스마트 그리드 기반 지능형 홈 네트워크 시스템 설계

A Design of Smart Grid-based Intelligent Home Network System

스마트 그리드 기반 지능형 홈 네트워크 시스템을 구현하기 위해 ZIGBEE 홈 네트워크를 구축하여 스마트 그리드와 u-Healthcare 시스템을 융합하였다. 각 무선센서가 부착된 홈 기기들과 PLC 모뎀, DCU 와 연동하여 가정 내의 전력량 관리와 전기료 인하에 도움을 주었으며, 사용자 인터페이스로 개발한 IHD(월 패드)로 통해 실시간 확인이 가능하게 함과 동시에 ZIGBEE 네트워크 채널의 다양화와 SVM 분류 알고리즘을 이용하여 사용자의 생체신호를 처리하고 병원에 방문하지 않더라도 실시간으로 체온, 맥박, 혈압 변화를 확인 함 으로써 스마트 그리드와 u-Health 시스템을 동시에 구현 가능하게 하였다. 또한, 생체신호를 처리함에 있어 각 센서 노드들에서의 에너지 소모율을 최소화 시키면서 질의에 대한 정확성 및 신속성을 최대화 시킬 수 있는 질의 처리기(Query Processor)를 구현하였으며, Mjoin을 이용하여 다중 질의 처리 및 SVM 분류 알고리즘을 통해 분류된 데이터의 양이 실제 입력되는 데이터보다 저장 공간을 평균 17.9%를 덜 차지하고, 0.848의 분류 정확도를 실험 결과 확인 할 수 있었다.

The intelligent home Network system is based on smart grid. It is to express the use of electricity, the expense and the condition of users’ health in real time. I combined smart grid and U-healthcare system through ZIGBEE home network in order to realize the intelligent home system which is based on smart grid. The intelligent home Network system contributed to the management of electricity and reduction of electric bills. At that time, it was connected to PLC modem, DCU and home appliance attached wireless sensor. In addition, by diversifying the ZIGBEE network channel and using the SVM classification algorithm, it can process biometric data of users and check temperature, pulse and blood pressure in real time without visiting hospital. I realized the query processor that minimize the attrition rate of each sensor node’s energy and maximize the accuracy and speed of query in processing biometric data. I confirmed that the data, classified from multiplex query processing and SVM classification algorithm, took up less storage space (average 17.9%). Also we confirmed that the accuracy of classification is 0.848.