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딥러닝 기반으로 스마트 플러그를 이용한 가전제품 자동 분류에 관한 연구

Title
딥러닝 기반으로 스마트 플러그를 이용한 가전제품 자동 분류에 관한 연구
Author(s)
손창우
Keyword
딥러닝, 스마트 플러그, AC 입력, 패턴 분류
Publication Year
2018
Publisher
한국해양대학교 대학원
URI
http://repository.kmou.ac.kr/handle/2014.oak/11761
http://kmou.dcollection.net/common/orgView/200000105249
Abstract
사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 인공지능 중에 인간 뇌의 학습 처리 과정을 모방한 딥러닝이 각광을 받고 있다. 1980년대 등장한 인공신경망(ANN, Artificial Neural Networks)에 기반을 두어 설계된 딥러닝은 3가지의 발전으로 성공할 수 있었다. GPU(Graphic Processing Unit)를 이용한 병렬처리 Process 발전, 빅 데이터의 수집이 쉬워짐과 단점으로 여겨지던 과적합(Overfitting) 문제 등의 한계를 극복하였기 때문이다. 본 논문에서는 딥러닝으로 영상이나 음성 인식기술이 아닌 센서 기반으로 자동 분류를 하는 사례를 만들어, 보다 더 많은 영역과 분야에서 딥러닝을 활용할 수 있도록 만들고자 한다. 이를 위해 스마트 플러그에서 가전제품의 입력 전류 파형으로 제품의 종류와 동작을 자동으로 분류를 하는데 목적이 있다.

스마트 플러그는 가정집에서 콘센트와 제품 간 중간에 연결하는 장치로써, 전원 On/Off 제어 기능과 전력 측정 기능으로 에너지 절약을 유도하고 외부에 정보를 전송할 수 있는 IoT 기기를 말한다. 여기에 사람의 사고방식을 컴퓨터에 학습 시키는 인공지능 기술의 딥러닝을 스마트 플러그에 탑재하여, 입력 교류 전류 패턴을 이용하여 제품이 동작만 하면 어떤 제품인지 자동으로 분류하고 세탁기의 동작 상태를 자동으로 판단하는 시험을 하였다. 본 연구를 통해 제품이 IoT 기능이 안 되더라도 스마트 플러그 연결만으로도 제품의 종류와 동작 상태를 분류하므로, 한 가정의 생활 패턴과 에너지 절감의 새로운 패러다임을 그릴 수 있을 것이다.| Today deep learning that imitates the learning process of the human brain among the artificial intelligence that teaches the human mind to the computer is attracting attention. The deep learning, based on the Artificial Neural Networks(ANNs) that emerged in the 1980s, was successful with three developments. It is parallel processing with GPU(Graphic Processing Unit), easy acquisition of big data and overfitting problems. In this paper, we will make a case of automatic classification based on sensor rather than video or speech recognition technology by deep learning, and make it possible to utilize deep learning in more areas and fields. For this purpose, it is aimed to automatically classify the type and operation of the product by the input current waveform of household appliances in the smart plug.

The smart plug is a device that connects between the outlet and the product at home, and it is an IoT(Internet of Things) type device that can drive energy saving and transmit information to the outside by power on / off control function and power measurement function. In this case, a smart plug that incorporates deep learning of intelligence technology that allows people to learn how to think about a computer, automatically classifies a product as it operates, and automatically tests the operating status of the washing machine by using input AC current pattern. Through this study, even if the product does not function as IoT, it can classify product type and operation state by smart plug connection alone, so we can draw a new paradigm of life pattern and energy saving in one family.
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전자통신공학과 > Thesis
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