• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.9B
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• pp.1407-1415
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• 2010

In recent years, the smart grid technique for maximizing the energy efficiency of power networks has received a great deal of attentions. In particular, the Demand Response is a core technology differentiated from the present power network under the smart grid paradigm. To minimize the electric cost and maximize users' satisfaction, this paper proposes a unique scheduling algorithm derived by using optimization where the characteristics of various home appliances are taken into account. For this goal, we represent mathematical consumption patterns of the electric loads and propose the optimal scheduling scheme based on the importance factor of each device during one day. In the simulation results, we demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in the viewpoint of the minimal electric costs utilizing real statistical figures.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.13-15
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• 2016

에너지 소비가 큰 건물은 내부 온/습도, 이산화탄소 농도, 미세먼지 농도 등의 일정 공기 질을 유지하면서 에너지 비용을 최소화할 수 있는 제어계획을 수립하는 것이 필요하다. 기존 건물에서 실내 환경의 운영은 설정된 실내 환경 값을 기준을 벗어나면 설비 기기를 제어하는 방식으로 이루어진다. 이는 단 시간에 고에너지를 투입하여 장비를 가동시키므로 에너지 소모가 크며 peak 전력이 높아 에너지 비용이 크다는 문제가 있다. 따라서 온도를 포함한 환경이 변해가는 상황을 예측하고 사전에 에너지 사용 계획을 수립하여 관리 제어를 수행함으로써 예열부하 등의 불필요한 에너지 손실을 절감하려 한다. 이를 위해 실내 환경이 변화하는 것을 예측하고 후보 제어계획으로 제어를 수행할 때 소요되는 에너지가 어느 정도인지 시뮬레이션하여 제어계획의 적합도를 평가한다. 기존 EnergyPlus와 같은 시뮬레이션 도구는 모델이 복잡하여 시뮬레이션에 많은 시간이 필요하기 때문에 환경 변화를 반영하기 위해 주기적으로 재수립되는 수많은 제어계획 데이터를 단시간에 시뮬레이션하기에 부적합하다. 본 논문에서는 빠른 시뮬레이션을 위해 실제 운영 데이터와 에뮬레이션을 통해 획득한 운영 데이터를 기반으로 학습 알고리즘을 이용하여 제어계획 적용 시의 미래 상황을 예측한다.

• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.6 no.4
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• pp.12-17
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• 1984

인류문명의 발달과 더불어 자동차는 우리의 일상생활에서 가장 긴요한 문명의 이기로서 교통 및 수송수단의 대부분을 차지하고 있음은 주지의 사실이다. 좀더 편리하고 이상적인 자동차를 지 향하려는 인간의 의지는 자동차의 기관을 비롯하여 각종장치의 구조 및 작동성능을 최적화하는데 크게 이바지하여 왔으며, 이러한 노력은 자동차용 기관의 효율증대와 배기저감 등에 많은 발 전을 가져오게 되었다. 특히 에너지타동이후 우리나라를 비롯한 세계여러나라는 자원의 소비절 약을 극대화하려는 방향으로 많은 연구가 이루어지고 있다. 자동차용 연소기관의 성능은 초기 에는 주로 출력성능에 주안을 두어 설계하여 왔으나 점차 배기에 의한 대기오염문제가 제기됨에 따라 배기가스의 유해성분저감, 소음저감, 내구성 증대를 비롯하여 연료소비절감을 감안한 경 제성을 감안하여 설계하게 되었으며 최근에는 이들을 충족시키면서도 최적제어시스템을 갖는 자동차로 발전하게 되었다. 자동차용 연소기관의 주류는 지금까지 사용하여 오고 있는 가솔린 기관, 디이젤기관이며 이 외에도 가스 터빈, 전기자동차용기관, 등이 일부 사용되고 있다. 이 러한 관점에서 여기서는 주로 자동차용 가솔린기관과 디이젤기관의 진전과 최근의 동향에 대하여 개괄적으로 고찰하여 보기로 한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.1
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• pp.93-104
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• 2024

Demand response is a strategy that encourages customers to adjust their consumption patterns at times of peak demand with the aim to improve the reliability of the power grid and minimize expenses. The integration of renewable energy sources into smart grids poses significant challenges due to their intermittent and unpredictable nature. Demand response strategies, coupled with reinforcement learning techniques, have emerged as promising approaches to address these challenges and optimize grid operations where traditional methods fail to meet such kind of complex requirements. This research focuses on investigating the application of reinforcement learning algorithms in demand response for renewable energy integration. The objectives include optimizing demand-side flexibility, improving renewable energy utilization, and enhancing grid stability. The results emphasize the effectiveness of demand response strategies based on reinforcement learning in enhancing grid flexibility and facilitating the integration of renewable energy.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1356-1358
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• 2007

데이터 병합은 무선 센서 네트워크에서 발생하는 통신량 축소로 에너지 소비의 최소화를 달성하기 위해 적용되는 기법이다. 이런 데이터 병합의 시간 제어는 종단간 지연시간을 최적화하면서 병합 시간의 적응적인 조절로 WSNs의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 따라서 본 논문은 WSNs에서 데이터 정확성과 종단간 지연시간 사이에 발생하는 상충조건의 최적화를 위해 무선 손실을 고려한 적응성 있는 타이밍 제어 프로토콜을 설계하였다. 이 프로토콜은 무선 손실의 변화에 적응성을 있는 데이터 병합을 수행할 수 있도록 선택적 참여율과 중요도를 결정함으로써 네트워크 전체에 패킷 전송 횟수를 균등하게 분배하여 전체 네트워크 안정성을 높일 수 있도록 하였다.

