최근 10년간 우리나라의 에너지 소비는 매년 10[%]라는 세계 최고의 증가율을 기록하고 있으며 온실가스배출량 증가율 역시 세계 1 위를 기록하고 있다. 세계기후협약 이행이 늦추어지고는 있지만 머지않아 우리도 여기에 참여하지 않을 수 없는 형편이어서 대체에너지 개발의 필요성은 더욱 절실하게 요구되고 있는 실정이다. 11개 분야의 신 재생 어|너지 중에서 최근 가장 많은 관심을 갖고 있는 태양광 발전은 태양광을 직접 전기에너지로 변환시키는 기술로서 광을 조사시 광전효과에 의해 전기를 발생하는 원리를 이용한 발전방식이다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 구성장치에 의해 넓은 부지가 필요하며 햇빛의 방향에 따라 또는 태양전지에 입사하는 일사량의 정도에 따라 많은 발전전력에 차이가 있으므로 태양광 발전의 경우 발전단가가 높고 효율이 낮기 때문에 일사량에 따른 전력을 측정하여 효율적인 발전에 필요한 조건을 알아 보기위해 2007년 1년간의 실증운전을 통한 일사량과 전력발생량을 비교 분석하였으며 또한 햇빛의 일사량은 시간대별, 일별, 월별, 년별로 각각 달리 측정되므로 각각의 일사량에 따른 전력패턴을 분석하여 태양광 발전에 필요한 일사량과 전력과의 상관관계를 연구하였다.
무선 센서 네트워크를 위한 전통적인 계층기반 라우팅 프로토콜인 LEACH 방법은 센서 노드들의 에너지 소비가 싱크 노드까지의 거리에 비례하여 증가하기에 불균일한 에너지 소비패턴을 보인다. 센서 필드가 큰 경우 이를 해결하기 위하여 멀티 홉 라우팅에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 기존의 연구에서는 클러스터 헤드로부터 단순히 가장 가까운 노드를 중계 노드로 선택하여 멀티 홉 경로를 구성하는데 반하여, 본 논문에서 제안하는 LEACH-CHT 방법은 최종 목적지인 싱크 노드까지의 전체 전송 에너지를 최소화 하는 경로를 선택한다. 본 논문의 방법은 클러스터 헤드가 매 홉에서 싱크 노드까지의 최소 비용 경로를 선택함으로써 추가적인 에너지 소비 없이 클러스터 헤드 자신보다 싱크 노드에서 멀리 위치한 노드들이 중간 경로 상에서 제외 되도록 하며 라우팅 상의 looping 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법이 노드들의 에너지 소모를 보다 균일하게 함으로써 LEACH보다 센서 노드의 평균 수명을 36% 더 연장하였고 참고한 기존의 멀티 홉 프로토콜들보다 12% ~ 36% 더 연장함으로써 성능이 더 뛰어나다는 것을 보였다.
우리나라는 자원 빈국인 동시에 에너지 다소비 국가이다. 또한 전기 에너지에 대한 사용량 및 의존도가 매우 높고, 총 에너지 사용의 20% 이상은 건물에서 소비된다. 딥러닝과 머신러닝에 대한 연구가 활발해지면서 다양한 알고리즘을 에너지 효율 분야에 적용하려는 연구가 진행되고 있으며, 에너지의 효율적인 관리를 위한 건물에너지관리시스템(BEMS)의 도입이 늘어가는 추세이다. 본 논문에서는 스마트플러그를 이용하여 직접 수집한 가구당 기기별 에너지 사용량을 바탕으로 데이터베이스를 구축하였다. 또한 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 수집한 데이터를 효과적으로 분석 및 예측하는 알고리즘을 구현하였다. 추후 이 데이터는 에너지 사용량 예측을 넘어 전력 소비 패턴 분석 등에 적용할 수 있다. 이는 에너지 효율 개선에 도움이 될 수 있으며, 미래 데이터의 예측을 통해 효과적인 전력 사용량 관리에 도움을 줄 것으로 기대된다.
최근 IoT기반으로 가전제품을 실시간 모니터링을 하는 스마트 플러그가 활성화 되고 있다. 이를 통해 상시 실시간 에너지 소비 모니터링을 통한 소비자의 에너지 절약 유도를 하고, 소비자 설정 기반의 알람 기능을 통해 소비전력을 절감하는 효과를 보고 있다. 본 논문에서는 이러한 실시간 모니터링을 위해 벽 전원 콘센트에서 나오는 교류 전류를 측정한다. 이때, 가전제품마다의 전류 패턴을 분류하고 어떤 제품이 동작하는지 판단을 위해 딥러닝(Deep learning)으로 실험하였다. 전류 패턴의 학습으로 제품의 종류에 따른 인식 성능을 검증하기 위하여, 교차 검증 방법과 붓스트랩(Bootstrap) 검증 방법을 이용하였다. 또한 Cost function과 학습 성공률(Accuracy)이 Train 데이터와 Test 데이터가 동일함을 확인하였다.
