최근 들어 급격하게 증가하는 전력 수요와 더불어, 전력의 효율적인 소모를 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 그 중 가장 대표적인 예가 바로 스마트 그리드에 기반 한 수요반응 시스템이다. 이는 기존의 수동적이고 일방적인 전력 수요가 아닌, 서비스 공급자와 소비자의 통신을 통한 효율적인 전력 소모가 가능한 시스템이다. 이러한 수요반응 시스템은 대부분 이더넷, TCP/IP 기반의 HTTP통신을 활용하며, 현재는 하나로 정의되어 있지 않은 다양한 통신 응용 프로토콜이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 수요반응에서 응용할 수 있는 프로토콜들의 종류와 그 응용에 관한 내용에 대하여 분석한다.
본 연구는 지리학적으로 산재해 있는 다양한 수요지점을 서비스할 수 있는 차량경로모델을 개발한다. 즉 다양한 수요지점을 구역으로 분할하여 각 수요지점의 수요량과 서비스 레벨을 고려하여 최적차량 운송계획 모형을 개발하는 데 있다. 본 연구 방법에서 사용된 접근 방법으로 먼저 단일 출발점에서 각 수요지점의 수요조건을 만족하는 범위 내에서 최소의 운반 거리 및 수요 조건을 만족하도록 각 서비스 지역을 할당하는 Clustering Algorithm을 개발하여 단일 구역별 최적의 이동 경로를 개발하였다. 그리고 각 수요지점별 수요량의 평균과 표준편차를 고려하여 새로운 Saving Algorithm을 기반으로 하여 운송 가능한 차량별 수요지점을 할당하였다. 또한 각 차량경로 구역별 서비스 레벨을 고려한 개선된 알고리즘을 사용하여 차량경로 문제의 근본적인 목적인 이동 거리(비용, 시간)의 최소화와 고객서비스 극대화를 동시에 달성하기 위한 최적 차량 운송 계획 모델을 개발하였다. 마지막으로 수치적 예제를 통해 본 연구에서 사용된 모델들과 기존 모델들과의 비교를 수행하였다.
단일 기업의 내부적인 공급 사슬 환경이 아닌 정보의 공유가 없는 일정한 수의 생산자들과 수요자들로 이루어진 경쟁적인 공급 사슬환경에서는 각각의 생산자와 수요자들은 상대방의 가격에 대한 정보만을 가지고 의사결정을 하는 것이 일반적이다. 이러한 공급 사슬 환경에서 자신의 이익을 최대화시키며, 경쟁적인 상대방과의 협상을 효율적으로 하기 위해서는 자신의 시스템에 대한 정확한 수리적인 모델이 필요하다. 수요자의 경우, 시장 판매 가격은 제품의 구매 원가와 관련이 있으며 제품의 구매원가는 제품의 수요에 커다란 영향을 미친다. 이러한 제품 수요의 변화는 수요자가 생산자에게 요구하는 경제적인 주문량과 밀접한 관련성을 지닌다. 또한 생산자의 경우, 생산 공정의 변화가 생산 원가에 영향을 미치기 때문에 수요자가 주문하는 경제적인 주문량의 변화에 따른 정확한 생산 원가의 산출이 필요하다. 본 논문에서는 생산자와 수요자의 측면에서 각각의 이익을 최대화할 수 있는 수리적인 모델을 제시한다. 수요자 측면에서는 경쟁 시장환경 기반의 수요량과 시장 가격을 바탕으로 한 최적의 주문량 및 가격을 결정하는 모델을 제시하고, 생산자 측면에서는 수요자의 주문량을 만족시켜주기 위해 생산시스템의 성능 요소를 반영산 생산 원가 산출 모델을 이용하여 납기일 내데 수요자의 주문량을 만족시키기 위한 최적 생산 원가를 산출하는 모델을 제시한다. 제시한 두 가지 모델을 이용하여 생산자와 수요자는 제품에 대한 가격 협상을 통해 각각의 이익을 증진시킬 수 있는 의사결절이 가능하다.
공간정보체계 관련 구축 사업들이 시작되면서 전문분야별 소요인력에 대한 문제가 제기되었고, 다양한 방법에 의하여 전문 인력양성을 추진하여 왔다. 초장기 인력 규모의 예측은 사업 규모에 기반하여 예측되어졌고 인력 수요기관의 요구와 특징이 반영되지 못한게 사실이다. 이제는 공간정보체계가 광범위하게 확산되어 산업 현장을 통하여 소요 인력의 예측이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 인력 소요처들로부터 필요한 인력 규모를 조사하여 소요인력을 예측하고, 인력의 변화 특성들을 파악함으로서 기술수요에 따른 인력 육성분야와 수요량을 기반으로 하는 인력양성에 활용하고자 하는데 그 목적이 있다. 인력 소요예측은 소요 인력이 활용되는 기업 등을 중심으로 산업적 성장성과 개별 기업의 인력 요구 등을 고려한 공간정보체계의 각 분야별 인력 소요 예측을 수행하도록 한다. 이를 토대로 산업적 특성, 기술적 특성, 소요 인력의 수요 증가 형태 및 특징을 분석하여 종합적인 소요 인력 규모를 산정하고 있다.
