Cognitive Radio(CR)는 특정 주파수 대역을 사용하도록 할당된 유저가 사용하지 않을 때, 이를 탐지하여 해당 주파수 대역을 이용함으로써 주파수 스펙트럼 효율을 향상시킬 수 있는 기술이다. 특히, CR에서 스펙트럼 센싱(Spectrum Sensing)은 중요한 기술의 하나라고 말할 수 있다. 기존의 스펙트럼 센싱 성능을 향상시키기 위한 방법으로, 다수의 노드가 각각 판정한 결과를 이용하는 OR-Rule, AND-Rule 등의 기법이 제안된 바 있다. 본 논문에서는 수신 다이버시티 기법 중의 하나인 Equal Gain Combiner(EGC) 알고리듬 이용하여 스펙트럼 센싱 성능을 알아보고 특히, 기존의 방법은 각 노드에서 판정 후 판정부에서 그 결과를 결합하여 최종 판정하는 방법이나, 본 논문에서 적용한 EGC 기법은 각 노드에서 수신된 신호에 대한 검출된 에너지 값을 융합센터(Fusion Center)로 보내어 최종 판정하는 방법이다. 각 노드에서 검출된 에너지 값을 융합센터가 수신한 신호에는 실질적으로 잡음이 섞이게 되므로 이로 인하여 발생할 수 있는 전송 오류를 추가적으로 고려하였다. 또한, 각 노드에서 검출한 에너지 값이 융합센터로 전송될 때에는 양자화 되어서 전송된다. 이에 따라서 양자화 bit수와 관련된 센싱 성능과 데이터의 반복 전송의 필요성, 그리고 그 횟수에 대해 제시하고자 한다.
재생에너지 및 분산자원의 증가로 에너지신산업에서는 전통적인 데이터뿐만 아니라 다양한 에너지 관련 데이터들이 생성되고 있다. 즉 다양한 재생에너지 설비와 발전 데이터, 계통 운영 데이터, 계량 및 요금 관련 데이터뿐만 아니라 새로운 서비스와 분석을 위해 필요한 기상 및 에너지 효율화 데이터 등이 있다. 에너지 빅데이터 처리 기술은 분산자원, 계통, AMI(: Advanced Metering Infrastructure)를 포함한 전력 생산·소비 인프라의 전반기에서 발생하는 데이터를 체계적으로 분석 ·진단할 수 있다. 이를 통해 ICT(: Information and Communications Technology)산업과 에너지 산업 간 융복합의 새로운 비즈니스 창출을 지원하는 기술이 될 수 있을 것이다. 이를 위해서 수집된 데이터의 항목별 특성 분석 및 연관관계 표본 추출과 각 특징들의 범주화 및 요소 정의 등 데이터 분석 시스템에 대한 연구가 필요하다. 또한 데이터의 손실 및 이상 상태 처리를 위한 데이터 정제 기술에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그리고 에너지 데이터를 실시간으로 저장 및 관리할 수 있도록 Apache NIFI, Spark, HDFS(: Hadoop Distributed File System)에 대한 개발 및 구축이 필요하다. 본 연구에서는 위와 같은 다양한 전력거래를 위한 전반적인 에너지 데이터 처리 기술과 시스템를 제안하였다.
온실가스 배출 문제가 세계적인 현안으로 부각되면서 수소를 에너지원으로 사용하는 수소경제가 주목받고 있다. 수소연료전지는 수소경제의 구성요소 중 하나로, 수소를 활용해 열과 전기를 생산하며 에너지 변환 효율이 높이는데 장점이 있다. 본 연구는 세계적인 온라인 커뮤니티인 레딧(Reddit)에서 수집한 수소연료전지와 관련된 소셜 데이터를 텍스트마이닝과 감성분석 기법으로 분석하였다. 분석 결과 9,211건의 댓글을 LDA(Latent Dirichlet Allocation)을 이용해 4개의 토픽 그룹으로 분류할 수 있었다. 이 중 수소연료전지와 관련이 높은 그룹을 선정해 STM(Structural Topic Model) 분석으로 10개 토픽을 추출하였고, 기후 환경, 수소 산업, 수소 차와 관련 있는 토픽 3개를 발견할 수 있었다. 이 연구 결과를 통해 수소연료전지의 세계적으로 실제적인 내용을 빠르고 효과적으로 파악하여 수소연료전지에 대한 예측하고, 우리나라의 수소연료전지 관련 국가R&D의 정책적 방향을 제시하고자 한다.