• Journal of Platform Technology
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• v.11 no.1
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• pp.3-10
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• 2023

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have gained significant attention in 5G and 6G wireless networks due to their high flexibility and low hardware costs. However, UAV communication is still challenged by blockage and energy consumption issues. Reconfigurable Intelligent Surfaces (RISs) have emerged as a promising solution to these challenges, enabling improved spectral efficiency and reduced energy consumption by transmitting signals to users who cannot receive signals because of the obstacles. Many previous studies have focused on minimizing power consumption and data transmission delay through phase shift and power optimization. This paper proposes an algorithm that maximizes the sum rate by including bandwidth optimization. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.629-631
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• 2015

Recently, the actual demand for electricity usage to out of demand forecasting demand appears to be based on the power of Government to address the insecurity is there are a lot of efforts on a more efficient energy management. In 2011, the first major outage, blackout since the current rate of no more than 10% of our power plants, such as power supply and demand crisis is being repeated. In addition, energy management systems, the demand for care and social areas are being expanded. In this paper, Building power supply and wired/wireless router and to optimize the DDNS (Dynamic Domain Name Service) for remote control and monitoring device for electric consumption Presonal Energy Management System offers a way to implement it. In the future, remote control and access the user's can minimize the settings for additional research is needed.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.5
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• pp.219-227
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• 2008

As found in research on constraint satisfaction problems, the choice of variable ordering heuristics is crucial for effective solving of constraint optimization problems. For the special problems such as energy-efficient clustering in heterogeneous wireless sensor networks, in which cluster heads have an inclination to be near a base station, we propose a new approach based on the static preferences variable orderings and provide a pnode heuristic algorithm for a specific application. The pnode algorithm selects the next variable with the highest Preference. In our problem, the preference becomes higher when the cluster heads are closer to the optimal region, which can be obtained a Priori due to the characteristic of the problem. Since cluster heads are the most dominant sources of Power consumption in the cluster-based sensor networks, we seek to minimize energy consumption by minimizing the maximum energy dissipation at each cluster heads as well as sensor nodes. Simulation results indicate that the proposed approach is more efficient than other methods for solving constraint optimization problems with static preferences.

• 기계와재료
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• v.23 no.4
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• pp.6-15
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• 2011

자연은 인간이 만들어낸 기술적 해결책들보다 현저히 적은 양의 에너지를 소비하며, 적은 물질로 다양한 구조를 창출해 내는 고효율 최적화 시스템이며, 스스로 정화작용과 선순환을 유지하는 환경 친화적 시스템이다. 이러한 자연에서 영감을 얻어 활용하고 응용하는 기술은 최근 나노-바이오기술의 급속한 발전과 더불어 새롭게 각광받는 융합기술 분야로 부각되고 있다. 나노스케일의 생체물질을 관찰하고 특성을 평가할 수 있는 고성능의 장비가 개발되고, 생체 물질을 분자 단위로 조합하고 합성하는 등의 첨단기술이 발전됨에 따라 자연모사기술도 새로운 전기를 마련하고 있다. 자연 생명체/생태계가 지닌 혁신적인 해결 가능성(Innovation Potentials)을 구현하기 위해서는 자연모사기술 분야에 좀 더 체계적이고 지속적인 관심과 지원을 기울여야 할 것이며, 이를 바탕으로 인류가 당면한 에너지 자원 기후변화 환경 문제 등의 글로벌 이슈를 극복하고 선순환의 개념의 자연모사 에코 기술과 지속가능한 혁신 기술 달성이 가능할 것으로 기대된다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.6
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• pp.1001-1006
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• 2023

Globally, rising energy costs and increased energy demand are important issues for the food processing and manufacturing industries, which consume significant amounts of energy throughout the supply chain. Accordingly, there is a need for the development of a real-time energy monitoring and analysis system that can optimize energy use. In this study, a food factory energy monitoring system was proposed based on IoT installed in a food factory, including monitoring of each facility, energy supply and usage monitoring for the heat treatment process, and search functions. The system is based on the IoT sensor of the food processing plant and consists of PLC, database server, OPC-UA server, UI server, API server, and CIMON's HMI. The proposed system builds big data for food factories and provides facility-specific monitoring through collection functions, as well as energy supply and usage monitoring and search service functions for the heat treatment process. This data collection-based energy monitoring system will serve as a guide for the development of a small and medium-sized factory energy monitoring and management system for energy savings. In the future, this system can be used to identify and analyze energy usage to create quantitative energy saving measures that optimize process work.