유비쿼터스 환경에서의 에너지 관리 서비스를 위한 지식 기반 서비스 플랫폼
A Knowledge-based Service Platform for Energy Management Service in Ubiquitous Environments
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초록
유비쿼터스 환경은 수많은 컨텍스트와 서비스가 서로 연동되어 다양한 사용자에게 개인화된 에너지 인지 서비스를 제공한다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 퍼베이시브한 환경에서 동적인 컨텍스트를 효과적으로 분석하여 적합 한 패턴을 생성할 수 있는 새로운 상황인지 시스템이 필요하다. 그러나 기존 시스템은 동적인 상황을 충분히 고려하고 있지 않고 또한 복잡한 환경에서 효율적인 패턴생성이 어려움으로 개인화된 에너지 인지 서비스를 제공하는데 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 서비스 제공자 및 도메인간 연동과 효율적인 패턴학습을 통하여 개인화된 에너지 관리 서비스를 제공하는 지식 기반 서비스 플랫폼(Knowledge-based Service Platform)을 제안하였다. 플랫폼의 성 능을 평가하기 위해 한국전력 연산사택에 테스트베드를 구축하였다. 실 거주자를 대상으로 실험한 결과 제안한 시스템은 기존 시스템과 비교하여 9.3% 에너지 절감 효과를 보였다. 또한 서비스 요청 이벤트를 발생시켰을 때와 서비스 추론 및 예측 이벤트(더 혼잡한 상황)를 발생시켰을 때 각각 14.6%, 24.7%의 서비스 응답시간이 단축되었다.
Abstract
In ubiquitous environments, various contexts and services are interconnected to one another to provide personalized energy-aware services to multi users. In order to offer such services, we must have a novel contextaware system that generates adequate patterns through effective context analysis in pervasive environments. However, conventional systems have not adequately considered the important issues, such as enhancement of the personalized service, energy-aware service prediction of the dynamic situations, and scalability of various service domains. To cope with these limitations, this paper proposes the novel Knowledge based Service Platform that can offer personalized energy management services available for multi users in various service domains. Furthermore, the proposed platform clusters user groups that have similar lifestyles, and then generates service patterns based on events created by each group for effective pattern learning. Our platform reduces power consumption up to 9.3% at real home test bed in an apartment in Korea. It also decreases service response time up to 14.6% when service request events happen 100 times per hour and 24.7% when service prediction events happen 100 times per hour(more complex situation), respectively.
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