WO2022145547A1 - 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템 - Google Patents

전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템 Download PDF

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WO2022145547A1
WO2022145547A1 PCT/KR2020/019484 KR2020019484W WO2022145547A1 WO 2022145547 A1 WO2022145547 A1 WO 2022145547A1 KR 2020019484 W KR2020019484 W KR 2020019484W WO 2022145547 A1 WO2022145547 A1 WO 2022145547A1
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electronic device
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박상운
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Definitions

  • the present invention relates to a system for collecting and analyzing electric power data and operation data, and more particularly, enables a user to use a rental facility in a non-face-to-face manner, and collects and analyzes electric power data and operation data and provides it to a manager of a rental facility It is related to the collection and analysis system of power data and operation data.
  • Non-face-to-face service literally means a type of service that achieves each purpose without face to face.
  • Kiosks installed in the lobbies of accommodation facilities are typical non-face-to-face services.
  • Non-face-to-face services such as kiosks are becoming increasingly important not only in terms of relieving the burden of labor costs, but also in resolving customer anxiety caused by the spread of infectious diseases, preventing workers from getting infected and protecting commercial facilities.
  • Some accommodation facilities have prepared package products that expand content that can be enjoyed in rooms, such as strengthening board games and movie services.
  • Korean Patent Registration [10-1904841] discloses an unmanned lodging facility operation management system using a kiosk.
  • an object of the present invention is to provide an unattended authentication and chatbot-based communication platform so that users can use rental facilities in a non-face-to-face manner, and to It is to provide a system for collecting and analyzing electricity data and operation data that collects and analyzes operation data and provides to the manager of the rental facility.
  • the user can access the management server 900 with the authentication code issued through the user terminal 10 .
  • a connection management unit 100 for issuing an authentication code so that; Receives a request from the user terminal 10 connected to the management server 900 through a chatbot, analyzes the request, and if an answer to the request is required, answers the request, and processing details Chatbot management unit 200 for storing in the database (800); Collecting the current consumption of electronic devices used by the user, selecting the currently operating electronic devices based on the NILM algorithm based on this, deriving usage data for each electronic device, and storing the processing contents in the database 800 analysis unit 300; and a management server 900 that provides operation data and state data of a rental facility calculated on the basis of data stored in the database 800 to the manager terminal 20;
  • the access management unit 100 includes a kiosk, and the kiosk issues an authentication code.
  • the analysis unit 300 is characterized in that it collects the current consumption of the electronic device used by the user at a single point.
  • the analysis unit 300 receives the power usage data of each electronic device for a certain period, receives the combined power usage data of each electronic device, and pre-processes each input data as data to be used for machine learning. It is characterized in that it transforms, generates a classification model and a regression model through a deep learning algorithm, and classifies the electronic device in use from actual power data using the generated classification model and regression model.
  • the analysis unit 300 is characterized in that based on the usage data for each electronic device, it is characterized in that it grasps the state of each electronic device.
  • the analysis unit 300 receives the normal current usage pattern of each electronic device, receives the current usage pattern by state of each electronic device, and pre-processes each input data to convert it into data to be used for machine learning, It is characterized by generating a regression model through a deep learning algorithm, and using the generated regression model to grasp the state of each electronic device through the current usage pattern of the actual electronic device.
  • the pre-processing of the analysis unit 300 is characterized in that the discrete Fourier transform is implemented, applied to a small subset of each current data, and then the fast Fourier transform is applied through the merging process.
  • management server 900 is characterized in that in accordance with the request of the user terminal (10) derives visualization data from the data stored in the database (800) and provides it to the manager terminal (20).
  • management server 900 is characterized in that it periodically derives and updates the visualization data from the data stored in the database (800).
  • an unmanned authentication and chatbot-based communication platform is provided, and by collecting and analyzing power data and operation data and providing it to the manager of a rental facility, Users of rental facilities efficiently communicate their needs without a landline phone or face-to-face and reflect these information in operation data to increase the convenience of use. It has the effect of increasing the management and operation efficiency of rental facilities.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram of a system for collecting and analyzing power data and operation data according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is an exemplary diagram of a current pattern graph when using a humidifier.
  • FIG. 3 is an exemplary diagram of a current pattern graph when using a notebook computer.
  • FIG. 4 is an exemplary diagram of a current pattern graph when several electronic devices are used at the same time.
  • FIG. 5 is an exemplary diagram of a graph to which a fast Fourier transform is applied to FIG.
  • FIG. 6 is an exemplary configuration diagram of a machine learning model.
  • FIG. 7 is an exemplary diagram of visualization data in the form of a word cloud calculated based on the frequency.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram of a system for collecting and analyzing power data and operation data according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is an exemplary diagram of a current pattern graph when using a humidifier
  • FIG. 3 is an exemplary diagram of a current pattern graph when using a laptop computer
  • FIG. 5 is an exemplary diagram of a graph to which a fast Fourier transform is applied to FIG. 4
  • FIG. 6 is an exemplary configuration diagram of a machine learning model
  • FIG. 7 is an exemplary diagram of the visualization data in the form of a word cloud calculated based on the frequency.
  • the system for collecting and analyzing electric power data and operation data relates to a management system for a rental facility, and it can reflect requests through a chatbot in a smartphone app of a user (customer), etc. It relates to a management system that can increase the operating efficiency of rental facilities by collecting and analyzing data based on requests and current consumption of electronic devices.
  • a rental facility means a facility that is rented in exchange for goods, etc.
  • the system for collecting and analyzing power data and operation data includes a connection management unit 100 , a chatbot management unit 200 , an analysis unit 300 , and a management server 900 .
  • the access management unit 100 issues an authentication code so that the user can access the management server 900 with the authentication code issued through the user terminal 10 .
  • the connection management unit 100 is configured to issue an authentication code used to access the management server 900, and the authentication code is transmitted to the user terminal ( It is also possible to directly transmit (issuance) to 10), and display (issuance) an authentication code such as a QR code on the screen of a kiosk, etc., and photograph it with the user terminal 10 to obtain an authentication code. It goes without saying that various implementations related to issuance and acquisition are possible.
