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      KCI등재

      스마트미터 데이터 활용 방법에 대한 연구 = A study on the practical use of smart meter end-user demand data

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      https://www.riss.kr/link?id=A107893384

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This work introduces a new approach that classifies individual household water usage by examining the characteristics of smart meter end-user demand data. Here, one of the most well-known unsupervised machine learning, K-means algorithm, is applied to...

      This work introduces a new approach that classifies individual household water usage by examining the characteristics of smart meter end-user demand data. Here, one of the most well-known unsupervised machine learning, K-means algorithm, is applied to classify water consumptions by each household. The intensity and duration of end-user demands are used as main features to determine the households with similar water consumption pattern. The results showed that 21 households are classified into 13 clusters with each cluster having one, two, three, or five houses. The reasoning why multiple households are classified into the same cluster is described in this paper with respect to the collected data and end-user water consumption behavior.

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      참고문헌 (Reference)

      1 김성훈, "주거용수 실시간 사용 추세패턴 분석" 한국산학기술학회 13 (13): 3757-3763, 2012

      2 김재복, "수도 서비스의 진화! 소비자 중심의 스마트 물 관리 - Smart Water City 시범사업 -" 대한상하수도학회 29 (29): 511-517, 2015

      3 주진철, "상수도 원격검침시스템의 현장 적용성 평가 및 가정용수 사용량 분석" 대한환경공학회 34 (34): 656-663, 2012

      4 최준혁, "기계 학습 및 딥러닝 알고리즘을 사용한 스마트 수도미터 시스템에서의 물 사용량 데이터 분석" 대한전자공학회 55 (55): 31-39, 2018

      5 주진철, "국외 상수도 원격검침시스템의 개발 동향 및 현장 적용 사례 고찰" 대한환경공학회 34 (34): 863-870, 2012

      6 Pesantez, J. E., "Smart meters data for modeling and forecasting water demand at the userlevel" 125 : 104633-, 2020

      7 Xenochristou, M., "Short-term forecasting of household water demand in the UK using an interpretable machine learning approach" 147 (147): 04021004-, 2021

      8 Buchberger, S. G., "Random demands, travel times, and water quality in deadends" AWWA Research Foundation 2003

      9 Buchberger, S. G., "Intensity, duration and frequency of residential water demands" ASCE 122 (122): 11-19, 1996

      10 Nguyen, K. A., "Intelligent autonomous system for residential water end use classification: Autoflow" 31 : 118-131, 2015

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      12 Cominola, A., "Data mining to uncover heterogeneous water use behaviors from smart meter data" 55 (55): 9315-9333, 2019

      13 Wu, L., "A novel kernel extreme learning machine model coupled with Kmeans clustering and firefly algorithm for estimating monthly reference evapotranspiration in parallel computation" 245 : 106624-, 2021

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      2016 0.5 0.5 0.57
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