KR102515287B1 - 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 시스템 및 방법 - Google Patents
연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 시스템 및 방법 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명에 따른 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 방법은 (a) 마스터 서버가 에너지 효율 향상을 위한 인공지능 초기모델을 생성하는 단계; (b) 상기 마스터 서버가 상기 초기모델을 복수의 가정에너지 관리 시스템에 전달하여 배포하는 단계; (c) 상기 가정에너지 관리 시스템이 상기 초기모델을 이용하여 가중치 차이분을 생성하는 단계; (d) 상기 마스터 서버가 상기 가중치 차이분을 반영하여 초기모델을 갱신하는 단계; 및 (e) 상기 마스터 서버가 갱신한 초기모델을 상기 가정에너지 관리 시스템으로 재배포하는 단계;를 포함하여 연합학습(Federated Learning) 기술을 활용하여 개인정보 외부 전송 없이 최적의 에너지 관리 시스템을 구현할 수 있는 효과가 있다.
Description
본 발명은 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 시스템에 관한 것으로써 더욱 상세하게는 상위 학습 서버가 다수의 하위 단말에 인공지능 모델을 배포하고 하위 단말에서 재학습된 모델 가중치를 기반으로 상위 모델을 갱신하는 연합학습을 통해 가정의 에너지 소비 효율을 최적화할 수 있는 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 시스템에 관한 것이다.
종래에는 가정용 에너지관리 시스템(HEMS)의 효율화를 위해 댁내 거주자의 기기조작 정보 및 행동패턴 등 개인정보가 상위 학습 서버로 전송되어야 하는데 이럴 경우 개인정보 보호가 취약하다는 문제점이 있다.
특히 상위 서버에서의 학습이 집중되다 보니 상위서버는 다수의 가정용에너지 관리 시스템에서 전송된 데이터를 수집하고 처리하여 재학습에 따른 다량의 데이터 송수신과정에서 네트워크 부하에 상당한 부담을 주어 효율이 떨어질 수 있는 문제점이 있다.
상술한 문제점을 해결하기 위해 본 발명은 연합학습(Federated Learning) 기술을 활용하여 개인정보가 외부로 전송되지 않도록 하여 개인정보를 보호하고, 상위서버로 정보가 집중되어 수집되는 않도록 함으로써 네트워크 효율을 향상시킬 수 있는 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 시스템을 제공하는 데 목적이 있다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 방법은 (a) 마스터 서버가 에너지 효율 향상을 위한 인공지능 초기모델을 생성하는 단계; (b) 상기 마스터 서버가 상기 초기모델을 복수의 가정에너지 관리 시스템에 전달하여 배포하는 단계; (c) 상기 가정에너지 관리 시스템이 상기 초기모델을 이용하여 가중치 차이분을 생성하는 단계; (d) 상기 마스터 서버가 상기 가중치 차이분을 반영하여 초기모델을 갱신하는 단계; 및 (e) 상기 마스터 서버가 갱신한 초기모델을 상기 가정에너지 관리 시스템으로 재배포하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 방법의 (c)단계는 (c-1) 상기 가정에너지 관리 시스템이 상기 초기모델을 수신하는 단계; (c-2) 상기 가정에너지 관리 시스템이 각 가정 내의 디바이스에서 생성되는 데이터를 수집하는 단계; (c-4) 상기 가정에너지 관리 시스템이 상기 (c-2)단계에서 수집한 데이터를 이용하여 상기 초기모델을 재학습 시키는 단계; (c-5) 상기 가정에너지 관리 시스템이 재학습을 통해 최적 에너지 관리 모델을 생성하는 단계; (c-6) 상기 가정에너지 관리 시스템이 상기 초기모델과 상기 (c-5)단계에서 생성한 최적 에너지 관리 모델을 비교하여 가중치 차이분(Model Weight Difference)을 산출하는 단계; 및 (c-7) 상기 가정에너지 관리 시스템(200)이 산출한 가중치 차이분(Model Weight Difference)을 상기 마스터 서버로 송신하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 방법의 (c-2)단계와 (c-4)단계 사이에 (c-3) 상기 가정에너지 관리 시스템이 수집한 데이터를 상기 초기모델에서 이용할 수 있도록 정제하는 단계;가 더 포함되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 방법의 (c-4)단계에서 상기 가정에너지 관리 시스템은 각 가정 내의 디바이스에서 생성되어 수집한 데이터를 가지고 사용자의 에너지 사용에 따른 소비 요금을 최소화하는 방향으로 재학습을 진행하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게 상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 방법에서 상위 학습서버인 상기 마스터 서버는 하위 단말인 다수의 상기 가정에너지 관리 시스템에 초기모델을 배포하고, 하위의 상기 가정에너지 관리 시스템에서 재학습된 모델의 가중치 차이분을 기반으로 연합학습을 통해 초기모델을 갱신하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 시스템은 연합학습(Federated Learning) 기술을 활용하여 개인정보 외부 전송 없이 최적의 에너지
관리 시스템을 구현할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따른 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 시스템은 상위 서버 입장에서 다량의 정보를 수집하지 않아도 되기 때문에 네트워크 효율을 증대시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 시스템의 블로도 이다.
