Recently, energy management has emerged as a service for residential networks. The home network was among the emerging areas from the last century. However, the growth of the home network market is stationary at present. This paper describes the limitations of the home network system and the requirements for overcoming the current limitations with the incorporation of a smart grid. Additionally, a model and architecture of a new context-aware home energy management system known as COWS (Combination of OSGi and Web Services) is described along with its straightforward installation into both of new and existing houses and its scalable operation with the use of service packages. The new concept of an e-health management system as a service package of COWS (COWS-H) is proposed. Third-party service providers register their health care services with the system and then provide a variety of services, such as health diagnosis services and long-term health management, without the need for expensive special instruments. Instead, conventional electric appliances are utilized.
A smart meter is the most essential component of advanced metering infrastructure (AMI). It connects the home energy management system of individual residences and a smart grid that optimizes the production, distribution, and consumption of electric power. A smart multi-power tap (SMPT) is an advanced multi-outlet power-strip-type smart meter that provides important contextual information such as the identity and location of electric home appliances on the basis of the temporal power consumption data and the control of the power supply to the appliances. A mathematical model of cascade connections among SMPTs and a solution for obtaining the location information of a tree structure is able to determine the location of appliances when the connections among SMPTs form the tree structure and the performance is evaluated.
Power consumption feedback information using an AMI and smart meters is known as the best means of suppressing the power consumption behavior of consumers. An automatic analysis of user activity from power consumption data is essential in order to provide effective feedback in time and advanced types of interaction, such as automatic control of the load. The activity should be matched with user experiences so as to be understandable to the user and readable by the machine. To satisfy these requirements, a new activity extraction method from power consumption is proposed. It extracts the activities as tasks from context information such as the identification and location of electric appliances and temporal power consumption data from the AMI and the SMPTs using the concept of activities in daily living (ADLs).
The tasks are tagged with semantic meta-information through the use of ontology to be used for sophisticated user friendly services. Entities such as electric appliances and locations are described via ontology. The proposed model shares distributed ontologies over the Internet. The system obtains low-level context information from the SMPTs and derives semantic de-scriptions and higher level inference rules of the entities from distributed ontologies. Sharing ontologies keeps the hierarchical extension of the root ontology primitives of a standard or-ganization consistent with the entities in the final ontology for a home or other individual con-sumer sites.
최근 에너지 관리는 홈 네트워크 서비스의 주목 받는 서비스 영역이 되고 있다. 홈 네트워크는 지난 세기부터 많은 기대를 받아온 분야이었으나 현재 홈 네트워크 시장은 정체되어 있다. 본 논문에서는 현재의 정체성을 만든 홈 네트워크 시스템의 한계와 스마트 그리드와의 연계를 통한 한계의 해결에 필요한 요구사항을 기술하였으며, 요구사항을 수용하여 신축과 기축건물 모두에 손쉽게 설치될 수 있는 상황정보에 기반한COWS (Combination of OSGi and Web Services)라는 새로운 홈 네트워크 서비스 시스템의 모델 및 아키텍쳐와 서비스 패키지를 이용한 스케일러블한 운용에 대해 기술한다. COWS 의 확장 패키지 서비스의 한 예로 새로운 개념의 e-health 관리 시스템인 COWS-H 가 제안되었다. Third-party 서비스 제공자들은 별도의 값비싼 전용장비의 필요 없이 기존 운동기구를 이용하여 서비스될 수 있는 건강분석과 운동관리와 같은 자신들의 건강관리 서비스를 시스템에 등록하여 공급할 수 있다.
스마트 미터는 개별 홈 네트워크의 에너지 관리 서비스와 전기 에너지의 생산, 분배와 소비를 최적화하는 스마트 그리드를 이어주는 AMI (Advanced Metering Infrastructure)의 가장 핵심적인 부품이다. SMPT (Smart Multi Power Tap)는 진보된 멀티탭 형태의 스마트 미터로서 가전제품의 인식 및 위치, 시간적인 전력소비 데이터와 같은 중요한 상황정보를 제공하며 연결된 각 가전제품으로의 전력공급을 제어하는 기능을 가지고 있다. 본 논문에서는 개발된 SMPT의 설명과 함께 다단계 트리 구조로 연결된 SMPT로 부터 각 개별 SMPT의 위치 정보를 결정하는 수학적 모델을 기술하고 성능을 입증하였다.
AMI를 이용한 전력소비량의 피드백은 소비자의 전력절감 행동을 유도하는 최상의 방법으로 알려져 있다. 적시에 효과적인 피드백을 제공하고 가전제품의 부하제어등의 진보된 서비스를 제공하기 위해서는 전력소비 데이터로부터의 자동 사용자 행동을 분석이 필요하다. 추출된 사용자 행동은 경험과 일치하여 사용자에게 쉽게 이해되어야 하며 동시에 사람이 아닌 기계 장치인 자동화 장치에서도 해석되어 이용되어야 한다. 이러한 조건을 충족하기 위하여 전력소비 데이터로부터 사용자의 행동을 추출하는 새로운 사용자 행동 추출 방식이 제안되었다. 이 방식은 사용자의 행동을 작업의 형태로, SMPT에서 얻어지는 가전제품의 인식 및 위치정보, 시간적 전력소비량과 같은 상황정보로부터 ADLs(Activities in Daily Living)의 개념에 기반하여 추출한다.
추출된 작업은 보다 정교한 사용자 친화적 서비스에 활용되기 위해 온토로지를 이용한 의미론적인 메타 정보로 태그 된다. 가전제품 및 건물내의 위치 등의 가정 내 개체의 정보가 온톨로지에 의해 기술된다. 제안된 모델은 웹을 통하여 분산된 온톨로지들을 공유한다. 시스템은 저수준의 상황정보를 SMPT에서 얻고 분산된 온톨로지로부터 직접적으로 혹은 추론을 통해 고수준의 상황정보를 취득한다. 공유되는 온톨로지들은 표준기관의 루트 온토로지에서 제공되는 프리미티브로부터 확장의 마지막 단계인 가정이나 다른 개별 장소의 온톨로지까지 일관성 있게 계층적으로 확장된다. 추출된 사용자 행동과 온톨로지를 이용하여 피드백에 의해 유도된 사용자의 전력절감 행동을 분석하기 위한 수학적 모델이 제안되었다.
