• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.20 no.3
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• pp.105-112
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• 2019

Due to abnormal high temperature, electric power demand has exceeded the backup power reserved for emergency case, hence, resulting in a major power outage. In today's overcrowded cities, the unexpected disruption in energy supply and demand is a major threat to the enormous economic damage and urban malfunctions. Existing methods for estimating the demand of the emergency power source do not lend themselves to predict the actual demand in the spatial dimension of the city. In addition, the reserve power is arbitrarily distributed in the case of emergency. This paper presents a method that predicts the emergency power demand using the spatial distribution of emergency power demand by applying the daily energy consumption intensity and emergency power demand according to urban spatial information and building use.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.22 no.3
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• pp.13-18
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• 2017

In this paper, We Numerically Analyze the Performance of the 802.11 Power Save Multi-Poll (PSMP) Operation. From the Analysis, we have Power Saving Efficiency Indicating how much time is Used for Power Consumption Over the Entire Operation Time. Consequently, we can Estimate the Operational Efficiency of the PSMP Operation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.514-515
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• 2011

배터리의 소모량이 많은 스마트폰에서의 전력 관리 문제는 주요한 이슈로 부각되고 있으며 이에 따라 다양한 방법으로 스마트폰의 전력을 측정하고 예측하는 방법론이 제시되고 있다. 본 논문에서는 외부의 추가적인 장치의 개입 없이 실시간으로 높은 정확성을 가지고 스마트폰의 소비 전력을 측정하는 방법을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.19C no.2
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• pp.135-144
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• 2012

All the servers in a traditional server cluster environment are kept On. If the request load reaches to the maximum, we exploit its maximum possible performance, otherwise, we exploit only some portion of maximum possible performance so that the efficiency of server power consumption becomes low. We can improve the efficiency of power consumption by controlling power mode of servers according to load situation, that is, by making On only minimum number of servers needed to handle current load while making Off the remaining servers. In the existing power mode control method, they used a static policy to decide server power mode at a fixed time interval so that it cannot adapt well to the dynamically changing load situation. In order to improve the existing method, we propose a dynamic server power control algorithm. In the proposed method, we keep the history of server power consumption and, based on it, predict whether power consumption increases in the near future. Based on this prediction, we dynamically change the time interval to decide server power mode. We performed experiments with a cluster of 30 PCs. Experimental results show that our proposed method keeps the same performance while reducing 29% of power consumption compared to the existing method. In addition, our proposed method allows to increase the average CPU utilization by 66%.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2014.02a
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• pp.145.2-145.2
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• 2014

최근 반도체 산업의 급속한 발전으로 반도체 생산 설비 시설 또한 꾸준히 증설되어가는 추세이다. 이에 따라 반도체 산업의 핵심기술로 부각되고 있는 진공 기술은 다양한 응용목적을 위한 진공시스템 설계와 운영을 필요로 한다. 진공시스템의 알맞은 설계는 시스템 구성에 따른 진공특성을 예측하는 것이 중요하며 목적에 부합한 진공펌프를 선택하고 운영하여 최소비용으로 시스템 활용효율성을 극대화할 수 있는 설계를 해야 한다. 또한 공정의 저전력, 대유량화 추세에 따라 고유량 영역의 드라이펌프 부하 내구성 대응 요구에 부응하는 객관적 내구성평가의 정립 및 표준 측정 시험평가 방법의 필요성이 점차 대두되고 있는 경향에 있다. 본 연구에서는 드라이펌프의 공정현장 적응능력 평가를 위하여 최소 1시간에서 3시간동안 압력별 가스부하에 따른 드라이펌프의 실시간 특성을 관찰하였다. 실험은 1 mbar에서 최대 300 mbar까지의 연속적인 부하 조건에서 유량, 진동, 소음, 소비전력과 Sudden Vent Test를 실시간으로 측정하였고 드라이펌프의 특성 분석은 각 용량별 압력에 따른 유량, DP BP 소비전력, 소음, 진동, DP Body Temperature 등의 데이터를 Type에 따라 비교 분석하였다. 이에 부응하는 평가 장치 구축 및 데이터분석은 한국표준과학연구원 진공펌프 평가실험실에서 수행되었다.

• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• v.29 no.2
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• pp.25-31
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• 2000

최근 경제성장과 생활수준의 향상으로 냉방기기의 설치가 보편화되면서 하절기 냉방부하 증가에 따른 전력 에너지 공급상의 위기를 맞고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 한국전력공사에서는 심야 전력 공급 시간에 냉동기를 가동하여, 얼음의 형태로 냉열을 저장하였다가 주간 냉방에 활용하는 빙축열 냉방 시스템을 보급 하여 주간전력 사용을 우회시키는 방법으로 전력수급의 안정화에 기여하고 예비율을 높이려는 노력을 하고 있다. 이러한 빙축열 냉방 시스템을 좀더 효율적으로 사용하기 위해서는 빙축열 냉방 시스템에 대한 연구가 필요하며 특히 빙축열 부하예측 기술과 시스템 최적제어 기술의 개발은 최대순간 요구부하의 개선은 물론 시스템의 성능향상과 에너지 소비감소에도 효과적으로 쓰일 수 있다. 따라서 본고에서는 야간에 빙축조에 저장시킨 축열만으로 주간의 냉방부하를 감당하게 하는 전부하 축열 방식을 선택하여 시스템 각 구성요소의 동적현상을 고려한 효과적인 수학적 모텔을 제시하고 이를 사용하여 빙축열 냉방시스탱의 최적제어 알고리즘을 개발하고 시뮬레이션을 통해 그 효율성을 확인하는 것을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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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.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.18 no.3
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• pp.532-541
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• 2022

Purpose: The purpose of this study is to suggest that the existing power demand prediction method including power demand according to fine dust is included in the existing power consumption by using an air purifier to improve the air quality due to fine dust. Method: The method of the study was compared and analyzed using data on the concentration of fine dust in Seoul for three years, household power consumption, and climate observation, and the effect of fine dust on power consumption in Seoul was identified in April and October. Result: The power consumption of home air purifiers in Seoul due to fine dust differences between April and October was calculated to be 2,141 MWh, accounting for 3.4% of the total difference in the use of home appliances in April and October. Conclusion: The effect of fine dust on household power consumption was verified, and power demand prediction is essential for economic system operation and stable power supply, so power consumption due to fine dust should be considered as well as focusing on power consumption of existing air conditioners and heaters.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.23 no.3
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• pp.409-434
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• 2014

This paper estimates household demand for electricity using a micro-level household expenditure data set. A two-stage estimation method where the endogenous block price estimates are obtained from a discrete block choice model is used. This method successfully identifies a downward sloping conditional demand function with the data, while both the usual two-stage method with instrumental variable estimation and the Hewitt-Hanemann discrete-continuous model fail to do that. The paper simulates the impacts of two hypothetical pricing reforms that reduce the number of blocks and make the price gap smaller. It is shown that the reform may increase the overall consumer benefit, but is regressive.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.4 no.2
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• pp.47-56
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• 2015

In an energy saving server cluster environment, the power modes of servers are controlled according to load situation, that is, by making ON only minimum number of servers needed to handle current load while making the other servers OFF. This algorithm works well under normal circumstances, but does not guarantee QoS under abnormal circumstances such as sharply rising or falling loads. This is because the number of ON servers cannot be increased immediately due to the time delay for servers to turn ON from OFF. In this paper, we propose a new prediction algorithm of the power consumption for improving QoS under not only normal but also abnormal circumstances. The proposed prediction algorithm consists of two parts: prediction based on the conventional time series analysis and prediction adjustment based on trend analysis. We performed experiments using 15 PCs and compared performance for 4 types of conventional time series based prediction methods and their modified methods with our prediction algorithm. Experimental results show that Exponential Smoothing with Trend Adjusted (ESTA) and its modified ESTA (MESTA) proposed in this paper are outperforming among 4 types of prediction methods in terms of normalized QoS and number of good reponses per power consumed, and QoS of MESTA proposed in this paper is 7.5% and 3.3% better than that of conventional ESTA for artificial load pattern and real load pattern, respectively.