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저자정보
권영민 (한양대학교 ERICA) 안대한 (한양대학교 ERICA) 박태준 (한양대학교 ERICA)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제25권 제6호
발행연도
2019.6
수록면
303 - 307 (5page)
DOI
10.5626/KTCP.2019.25.6.303

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개인 가정의 가스 사용량 측정에는 일반적으로 검침원이 투입되어 수동으로 실행된다. 그러나, 수동적인 방법은 비용이 크고, 실시간으로 가스사용량을 반영할 수 없는 문제가 있다. 최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해 원격 검침이 가능한 스마트 가스미터가 개발되고 있으나 가스미터 장치에 자석을 부착하는 등 데이터 수집을 방해하는 악의적인 사용은 스마트 가스미터의 문제점 중 하나로 꼽히고 있다. 이러한 문제는 사용량을 비교할 수 있는 예측 모델이 있다면 악의적인 사용을 감지하는데 도움이 될 것이다. 본 연구진은 문제 해결을 위해 시계열 데이터 학습 모델인 Long short term memory을 사용하여 가스 수요 예측 가능성을 검증하였다. 모델을 검증하기 위해 실제 운영 중인 스마트 가스미터로부터 데이터 수집하였고, 과거 일주일간의 시간에 따른 사용량을 입력, 48시간 뒤의 사용량 값을 출력으로 학습한 모델을 실제 값과 비교하여 검증하였으며 그 결과로 98.08%의 정확도를 얻었다.
#스마트 가스 미터 #가스 수요 예측 #딥러닝 #LSTM #사물인터넷 #smart gas meter #gas demand prediction #deep learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 성능평가
4. 결론
References

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
SK broadband, Smart gas meter, [Online]. Abailable: http://www.skbroadband.com/product/home/Page. do?retUrl=/product/home/EnergyMeter (Accessed 2019, May. 1) LG Uplus, Smart gas meter, [Online]. Available: http://www.uplus.co.kr/biz/m2m/mmtom/InitBzAutoMetRe ad.hpi (Accessed 2019, May. 1) LoRa Alliance (2015, Nov. 1), A technical overview of LoRa and LoRaWAN, [Online]. Available: https:// lora-alliance.org/resource-hub/what-lorawanr (Downloaded 2019, May. 1) R. Ratasuk, B. Vejlgaard, N. Mangalvedhe and A. Ghosh, NB-IoT system for M2M communication, Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), pp. 1-5, 2016. (in Qatar) google schola S. Hochreiter and J. Schmidhuber, Long shortterm memory, Neural Computation, Vol. 9, No. 8, pp. 1735-1780, 1997. google schola

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