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영어

Electrical energy is one of the most important energy sources in modern society. Therefore, it is very important to control the supply and demand of electric power. However, the power consumption data needed to predict power demand may include the information about the private behavior of an individual, the analysis of which may raise privacy issues. In this paper, we propose a secure power demand forecasting method where regression analyses on power consumption data are conducted in a trusted execution environment provided by Intel SGX, keeping the power usage pattern of users private. We performed experiments using various regression equations and selected an equation which has the least error rate. We show that the average error rate of the proposed method is lower than those of the previous forecasting methods with privacy protection functionality.

한국어

현대사회에서 가장 중요한 에너지원 중 하나인 전력 에너지는 적절한 수요 공급 조절이 매우 중요하다. 하지만 수요예측을 위해 필요한 전력데이터는 전력 사용자의 행위에 대한 정보가 포함 될 수 있어, 이를 분석할 경우 프라이버시 침해 문제로 이어질 수 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 전력 사용 정보에 회귀 분석을 적용하여 사용자의 향후 전력 사용량을 예측하되, Intel SGX가 제공하는 안전한 실행 환경 상에서 이를 수행함으로써 사용자의 전력 사용 정보를 안전하게 보호하는 방법을 제안한다. 다양한 차수의 회귀 관계식에 대한 실험을 수행하여 오차를 최소로하는 회귀 관계식을 선정하였으며, 제안하는 방법을 이용하면 프라이버시 보호 기능을 제공하는 기존의 전력 수요예측 방법보다 낮은 평균오차율을 보임을 확인하였다.