현실공간의 정보를 가상의 공간으로 모사하는 디지털 트윈 기술은 다양한 분야에서 채택되고 있다. 디지털 트윈에 대한 관심은 Industry 4.0 기반의 스마트제조와 같은 첨단 제조 분야를 중심으로 관심이 커지고 있다. 그리고 디지털 트윈의 시스템을 운영하면 수많은 데이터가 발생하며 기술의 분야에 따라 발생하는 데이터는 특성이 다르기때문에 효율적으로 자원을 관리하고, 최적화된 디지털 트윈 플랫폼 기술이 필요하다. 첨단 제조 분야를 중심으로 디지털 트윈의 파이프라인에 대한 연구가 지속적으로 진행되어 왔으나 플랜트 분야의 데이터에 적합한 고속의 파이프라인 연구는 아직 부족하다. 그렇기에 본 논문에서는 Apache Kafka를 통해 고속으로 쏟아지는 플랜트분야의 디지털 트윈 데이터에 특화된 파이프라인 설계 방식을 제안한다. 제안된 모델은 플랜트의 정보를 revit 기반으로 적용하고, 플랜트에 특화된 데이터를 Apache Kafka 통해 수집하며, 경량화된 CFD엔진을 탑재하여 기존의 제조 분야의 디지털 트윈 기술보다 플랜트분야에 적합한 디지털 트윈의 모델을 구현할 수 있다.
본 논문에서는 소규모 수용가의 직류 배전 시스템의 타당성을 검증하기 위하여, 가정 및 빌딩용 직류 배전 시스템을 구축하여, 교류 및 직류 전원 공급에 따른 효용성을 비교/검증하였다. 직류 전원을 인가하기 위하여 5대 가전기기(냉장고, TV, 세탁기, 에어컨, 노트북, 컴퓨터)를 직류 전원 인가가 가능하도록 전원 시스템을 변경하였으며, 직류 전원 공급을 위한 양방향 교류/직류 컨버터를 제작하였으며, 직류 전원 인가에 따른 아크 발생을 저감하기 위한 직류 콘센트를 설계/제작하여 직류 배전 시스템을 구축하였다. 또한 LED, 데이터 센터 등 직류 전원이 요구되어지는 분야에 적용하기 위한 고효율 직류-직류 컨버터를 개발하여 적용하고자 하였으며, 에너지 저장장치, 신재생 에너지원과 결합된 직류 배전 시스템을 구성하고자 한다.
최근 신재생 에너지 중 각광을 받고 있는 풍력 발전의 경우 경제성 및 효율성을 높이기 위하여 대부분의 풍력 발전단지들이 해상에 조성된다. 그러나 풍력단지 관리자가 해상에 설치된 풍력발전기에 접근하기 위해서는 헬기 또는 보트를 이용해야하며 많은 비용과 시간을 필요로 한다. 이러한 유지 및 관리 비용을 감소시키기 위한 하나의 대안으로써 풍력발전기의 원격 모니터링 및 제어 기술이 요구된다. 본 논문에서는 풍력발전기의 상태 정보 계측 및 원격 제어 기능을 제공하는 무선 센서 네트워크 기반의 풍력발전기 모니터링 및 제어 시스템을 구현한다. 이를 위해 다수의 센서를 풍력발전기에 설치하여 실시간으로 상태를 계측할 수 있도록 하고 제어 장치를 통해 원격 제어가 가능하도록 한다. 풍력발전기의 센서 장치 및 제어 장치는 무선 센서 네트워크를 통해 제어 센터와 계측 데이터 및 제어 데이터를 주고받도록 한다. 제어 센터에서는 GUI 기반의 모니터링과 제어 기능을 제공하는 중앙 집중형 모니터링 프로그램을 통해 풍력발전기를 관리한다. 또한 제어 센터 이외의 지역에서 원격으로 풍력발전기 모니터링이 가능하도록 스마트 단말기 기반의 웹 프로그램을 구현한다.