  • the authentication code may use a temporarily issued authentication code, and a one-time authentication method may be applied. This is to solve the inconvenience of having to issue an authentication code through a complicated procedure such as membership registration, and to prevent the exposure of personal information.
  • the user After logging in to the management server 900 with an authentication code through the user terminal 10, the user can use the service provided by the power data and operation data collection and analysis system according to an embodiment of the present invention.
  • the chatbot management unit 200 receives a request from the user terminal 10 connected to the management server 900 through the chatbot, analyzes the request, and if an answer to the request is required, it responds to the request. It answers and stores the processing contents in the database 800 .
  • an application for providing a chatbot capable of transferring control and requests to an administrator and a system is installed in the user terminal 10 .
  • the application installed on the user terminal 10 may relay communication between the user and the manager.
  • the application installed in the user terminal 10 is installed on the user terminal 10, such as the user's smartphone, and receives answers through the chatbot for various problems that occur during the use of rental facilities such as accommodation. perform the function
  • the chatbot management unit 200 may process the chatbot request received from the user to output the answer content input in advance, or generate data for direct delivery to the manager in case of a request for direct delivery to the manager.
  • the chatbot management unit 200 may extract a word of the chatting content and a word representing the request through natural language processing, and store the frequency in the database.
  • Chatbot also called chatbot or talkbot, is a system implemented to answer user's questions through messenger based on set response rules.
  • Chatbots can be implemented at various levels, from simple chatbots that only use word or phrase matching in order to conduct natural conversations like humans, to chatbots that apply complex and sophisticated natural language processing technology.
  • Chatbots can be divided into artificial intelligence and scenario types.
  • Scenario-type chatbots can provide predetermined answers according to predetermined words.
  • the artificial intelligence chatbot is a conversational messenger in which the user enters a question as if chatting into the chatbot messenger using the user terminal 10, and the chatbot responds by talking to the person in everyday language based on the big data analysis based on the artificial intelligence say
  • chatbots For a smooth conversation of chatbots, pattern recognition technology that allows a machine to identify voice and text based on artificial intelligence and big data analysis technology, natural language processing technology that recognizes human language in a computer and uses it for question answering and translation, etc. Semantic web technology that allows computers to understand and logically infer information, text mining technology that finds useful information from data composed of characters, and context-aware computing technology that understands the situation and context of the conversation partner are required.
  • chatbots has the advantages of reducing manpower and reducing costs, enabling consumers to obtain information at any time and place without waiting for an agent, and providing services regardless of business hours.
  • the chatbot management unit 200 responds to the request when it is necessary to respond to the request, and delivers the content of the request to the manager terminal 20 when it is necessary to deliver the content to the request, , the processing contents may be stored in the database 800 .
  • the chatbot can respond to the request when it is necessary to respond to the request, and when it is necessary to deliver the content to the request, the chatbot can deliver the content of the request to the manager terminal 20 .
  • An example of a response to a request may be a service that can be processed online, such as a reservation or rental extension application.
  • Examples of content delivery for requests may include services that require offline processing, such as room service, trouble reception, repair requests, and receipt of suggestions, or delivery of information that managers need to know.
  • the analysis unit 300 collects the current usage of the electronic device used by the user, selects the currently operating electronic device based on the NILM algorithm based on this, derives usage data for each electronic device, and stores the processing contents in the database (800) is stored.
  • Each electronic device described above has its own current pattern, and it learns the unique pattern of each electronic device through machine learning and learns the current pattern when using a combination of two or more electronic devices. It is possible to determine whether each electronic device is currently operating.
  • NILM NILM technology
  • the analysis unit 300 may be characterized in that the current consumption of the electronic device used by the user is collected at a single point.
  • the analyzer 300 may analyze data and generate data for showing a current state and a prediction index.
  • the management server 900 provides operation data and state data of the rental facility calculated on the basis of the data stored in the database 800 to the manager terminal 20 .
  • the state data may be information obtained through the chatbot management unit 200 or information calculated based on the information obtained through the chatbot management unit 200 .
  • the operation data may be information obtained through the analysis unit 300 or information calculated based on the information obtained through the analysis unit 300 .
  • the operation data and state data calculated in this way may be provided to the manager through the manager terminal 20 .
  • an application for checking the operation data and status data of the rental facility is installed in the manager terminal 20 .
  • the management server 900 may relay various functions of the applications installed in the user terminal 10 and the manager terminal 20 .
  • Securing operation data and state data and providing information of the system for collecting and analyzing power data and operational data may be performed in the following order.
  • the chatbot management unit 200 processes the chatbot request of users of each rental facility and stores it in the database 800,
  • the analysis unit 300 collects power usage data of each rental facility, selects electronic devices in operation through the NILM algorithm, derives usage data for each device, and stores the data in the database 800 .
  • the management server 900 processes the data into visualization data based on the data stored in the database 800 and stores it again.
  • the management server 900 provides operation data and state data of the rental facility to the manager terminal 20 according to the request of the manager terminal 20 .
  • the connection management unit 100 of the system for collecting and analyzing power data and operation data may include a kiosk, and the kiosk may issue an authentication code.
  • connection management unit 100 may use a kiosk as a means for obtaining an authentication code.
  • the management server 900 may transmit the authentication code to be used by the user to the unmanned kiosk in a form recognizable by the application, such as NFC or QR code.
  • a kiosk is also called a multimedia station or self-service station, and refers to an unmanned terminal installed to obtain information or process necessary tasks.
  • the kiosk may additionally provide services such as information provision and search, such as product information guide, facility use guide, location and tourist information guide, and the like.
  • the kiosk has a great manpower saving effect because it does not require a person to guide or handle the work directly.
  • an Internet-only kiosk that can use the Internet regardless of place and time is effective.
  • video conferencing systems scanning, screen sharing, etc. can be implemented, and virtual reality and voice recognition functions can also be installed.
  • connection management unit 100 may include a kiosk, an API server, and a mobile application.
  • the analysis unit 300 of the system for collecting and analyzing power data and operation data receives power usage data for a certain period of each electronic device, and inputs data of power usage combined with each electronic device It receives, pre-processes each input data, transforms it into data to be used for machine learning, generates a classification model and a regression model through a deep learning algorithm, and uses the generated classification model and regression model to use electronic devices in actual power data It can be characterized by classifying
  • classification of electronic devices using machine learning will be described as an example.
