도심용 무인항공기의 사용범위가 넓어지면서 다양한 미션을 효율적으로 수행하기 위해서는 배터리를 합리적으로 운용해야 한다. 배터리를 합리적으로 운용하기 위해서는 실제 비행 미션을 수행하기 전에 다양한 시뮬레이션을 통해 최적의 경로를 도출할 수 있다. 이를 위해서는 배터리의 전력 소모 및 에너지 잔량을 예측 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 도심용 무인항공기의 비행 중 속도 및 가속도에 따른 소비전력 간의 관계성을 분석하고 이를 이용해 빠르게 소비전력을 도출 할 수 있는 선형 전력 소모 모델을 도출하였다. 또한, 정확한 전력 소모를 예측하기 위해서 딥러닝에 기반한 전력 소모 모델을 도출하였다. 이때 정확하며 효율적인 전력소모 모델을 얻기 위해 모델링 입력 값으로 1) GPS 3축 속도 및 가속도, 2) IMU 3축 속도, 3) IMU 3축 속도 및 가속도 데이터를 사용한 모델들을 도출하여 비교하였다. 최종적으로 얻은 모델은 전력소모 오차율 5.86%을 얻었으며, 누적 에너지 오차율 1.50%를 얻었다.
MANET은 토폴로지의 빈번한 변화에 따라 경로가 짧은 기간 동안만 유지되고 모든 노드는 에너지를 배터리에 의존하기 때문에 배터리에 많은 제약을 받는다 이와 같은 제한사항을 극복하기 위해 링크의 안정성을 유지하거나 파워 소모를 고려한 프로토콜에 대한 연구들이 활발히 이루어져 왔다. 하지만 링크의 안정성 또는 파워 소모의 어느 한 측면만을 고려함으로써 링크의 안정성은 높일 수 있으나 파워 소모가 효율적이지 못하다. 또한 전체 파워소모는 줄일 수 있으나 파워소모의 균형을 이루지 못함으로써 네트워크 수명을 오래 지속시킬 수 없는 문제점이 발생 한다. 본 논문에서는 배터리 잔량과 신호세기를 동시에 고려하여 각 노드들의 균형된 파워소모와 네트워크 전체의 파워 소모를 최소화함 으로써 네트워크 수명을 오래 지속시키기 위한 프로토콜인 RBSSPR(Residual Battery Capacity and Signal Strength Based Power-aware Routing Protocol in MANET)를 제안한다. RBSSPR은 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector Routing)를 기반으로 하였다. NS-2 네트워크 시뮬레이션 결과를 통해, 제안된 RBSSPR이 특정 노드로 집중되는 트래픽을 분산시켜 파워소모의 균형을 이루고 네트워크 전체의 파워소모를 최소화함으로써 네트워크 수명을 연장시킴을 보였다.