도 2는 본 발명에 따른 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 방법의 플로우 차트 이다.
도 3는 본 발명에 따른 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 방법 중, 가중치 차이분을 생성하는 단계의 플로우 차트 이다.
도 2는 본 발명에 따른 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 방법의 플로우 차트 이다.
도 3는 본 발명에 따른 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 방법 중, 가중치 차이분을 생성하는 단계의 플로우 차트 이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가 장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 시스템 및 방법에 대해 설명한다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 시스템은 마스터 서버(100), 스마트 홈 내에 구축되어 가정의 에너지를 관리하고, 상기 마스터 서버(100)에 무선으로 연결된 가정에너지 관리 시스템(HEMS:200), 및 상기 마스터 서버(100)와 스마트 홈에 구축된 가정에너지 관리 시스템(200) 간의 무선통신 환경을 제공하는 인터넷 통신망(300)을 포함한다.
상기 마스터 서버(100)에 연결되는 복수의 가정에너지 관리 시스템(200)은 시스템 제어부(210), 상기 시스템 제어부(210)에 연결된 스마트 미터(SMART METER: 220), 각종 가전기기(230), 헬스밴드(240), 및 태양광 발전장치(250) 등 가정 내 전력의 소비와 생성에 영향을 미치는 기기들이 연결되어 있다.
상기 스마트 미터(220)는 가정내 배선된 배선 케이블을 감시하면서 부하로 인가되는 소비전력과 전압을 생성한다.
상기 각종 가전기기(230)는 스마트 기기들로 Home Network와 연결되어 운영에 따른 운영데이터를 생성한다.
또한, 상기 헬스밴드(240)는 바이오 정보를 생성하고, 상기 태양광 발전장치(250)는 태양광 발전량 및 충전방전 데이터를 생성한다.
상술한 바와 같은 구성을 갖는 본 발명에 따른 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 시스템에 의한 에너지 관리 방법에 대해 도 2를 참조하여 구체적으로 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 시스템에 의한 에너지 관리 방법의 플로우차트이다.
상기 마스터 서버(100)는 에너지 효율 향상을 위한 인공지능 초기모델을 생성하는 단계를 수행한다(S100).
보다 구체적으로 상기 마스터 서버(100)는 상기 스마트 미터(220)가 생성하는 가정 내 소비전력과 전압, 상기 가전기기(230)가 생성하는 기기 운영데이터, 상기 헬스밴드(240)가 생성하는 바이오정보, 및 상기 태양광 발전장치(250)가 생성하는 발전량과 충방전 데이터를 파라미터로 하여 에너지 효율 향상을 위한 인공지능 초기모델을 생성한다.
특히, 상기 마스터 서버(100)는 복수의 상기 가정에너지 관리 시스템(200)과 연결되어 각 가정으로부터 상술한 파라미터를 전달받아 각 가정별로 상이한 초기모델을 생성한다.
상기 초기모델은 상술한 바와 같이 일반적인 가정에서 수집될 수 있는 데이터를 기반으로 학습된 에너지 관리 알고리즘이다.