  • each data is preprocessed into data that is efficient for machine learning, and at this time, each usage pattern can be processed by applying the fast Fourier transform (see Fig. 5).
  • a model is generated that separates a single usage pattern from the mixed power pattern data (see Fig. 6).
  • Data analyzed through the above process may be stored in the database 800 .
  • the analysis unit 300 of the system for collecting and analyzing power data and operation data may be characterized in that it grasps the state of each electronic device based on the use data for each electronic device.
  • Checking the status of each electronic device is to check the changeable status of each electronic device depending on the situation, such as determining whether unnecessary power is being used, whether it is being used safely, whether it is outdated, or whether a failure has occurred.
  • the analysis unit 300 of the system for collecting and analyzing power data and operation data receives the normal current usage pattern of each electronic device, receives the current usage pattern for each state of each electronic device, and each It preprocesses the input data to convert it into data to be used for machine learning, creates a regression model through a deep learning algorithm, and uses the generated regression model to understand the status of each electronic device through the current usage pattern of the actual electronic device It can be characterized as
  • each data is preprocessed into data that is efficient for machine learning, and at this time, each usage pattern can be processed by applying the fast Fourier transform (see Fig. 5).
  • a model is generated that separates a single usage pattern from the mixed power pattern data (see Fig. 6).
  • Data analyzed through the above process may be stored in the database 800 .
  • the pre-processing of the analysis unit 300 of the power data and operation data collection and analysis system implements a discrete Fourier transform, applies it to a small subset of each current data, and then merges it through a fast Fourier transformation process. It may be characterized by applying a transformation.
  • the analysis unit 300 may first implement the discrete Fourier transform, apply it to a small subset of each current data, and then apply the fast Fourier transform through the process of merging.
  • the algorithm for the discrete Fourier transform can use the following code.
  • N x.shape[0]
  • n np.arange(N)
  • the algorithm for fast Fourier transform can use the following code.
  • N x.shape[0]
  • the management server 900 of the power data and operation data collection and analysis system derives visualization data from the data stored in the database 800 according to the request of the user terminal 10, and the manager It may be characterized in that it is provided to the terminal 20 .
  • the management server 900 provides visualization data showing the requests collected in the chatbot management unit 200 to the manager terminal 20 in the form of a word cloud (refer to FIG. 7) calculated based on the frequency of words collected in the chatbot management unit 200. Based on the result of analyzing power data, visualization data showing the expected lifespan of old electronic devices can be derived, and various visualization materials can be derived, such as visualization data showing web-based statistics. can
  • the management server 900 of the power data and operation data collection and analysis system may be characterized in that it periodically derives and updates the visualization data from the data stored in the database 800 .
  • the management server 900 periodically visualizes the data collected in the database 800 and stores (updates) it again, so that when information is requested from the manager terminal 20 later, the information can be provided quickly.

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Abstract

본 발명은 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 비대면 방식으로 이용자가 임대시설을 이용할 수 있도록 하며, 전력데이터와 운영데이터를 수집 및 분석하여 임대시설의 관리자에게 제공하는 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템을 제공한다.

Description

전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템
본 발명은 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 비대면 방식으로 이용자가 임대시설을 이용할 수 있도록 하며, 전력데이터와 운영데이터를 수집 및 분석하여 임대시설의 관리자에게 제공하는 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템에 관한 것이다.
과거, 대다수의 숙박시설 등 대다수의 임대시설은 관리자가 상주하며, 임대시설을 임대하고 관련 서비스를 제공하였다.
코로나19가 장기화되면서 사회 전반에서 비대면 서비스가 강조되고 있다.
비대면 서비스란 말 그대로 사람과 사람이 얼굴을 마주하지 않고 각자의 목적을 달성하는 서비스의 종류를 의미한다.
숙박시설 로비 등에 설치되어 있는 키오스크 등이 대표적인 비대면 서비스다.
키오스크 등 비대면 서비스는 단순히 인건비 부담을 해소하는 측면만이 아니라 감염병 확산에 따른 고객 불안요소를 해소하고 근로자의 감염예방과 상업시설을 보호하는 측면에서 중요성이 더 커지고 있다.
특히 비대면 서비스를 강화한 영업형태가 마케팅 전략으로 이어지고 있다는 점을 주목해야 한다.
숙박시설시장도 비대면 서비스의 강화가 이어지고 있다. 이미 OTA(온라인 여행사)를 통한 예약고객의 경우 프론트를 거치지 않고 바로 객실로 이어질 수 있는 시스템을 마련했으며, 숙박시설 라운지나 레스토랑 등에서만 서비스되던 메뉴를 객실에서 즐길 수 있도록 룸서비스 품목을 확대한 상황이다.
일부 숙박시설에서는 보드게임류와 영화서비스를 강화하는 등 객실 내에서 즐길 수 있는 콘텐츠를 확대한 패키지 상품을 마련했다.
이미 시중에는 키오스크 조차 거치지 않고, 예약한 고객의 휴대전화 문자 메시지로 객실의 비밀번호를 전달하는 다양한 도어락 시스템이 출시되어 있다.
그러나, 이러한 비대면 서비스는 일부 정형화된 서비스에 그치고 있는 실정이며, 아직도 관리자의 상주를 필요로 하는 문제점이 있다.
한국등록특허 [10-1904841]에서는 키오스크를 이용한 무인 숙박시설 운영 관리 시스템이 개시되어 있다.