현재 교통수요모형 기반의 자동차 배출량 추정 모형에서 교통 활동도 자료는 세부적으로 고려되는 반면, 배출계수는 평균적인 값만 반영되고 있기 때문에 배출량 산정 결과의 정확도를 저하시키는 문제가 있다. 본 연구는 도로유형 및 주행시간대와 무관하게 동일한 배출계수가 적용되는 부분을 개선하기 위해, 도로유형과 주행시간대별 연료소모량 차이에 대한 실증적 분석을 기반으로 각 유형별 배출계수의 보정 지표 제시를 목적으로 한다. 이를 위해, '이동식 차량활동도 모니터링 장비(Portable Activity Monitoring System: PAMS)'를 이용해 도로유형 주행시간대별 실 주행 자료를 수집하였고, 각 유형별 연료소모량을 추정하여 이를 비교하였다. 연구 결과 평균 주행속도가 22.5km/h 일 경우, 도로 유형별 주행차량의 가감속도 변화 등의 차이에 따라 국도에서의 연료소모량(95g/km)은 자동차 전용도로에서(81g/km)보다 약 17.3% 높은 것으로 분석되었고, 첨두시간대의 평균 연료소모량(86.73g/km)은 비첨두시간대(82.84g/km)보다 약 4.7% 높은 것으로 분석되었다. 각 유형별 연료소모량의 차이는 공변량 분석 (ANOCOVA)과 다변량 분산분석 (MANOVA)으로 검증하였으며, 그 결과 "주행속도가 동일할지라도, 도로유형과 주행시간대에 따라 연료소모량의 차이가 있다"는 본 연구가설은 유의한 것으로 나타났다. 마지막으로 연료소모량의 차이를 활용하여 각 유형별 배출계수 보정 지표들을 제안하였다. 본 연구는 기존 차량 중심의 배출계수 연구에서 벗어나, 도로 교통 조건에 따른 배출계수 특성을 분석했다는 점에서 의의가 있으며, 본 연구결과를 활용하여 교통부문의 배출량 추정결과에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
반폐쇄만이며 하계동안 저층 빈산소수괴(Hypoxic bottom area)가 형성되는 진해만 일대 해역중의 하나인 원문만에서 해양세균의 계절적 분포와 해양세균이 용존산소소모에 미치는 영향을 알기 위하여 하계동안 미소생물의 전자전달계 활성도(Electron transport system activity)로서 잠재적 산소소모량(potential consumption of oxygen)을 구하였다. 해양세균의 계절별 우점종은 추계('89년 10월)에는 Pseudomonas spp., 동계 ('90년 2월)에는 Serratia spp., 춘계('90년 5월)에는 Acinetobacter spp., 하계('90년 8월)에는 Flavobacterium spp.가 우점하였다. 조사기간동안 생균수는 하계('90년 8월)에 표층, 저층, 저질의 평균치가 각각 $2.12\times10^6cells/ml,\;1.34\times10^6cells/ml,\;1.55\times10^7cells/ml$로 높은 분포치를, 동계에는 표층, 저층, 저질의 평균치가 각각 $2.08\times10^5cells/ml,\;1.54\times10^5cells/ml,\;1.28\times10^6cells/ml$로 낮은 분포치를 보여주었다. 또한 전자전달계 활성(Electron Transport System Activity)으로 잠재적 산소소모량을 조사한 결과 하계동안 수괴에서 미소생물군집의 잠재적 산소소모량은 $232.4-637.5{\mu}l/O_2/l/day$, 이중 세균의 잠재적 산소소모량은 $142.6-432.4{\mu}l/O_2/l/day$로서 수괴의 미소생물군집의 잠재적 산소소모량의 약 $55\%$를 차지하여, 하계동안 저층의 산소소모에 큰 영향을 미침을 알 수 있었으며, 세균의 잠재적 산소소모량은 생균수와 밀접한 관계가 있었다.
내장형 시스템의 DC-DC 변환기나 배터리의 효율은 시스템을 구성하는 디바이스들의 종류 및 다양한 동작 패턴에 따른 전류의 시간적인 변화에 영향을 받는다. 이러한 특성은 DC-DC 변환기나 배터리의 효율을 분석하기 위해서는 다양한 부하를 가지는 실제 시스템을 구현, 응용프로그램을 수행하고, 배터리와 DC-DC 변환기를 포함한 전원 공급 회로를 연결하여 실제로 전력 소모를 측정할 것을 요구하지만, 이와 같이 실제 시스템을 구현한다는 것은 엄청난 개발 시간과 비용을 요구한다. 본 논문에서는 부하들의 전력 소모를 측정에 의해 얻어 저장하고 전원 공급 회로로부터 실제 시스템의 부하처럼 전력을 소모하도록 에뮬레이션 해줄 수 있는 시스템을 구현하였다. 구현한 부하 에뮬레이터(load emulator)는 측정한 전력 소모 프로파일의 양을 줄이기 위해 패턴 인식 후 압축하는 알고리즘을 사용하며, 저속 대용량 능동부하(active load)와 고속 소용량 능동부하들로 이루어진 비대칭(heterogeneous) 구조로 구현함으로써 전력 소모의 양이 많고 전력 소모가 신속하게 변하는 디지털 시스템의 부하를 에뮬레이션 할 수 있게 해준다. 구현한 부하 에뮬레이터의 성능을 평가하기 위해 하드디스크의 전력 소모를 측정 및 재생하여 비교하며, 부하 에뮬레이터의 응용으로써 부하의 전력 소모 패턴에 따른 DC-DC 변환기의 효율을 검토해 보았다.
