했으며, 이 과정에서 칼만필터를 사용하여 오류 데이터를 제거하고 앙상블 모델을 사용하여 매 시간 정상 동작하는 전력 설비의 온도 평균값을 산출했다. 온도 분석에 대한 결과와 논의는 전력 데이터에 분석 결과에 명확하게 설명되어 있다. 마지막으로, 분석된 데이터를 통해 전력 장치가 정확히 동작하는 지를 판단할 수 있는 온도값의 정상범위를 확인하였다. An electrical power utility, like an electrical power pole, includes various kinds of sensors for smart services. Temperature data is considered one of the important factors that can influence the smart operations of this utility. This study suggests a method for temperature data analysis for deciding the status of the smart electrical power utilities by using Kalman Filter and Ensemble Model. The suggested approach separates the temperature data according to the different positions of the temperature sensors of a utility, then uses Kalman Filter and Ensemble Model to analyse the characteristics of the temperature variation. With detailed processes, method explains the variation between an external temperature factor like weather temperature data and the sensed temperature data, and then, analysis the temperature data from each position of electrical power utilities. In this process, the suggested method uses Kalman Filter to remove error data and the ensemble model to find out mean value of every hour of electrical data. The result and discussion of temperature analysis were described clearly with the analysed results of electrical data. Finally, we were able to check the working condition of the power devices and the range of the temperature data foe each devices, which may help to indicate any causalities with respect to the devices in the utility pole.
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