스마트 그리드는 에너지 이용 효율 최적화를 위한 개선방안으로 전기에너지를 발생하는 발전원별 분석하며, 전력 사용 측면에서 전력망을 통해 공급된 전력의 소비패턴으로 분석을 통해 에너지 이용 효율을 최적화할 수 있다. 본 논문에서는 아파치 Storm을 활용하여 실시간 데이터 수집 및 처리 시스템을 설계한다. 설계된 시스템은 에너지 효율성을 위해 이종의 실시간 대용량 스트리밍 센서 데이터를 수집하여 분석을 수행하도록 데이터 필터링과 변환 기법을 제시한다. 이를 위해 실시간 대용량 처리를 위해 필터링 및 변환을 병렬 처리하도록 한다. 필터링과 변환 처리는 독립적인 타스크로 구성하도록 하며, 전체 프로세스는 정의된 파이프-필터 토폴로지를 구성하여 처리한다.
최근에 녹색 IT의 일환으로 IT 장비에서 소비하는 에너지 크기를 감소시킴으로써 발생하는 탄소발생률을 줄이고, 장비 운용 비용을 낮추는 연구가 각광을 받고 있다. 그에 따라 본 논문에서는 차세대 통신망의 강력한 후보로 예상되는 광 버스트 스위칭 망에서 에너지 절감 기법 중 하나인 저 전력대기 방식을 사용할 때 발생하는 에너지 소비량에 대한 수식 모델을 제안한다. 제안된 수식 모델에서는 입력되는 트래픽 패턴을 고려하여 가져갈 수 있는 상태천이확률을 구하고 이에 따른 에너지 소비량을 예측해 볼 수 있다.
Solar energy depends on the altitude and azimuth of the sun, and the amount of energy collected on the slope depends on the latitude of the area being installed. However, since most solar heating systems are fixed to the ground, it is necessary to analyze the optimal installation angle from the early design stage. However, problems arise when energy consumption is not considered together because heating systems are not used in the summer In this study, the optimum installation angles of the solar collectors according to the latitude of the installation area are not simply determined by the amount of energy collected, but because the system is overheated due to climate change or energy usage patterns, And the amount of additional energy input.
에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.
USN이 적용되는 분야가 확장되고, 연구가 활발히 이루어짐에 따라, 다수개의 USN이 상호 혼재하는 단계를 거쳐, 하나의 USN을 통해 다수의 응용서비스가 제공되는 단계로 진화될 것으로 전망된다. 따라서 하나의 USN에서 전달하는 데이터 패턴은 드문 데이터 리포팅, 연속적인 정보 모니터링, 이벤트 드리븐 데이터, 쿼리를 기반으로 하는 데이터 등의 여러 패턴이 혼재하게 될 것이다. 이러한 데이터 패턴들은 각 각이 요구하는 지연, 에러 비율, 전송률 등의 QoS 특성이 다르게 된다. 따라서 본 논문에서는 이런 환경에서 적합한 QoS를 보장해 줄 수 있는 MAC 프로토콜을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 여러 응용에 맞춰 서비스를 제공하기 때문에 불필요한 에너지의 소비를 줄일 수 있다.
최근 에너지 자원관리는 전 세계적인 주요 관심사이다. 에너지원 생산의 한계 조건 속에서, 효과적인 에너지 관리 활동은 에너지 수요 및 생산을 최소화하고 이는 환경이 미치는 영향을 최소화할 수 있다. 본 논문은 주거형 건물에서 에너지 소비자에게 전기 사용에 대한 실시간 정보를 제공할 수 있는 가정용 전기에너지 모니터링 시스템의 프로토타입 설계를 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 자체 개발된 센싱 시스템, 데이터처리시스템, 원격 모니터링 서버 시스템으로 구성된다. 주거형 건물내에 설치 적용된 센싱 시스템은 전원 공급을 제어하는 릴레이, 부하 전기기기의 전류를 감지하는 CT센서, Kmote로 구성된 무선 스마트 플러그로 구성된다. 공동/단독 주거형 건물에서 3개월 동안의 가전제품별 에너지 소비량 데이터를 분석하여 제시하였으며, 실험결과는 에너지 소비 패턴과 현황을 추정할 수 있는 가능성을 확인하여 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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