각종 환경 규제에 대한 대응이 세계 IT 시장에서 큰 이수로 부각되면서 데이터 센터 유지를 위해 소모되는 막대한 양의 에너지와 저장 장치를 효율적으로 관리하기 위한 통합(Consolidation), 가상화(Virtualization), 최적화(Optimization), 관리 (Leverage) 등의 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 노력의 일환으로 다수의 저장 장치를 계층화하여 전력 소비량 및 데이터 이중화 작업의 강도를 달리하는 새로운 개념의 RAID 기법을 제안한다. G-RAID는 저장 장치의 전력 소비량을 계층화하고 데이터 접근 빈도수에 따라 저장 장치를 선택함으로써 데이터 I/O 성능 저하의 발생을 최소화하면서 전력 소비를 최소화 했다. 또한 파일 시스템과 G-RAID의 블록 맵 정보는 효율적인 작업을 위해 연속적으로 위치한 블록들의 그룹을 기본 단위로 처리되며 그룹 별 접근 빈도수를 고려하여 블록 연결 작업으로 인한 성능 감소를 최소화하고자 했다. 실험 결과, 블록 재배치 작업으로 인한 응답 시간의 향상이 나타났지만 전력 소비 율은 최대 38% 감소하는 것으로 나타났다.
가스장 이온원(GFIS: Gas Field Ionization Source)은 전자현미경보다 분해능이 향상된 이온현미경의 광원으로 사용하기 위하여 연구되고 있고, 큰 각전류 밀도, 작은 크기의 가상 이온원 그리고 좁은 에너지 퍼짐을 특징으로 한다. 여러 가지 장점을 가지고 있는 GFIS을 개발하기 위해서는 GFIS에서 발생된 이온빔의 형상을 관찰 것이 매우 중요하며, 이러한 관찰을 위한 시스템에는 주로 마이크로 채널 플레이트 (MCP: Micro Channel Plate)가 사용된다. MCP는 채널내부에 입사한 입자의 에너지에 의해서 생성된 이차전자를 수 천 배에서 수 백 만 배 이상 증폭시켜 형광판에 조사하고 발광시키는 방법으로 작은 신호를 영상으로 관찰 할 수 있도록 한다. MCP의 큰 증폭비는 작은 크기의 신호를 큰 신호로 증폭하여 관찰하는데 용이하여, GFIS 방법으로 생성된 이온빔(이온빔 전류 값은 pA 수준)을 관찰하기에 적합하다. 그러나 MCP를 이용하여도 증폭된 이온빔의 세기가 매우 작기때문에 생성된 이온빔 형상을 정확하게 관찰하기 위해서는 MCP의 형광판을 촬영하는 카메라 노출시간을 길게하여 데이터 수집 시간을 늘려야 하는 문제가 있다. 본 발표에서는 이온빔 형상 관찰에 소요되는 시간을 단축하기 위하여 MCP의 잡음이 GFIS의 이온빔 이미지 관찰에 미치는 영향을 분석하고 이를 제거 방법을 소개한다. 본 연구에서는 GFIS 방출 이온빔의 이미지에 포함된 MCP 잡음 특성을 장(전계)이온현미경 (Field Ion Microscope)실험을 통하여 분석하였고, 디지털 이미지 처리 방법을 이용하여 방출 이온빔 이미지에서 MCP 잡음을 제거하여 방출 이온빔 이미지만 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법을 GFIS 방출 이온빔 관찰시스템에 적용함으로써 기존 방법에 비해 노출시간을 단축하여 방출 이온빔을 관찰 할 수 있었으며, 노이즈 제거 효과로 향상된 이온빔 형상을 얻을 수 있었다. 본 연구결과의 관찰시간 단축과 향상된 이온빔 형상 획득은 이온현미경 개발에 필수적인 단원자 이온빔을 보다 효율적으로 개발할 수 있으며 디지털 이미지 처리로 GFIS 이온빔 생성을 자동화하는데 응용할 수 있다. 더불어 기존방법에 비해 이미지 획득을 위한 MCP의 노출시간을 단축할 수 있으므로 실험장비 수명 단축 방지 및 관리에 큰 장점이 있다.