따라서, 본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 비대면 방식으로 이용자가 임대시설을 이용할 수 있도록 무인 인증 및 챗봇 기반의 소통 플랫폼을 제공하며, 전력데이터와 운영데이터를 수집 및 분석하여 임대시설의 관리자에게 제공하는 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 실시예들의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템은, 이용자가 이용자단말(10)을 통해 발급된 인증코드로 관리서버(900)에 접속할 수 있도록 인증코드를 발급하는 접속관리부(100); 관리서버(900)에 접속한 이용자단말(10)로부터 챗봇을 통해 요청사항을 입력받아, 상기 요청사항을 분석하고, 상기 요청사항에 대한 답변이 필요한 경우 상기 요청사항에 대한 답변을 하며, 처리 내용을 데이터베이스(800)에 저장하는 챗봇관리부(200); 이용자가 이용하는 전자기기의 전류 사용량을 수집하고, 이를 근거로 NILM 알고리즘을 근거로 현재 동작 중인 전자기기를 선별하며, 각 전자기기별 사용 데이터를 도출 후, 처리 내용을 상기 데이터베이스(800)에 저장하는 분석부(300); 및 상기 데이터베이스(800)에 저장된 데이터를 근거로 산출된 임대시설의 운영데이터 및 상태데이터를 상기 관리자단말(20)에 제공하는 관리서버(900);를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 접속관리부(100)는 키오스크를 포함하고, 상기 키오스크는 인증코드를 발급하는 것을 특징으로 한다.
또, 상기 분석부(300)는 이용자가 이용하는 전자기기의 전류 사용량을 단일 지점에서 수집하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 분석부(300)는 각 전자기기의 일정 기간의 전력사용량 데이터를 입력받고, 각 전자기기가 조합된 전력 사용량의 데이터를 입력받으며, 각 입력된 데이터를 전처리하여 기계학습에 사용될 데이터로 변환하고, 딥러닝 알고리즘을 통해 분류 모델과 회귀 모델을 생성하며, 생성된 분류 모델과 회귀 모델을 사용하여 실제 전력 데이터에서 사용중인 전자기기를 분류하는 것을 특징으로 한다.
또, 상기 분석부(300)는 각 전자기기별 사용 데이터를 근거로, 각 전자기기별 상태를 파악하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 분석부(300)는 각 전자기기의 정상 전류 사용패턴을 입력받고, 각 전자기기의 상태별 전류 사용패턴을 입력받으며, 각 입력된 데이터를 전처리하여 기계학습에 사용될 데이터로 변환하고, 딥러닝 알고리즘을 통해 회귀 모델을 생성하며, 생성된 회귀 모델을 사용하여 실제 전자기기의 전류 사용패턴을 통해 각 전자기기별 상태를 파악를 파악하는 것을 특징으로 한다.
또, 상기 분석부(300)의 상기 전처리는 이산푸리에변환을 구현하고 이를 각 전류 데이터의 작은 서브셋에 적용후 합치는 과정을 통해 고속푸리에변환을 적용하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 관리서버(900)는 상기 이용자단말(10)의 요청에 따라 상기 데이터베이스(800)에 저장된 데이터에서 시각화 자료를 도출하여 상기 관리자단말(20)에 제공하는 것을 특징으로 한다.
아울러, 상기 관리서버(900)는 상기 데이터베이스(800)에 저장된 데이터에서 주기적으로 시각화 자료를 도출하여 갱신하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템에 의하면, 무인 인증 및 챗봇 기반의 소통 플랫폼을 제공하며, 전력데이터와 운영데이터를 수집 및 분석하여 임대시설의 관리자에게 제공함으로써, 유선 전화 혹은 대면없이 임대시설 이용객들이 효율적으로 필요사항을 전달하고 이 전달 내용들을 운영 데이터에 반영시켜 이용의 편의성을 증대시킴과 동시에, 임대시설에 전자기기의 전력 데이터를 분석 후 운영데이터에 반영하여 임대시설의 관리 및 운영 효율을 증대시키는 효과가 있다.
또한, 키오스크를 이용해 인증코드를 발급함으로써, 현장에서 직접 임대가 가능하도록 하여 노쇼로 인한 피해를 줄이는 효과가 있다.
또, 전자기기의 전류 사용량을 단일 지점에서 수집하도록 함으로써, 분석부의 최소 설치가 가능하여, 전자기기의 데이터 수집에 소요되는 비용을 최소화 하는 효과가 있다.
또한 딥려닝 알고리즘을 통해 전자기기를 분류 및 전자기기별 상태를 파악이 가능함으로써, 임대시설의 관리 및 운영 효율을 더욱 증대시키는 효과가 있다.
또, 이산푸리에변환을 구현하고 이를 각 전류 데이터의 작은 서브셋에 적용후 합치는 과정을 통해 고속푸리에변환을 적용함으로써, 기계학습에 사용될 보다 적합한 데이터 확보가 가능하여 보다 효과적인 기계학습이 가능한 효과가 있다.
또한, 시각화 자료를 도출하여 상기 관리자단말(20)에 제공함으로써, 보다 직관적인 정보를 전달할 수 있는 효과가 있다.
아울러, 주기적으로 시각화 자료를 도출하여 갱신함으로써, 보다 빠르게 시각화 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템의 개념도.
도 2는 가습기 사용 시 전류 패턴 그래프의 예시도.
도 3은 노트북 사용 시 전류 패턴 그래프의 예시도.
도 4는 여러 전자기기들의 동시 사용 시 전류 패턴 그래프의 예시도.
도 5는 도 4에 고속푸리에변환을 적용한 그래프의 예시도.
도 6은 기계 학습 모델의 구성 예시도.
도 7은 빈도수를 근거로 산출된 워드 클라우드 형태의 시각화 자료의 예시도.
*도면의 주요부호에 대한 상세한 설명*
10: 이용자단말
20: 관리자단말
100: 접속관리부
200: 챗봇관리부
300: 분석부
800: 데이터베이스
900: 관리서버
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 공정, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 공정, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미가 있는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세하게 설명한다. 이에 앞서, 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. 또한, 사용되는 기술 용어 및 과학 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 이 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다. 다음에 소개되는 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템의 개념도이고, 도 2는 가습기 사용 시 전류 패턴 그래프의 예시도이며, 도 3은 노트북 사용 시 전류 패턴 그래프의 예시도이고, 도 4는 여러 전자기기들의 동시 사용 시 전류 패턴 그래프의 예시도이며, 도 5는 도 4에 고속푸리에변환을 적용한 그래프의 예시도이고, 도 6은 기계 학습 모델의 구성 예시도이며, 도 7은 빈도수를 근거로 산출된 워드 클라우드 형태의 시각화 자료의 예시도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템은 임대시설의 관리 시스템에 관한 것으로, 이용자(고객)의 스마트폰 앱 등에서 챗봇을 통한 요청사항을 반영할 수 있고, 챗봇을 통한 요청사항 및 전자기기의 전류 사용량을 바탕으로 데이터를 수집 및 분석하여 임대시설의 운영 효율을 증대시킬 수 있는 관리시스템에 관한 것이다.
