• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.493-495
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• 2008

캐시 에너지의 소비 전력을 줄이기 위해 필터 캐시가 제안되었다. 필터 캐시의 사용으로 인해 많은 전력 사용 감소 효과를 가져왔으나, 상대적으로 시스템 성능도 더불어 감소하게 되었다. 필터 캐시의 사용으로 인한 성능 감소를 최소화하기 위해서, 본 논문에서는 기존에 제안된 주요 필터 캐시 예측 모델들을 소개하며, 각각의 방식에 있어서의 핵심 특징 및 해당 방식의 문제점을 분석한다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 모드 선택 비트를 활용하는 개선된 형태의 새로운 필터 캐시 예측기 모델을 제안한다. 제안된 방식은 MSB라 불리는 참조 비트를 고안하여, 이를 기존의 필터캐시와 BTB에 새롭게 활용한다. 실험 결과, 제안된 방식은 기존 방식 대비, 전력 소모량 시간 지연면에서 평균 5%의 성능 향상을 가져 왔다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권3호
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• pp.532-541
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• 2022

연구목적: 본 연구의 목적은 대기의 미세먼지로 인해 공기의 질을 개선하고자 공기청정기를 사용함으로써, 발생하는 가정용 전력소비량을 확인해 기존의 전력 수요예측 방식에 미세먼지에 따른 전력수요를 포함하여 예측할 것을 제안하고자 한다. 연구방법: 연구의 방법은 서울지역의 3년간 미세먼지의 농도, 가정용 전력소비량, 기후관측 데이터를 활용하여 비교분석하였고, 4월과 10월을 대상으로 미세먼지가 서울지역 전력소비량에 미치는 영향을 파악하였다. 연구결과: 연구의 결과는 4월과 10월의 미세먼지 차이에 의한 서울지역 가정용 공기청정기 전력소비량이 2,141MWh로 산정되어, 4월과 10월의 가전기기 사용의 전체 차이의 3.4%에 해당한다. 결론: 미세먼지가 가정용 전력소비량에 미치는 영향을 확인하였으며, 전력 수요예측은 경제적인 계통 운영과 안정적인 전력 수급에 필수적이므로, 기존의 냉·난방기의 전력 소비에 중점을 두어 예측하는 것뿐만 아니라, 미세먼지로 인한 전력 소비도 고려해야 한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제23권3호
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• pp.409-434
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• 2014

본고는 가구별 전력요금 지출액 자료를 이용해 가정용 전력의 수요함수를 추정하되, 전력요금이 구간별로 달라지는 구조를 명시적으로 반영한다. 기존의 도구변수를 이용한 추정법이나 2변량 이산-연속선택모형 모두 적용에 한계가 있어 본고는 2단계 분석법을 사용하되, 가구특성에 따라 소비구간이 선택되는 과정을 이산선택모형으로 먼저 추정하고, 이어서 각 구간이 선택될 확률의 예측치를 가중치로 이용해 구축된 가격예측치를 사용하여 조건부 전력수요함수를 추정하고 탄력성을 제시한다. 현재의 전력요금제에서는 구간의 수가 너무 많고 구간간 적용요금의 차이도 크다는 비판을 감안하여 구간의 수를 3개로 줄이고 구간 간 요금차이를 조정하되, 전체적으로 전력판매수입은 현재와 달라지지 않도록 하는 모의정책실험을 추정결과를 이용해 실행하면, 전력 다소비 가구의 전력요금이 갑자기 급증하는 현상은 크게 완화할 수 있지만, 대신 낮은 구간의 요금인상이 어느 정도 발생하고 전력 저소비층의 후생감소는 불가피하므로 이에 대한 대책도 필요하다는 결론을 도출한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권2호
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• pp.47-56
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• 2015

