에너지 데이터를 활용하기 위한 유전 알고리즘 기반 엣지 컴퓨팅 내 개인화된 딥러닝 모델 운용 방법과 시스템
전남대학교산학협력단
김진술, 오승민
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요약유전 알고리즘에 기초한 개인화된 딥러닝 모델을 운영하는 시스템이 개시된다. 본 개시에 따른 상기 시스템은 제1 에너지 데이터, 및 상기 제1 에너지 데이터와 연관된 다변량 데이터를 수집하는 적어도 하나의 에너지 수집 센서; i) 에너지 소비량 및 발전량의 예측 정보 및 ii) 상기 에너지 데이터와 관련된 이상 탐지 정보를 출력하도록 학습된 딥러닝 모델을 제공하는 엣지 컴퓨팅 서버; 및 상기 엣지 컴퓨팅 서버와 연결되며, 다양한 유형의 에너지 설비 시스템을 제어하는 장치로부터 제2 에너지 데이터를 수신하는 에너지 시스템 관리 장치를 포함하고, 상기 엣지 컴퓨팅 서버는, 상기 적어도 하나의 에너지 수집 센서로부터 상기 제1 에너지 데이터 및 상기 다변량 데이터를 획득하고, 상기 에너지 시스템 관리 장치로부터 상기 제2 에너지 데이터를 획득하고, 상기 제1 에너지 데이터, 상기 다변량 데이터, 및 상기 제2 에너지 데이터에 기초하여 상기 딥러닝 모델을 학습시키고, 상기 제1 에너지 데이터 및 상기 제2 에너지 데이터 각각은, 에너지 시계열 데이터 및 에너지 이미지 데이터를 포함할 수 있다.
대표 청구항유전 알고리즘에 기초한 개인화된 딥러닝 모델을 운영하는 엣지 컴퓨팅 서버에 있어서, 상기 엣지 컴퓨팅 서버는:하나 이상의 통신 모듈;하나 이상의 메모리(memory); 및하나 이상의 프로세서를 포함하고,상기 하나 이상의 프로세서는,적어도 하나의 에너지 수집 센서로부터 제1 에너지 데이터 및 상기 제1 에너지 데이터와 관련된 다변량 데이터를 획득하고;에너지 시스템 관리 장치로부터 제2 에너지 데이터를 획득하고; 및상기 제1 에너지 데이터, 상기 다변량 데이터, 및 상기 제2 에너지 데이터에 기초하여 i) 에너지 소비량 및 발전량의 예측 정보 및 ii) 상기 에너지 데이터와 관련된 이상 탐지 정보를 출력하도록 상기 딥러닝 모델을 학습시키도록 설정되고,상기 제1 에너지 데이터는 에너지 시계열 데이터 및 에너지 이미지 데이터를 포함하고,상기 제2 에너지 데이터는 에너지 시계열 데이터 및 에너지 이미지 데이터를 포함하고,상기 하나 이상의 프로세서는,상기 딥러닝 모델을 구성하기 위한 복수의 레이어 구조에 대한 정보 및 상기 딥러닝 모델의 학습을 위한 파라미터에 기초한 초기 유전자를 저장하며,상기 초기 유전자와 제1 유전자 및 제2 유전자 각각을 교배함으로써 상기 딥러닝 모델의 학습을 위해 최적화된 파라미터를 도출하고,상기 제1 유전자는, 목적 함수에 기초하여 상기 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위한 파라미터를 포함하고,상기 제2 유전자는, 하나 이상의 랜덤 파라미터를 포함하는, 엣지 컴퓨팅 서버.
