Design of CNN-LSTM Based IoT Smart Plug
Sunghyun Oh, Jeong-Gon Kim · 한국통신학회논문지 · 2023
최근 고품질 전력망 구축을 위해 스마트 그리드에 관한 연구가 각광받고 있다. 스마트 그리드는 전기 및 정보통신 기술을 기반으로 전력망 운용효율을 극대화시키는 방법이다. 일반적으로, 가정에서 낭비되는 전력의 대부분은 전원플러그의 지속적인 사용으로 발생하는 대기전력 문제이다. 따라서, 본 논문에서는 전자제품 사용시 발생하는 대기전력의 최소화를 위해 스마트 그리드 적용 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 IoT(Internet of Things) 스마트플러그를 통해 사용중인 전자제품의 전력 데이터를 실시간으로 측정한다. 측정된 데이터는 앱이나 웹을 통해 관리하며, 이상전력이 발생했을 경우 사용자가 직접 On/Off 제어를 수행하는 시스템을 구축하였다. 이를 위해, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network Neural Network Long Short Term Memory) 모델을 구축하였고, 구축된 모델은 실시간 전력 데이터를 기반으로 학습을 수행하였다. CNN-LSTM 모델은 향후 사용될 전력의 예측치를 제공하여 현재의 상태와 비교할 수 있도록 설계하였다. 전력 데이터의 객관적인 확인을 위해 노트북, 모니터와 같은 전력 사용량이 큰 제품을 시스템 설계에 사용하였다. 또한, 제안하는 알고리즘의 성능 최적화를 위해 하이퍼 파라미터 조정을 수행하였다. 실험 결과 최적화된 인공지능 모델은 약 95%의 정확도로 전력 사용량을 예측하였다.