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영어

This paper proposed the method to reduce and manage the amount of using power by using the Self-Learning of inference engine that evolves through learning increasingly smart ways for each spaces with in the Space-Based Energy Management System (SEMS, Space-based Energy Management System) that is defined as smallest unit space with constant size and similar characteristics by using the collectible Big Data from the various information networks and the informations of various sensors from the existing Energy Management System(EMS), mostly including such as the Energy Management Systems for the Factory (FEMS, Factory Energy Management System), the Energy Management Systems for Buildings (BEMS, Building Energy Management System), and Energy Management Systems for Residential (HEMS, Home Energy Management System), that is monitoring and controlling the power of systems through various sensors and administrators by measuring the temperature and illumination.

한국어

본 논문은 각종 센서와 관리자 등을 통해 온도와 조도를 측정하여 전력량을 모니터링하며 제어하고 있는 공 장용 에너지관리시스템(FEMS, Factory Energy Management System), 빌딩용 에너지관리시스템(BEMS, Building Energy Management System), 주택용 에너지관리시스템(HEMS, Home Energy Management System)등으로 크게 나누어지 는 기 존의 에너지관리시스템(EMS : Energy Management System)에서 사용하고 있는 각종 센서 정보들을 포함한 수집 가 능 한 빅 데이터를 활용하여 본 논문에서 제안하는 공간 기반 에너지관리시스템(SEMS, Space-based Energy Management System)의 추론엔진을 통해 일정한 크기와 유사한 특성을 가진 단위 공간을 정의하고 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 공간의 크기나 특성에 따라서 SEMS의 추론엔진의 Self-Learning을 통해 추론엔진 자신이 학습을 통해 점차 스 마트하게 진화하면서, 사용되는 전력량을 절감하는 방안을 제시하고자 한다.