임대시설은 재화 등의 대가를 받고 빌려주는 시설을 의미한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템은 접속관리부(100), 챗봇관리부(200), 분석부(300) 및 관리서버(900)를 포함한다.
접속관리부(100)는 이용자가 이용자단말(10)을 통해 발급된 인증코드로 관리서버(900)에 접속할 수 있도록 인증코드를 발급한다.
상기 접속관리부(100)는 관리서버(900)에 접속하는데 이용되는 인증코드를 발급하는 구성으로, 상기 인증코드를 NFC, 블루투스, 와이파이, 인터넷, 모바일통신 등 다양한 통신수단을 이용하여 상기 이용자단말(10)에 직접 전송(발급)하는 것도 가능하고, 키오스크 등의 화면에 QR코드 등의 인증코드를 표시(발급)하며, 이를 상기 이용자단말(10)로 촬영하여 인증코드를 획득하는 등 인증코드의 발급과 획득 관련한 다양한 실시가 가능함은 물론이다.
이때, 상기 인증코드는 임시 발급된 인증코드를 사용할 수 있으며, 1회용 인증 방식을 적용할 수 있다. 이는 회원가입 등 복잡한 절차를 통해 인증코드를 발급 받아야 하는 번거로움을 해결하고, 개인정보의 노출을 방지하기 위함이다.
이용자는 상기 이용자단말(10)을 통해 인증코드로 관리서버(900)에 로그인 후, 본 발명의 일 실시예에 따른 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템에서 제공하는 서비스를 이용할 수 있다.
챗봇관리부(200)는 관리서버(900)에 접속한 이용자단말(10)로부터 챗봇을 통해 요청사항을 입력받아, 상기 요청사항을 분석하고, 상기 요청사항에 대한 답변이 필요한 경우 상기 요청사항에 대한 답변을 하며, 처리 내용을 데이터베이스(800)에 저장한다.
상기 이용자단말(10)에는 관리자 및 시스템에 제어 및 요청사항을 전달할 수 있는 챗봇을 제공하는 어플리케이션이 설치되는 것이 바람직하다.
상기 이용자단말(10)에 설치된 어플리케이션은 이용자와 관리자의 소통을 중계할 수 있다.
상기 이용자단말(10)에 설치된 어플리케이션은 사용자의 스마트폰 등 이용자단말(10)에 설치되는 것으로, 숙박시설 등 임대시설의 이용 중 발생하는 여러 문제에 대해 챗봇을 통한 요청사항을 전달하며 답변을 받는 기능을 수행한다.
상기 챗봇관리부(200)는 이용자에게 받은 챗봇 요청을 처리하여 미리 입력된 답변 내용을 출력하거나, 관리자에게 직접 전달하기 위한 요청사항일 경우 관리자에게 직접 전달하기 위한 데이터를 생성할 수 있다.
또한 챗봇관리부(200)에서는 자연어 처리를 통해 챗팅 내용의 단어 및 요청사항을 대표하는 단어를 추출하여 그 빈도수를 데이터베이스에 저장할 수 있다.
챗봇은 채터봇, 토크봇 등의 이름으로도 불리며, 정해진 응답 규칙을 바탕으로 메신저를 통해 사용자의 질문에 대답할 수 있도록 구현된 시스템이다.
챗봇은 사람처럼 자연스러운 대화를 진행하기 위해 단어나 구의 매칭만을 이용하는 단순한 챗봇부터 복잡하고 정교한 자연어 처리 기술을 적용한 챗봇까지 수준이 다양한 실시가 가능하다.
챗봇은 크게 인공지능형과 시나리오형으로 나눌 수 있다.
시나리오형 챗봇은 미리 정해 놓은 단어에 따라 정해진 답을 내놓도록 할 수 있다.
인공지능형 챗봇은 복잡한 질문에도 응답할 수 있고 자기학습도 가능하다.
인공지능형 챗봇은 이용자가 이용자단말(10)을 이용하여 챗봇용 메신저에 채팅하듯 질문을 입력하면 인공지능이 빅데이터 분석을 바탕으로, 챗봇이 일상언어로 사람과 대화를 하며 답변을 하는 대화형 메신저를 말한다.
챗봇의 원활한 대화를 위해서는 인공지능과 빅데이터 분석 기술을 기반으로 기계가 음성ㅇ문자 등을 식별할 수 있는 패턴 인식 기술, 인간의 언어를 컴퓨터에 인식시켜 질의응답ㅇ번역 등에 활용하는 자연어 처리 기술, 컴퓨터가 정보를 이해하고 논리적으로 추론할 수 있는 시멘틱 웹 기술, 문자로 구성된 데이터에서 유용한 정보를 찾아내는 텍스트마이닝 기술, 대화 상대의 상황과 문맥을 파악하는 상황인식 컴퓨팅 기술 등이 필요하다.
챗봇을 도입하면 인력을 줄여 비용을 절감할 수 있고, 소비자가 상담원을 기다리지 않고 장소와 시간에 관계없이 정보를 알 수 있으며, 업무시간에 상관없이 서비스를 제공할 수 있다는 장점이 있다.
상기 챗봇관리부(200)는 상기 요청사항에 대한 대응이 필요한 경우 상기 요청사항에 대한 대응을 하며, 상기 요청사항에 대한 내용전달이 필요한 경우 상기 요청사항에 대한 내용을 관리자단말(20)에 전달하며, 처리 내용을 데이터베이스(800)에 저장할 수 있다.
즉, 챗봇은 상기 요청사항에 대한 대응이 필요한 경우 상기 요청사항에 대한 대응을 할 수 있고, 상기 요청사항에 대한 내용전달이 필요한 경우 상기 요청사항에 대한 내용을 관리자단말(20)에 전달할 수 있다.
요청사항에 대한 대응의 예로는 예약, 임대 연장 신청 등 온라인 상에서 처리 가능한 서비스 등이 될 수 있다.