상기 마스터 서버(100)는 상기 초기모델을 상기 가정에너지 관리 시스템(200)에 전달하여 배포하는 단계를 수행한다(S200).
상기 가정에너지 관리 시스템(200)이 상기 (S200)단계에서 배포되는 상기 초기모델을 이용하여 가중치 차이분을 생성하는 단계를 수행한다(S300).
도 3을 참조하여 상기 S300단계에 대해 더욱 구체적으로 설명하면, 먼저 상기 가정에너지 관리 시스템(200)의 시스템 제어부(210)는 배포되는 상기 초기모델을 수신하는 단계를 수행한다(S310).
이후, 상기 가정에너지 관리 시스템(200)은 배포받은 초기모델을 가지고 일정시간 해당 가정의 에너지 소비 패턴을 학습한 후 각 가정별로 특화된 최적 인공지능 모델을 얻을 수 있다.
상기 초기모델은 가장 기본적이고, 일반적인 에너지 소비 패턴의 특징을 가지고 있는 모델로 평균적인 개념의 모델이다.
이후, 상기 가정에너지 관리 시스템(200)은 일정 기간 동안 상술한 스마트 미터, 각종 가전기기, 헬스밴드 등 각 가정 내 다양한 디바이스에서 생성되는 데이터를 수집하는 단계를 수행한다(S320).
상기 가정에너지 관리 시스템(200)은 상기 S320단계에서 수집한 데이터를 모델 재학습을 위한 데이터로 정제하는 단계를 수행한다(S330).
최적의 에너지 소비 효율을 달성하기 위하여 취득되는 데이터로, 각 가정의 에너지 설비 구성에 따라 차별화될 수 있습니다.
다양한 전원부(상용전원, 태양광 발전, 풍력발전 등)와 부하부(가전기기)를 기본으로 댁내 거주자의 생활패턴을 반영한 최적 에너지 관리 모델을 구성하게 된다.
이때 댁내 거주자의 생활패턴은 가전기기 조작 정보 및 헬스밴드 등(심박수, 이동거리, 외출여부 등)의 생체 정보를 기반으로 추정되게 된다.
상기 마스터 서버(100)에서 배포된 초기 모델을 가지고 상기 가정에너지 관리 시스템(200)은 상기 시스템 제어부(210)를 통해 부하부로부터 수집한 데이터를 학습데이터로 받아 들이고 사용자의 에너지 사용에 따른 소비 요금을 최소화하는 것을 목적으로 재학습을 진행하는 단계를 수행한다(S340).
각 가정의 에너지 설비와 소비 패턴의 다양함이 반영되어 상술한 바와 같은 학습을 통해 상기 가정에너지 관리 시스템(200)은 각 가정 거주자의 생활패턴을 반영한 최적 에너지 관리 모델을 생성하는 단계를 수행한다(S350).
이때, 상기 가정에너지 관리 시스템(200)이 생성하는 최적 에너지 관리 모델은 학습 가능한 데이터 파라미터가 다양하고, 오랜 기간일수록 해당 가장의 특징을 잘 표현할 수 있는 모델일 수 있다.
상기 가정에너지 관리 시스템(200)은 최초 상기 마스터 서버(100)로부터 수신한 초기모델과 상기 S500단계를 통해 재학습하여 S600단계에서 생성한 최적 에너지 관리 모델을 비교하여 가중치 차이분(Model Weight Difference)을 산출하는 단계를 수행한다(S360).
상기 가정에너지 관리 시스템(220)은 상기 S360단계에서 산출된 가중치 차이분을 상기 마스터 서버(100)로 전송하는 단계를 수행한다(S370).
상기 가중치 차이분은 특정 네트워크 내의 수많은 노드(가중치를 결정짓는 그래프 상의 노드)간의 연결도를 수치로 표현하였을 때, 최초 이후 학습하였을 때의 연결도 수치의 차이로 설명할 수 있다.