에너지 절감형 서버 클러스터 환경에서는 서버 전원 모드가 부하상황에 따라 제어된다. 다시 말하면 현재 부하를 처리하는 데 필요한 대수의 서버들만 ON하고 나머지 서버들은 OFF한다. 이 알고리즘은 정상적인 상황에서는 잘 동작하지만 부하가 급증 또는 급감하는 비정상적인 상황에서는 QoS를 보장할 수 없다. 왜냐하면 서버가 OFF에서 ON으로 바뀌는 데 필요한 지연시간 때문에 ON 서버 대수를 당장 증가시킬 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 정상적인 상황뿐만 아니라 비정상적인 상황에서도 QoS를 향상시키는 새로운 소비 전력 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 예측 알고리즘은 기존 시계열 분석에 기반한 예측과 추세를 반영한 예측 조정의 두 부분으로 구성된다. 15대의 서버 클러스터를 이용하여 실험이 수행되었고, 4가지 유형의 기존의 시계열 예측 모델과 본 논문에서 제안하는 4가지 유형의 수정된 모델에 대해 성능을 비교하였다. 실험 결과 4가지 유형 중 추세조정 지수평활법(ESTA)과 본 논문에서 제안된 ESTA(MESTA)가 표준화된 QoS 및 단위전력당 좋은 응답수 측면에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 또한 본 논문에서 제안한 MESTA 알고리즘이 기존의 ESTA 알고리즘에 비해 가상 부하패턴과 실제 부하패턴에 대해 QoS가 7.5%, 3.3% 각각 향상됨을 보여주었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2942-2944
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• 2005

마이크로 프로세서의 클럭 속도를 공급 전압에 따라 변하게 하는 방법을 Dynamic Voltage Scaling 방법이라 한다. 이것은 운영체제를 내장한 컴퓨터 시스템의 에너지 소비 효율성을 높일 수 있는 매우 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 Dynamic Voltage Scaling 방법을 응용하여 실시간 운영체제의 스케줄링 방법을 제안하였다. 이 방법은 다음에 실행할 태스크의 양을 예하여 적절하게 공급전압과 클럭 속도를 조절함으로써 에너지 소비 효율성을 높였다.

• 한국진공학회지
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• 제12권2호
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• pp.93-104
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• 2003

저진공펌프의 내구성평가와 관련하여 펌프의 성능이나 상태의 저하에 관한 기술적 근거를 확보함으로써 펌프의 운전상태를 진단할 수 있는 기초기술을 확보할 수 있으며, 이는 진공펌프의 기계적 결함 및 성능평가 장치의 동적 응답과 신뢰도 구축에 중점을 두고 신호 분석을 통하여 실험적으로 기계적인 동적 특성을 확인하는 과정을 통하여 수행할 수 있다. 저진공펌프의 압축일에 소요되는 전력을 이론적으로 규명하고 펌프의 압축일을 계산하였으며, 소비전력에 대한 진공펌프의 에너지 효율을 예측하여 펌프 노화에 따르는 소비전력의 증가 원인을 규명하는 자료로 활용할 수 있다. 또한 저진공펌프의 가동 중에 측정한 진동, 압력신호, 배기속도 및 소비전력을 측정하고 분석하여 펌프 운전상태를 감시하는데 매우 유용한 인자가 무엇인지 확인하였으며 추후 연구의 방향과 내구성평가의 기초기술을 확보하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.43-50
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• 2022

CPA(Correlation Power Analysis)는 암호 알고리즘이 탑재된 공격 대상 장비의 미세한 소비전력을 측정하여 90% 이상의 확률로 암호 알고리즘에 사용된 비밀키를 추측하는 부채널 공격 방법이다. CPA는 통계를 기반으로 분석을 수행하기 때문에 반드시 많은 양의 데이터가 요구된다. 따라서 CPA는 매회 공격을 위해 약 15분 이상 소비전력을 측정해야만 한다. 본 논문에서는 CPA의 데이터 수집 문제를 해결하기 위해 입력데이터를 축적하고 결과를 예측할 수 있는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하는 방법을 제안한다. 사전에 공격 대상 장비의 소비전력을 수집 및 학습을 통해 임의의 소비전력을 입력시키면 즉각적으로 비밀키를 추정할 수 있어 연산속도를 향상하고 96.7%의 비밀키 추측 정확도를 나타냈다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권1호
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• pp.78-85
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• 2008