요청사항에 대한 내용전달의 예로는 룸서비스, 고장 접수, 수리 요청, 건의사항 접수 등 오프라인 상에서의 처리가 필요한 서비스나, 관리자가 알아야 할 내용의 전달 등이 될 수 있다.
분석부(300)는 이용자가 이용하는 전자기기의 전류 사용량을 수집하고, 이를 근거로 NILM 알고리즘을 근거로 현재 동작 중인 전자기기를 선별하며, 각 전자기기별 사용 데이터를 도출 후, 처리 내용을 상기 데이터베이스(800)에 저장한다.
이용자가 이용자단말(10)을 통해 임대한 임대시설에는 여러 가지 전자기기가 있으며, 각 전자기기들이 사용하는 전력이나 사용패턴, 동작여부를 파악하여 불필요한 전력의 사용이 있는지, 안전하게 사용 중인지, 노후 되지는 않았는지를 확인할 수 있다.
위에서 설명한 각 전자기기는 각각 고유의 전류 패턴을 가지고 있으며, 이를 기계학습을 통해 개별 전자장비의 고유 패턴을 학습하고 2개 이상의 전자장비 조합 사용시의 전류 패턴을 학습하여 여러 전자전자장 조합되어있을 때 각 전자기기 별 현재 동작여부를 판단할 수 있다.
NILM 기술을 사용하면 각 전자기기에 측정장치를 달지 않고도 각 전자기기의 동작 여부와 사용 패턴을 감지할 수 있다.
이때, 분석부(300)는 이용자가 이용하는 전자기기의 전류 사용량을 단일 지점에서 수집하는 것을 특징으로 할 수 있다.
NILM 기술을 사용하면 모든 전력이 모이는 단일 지점에 상기 분석부(300)를 설치하여 각 전자기기의 동작 여부와 사용 패턴을 감지할 수 있다.
상기 분석부(300)는 데이터를 분석하고 현재 상태와 예측 지표를 보여주기 위한 데이터를 생성할 수 있다.
관리서버(900)는 상기 데이터베이스(800)에 저장된 데이터를 근거로 산출된 임대시설의 운영데이터 및 상태데이터를 상기 관리자단말(20)에 제공한다.
상태데이터는 챗봇관리부(200)를 통해 획득된 정보일 수도 있고, 챗봇관리부(200)를 통해 획득된 정보를 바탕으로 산출된 정보 일 수도 있다.
운영데이터는 분석부(300)를 통해 획득된 정보일 수도 있고, 분석부(300)를 통해 획득된 정보를 바탕으로 산출된 정보 일 수도 있다.
이렇게 산출된 운영데이터 및 상태데이터는 관리자단말(20)을 통해 관리자에게 제공될 수 있다.
상기 관리자단말(20)에는 임대시설의 운영데이터 및 상태데이터를 확인할 수 있는 어플리케이션이 설치되는 것이 바람직하다.
상기 관리서버(900)는 상기 이용자단말(10) 및 상기 관리자단말(20)에 설치된 어플리케이션의 여러 기능을 중계할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템의 운영데이터 및 상태데이터 확보 및 정보 제공은 다음 순서로 이루어질 수 있다.
챗봇관리부(200)가 각 임대시설의 이용객의 챗봇 요청사항을 처리 후 데이터베이스(800)에 저장한다,
분석부(300)가 각 임대시설의 전력 사용량 데이터를 수집하고, NILM 알고리즘을 통해 동작 중인 전자기기를 선별하며, 각 기기별 사용 데이터를 도출 후 데이터베이스(800)에 저장한다.
관리서버(900)가 데이터베이스(800)에 저장된 데이터를 기반으로 시각화 데이터로 가공하여 다시 저장한다.
관리서버(900)가 관리자단말(20)의 요청에 따라, 임대시설의 운영데이터 및 상태데이터를 관리자단말(20)에 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템의 접속관리부(100)는 키오스크를 포함하고, 상기 키오스크는 인증코드를 발급하는 것을 특징으로 할 수 있다.
즉, 상기 접속관리부(100)는 인증코드를 획득할 수 있는 수단으로 키오스크를 이용할 수 있다.
예를 들어, 무인 키오스크를 이용하여 이용자가 인증코드 발급 요청을 신청하면, 관리서버(900)는 무인 키오스크로 이용자가 사용할 인증코드를 NFC, QR코드 등과 같이 어플리케이션이 인식 가능한 형태로 전달할 수 있다.
키오스크는 멀티미디어스테이션 또는 셀프서비스스테이션이라고도 하며, 정보를 얻거나 필요로 하는 업무를 처리하기 위해 설치된 무인단말기를 말한다.
대부분 키보드를 사용하지 않고 손을 화면에 접촉하는 터치스크린을 채택하여 단계적으로 쉽게 필요한 정보의 검색 또는 업무를 처리할 수 있다.
상기 키오스크는 상품 정보 안내, 시설물 이용 안내, 장소 및 관광 정보 안내 등의 정보 제공 및 검색 등의 서비스를 추가로 제공할 수 있다.
상기 키오스크는 이용자 편의를 제공한다는 장점 외에도 직접 안내 또는 업무처리 하는 사람을 두지 않아도 되기 때문에 인력절감 효과가 크다.
특히 인터넷을 장소와 시간에 구애받지 않고 쓸 수 있는 인터넷 전용 키오스크가 효율적이다.
키오스크에 멀티미디어 환경을 구축하면 화상회의시스템과 스캐닝, 화면공유 등을 구현할 수 있으며, 가상현실과 음성인식 기능을 갖출 수도 있다.
또한 키오스크에 스마트 디지털 사이니지 기술을 적용하면 개인별 상황과 주변 환경을 파악해 맞춤형 정보를 제공하거나 체험형 광고 서비스를 제공할 수 있다.
무인 키오스크를 이용하는 경우, 접속관리부(100)는 키오스크, API서버, 모바일 어플리케이션을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템의 분석부(300)는 각 전자기기의 일정 기간의 전력사용량 데이터를 입력받고, 각 전자기기가 조합된 전력 사용량의 데이터를 입력받으며, 각 입력된 데이터를 전처리하여 기계학습에 사용될 데이터로 변환하고, 딥러닝 알고리즘을 통해 분류 모델과 회귀 모델을 생성하며, 생성된 분류 모델과 회귀 모델을 사용하여 실제 전력 데이터에서 사용중인 전자기기를 분류하는 것을 특징으로 할 수 있다.
