• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06d
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• pp.319-321
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• 2011

무선 센서 네트워크에서 노드는 배터리로 동작하고 충전이 어렵기 때문에 에너지를 효율적으로 사용하는 것이 중요하다. 따라서 에너지 효율적인 통신 프로토콜 방법으로 클러스터링을 사용한다. 그리고 에너지 소비 패턴을 균일하게 하기 위해 re-클러스터링을 한다. 클러스터링을 하는 동안 sensing 데이터를 전송하지 못하고 cluster 를 구성하기 위한 메시지 들을 주고받기 때문에 에너지를 소비하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 re-클러스터링을 주기적으로 하지 않고 필요할 때만 하는 on-demand 방식의 클러스터링 기법을 제안하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.3
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• pp.1225-1234
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• 2013

According to the importance of greenhouse gas emissions, it grows day by day, the goverment is promoting to prepare the specific policy implementation to enhance building energy-saving design standars as the development agenda. In this study, the statistical analysis was performed by Descriptive statistics, Regression analysis, and Hypothesis testing to collect to generate and storage energy usage data in real time to settle parameter setting to affect energy consumption under energy-guzzling apartment not single building. This study is expected to be utilized as the basis for the optimum energy-saving design of the future of the building or facility energy costs rise and the demand for energy-efficient and stable management.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.18 no.3
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• pp.39-43
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• 2004

국제적인 환경 규제 문제($CO_2$, SF$_{6}$(육불화황), PFC (과불화화합물) 등)가 새로운 무역장벽으로 등장하여 우리나라 주요 산업 부문에 미치는 영향이 점차 현실로 나타나고 있다. 이러한 환경 규제에 적절한 대처를 하기 위해 에너지 소비 증가와 이에 따르는 에너지 소비 패턴 및 인식에 대한 새로운 접근 방법이 요구되고 있다. 그동안 전력기기의 고효율화, 에너지 효율 향상과 수요관리 강화, 미활용 에너지원의 이용률 제고, 집단에너지 보급 확대 등 하드웨어적인 기술개발에 중점을 두고 추진되었으나, 앞으로는 전원설비, 전력전송 설비, 부하설비 등의 최적 설계기술을 통한 에너지절약 기술개발과 같은 소프트웨어적인 기술 개발이 요청되고 있다. (중략)

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.5
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• pp.69-78
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• 2013

본 논문은 스마트 홈 내에서 소비되는 에너지를 보다 효율적으로 관리하고 사용자에게 최적화된 에너지 사용방법을 제공하기 위한 WoO 기반의 효율적인 홈 에너지 관리 시스템 구조를 제안한다. 스마트 홈 주변 다양한 디바이스와 상황 정보를 오브젝트화하며, 홈 내의 에너지 소비 상황 및 환경정보를 모니터링 하여 에너지 흐름과 사용자의 사용 패턴 정보를 웹 서비스 형태로 제공하기 위한 시스템 구조와 기능을 제안한다. 본 논문은 사용자 프로파일 및 다양한 환경 정보를 기반으로 시맨틱 온톨로지를 이용한 사용자 정책 기반의 에너지 관리를 제공한다. 또한 본 논문의 에너지 관리 최적화 알고리즘을 통하여 시시각각 변하는 다양한 콘텍스트 정보에 따라 홈 에너지 흐름을 효율적으로 관리하고 낭비되는 에너지를 최소화 하여 사용자 중심의 에너지 관리 서비스를 제공할 수 있다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2009.11a
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• pp.620-622
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• 2009

기존의 지능형 홈은 주거환경에서의 사용자의 편의성이 중심이 된 IT기술 기반의 홈 네트워크 중심 기술이었기 때문에 에너지 절감 측면에서의 기술 적용은 거의 이루어지지 않았으며 적용된 기술 또한 기술적 수준이 매우 미흡하였다. 본 논문에서는 이러한 주택 환경에서 에너지 절감 효율을 끌어올리기 위한 요소 인프라 기술을 유도해 내기 위해 실제 사용자의 생활 행위 패턴을 에너지 절감을 위한 구성 요소로 파악하여 실제 이러한 생활 패턴을 정형화 할 수 있는 데이터 베이스를 구축하기 위한 할 수 있는 테스트 모델을 셋업하였다. 이를 위해 복도, 출입구 그리고 현재 근무 중인 테이블에 조도 센서와 인체 감지 센서를 설치하였는데 조도 센서와 인체감지 센서는 하나의 그룹을 이루며 생활패턴을 파악하고 조도 값에 따라 실내등을 소등할 수 있도록 한다. 개개의 센서 노드에서 수집된 센싱 데이터는 브릿지에 있는 베이스 노드로 수집되고 이는 인터넷망을 통해 서버로 전달되어 DB 구축되어 진다. 이러한 시뮬레이션 테스트 모델을 통해 에너지 소비 상태를 파악하고 정형화 함으로써 에너지 절감을 위한 기술 구현이 가능해 진다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 2000.11a
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• pp.185-191
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• 2000