대부분의 전력 관리 기법에 대한 연구는 동작 주파수나 동작 전압을 변화 시켜 시스템의 가용성을 증가시키는데 집중되었다. 이 방법은 전력소모를 줄이기 위해 구동 주파수를 수시로 변경하므로 실 시스템의 성능을 저하 시킨다. 소비 전력을 줄이기 위한 다른 방법은 구동 주파수의 개수를 제한하거나 실행 시간 동안 전체 주파수를 완만하게 관리하여 시스템의 성능을 높이는 것이다. 허나 기존 연구는 실시간 응용 프로그램에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 실시간 시스템에서 소비 전력의 손실을 줄이고 시스템의 성능을 향상시키기 위해 구동 주파수 레벨의 할당 방법과 주파수 평활화 기법을 이용한 전력 관리 기법을 제안한다. 이 기법은 연속적인 주파수 간격에서 알고리즘이 예측한 주파수를 양자화된 주파수로 매핑한다. 이러한 주파수 평활화 기법은 좁은 주파수 대역에서 잦은 주파수 변경으로 발생한 시스템의 오버헤드를 줄일 수 있다. 매핑된 주파수는 넓은 주파수 간격에서 주파수 불일치로 발생하는 전력소모를 줄일 수 있다. 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘이 기존의 CC RT-DVS 기법에 비해 최대 40%, 평균 15% 정도 소비 전력을 줄일 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권10호
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• pp.293-302
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• 2016

전기는 생산과 소비가 동시에 이루어지므로 필요한 전력 사용량을 예측하고, 이를 충족시킬 수 있는 충분한 공급능력을 확보해야만 안정적인 전력 공급이 가능하다. 특히, 대학 캠퍼스는 전력 사용이 많은 곳으로 시간과 환경에 따라 전력 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 효율적인 전력 공급 및 관리를 위해서는 전력 사용량을 실시간으로 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 국내외 대학 건물에 대해서는 전력 사용 패턴과 사례 분석을 통해 전력 사용에 영향을 주는 요인들을 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되었으나, 전력 사용량의 정량적 예측을 위해서는 더 많은 연구가 필요한 상황이다. 본 논문에서는, 기계 학습 기법을 이용하여 대학 캠퍼스의 전력 사용량 예측 모델을 구성하고 평가한다. 이를 위해, 대학 캠퍼스의 주요 건물 클러스터에 대해 전력 사용량을 15분마다 1년 이상 수집한 데이터 셋을 사용한다. 수집된 전력 사용량 데이터는 수열 형태의 시계열 데이터로 기계 학습 모델에 적용 시 주기성 정보를 반영할 수 없으므로, 2차원 공간의 연속적인 데이터로 증강함으로써 주기성을 반영하였다. 이 데이터와 교육기관의 특성을 반영하기 위한 요일과 공휴일로 구성된 8차원 특성 벡터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용한다. 이어, 인공 신경망(Artificial Neural Network)과 지지 벡터 회귀분석(Support Vector Regression)을 이용하여 전력 사용량 예측 모델을 학습시키고, 5겹 교차검증(5-fold Cross Validation)을 통하여 적용된 기법의 성능을 평가하여, 실제 전력 사용량과 예측 결과를 비교한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.822-828
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• 2018

최근 전력 사용량의 증가로 인한 대규모 블랙아웃 등 에너지 문제가 대두되고 있으며, 이 문제들로 인해 전력 소비량 예측에 대한 정확도를 개선할 필요성이 부각되었다. 본 연구에서는 딥 러닝 기반의 전력 사용량 예측 실험을 통해서 실제 전력 소비량과 예측된 전력 소비량의 차이를 계산하고, 이를 통해서 전력 예비율을 기존 대비 하향 조정할 수 있는 가능성에 대해서 살펴본다. 예비 전력은 사용하지 않으면 손실되는 전력으로, 본 논문에서의 딥 러닝 기반 전력 소비량 예측을 통해서 여분의 전력을 과도하게 생산하지 않도록 오차범위 내에서 전력 예비율을 감소시킬 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 본 논문에서 사용하는 딥 러닝 기법은 시계열 데이터를 처리하는 Long-Short-Term-Memory(LSTM) 구조의 학습 모델을 이용한다. 컴퓨터 시뮬레이션에서는 임의 생성한 전력 소비 데이터를 토대로 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 토대로 전력 사용 예측값을 구하고 실제 전력 소비량 간에 오차를 계산한 결과 오차율 21.37%를 얻을 수 있었다. 이는 최근의 전력 예비율 45.9%를 고려할 때, 본 연구에서 제안한 전력 소비량 예측 알고리즘을 적용하는 경우 20% 포인트 정도의 예비율 감축이 가능하다.