구체적으로 머신러닝을 이용한 전자기기 분류를 일 예를 들어 설명하면 다음과 같다.
각 개별 전자기기에 매 초(T)에 대해 전류사용량을 측정하여 데이터로 기록한다. (도 2 및 도 3 참조)
이후 각 전자기기가 모두 사용되었을 때의 통합 전류 사용패턴을 측정한 데이터를 입력한다.(도 4 참조)
이후 각 데이터들을 머신러닝에 효율적인 데이터로 전처리하며 이때 고속푸리에변환을 적용하여 각 사용패턴을 처리할 수 있다.(도 5 참조)
처리된 데이터를 기계학습 회귀 분석 알고리즘을 이용하여 혼합 전력 패턴 데이터에서 단일 사용 패턴을 분리하는 모델을 생성한다.(도 6 참조)
이 모델을 사용하여 실제 전력 사용량 데이터에서 현재 사용중인 전자기기의 사용량 데이터를 분류할 수 있다.
위의 과정을 통해 분석한 데이터는 데이터베이스(800)에 저장할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템의 분석부(300)는 각 전자기기별 사용 데이터를 근거로, 각 전자기기별 상태를 파악하는 것을 특징으로 할 수 있다.
각 전자기기별 상태 파악은 불필요한 전력의 사용이 있는지 판별하거나, 안전하게 사용 중인지 판별하거나, 노후 되지는 않았는지를 판별하거나, 고장이 발생하였는지 판별하는 등 상황에 따라 각 전자기기의 변화 가능한 상태를 확인하는 것을 의미한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템의 분석부(300)는 각 전자기기의 정상 전류 사용패턴을 입력받고, 각 전자기기의 상태별 전류 사용패턴을 입력받으며, 각 입력된 데이터를 전처리하여 기계학습에 사용될 데이터로 변환하고, 딥러닝 알고리즘을 통해 회귀 모델을 생성하며, 생성된 회귀 모델을 사용하여 실제 전자기기의 전류 사용패턴을 통해 각 전자기기별 상태를 파악를 파악하는 것을 특징으로 할 수 있다.
구체적으로 머신러닝을 이용한 전자기기별 상태를 파악하는 것에 대하여 설명하면 다음과 같다.
각 개별 전자기기에 매 초(T)에 대해 전류사용량을 측정하여 데이터로 기록한다. (도 2 및 도 3 참조)
이후 각 전자기기가 모두 사용되었을 때의 통합 전류 사용패턴을 측정한 데이터를 입력한다.(도 4 참조)
이후 각 데이터들을 머신러닝에 효율적인 데이터로 전처리하며 이때 고속푸리에변환을 적용하여 각 사용패턴을 처리할 수 있다.(도 5 참조)
처리된 데이터를 기계학습 회귀 분석 알고리즘을 이용하여 혼합 전력 패턴 데이터에서 단일 사용 패턴을 분리하는 모델을 생성한다.(도 6 참조)
이 모델을 사용하여 실제 전력 사용량 데이터에서 현재 사용중인 전자기기의 사용량 데이터를 분류할 수 있다.
전자기기가 노후화 될수록 전류 패턴의 변화가 생긴다. 따라서 각 전자기기의 수명 시기에 따전 류패턴을 기계학습을 통해 학습하고 이를 현재 전자기기에 전류패턴에 적용하여 현재 적용된 기기의 수명을 판단할 수 있다.
또한, 기존의 알려진 정보와 다른 전류 패턴을 감지 시 기존의 전자기기 사용 데이터와 매치하여 비정상적인 전류패턴을 보이는 전자기기를 분리해내어 고장상태로 판단할 수 있다.
위의 과정을 통해 분석한 데이터는 데이터베이스(800)에 저장할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템의 분석부(300)의 상기 전처리는 이산푸리에변환을 구현하고 이를 각 전류 데이터의 작은 서브셋에 적용후 합치는 과정을 통해 고속푸리에변환을 적용하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 분석부(300)는 먼저 이산푸리에변환을 구현하고 이를 각 전류 데이터의 작은 서브셋에 적용후 합치는 과정을 통해 고속푸리에변환을 적용할 수 있다.
이산푸리에변환을 위한 알고리즘은 다음 코드를 사용할 수 있다.
def dft(x):
x = np.asarray(x, dtype=float)
N = x.shape[0]
n = np.arange(N)
k = n.reshape((N, 1))
M = np.exp(-2j * np.pi * k * n / N)
return np.dot(M, x)
위의 이산푸리에변환을 사용한 후, 고속푸리에변환을 위한 알고리즘은 다음 코드를 사용할 수 있다.
def fft(x):
x = np.asarray(x, dtype=float)
N = x.shape[0]
if N % 2 > 0:
raise ValueError("must be a power of 2")
elif N <= 2:
return dft(x)
else:
X_even = fft(x[::2])
X_odd = fft(x[1::2])
terms = np.exp(-2j * np.pi * np.arange(N) / N)
return np.concatenate([X_even + terms[:int(N/2)] * X_odd,
X_even + terms[int(N/2):] * X_odd])
본 발명의 일 실시예에 따른 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템의 관리서버(900)는 상기 이용자단말(10)의 요청에 따라 상기 데이터베이스(800)에 저장된 데이터에서 시각화 자료를 도출하여 상기 관리자단말(20)에 제공하는 것을 특징으로 할 수 있다.
관리서버(900)는 관리자단말(20)에 챗봇관리부(200)에서 수집된 요청들을 챗봇관리부(200)에서 수집된 단어 빈도수를 근거로 산출된 워드 클라우드(도 7 참조) 형태로 보여주는 시각화 자료를 도출할 수 있으며, 전력 데이터를 분석한 결과를 바탕으로 노후 전자기기와 예상 수명을 보여주는 시각화 자료를 도출할 수 있으며, 웹 기반의 통계를 보여주는 시각화 자료를 도출할 수 있는 등 다양한 시각화 자료를 도출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템의 관리서버(900)는 상기 데이터베이스(800)에 저장된 데이터에서 주기적으로 시각화 자료를 도출하여 갱신하는 것을 특징으로 할 수 있다.
