인코어드 기술
인코어드는 AI 분석 엔진, 실시간 데이터 플랫폼 및 에너지 IoT의 핵심 기술을 사용하여 소규모 가정에서 대규모 신재생 자산 소유자 및 관리자에 이르기까지 모든 단계의 서비스를 제공합니다.
AI 분석 엔진
예측
기상 예측 및 위치 정보를 적용한 하루 전 또는 일과 동안 15분 단위 태양광 발전 및 수요 예측
판단
예측 알고리즘 기반 신재생 자산 및 에너지 수요 패턴의 이상 상태 및 고장 탐지·판단
최적화
비용 최소화 및 수익 최대화의 부하-태양광발전-ESS 통합 시스템 최적 운영 스케줄 계산 및 적용
부하 분리
NILM (Non-Intrusive Load Monitoring) 기술을 활용하여 전체 부하를 가전별 또는 종류별 부하로 분리
출간 논문
- K Park, J Jeong, H Kim (2020). Missing-insensitive Short-term Load Forecasting Leveraging Autoencoder and LSTM. ICLR Climate Change AI
- C Shin, E Lee, J Han, J Yim, W Rhee, H Lee (2019). The ENERTALK Dataset, 15 Hz Electricity Consumption Data from 22 Houses in Korea. Scientific data, 6(1), pp.1-13.
- E Lee, K Lee, H Lee, E Kim, W Rhee (2019). Defining Virtual Control Group to Improve Customer Baseline Load Calculation of Residential Demand Response. Applied Energy, 250, pp.946-958.
- S Ryu, H Choi, H Lee, H Kim (2019). Convolutional Autoencoder based Feature Extraction and Clustering for Customer Load Analysis. IEEE Transactions on Power Systems.
- C Shin, S Joo, J Yim, H Lee, T Moon, W Rhee (2019). Subtask Gated Networks for Non-Intrusive Load Monitoring. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Vol. 33, pp.1150-1157.
- M Kim, K Kim, H Choi, S Lee, H Kim (2019). Practical Operation Strategies for Energy Storage System under Uncertainty. Energies, 12(6), p.1098.
- C Shin, S Rho, H Lee, W Rhee (2019). Data Requirements for Applying Machine Learning to Energy Disaggregation. Energies, 12(9) p.1696.
- S Ryu, H Choi, H Lee, H Kim, V Wong (2018). Residential Load Profile Clustering via Deep Convolutional Autoencoder. 2018 IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGridComm), pp.1-6.
- K Lee, H Lee, H Lee, Y Yoon, E Lee, W Rhee (2018). Assuring Explainability on Demand Response Targeting via Credit Scoring. Energy, 161, pp.670-679.
- J Han, E Lee, H Cho, Y Yoon, H Lee, W Rhee (2018). Improving the Energy Saving Process with High-Resolution Data: A Case Study in a University Building. Sensors, 18(5), p.1606.
실시간 데이터 플랫폼
에너지 IoT
- 부하 관리 / 사용량 및 요금 확인, 누진단계 확인 등과 같은 기본 에너지 관리 서비스 제공
- 재실 파악 / 센서 및 에너지 사용량 정보를 통해 우리 집 재실 파악이 가능
- 라이프스타일 관리 / 기상, 식사 및 외출 시간에 대하여 센서 데이터를 통해 확인, 관리
- 가전제품 사용 확인 / 부하 분리 기술을 활용한 특정 가전제품 사용량 확인
- 긴급 상황 알림 / 비정상적인 사용 패턴이 감지된 경우 (예. 12시간 동안 사용량 움직임이 없는 경우) 보호자에게 실시간 알림 발송
인공지능 기반
분산자원 통합관리 시스템, 아이덤스
무인 모니터링으로
O&M 비용과 발전 손실 최소화
최고의 운영 효율 달성 및
최대 수익 창출
업계 최고 발전 예측 정확도로
중개거래수익 극대화
신재생 SPC 금융 업무의 디지털화로
프로세스 효율 향상
신재생
자산 관리
무인 모니터링으로
O&M 비용과 발전 손실 최소화
마이크로그리드
설계 및 운영
최고의 운영 효율 달성 및
최대 수익 창출
소규모자원
중개거래 플랫폼
업계 최고 발전 예측 정확도로
중개거래수익 극대화
신재생 SPC
금융 업무 플랫폼
신재생 SPC 금융 업무의 디지털화로
프로세스 효율 향상
신재생 자료 취득장치
회사 소개
인코어드는 미국 캘리포니아 산호세에서 2013년 설립된 Energy AI를 추구하는 스타트업입니다. 인코어드는 차세대 에너지 기술에 투자를 선도하는 George Soros와 SoftBank의 투자를 받았으며, 인공지능 및 빅데이터 알고리즘을 사용하여 에너지 산업에서 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다. 우리의 임무는 분산 자원과 에너지 소비자 사이를 유기적으로 연결하고, 에너지 생산과 소비의 효율성을 극대화하여, 인류의 에너지 고민을 없애는 것입니다.
투자사
협력 및 고객사
수상 경력
CIO APPLICATIONS
CIO APPLICATIONS
기상청
한국동서발전 CIO APPLICATIONS
한경비즈니스
International Accreditation Forum
: 클라우드 기반 실시간 전력 서브미터
산업통상자원부
산업통상자원부
한국디자인진흥원
산업통상자원부
국가산업융합지원센터
한국인터넷전문가협회
지능형전력망 법제도, 정책지원 및 기술개발
산업통상자원부
서울형 R&D 지원사업 과제 우수성과 : 기술혁신 및 경제 발전 기여
서울특별시
스마트 시티 SOC-ICT 우수기업
국토교통위원회
한국인터넷전문가협회
산업 융합의 활성화 및 보급확산
산업통상자원부장관
지능형 전력망 산업 진흥을 통한 국가사회발전 기여
산업통상자원부
주요 멤버
각 에너지 전문가, 수학자, 통계학자, 심리학자, 디자이너, 개발자, 프로젝트 설계자 분야의 10년 이상 경험을 보유한 멤버들의 구성으로 우리는 고객의 사업 경쟁력 및 서비스를 개선, 해결하기 위한 다양한 IT 기반 에너지 기술을 제공합니다. 한국 법인에 현재 33명, 미국과 일본에 20+ 멤버로 구성되어 있습니다.
이선정
Head of Algorithms
수학 박사
수학 학사
임재륜
Senior Data scientist
계산 과학 박사
수학 학사
문의
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