1950년 우리나라에 천연가스(LNG : Liquefied Natural Gas)가 공급된 이래로 LNG 소비는 1986년 544천 톤에서 1998년 10644.5천 톤으로 급속히 증가하여 동기간 연평균 55.2%의 증가율을 나타냈다. 더욱이 급격한 수요증가와 함께 난방용 수요 위주의 동고하저형 LNG 소비패턴으로 인하여 공급시설의 효율적 운영과 공급의 안정성에 어려움이 발생되고 있다.(중략)

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.14 no.2
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• pp.257-290
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• 2005

Korean energy use in industrial sector has increased more rapidly than other sectors during 1980~2000 periods. Relatively higher increases in industrial sector energy consumption raise questions whether government policy of rationalization of industrial energy use has been effective. In this study, we use 80-85-90 and 90-95-00 constant price input-output table to analyze increases in industrial energy use. Using an adjusted version of structural decomposition model introduced by Chen and Rose (1990), we decompose Changes of energy use into 17 elements. We classify entire industry sector into 32 sectors including four energy sectors (coal and coal products, refined petroleum, electricity and town gas). We then analyze changes of energy use by industrial level to check differences among industrial energy demand structures. Finally, we compare three industries, electronic product manufacturing, metal manufacturing and construction, that represent technology and capital intensive, energy and material intensive and labor and capital intensive industry. As results, we find that high energy using industries make the most effort to reduce energy use. Primary metal, petrochemical and mon-metal industries show improvements in elements such as energy and material productivity, energy and material imports, energy substitution and material substitutions towards energy saving. These results imply that although those industries are heavy users of energy, they put the best effort to reduce energy use relative to other industries. We find various patterns of change in industrial energy use at industrial level. To reduce energy use, electronic product manufacturing industry needs more effort to improve technological change element while construction industry needs more effort to improve material input structure element.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1994.11a
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• pp.28-32
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• 1994

에너지이용/발전시스템의 개발은 미래의 급격한 전력수요증가 패턴과 에너지소비에 수반되는 환경문제들의 해소 그리고 에너지절약 측면에서의 이용효율 향상 및 열병합(CHP)시스템 구축 등으로 막대한 투자가 요구되고 있는 분야이다. 이 중 에너지의 효율적인 이용과 환경문제와 연계되어 주목을 받고 있는 연료전지는 연료의 cold burning을 통하여 화학에너지를 직접 전기에너지로 변환시키는 electrochemical devices로서 부수적으로 발생되는 배열을 효과적으로 이용할 수 있는 고효율, 저공해 발전시스템이라고 할 수 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.6
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• pp.457-466
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• 2016

To achieve eco-friendly hospitals it is necessary to empirically verify the effect of meteorological factors on the power consumption of the hospital. Using daily meteorological big data from 2009 to 2013, we studied the weather conditions impact to power consumption and analyzed the patterns of power consumption of two hospitals. R analysis revealed that temperature among the meteorological factors had the greatest impact on the hospital power consumption, and was a significant factor regardless of hospital size. The pattern of hospital power consumption differed considerably depending on the hospital size. The larger hospital had a linear pattern of power consumption and the smaller hospital had a quadratic nonlinear pattern. A typical pattern of increasing power consumption during a hot summer and a cold winter was evident for both hospitals. The results of this study suggest that a hospital's functional specificity and meteorological factors should be considered to improve energy savings and eco-friendly building.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.4
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• pp.1373-1380
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• 2019

In order to increase energy efficiency, developments of the advanced metering infrastructure (AMI) in the smart grid technology have recently been actively conducted. An essential part of AMI is analyzing power consumption and forecasting consumption patterns. In this paper, we analyze the power consumption and summarized the data errors. Monthly power consumption patterns are also analyzed using the k-means clustering algorithm. Forecasting the consumption pattern by each household is difficult. Therefore, we first classify the data into 100 clusters and then predict the average of the next day as the daily average of the clusters based on the deep neural network. Using practically collected AMI data, we analyzed the data errors and could successfully conducted power forecasting based on a clustering technique.