식품공장 전력 사용량 예측 GUI 프로그램 개발

• 영문명: Development of GUI Program to Predict Electricity Consumption in Food Factory
• 발행기관: 한국환경에너지공학회
• 저자명: 이형아 김동주 조우진 박종혁 구재회
• 간행물 정보: 『한국환경에너지공학회 학술대회지』2023년 추계학술발표회, 426~426쪽, 전체 1쪽
• 주제분류: 공학 > 환경공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.12.07

국문 초록

에너지 소비 문제가 전 세계적으로 주요한 이슈가 되면서 다양한 부문에서의 에너지 소비 및 온실가스 배출 절감에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 불필요한 에너지 낭비를 줄이며 효율적인 에너지 생산 · 공급을 위한 방안이 요구되기 때문에 에너지 수요량과 공급량에 대한 정교한 예측이 중요한 시점이다. 현재 이러한 관점에서 통계 모델 데이터 분석, 인공지능 등의 다양한 기법을 적용한 에너지 예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이를 활용하는 방안에 대한 연구는 비교적 미비한 상태이다. 본 연구에서는 높은 예측 정확도를 확보하고 방대한 데이터를 빠르게 학습하고 처리하기 위해 머신러닝 기법을 활용하여 식품공장의 전력 사용량을 예측하는 모델을 개발하였다. 예측 모델은 환경 · 에너지 분야 및 다양한 분야에 서 보편적으로 활용 가능한 알고리즘 중 하나인 MLP(Multi Layer Perceptron)를 적용하였다. 또한 개발된 예측 모델을 보다 실용적으로 활용하기 위해 Python에서 제공하는 라이브러리인 Tkinter를 활용하여 GUI(Graphic User Interface)를 구현하였다 해당 프로그램은 모든 시스템에서 적용 가능하도록 제작되었으며, 예측을 위해 필요한 Input data를 입력할 수 있는 입력 필드와 예측 모델을 실행시키는 버튼으로 구성되어 있다. 즉, 제품 생산량, 인력 투입시간, 투입 인원 수, 외기 온도 및 습도, 전일 전력 사용량 등의 값을 각 입력 필드 안에 입력 후, '예측' 버튼을 누르면 전력 사용량 예측값과 모델의 타당성을 R² 및 CvRMSE로서 확인할 수 있다. 추후 라이브러리 추가 및 해당 GUI를 FEMS 등 특정 시스템에 이식하는 방안에 대한 연구를 통해 식품공장에서의 에너지 관리 측면에서 보다 실용적으로 활용될 수 있도록 하고자 한다.

키워드

GUI(Graphic User Interface) Tkinter 전력 사용량 예측 MLP(Multi Layer Perceptron)