인공지능 모델은 노드간의 연결도를 수치로 표현한 가중치(Weight)의 집합으로 표현될 수 있으며, 본 발명의 가정에너지 관리 시스템(200)은 상기 가중치의 차이분만 상위에 있는 상기 마스터 서버(100)로 전송함으로써, 개인정보를 외부로 유출함 없이 상기 초기모델, 또는 최적 에너지 관리 모델이 배포될 수 있다.
상기 마스터 서버(100)는 가중치 차이분(Model Weight Difference)을 이용하여 초기모델을 갱신하는 단계를 수행한다(S400).
즉, 상기 마스터 서버(100)는 상기 가정에너지 관리 시스템(200)으로부터 수신한 각 가정의 가중치 차이분(Model Weight Difference)을 수집하여 학습에 반영함으로써 초기모델을 해당 가정에 맞는 최적 에너지 관리 모델로 갱신한다.
참고로, 기계학습(Machine Learning)을 하는 기계는 세상을 H(x) = wx + b와 같은 수식으로 인식한다. 여기서 x는 입력 요소들이고, w는 각 입력 요소들에 곱해져 입력 요소가 결과에 얼마나 큰 영향을 미치는 지를 판단하는 역할을 하며, 기계학습을 거친 모델은 각각 고유의 가중치를 가지고 있는데, 상기 마스터 서버(100)에 에서 이루어지는 강화학습은 재학습을 통해 이 가중치를 개선하게 된다.
상기 마스터 서버(100)는 초기모델을 갱신한 최적 에너지 관리 모델을 다시 상기 가정에너지 관리 시스템(200)의 시스템 제어부(210)로 재배포하는 단계를 수행한다(S900).
상기 시스템 제어부(210)는 갱신된 최적 에너지 관리 모델을 수신하여 가정에너지 관리 시스템(200)을 업데이트시킴으로써, 최적의 상기 가정에너지 관리 시스템(200)을 운영하는 단계를 수행한다(S600).
연합학습(Federated Learning)의 핵심 기술로, 초기 상위시스템에서 배포된 글로벌 인공지능 모델과 댁내(Smart Home)에서 생성된 데이터로 추가 학습을 통해 재구성된 모델의 차이로 설명할 수 있다.
구체적인 값은 인공 신경망을 구성하는 레이어(Layer)와 각 레이어를 구성하는 노드(Nodes)간 연산 결과 수치이며 이는 각 레이어에 적용된 활성화 함수(Activation Function)에 따라 값이 결정된다.
연합학습(Federated Learning)은 모든 데이터를 서버로 모아 인공지능을 학습하는 기존의 방식과 달리, 사용자가 직접 사용하는 모바일 디바이스에서 데이터를 처리하고 모델을 강화해, 이 모델을 한 곳에 모아 더 정교한 모델은 만들어 다시 배포하는 방식이다. 서버로 학습 데이터를 전송하는 것이 아닌 모델만을 전송/공유하기 때문에 정보유출의 가능성이 낮다.
이상에서는 본 발명에 대한 기술사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만 이는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 본 발명의 기술적 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.
100 : 마스터 서버
200 : 가정에너지 관리 시스템(HEMS:HOME ENERGY MANGEMENT SYSTEM)
210 : 시스템 제어부
220 : 스마트 미터
230 : 가전기기
240 : 헬스밴드
250 : 태양광 발전장치
300 : 통신망
200 : 가정에너지 관리 시스템(HEMS:HOME ENERGY MANGEMENT SYSTEM)
210 : 시스템 제어부
220 : 스마트 미터
230 : 가전기기
240 : 헬스밴드
250 : 태양광 발전장치
300 : 통신망
Claims (5)
- (a) 마스터 서버가 에너지 효율 향상을 위한 인공지능 초기모델을 생성하는 단계;
(b) 상기 마스터 서버가 상기 초기모델을 복수의 가정에너지 관리 시스템에 전달하여 배포하는 단계;
(c) 상기 가정에너지 관리 시스템이 상기 초기모델을 이용하여 가중치 차이분을 생성하는 단계;
(d) 상기 마스터 서버가 상기 가중치 차이분을 반영하여 초기모델을 갱신하는 단계; 및
(e) 상기 마스터 서버가 갱신한 초기모델을 상기 가정에너지 관리 시스템으로 재배포하는 단계;를 포함하되,
상기 (c)단계는
(c-1) 상기 가정에너지 관리 시스템이 상기 초기모델을 수신하는 단계;
(c-2) 상기 가정에너지 관리 시스템이 스마트 미터(220)가 생성하는 가정 내 소비전력과 전압, 가전기기가 생성하는 기기 운영데이터, 헬스밴드가 생성하는 바이오정보, 및 태양광 발전장치가 생성하는 발전량과 충방전 데이터를 수집하는 단계;
(c-4) 상기 가정에너지 관리 시스템이 상기 (c-2)단계에서 수집한 데이터를 이용하여 상기 초기모델을 재학습 시키는 단계;
(c-5) 상기 가정에너지 관리 시스템이 댁내 거주자의 가전기기 조작정보, 헬스밴드에 의한 생체 정보에 의해 추정되는 생활패턴을 반영한 재학습을 통해 최적 에너지 관리 모델을 생성하는 단계;