본 논문은 스마트그리드 환경에서 경제성 기반의 수요반응 효율을 얻기 위한 EMS 알고리즘 개발에 관한 것이다. EMS 시스템은 전력의 정확한 비용을 소비자에게 노출시킴으로써 전력 사용에 대한 소비자의 사용 패턴을 변화시키고 더 나아가 전력 자원을 효율적으로 배분하고자 한다. 경제성 수요반응은 전기요금의 시간대별 차등 책정을 특징으로 하며 개발된 EMS시스템은 RTP요금제를 바탕으로 실시간(RealTime), 양방향(Two-way), 상시(Economic)측면에서 전력회사와 소비자 모두에게 효율적인 인프라와 서비스를 제공하고자 개발되었다. 본 논문은 AMI기반 제주 수요반응 사업 과제로 개발된 EMS 시스템이며, 주택용(HEMS), 상가용(SMES), 빌딩용(BEMS)로 나누어 전력 소비자에 따른 EMS 알고리즘을 제시하고자 한다.
최근 에너지 부족 문제 및 환경 문제의 해결수단으로 스마트 그리드가 많은 주목을 받고 있다. 스마트 그리드 기술은 에너지를 효율적으로 사용하는 데 도움을 주며, 이를 위해서는 더욱 정확한 전력수요 예측이 필요하다. 다양한 기계학습 기법 기반의 전력수요 예측 모델은 좋은 예측 성능을 보이지만 입력 변수의 개수가 증가할수록 처리해야 하는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 또한, 불필요한 데이터를 입력 변수로 선정할 경우에는 모델의 정확도가 저하될 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 특징 선택 기법들이 제안되었지만, 기존의 특징 선택 기법은 모델의 성능을 고려하지 않았기 때문에 실제 적용 시 오히려 모델의 성능이 저하될 수도 있다. 이에 본 논문은 유전 알고리즘을 기반으로 한 특징 선택 기법을 제안한다. 유전 알고리즘을 통해 각 모델에 맞는 최적의 입력 변수를 선택함으로써 빠른 학습 속도와 높은 정확도를 기대할 수 있다.
본 논문은 실제 사무용 빌딩의 전력 사용량 빅 데이터를 이용하여 효율적인 에너지 사용 및 빌딩 에너지 수요 반응 관리를 위해 전력 사용량 기준 클러스터링을 통한 분석결과를 제시하고 분석된 클러스터링 결과를 기반으로 전력 사용량 예측모델을 설계하였다. 예측모델을 통해 도출된 전력 사용량과 실제 빌딩의 실측 데이터 사이의 오차율을 계산하여 예측모델의 타당성을 보였으며 이를 토대로 에너지 예측 사용량 기반 효율적인 수요 반응 제어 알고리즘을 제시하였다.
스마트폰 시장의 성장 그리고 스마트폰 시장 내의 안드로이드 시장이 급성장함에 따라 안드로이드 기반의 다양한 앱에 대한 수요가 많아지고 있다. 그중에서도 안드로이드 앱에 대한 수요는 기하급수적으로 증가 하고 있다. 또한 스마트폰뿐만 아니라 타블릿PC 시장도 성장하면서 타블릿PC 앱에 대한 수요도 증가하고 있다. 하지만 타블릿PC 전용 앱의 개발은 아직 미흡하다. 본 논문에서는 안드로이드 타블릿PC 기반으로 스케줄링과 가계부를 지원하는 시스템의 설계 및 구현에 대한 내용을 기술한다. 또한 Android의 강점인 Google 계정과의 Synchronization을 통해 PC와 타블릿PC에서의 스케줄 관리를 할 수 있으며 자체적으로 만든 서버를 통하여 공공일정을 자신이 원하는 항목을 선택하여 다운로드하여 관리 할 수 있다. 가계부는 수입과 지출을 관리하고 그래프를 통하여 자신이 어느 정도로 사용을 하였는가를 확인할 수 있다.
본 연구는 인공지능 기반의 전력 수요 데이터 예측 모델을 구축하고 이를 최종적으로 웹의 형태로 구현하는 것을 목표로 하였다. 기상청 데이터의 기후 요소를 매개변수로 삼아 전력 수요를 예측하고, 그 결과를 가시적으로 시각화하는 것까지의 전 과정을 최대한 간결하게 진행하였다. 추후 한층 더 발전된 모델을 구축할 수 있다면, 전력시장의 효율성과 경제성을 향상시켜 불필요한 에너지 낭비를 미연에 방지할 수 있을 것이라고 기대한다. 나아가 시스템 상용화를 위해 계속 연구 활동에 정진할 수 있을 것이다.
수요응답형 대중교통체계 시스템은 사용자의 요청에 따라 서비스 차량의 경로와 스케줄을 설정하는 유동적인 대중교통 서비스이다. 도시 지역에서 대중교통 시스템의 중요성이 증가함에 따라, 수요응답형 대중교통체계를 위한 안정적이고 빠른 경로탐색 방법의 개발 또한 다양하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 빠르고 효율적인 다중차량경로 탐색을 위해, 수요 기종점들의 클러스터링 기술을 활용한 종점수요 우선탐색의 휴리스틱 방법이 제안되었다. 제안된 방법은 기종점 수요 분포가 무작위인 경우, 집중된 경우와 방향성을 가지는 경우에 대하여 테스트되었다. 제안된 알고리즘은 수요밀도의 증가로 인한 서비스 비율의 감소를 저감시키며, 계산 속도가 비교적 빠른 장점을 보인다. 또한, 다른 클러스터링 기반 알고리즘에 비해 수요밀도 증가에 따른 서비스 비율 감소율이 낮고, 차량 용량의 활용성이 개선된 반면, 차량 운행경로 길이의 증가로 승객의 차량 탑승시간은 상대적으로 증가하는 특성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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