본 논문에서는 0.13㎛ 이하의 deep sub-micron 공정처럼 누설 전류가 심한 공정을 이용하여 멀티미디어 SoC를 설계할 때, 가장 전력 소모가 높은 움직임 추정 기법의 전력 소모를 줄이기 위한 저전력 움직임 추정기의 아키텍쳐를 제안하였다. 제안하는 아키텍쳐는 기존의 동적 전력 소모만을 고려한 구조와는 달리 정적 전력 소모까지 고려하여 누설 전류가 심한 공정에 적합한 구조로, 효율적인 전력 관리가 필수적인 동영상 전화기 등의 각종 휴대용 정보기기 단말기에 적합한 형태이다. 제안하는 아키텍쳐는 하드웨어 구현이 용이한 전역 탐색 기법 (full search)을 기본으로 하며 동적 전력 소모를 줄이기 위하여 조기 은퇴(early break-off) 기법을 도입하였다. 또한 정적 전력 소모를 줄이기 위하여 전원선 잡음을 고려한 메가블록 전원 차단 기법을 사용하였다. 제안된 아키텍쳐를 멀티미디어 SoC에 적용하였을 때의 효용성을 검증하기 위해 시스템 수준의 제어 흐름과 저전력 제어 기법을 개발하였으며, 이를 바탕으로 시스템 수준에서의 소모 전력을 계산하였다. 모의실험 결과 0.13㎛ 공정에서 전력 소모가 50% 정도로 감소함을 확인할 수 있었다. 선폭의 감소와 칩 내부 발열량의 증가로 인한 누설 전류의 증가를 고려할 때, 기존의 동적 전력 소모만을 고려한 구조는 전력 감소 효율이 점점 나빠짐에 반하여 제안하는 움직임 추정기 아키텍쳐는 안정적인 전력 감소 효율을 보여주었다.
이 연구는 수심에 따른 공기소모량의 변화를 인간의 특성 및 이론값과의 비교·분석하였다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, 실험대상자 A·B는 수심에 따라 각각 비슷한 상승률을 보였다. 둘째, 실험대상자 C는 수중 25m에서 공기소모량의 상승률이 유의하게 높게 나타났는데, 그 이유는 깊은 수심의 수압에 신체가 민감하게 반응하여, 호흡이 다른 참여자보다 다소 빨라 공기소모량을 증가시킨 것으로 보인다. 셋째, 실험대상자 D·E는 공기소모량이 전반적으로 유의하게 낮게 나타났다. 이는 D와 E의 연령이 각각 37세, 35세로 실험대상자 중 가장 젊고, 체력이 강건하며, 군 복무 당시 해상의 심해 잠수경험이 풍부하여 나타난 결과로 보인다. 넷째, 실험대상자 분당 평균 공기소모량은 수면과 비교하여 수중 5m는 약 1.45배, 수중 10m는 약 1.85배, 수중 20m는 약 2.8배로 분당 공기소모량이 증가하였다. 이는 구조대원 각자의 경험과 체력, 신체가 수중에서 적응하는 정도의 차이, 그리고 수중 호흡법이 달라서 나타난 결과로 보인다. 마지막으로 실험 평균값과 이론값의 차이는 실험대상자 구조대원 5명 각자의 경험과 체력, 신체가 수중에서 적응하는 정도의 차이 및 수중 호흡법에 따라 이론값보다 많거나 적게 공기를 소모하여서 나타난 결과로 보인다.
