광주과학기술원(GIST)은 황의석 전기전자컴퓨터공학부 교수팀이 인공지능(AI) 기반 시간-주파수 마스크 방식 비접촉식 세부 전력 사용량 모니터링 기술을 개발했다고 31일 밝혔다.
황 교수팀이 개발한 이 기술은 스마트 미터에서 측정하는 전력 총량으로부터 하위 부하 전력 사용량을 추정하는 비접촉식 형태의 전력을 식별하고 분리할 수 있다. 스마트 그리드 전력 수요 반응 제어 및 관리가 가능하다.
연구팀은 심층 신경망 기반의 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 있음을 확인했다.
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.
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