접근성은 접근의 쉬운 정도를 개념화 한 것으로 접근성을 지표화하여 현재 교통시스템의 상태를 수치화, 현재 교통수단의 서비스 개선효과 및 새로운 교통수단의 도입 효과 측정과 같은 교통사업 평가에 중요하게 사용되고 있다. 본 연구의 목적은 다양한 도시 내 통행 행태의 분석이 가능한 서울시 도시 접근성 지표의 제안 및 활용방안 소개를 주 내용으로 하고 있다. 이를 위해 미국 Texas-Austin 대학교 교통연구센터(CTR)에서 제시한 접근성 지표를 바탕으로 서울시의 통행행태를 고려한 서울시 도시 접근성 지표를 구성하였다. 또한 본 연구에서 구성한 서울시 도시 접근성 지표를 에너지 효율적인 수단과 에너지 비효율적인 수단간의 접근성 차이를 반영하여 지속가능성 여부를 평가할 수 있는 MAG(Modal Accessibility GaP) 지표에 적용하여 2002년 서울시 교통시스템의 지속가능성을 평가해 보았다. 이와 함께 서울시 대중교통체개개편 사업이 서울시 교통시스템의 지속가능성에 어떠한 영향을 주었는지 네트워크 데이터를 이용하여 2002년도와 2004년도의 서울시 MAG 지표의 변화를 분석하였다. 서울시 도시 접근성 지표분석에 이용한 데이터는 2002년 가구통행실태조사에서 30%를 추출한 표본 자료이다.
서버 클러스터 환경에서 에너지 절약을 위한 방법 중 하나는 서버의 전원을 트래픽 상황에 맞게 제어하는 전원 제어 기술이다. 이는 현재 데이터 센터의 전체 에너지 사용량과 각 서버의 에너지 사용량을 파악하여 적절하게 ON/OFF 상태로 관리하는 기술이다. 이를 위해서 각 서버의 전력을 효과적으로 추정하는 방식이 필요한데, 본 논문에서는 비용 면과 에너지 면에서 효율적인 소프트웨어 방식의 추정 모델을 사용하여 전력을 추정한다. 또한 기존의 전력 추정 모델은 CPU의 유휴(idle) 사용량만을 사용함으로써 현재 서버의 세부적인 CPU 상태나 I/O 장치의 사용량을 정확히 파악하지 못하고, 이는 해당 서버의 전력을 효과적으로 추정하지 못하는 단점으로 이어진다. 본 논문에서는 CPU의 다양한 상태 필드를 활용하여 서버의 CPU 및 시스템의 전반적인 상태를 보다 정확히 파악하고, 이에 따라 서버의 전력을 기존의 두 소비전력 추정 모델(CPU/디스크/메모리 기반의 전력 소비 추정 모델 및 CPU 유휴값 기반의 전력 소비 추정 모델)보다 정확히 측정하는 CPU 필드(field) 기반의 전력 추정 모델을 제안한다. 2대의 서버를 사용하여 실험을 수행하였으며, 전력계를 통해 측정한 실제 전력과 각 추정 모델의 추정 값을 비교하여 평균 오차율을 계산하였다. 실험 결과 기존 소비전력 추정 모델이 평균 8-15%대의 오차율을 보이는 반면, 본 논문에서 제안하는 서버 전력 추정 모델은 2%대의 오차율을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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