(c-6) 상기 가정에너지 관리 시스템이 상기 초기모델과 상기 (c-5)단계에서 생성한 최적 에너지 관리 모델을 비교하여 가중치 차이분(Model Weight Difference)을 산출하는 단계; 및
(c-7) 상기 가정에너지 관리 시스템(200)이 산출한 가중치 차이분(Model Weight Difference)을 상기 마스터 서버로 송신하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 방법.
- 삭제
- 제 1항에 있어서,
상기 (c-2)단계와 (c-4)단계 사이에
(c-3) 상기 가정에너지 관리 시스템이 수집한 데이터를 상기 초기모델에서 이용할 수 있도록 정제하는 단계;가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 방법.
- 제 3항에 있어서
상기 (c-4)단계에서
상기 가정에너지 관리 시스템은
각 가정 내의 디바이스에서 생성되어 수집한 데이터를 가지고 사용자의 에너지 사용에 따른 소비 요금을 최소화하는 방향으로 재학습을 진행하는 것을 특징으로 하는 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 방법.
- 제 4항에 있어서,
상위 학습서버인 상기 마스터 서버는
하위 단말인 다수의 상기 가정에너지 관리 시스템에 초기모델을 배포하고, 하위의 상기 가정에너지 관리 시스템에서 재학습된 모델의 가중치 차이분을 기반으로 연합학습을 통해 초기모델을 갱신하는 것을 특징으로 하는 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 방법.
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| KR1020200168779A KR102515287B1 (ko) | 2020-12-04 | 2020-12-04 | 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 시스템 및 방법 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| KR1020200168779A KR102515287B1 (ko) | 2020-12-04 | 2020-12-04 | 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 시스템 및 방법 |
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| KR1020200168779A KR102515287B1 (ko) | 2020-12-04 | 2020-12-04 | 연합학습을 적용한 지능형 가정에너지 관리 시스템 및 방법 |
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| KR20200046145A (ko) * | 2018-10-15 | 2020-05-07 | 펑션베이(주) | 예측 모델 훈련 관리 시스템, 예측 모델 훈련 관리 방법, 예측 모델 학습 관리를 위한 마스터 장치 및 슬레이브 장치 |
| KR20200046188A (ko) * | 2018-10-19 | 2020-05-07 | 삼성전자주식회사 | 인공 지능 모델을 재구성하기 위한 전자 장치 및 그의 제어 방법 |
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| KR20190103090A (ko) * | 2019-08-15 | 2019-09-04 | 엘지전자 주식회사 | 연합학습(Federated learning)을 통한 단말의 POI 데이터를 생성하는 모델의 학습방법 및 이를 위한 장치 |
-
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Patent Citations (1)
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| KR101935684B1 (ko) * | 2017-08-25 | 2019-01-04 | 주식회사 더작 | 전력기기의 고유 전력신호를 이용한 전력 관리 시스템 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 이상윤 외 1명, "연합강화학습을 이용한 다수환경에서의 에너지저장장치(ESS) 에너지관리시스템(EMS) 알고리즘", 대한전기학회 학술대회 논문집, 2020.07.31.* |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20220079224A (ko) | 2022-06-13 |
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