광주과학기술원(GIST)은 황의석 전기전자컴퓨터공학부 교수팀이 인공지능(AI) 기반 시간 주파수 마스크 방식의 비접촉식 세부 전력 사용량 모니터링 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
황 교수팀이 개발한 이 기술은 스마트 미터에서 측정하는 전력 총량으로부터 하위 부하 전력 사용량을 비접촉식으로 추정할 수 있다. 스마트 그리드 전력 수요 반응 제어 및 관리가 가능하다.
연구팀은 심층 신경망 기반 AI 모델을 대상으로 시간 주파수 마스크를 추정하는 접근 방법으로 하위 부하의 분해 정확도를 높였다. 중소형 빌딩에서 전력 수요 반응 등에 활용도가 높은 유연한 전력 부하 식별·분리에 적용할 수 있다.
황의석 교수는 “기존 비접촉식 전력 사용량 모니터링 기술에서 식별하기 어려웠던 유사하거나 복잡한 패턴의 전력 부하 모니터링을 가능케 하고 부하 분해 정확도를 높였다”면서 “향후 전력 수요 반응 제어 및 관리 시스템 등을 위한 에너지 정보통신기술(ICT) 융합 플랫폼에 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 황 교수가 주도하고 송준호 기계공학부 박사과정 학생과 이용구 한국원자력연구원 연구원이 참여했다. 광주과학기술원의 GRI(GIST 연구원)과 정보통신기획평가원(IITP) 과제의 지원을 받아 수행됐다. 연구성과는 전자&전기공학 분야의 세계적 학술지 '스마트 그리드 IEEE 트랜잭션' 온라인에 게재됐다.
광주=김한식기자 hskim@etnews.com
