[논문 리뷰] Intelligent Energy Management with IoT Framework in Smart Cities Using Intelligent Analysis: An Application of Machine Learning Methods for Complex Networks and Systems

Maryam Nikpour, Parisa Behvand Yousefi외 6명|arXiv (Cornell University)|2023. 06. 08.

Air Quality Monitoring and Forecasting인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 IoT 기반 프레임워크를 스마트 시티의 에너지 관리에 검토하고, 지능형 분석과 기계 학습이 스마트 빌딩의 에너지 사용 및 환경 영향을 줄이면서 IoT 플랫폼 내의 제3자 애플리케이션을 가능하게 하는 방법을 분석한다.

ABSTRACT

This study confronts the growing challenges of energy consumption and the depletion of energy resources, particularly in the context of smart buildings. As the demand for energy increases alongside the necessity for efficient building maintenance, it becomes imperative to explore innovative energy management solutions. We present a comprehensive review of Internet of Things (IoT)-based frameworks aimed at smart city energy management, highlighting the pivotal role of IoT devices in addressing these issues due to their compactness, sensing, measurement, and computing capabilities. Our review methodology encompasses a thorough analysis of existing literature on IoT architectures and frameworks for intelligent energy management applications. We focus on systems that not only collect and store data but also support intelligent analysis for monitoring, controlling, and enhancing system efficiency. Additionally, we examine the potential for these frameworks to serve as platforms for the development of third-party applications, thereby extending their utility and adaptability. The findings from our review indicate that IoT-based frameworks offer significant potential to reduce energy consumption and environmental impact in smart buildings. Through the adoption of intelligent mechanisms and solutions, these frameworks facilitate effective energy management, leading to improved system efficiency and sustainability. Considering these findings, we recommend further exploration and adoption of IoT-based wireless sensing systems in smart buildings as a strategic approach to energy management. Our review underscores the importance of incorporating intelligent analysis and enabling the development of third-party applications within the IoT framework to efficiently meet the evolving energy demands and maintenance challenges

연구 동기 및 목표

• 스마트 시티 에너지 관리를 위한 IoT 기반 프레워크를 평가한다.
• 지능형 분석 및 ML 방법이 모니터링, 제어 및 효율성을 어떻게 향상시키는지 파악한다.
• IoT 플랫폼이 제3자 애플리케이션을 지원할 가능성을 평가한다.
• 지속 가능한 에너지 관리를 위한 IoT 무선 센싱 및 지능형 분석의 채택을 권고한다.

제안 방법

• 지능형 에너지 관리용 IoT 아키텍처 및 프레임워크에 관한 문헌 조사.
• 모니터링과 제어를 위해 지능형 분석을 수집·저장하고 지원하는 프레임워크에 대한 분석.
• 제3자 애플리케이션 개발 플랫폼으로서의 프레임워크 평가.
• 에너지 절약 및 환경 영향에 관한 연구 결과의 종합.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 스마트 빌딩과 도시에서 지능형 에너지 관리를 위한 IoT 기반 프레임워크는 어떤 것이 있는가?
• RQ2 이 프레임워크 내의 지능형 분석과 ML 방법이 에너지 효율성과 지속 가능성을 어떻게 향상시키는가?
• RQ3 IoT 플랫폼이 기능성 및 적응성을 확장하기 위해 제3자 애플리케이션을 지원할 수 있는가?
• RQ4 스마트 빌딩에서 IoT 기반 무선 센싱 채택을 위한 전략적 권고사항은 무엇인가?
• RQ5 이러한 프레임워크가 에너지 소비 및 환경 발자국에 미치는 잠재적 영향은 무엇인가?

주요 결과

• IoT 기반 프레임워크는 스마트 빌딩에서 에너지 소비 및 환경 영향 감소에 상당한 잠재력을 보여준다.
• IoT 프레임워크 내의 지능적 기제는 시스템 효율성과 지속 가능성을 향상시킨다.
• IoT 프레임워크는 제3자 애플리케이션 개발을 위한 플랫폼으로서의 역할을 할 수 있어 유용성과 적응성을 높인다.
• 스마트 빌딩의 에너지 관리에 있어 IoT 기반 무선 센싱 시스템의 채택은 전략적으로 유리하다.