2011년 교통부문 온실가스 배출량은 85.04백만$tonCO_2eq$이며 도로분야에서 발생한 온실가스 배출량은 95% 비율을 차지한다. 이러한 온실가스 배출량 감축의 일환으로 급가속 회피, 경제속도 준수 등 에코드라이빙 교육 및 홍보 프로그램이 활성화되고 있으나 근원적인 배출량 감축 기술 개발은 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 도로 경사도 별 최적가속도를 분석하고 하류부의 오르막 구간을 대상으로 연료 효율적인 주행방법의 제시를 목적으로 하였다. 오르막 주행 시 주행모드에 따른 시나리오를 설정하고 시나리오별 속도변화량을 다르게 설정하여 속도 프로파일을 생성하였다. 각 속도 프로파일을 Comprehensive Modal Emission Model에 적용하여 연료소모량을 산정하였다. 도로 경사도, 오르막길이 별 연료소모량이 가장 적게 소모된 주행모드와 속도변화량을 도출하였다. 도출된 주행모드와 속도변화량을 기반으로 에코드라이빙 시 소모된 연료소모량과 cruise control 주행 시 소모된 연료소모량을 비교 분석하였다. 분석 결과, 오르막 지형을 100kph, 90kph, 80kph 속도로 주행 시 에코드라이빙 주행의 연료소모량이 cruise control 주행 보다 각각 33.9%, 30.8%, 5.3% 감축효과가 나타나는 것으로 분석되었다.
이 연구는 현장 소방활동에 따른 공기호흡기 소모량의 변화율을 파악 분석한 것으로 실험 결과는 다음과 같다. 대상자 5명의 평균 공기소모량은 가만히 서 있을 때 $15.56{\ell}/min$, 보통걸음으로 걸을 때 $32.43{\ell}/min$, 소방호스를 전개 하고 정리할 때 $43.07{\ell}/min$, 계단을 걸어 올라갈 때 $55.28{\ell}/min$, 계단을 뛰어 올라가 해머를 연속하여 내려치는 상황은 $127.14{\ell}/min$로 급격히 상승하여 에너지 소모량에 따라 공기소모량도 증가된다는 것을 알 수 있다. 실험대상자 A는 가장 고령임에도 가만히 서 있을 때 $13.23{\ell}/min$, 보통걸음으로 걸을 때 $29.33{\ell}/min$, 소방호스를 전개하고 정리할 때는 $41.08{\ell}/min$로 공기소모량이 가장 낮게 나타났다. 이는 깊고 느리게 하는 호흡법에 익숙한 결과로 판단된다. 실험대상자 D는 공기호흡기 평균 사용량이 $63.58{\ell}/min$로 유의하게 높았다. 그 이유는 비만이 공기소모량을 높인 것으로 보이고, 해머로 내려치는 동작에 체력이 소진되어 공기소모량 상승에 더 큰 영향을 미친것으로 판단된다. 실험대상자 E는 공기호흡기 사용량이 $49.90{\ell}/min$로 유의하게 낮게 나타났다. 그 이유는 E의 연령이 실험대상자 중 가장 젊고, 강인한 체력을 소유한 결과로 추측된다.
무선 센서 네트워크의 클러스터링(Clustering) 기법은 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하기 위한 목적으로 개발되어 Network Lifetime을 증대시키는 효과를 보인다. 기존의 클러스터링 기법들은 센서 노드들이 CH(Cluster Head) 역할을 교대로 수행함으로써 각 노드의 에너지 소모를 균등하도록 하여 Network Lifetime을 향상시키는 방법을 제안하였지만, 싱크(Sink) 노드와 인접한 노드들의 에너지 소모를 최소화하는 방안은 제시하지 못했다. 본 논문에서는 싱크 노드의 POS(Personal Operating Space)내에 존재하는 인접 노드의 일부를 클러스터의 멤버(Member) 노드로 가입시키지 않고, 직접싱크 노드와 통신하게 함으로써 싱크 노드와 인접한 CH의 에너지 소모를 줄여 Network Lifetime을 연장하는 클러스터링 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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