즉, 관리서버(900)는 주기적으로 데이터베이스(800)에 수집된 데이터를 시각화시켜 다시 저장(갱신)하여, 추후 관리자단말(20)에서 정보를 요청 시 빠르게 해당 정보를 제공할 수 있다.
본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 아니하며, 적용범위가 다양함은 물론이고, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이다.

Claims (9)

  1. 이용자가 이용자단말(10)을 통해 발급된 인증코드로 관리서버(900)에 접속할 수 있도록 인증코드를 발급하는 접속관리부(100);
    관리서버(900)에 접속한 이용자단말(10)로부터 챗봇을 통해 요청사항을 입력받아, 상기 요청사항을 분석하고, 상기 요청사항에 대한 답변이 필요한 경우 상기 요청사항에 대한 답변을 하며, 처리 내용을 데이터베이스(800)에 저장하는 챗봇관리부(200);
    이용자가 이용하는 전자기기의 전류 사용량을 수집하고, 이를 근거로 NILM 알고리즘을 근거로 현재 동작 중인 전자기기를 선별하며, 각 전자기기별 사용 데이터를 도출 후, 처리 내용을 상기 데이터베이스(800)에 저장하는 분석부(300); 및
    상기 데이터베이스(800)에 저장된 데이터를 근거로 산출된 임대시설의 운영데이터 및 상태데이터를 상기 관리자단말(20)에 제공하는 관리서버(900);
    를 포함하는 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 접속관리부(100)는
    키오스크를 포함하고, 상기 키오스크는 인증코드를 발급하는 것을 특징으로 하는 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 분석부(300)는
    이용자가 이용하는 전자기기의 전류 사용량을 단일 지점에서 수집하는 것을 특징으로 하는 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 분석부(300)는
    각 전자기기의 일정 기간의 전력사용량 데이터를 입력받고, 각 전자기기가 조합된 전력 사용량의 데이터를 입력받으며, 각 입력된 데이터를 전처리하여 기계학습에 사용될 데이터로 변환하고, 딥러닝 알고리즘을 통해 분류 모델과 회귀 모델을 생성하며, 생성된 분류 모델과 회귀 모델을 사용하여 실제 전력 데이터에서 사용중인 전자기기를 분류하는 것을 특징으로 하는 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 분석부(300)는
    각 전자기기별 사용 데이터를 근거로, 각 전자기기별 상태를 파악하는 것을 특징으로 하는 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 분석부(300)는
    각 전자기기의 정상 전류 사용패턴을 입력받고, 각 전자기기의 상태별 전류 사용패턴을 입력받으며, 각 입력된 데이터를 전처리하여 기계학습에 사용될 데이터로 변환하고, 딥러닝 알고리즘을 통해 회귀 모델을 생성하며, 생성된 회귀 모델을 사용하여 실제 전자기기의 전류 사용패턴을 통해 각 전자기기별 상태를 파악를 파악하는 것을 특징으로 하는 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템.
  7. 제4항 또는 6항에 있어서,
    상기 분석부(300)의 상기 전처리는
    이산푸리에변환을 구현하고 이를 각 전류 데이터의 작은 서브셋에 적용후 합치는 과정을 통해 고속푸리에변환을 적용하는 것을 특징으로 하는 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 관리서버(900)는
    상기 이용자단말(10)의 요청에 따라 상기 데이터베이스(800)에 저장된 데이터에서 시각화 자료를 도출하여 상기 관리자단말(20)에 제공하는 것을 특징으로 하는 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템.
  9. 상기 관리서버(900)는
    상기 데이터베이스(800)에 저장된 데이터에서 주기적으로 시각화 자료를 도출하여 갱신하는 것을 특징으로 하는 전력데이터와 운영데이터의 수집분석 시스템.
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230128881A (ko) * 2022-02-28 2023-09-05 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그 제어 방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101757056B1 (ko) * 2015-09-24 2017-07-26 원우엔지니어링주식회사 기기 식별이 가능한 적응형 스마트 전력 측정 장치 및 방법
KR101821891B1 (ko) * 2016-08-24 2018-01-24 김현성 전력량 정보 처리 방법
KR20190070147A (ko) * 2017-12-12 2019-06-20 부산대학교 산학협력단 전력 데이터 분석을 이용한 가전기기 분류를 위한 장치 및 방법
KR20190078952A (ko) * 2017-12-27 2019-07-05 고려대학교 산학협력단 기기별 사용 상태를 예측하기 위한 가전기기 모니터링 시스템 및 그것의 모니터링 방법
KR20200114939A (ko) * 2019-03-29 2020-10-07 (주) 미스터멘션 머신러닝 기반의 챗봇 시스템을 활용한 컨시어지 매니지먼트 플랫폼

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180068101A (ko) * 2016-12-13 2018-06-21 주식회사 큐엔티 로봇 예측 정비 서비스 제공 방법 및 서버
KR101904841B1 (ko) 2018-02-05 2018-10-05 이승호 키오스크를 이용한 무인 숙박시설 운영 관리 시스템

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101757056B1 (ko) * 2015-09-24 2017-07-26 원우엔지니어링주식회사 기기 식별이 가능한 적응형 스마트 전력 측정 장치 및 방법
KR101821891B1 (ko) * 2016-08-24 2018-01-24 김현성 전력량 정보 처리 방법
KR20190070147A (ko) * 2017-12-12 2019-06-20 부산대학교 산학협력단 전력 데이터 분석을 이용한 가전기기 분류를 위한 장치 및 방법
KR20190078952A (ko) * 2017-12-27 2019-07-05 고려대학교 산학협력단 기기별 사용 상태를 예측하기 위한 가전기기 모니터링 시스템 및 그것의 모니터링 방법
KR20200114939A (ko) * 2019-03-29 2020-10-07 (주) 미스터멘션 머신러닝 기반의 챗봇 시스템을 활용한 컨시어지 매니지먼트 플랫폼

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