본 논문은 배터리를 이용하는 시스템의 사용시간을 극대화하기 위하여 두 가지 해결책을 제시한다. 첫 번째, 우리는 멀티 프로세서 시스템에서 Dynamic Voltage Scaling(DVS)을 이용하여 에너지 소모를 최소화시킨다. 다른 어프로치와의 큰 차이점은 테스크의 실행 시간을 deadline까지 확장시켜 에너지 소모를 최소화할 뿐만 아니라 테스크의 실행 사이클 수가 감소할것을 고려하여 테스크를 나누어 다른 동작 주파수를 적용 시키고 이를 수학적 방법으로 도출한다. 두 번째, 배터리의 discharge 특성인 capacity rate effect와 recovery effect를 고려하여 프로세서들의 에너지 소모 프로파일을 재구성함으로서 배터리 라이프타임을 최적화시킨다.
본 논문은 지속적으로 수집되는 전력량계 데이터를 자동으로 처리, 분석하기 위한 IoT 데이터 기반 자동분석 기법을 제시한다. 에너지 효율을 높이기 위해서는 대상 설비의 관리, 모니터링을 통해 운영을 최적화해야 한다. IoT 기술을 이용하여 에너지 설비 사용 효율을 확인하고, 관리 여부를 판단하는 진단기술을 구현하기 위해서는, IoT 전력량계를 통해 수집된 데이터를 다양한 머신러닝 알고리즘에 입력하여 관리에 필요한 결과 지표를 도출할 수 있어야 한다. 이런 기능을 제공하는 IoT 수집 시스템의 모니터링 및 자동 진단 시스템은 데이터 수집, 분석을 신속하게 수행할 수 있다. 데이터 수집과 고속, 대용량 데이터 저장에 적합한 분산 파일시스템과 고속 시계열 기능을 기반으로 의존도, 유사도 분석실행을 제공하는 고속 전처리 시스템의 특징을 제안한다.
리튬 이온 배터리가 전기 자동차의 주 동력원으로 사용됨에 따라 배터리의 잔존 수명 예측기술의 중요성이 부각되고 있다. 사용 환경에 적합한 잔존 수명 예측을 위해 전기 자동차의 주행 환경을 모사하여 충전 및 방전이 빈번하게 나타나는 UDDS 프로파일에서 범용적으로 사용할 수 있는 수명 인자를 선정하는 것이 필수적이다. 배터리의 잔존 용량과 가장 상관도가 높은 수명 인자를 선정함으로써, 인공지능 기반 예측 알고리즘의 정확도 향상을 기대 할 수 있으며, 태양광 ESS와 같은 상이한 특성의 어플리케이션에도 범용적인 적용이 가능하다.
열차 운영사의 관점에서, 열차 운행에 관한 주요 관심사는 정해진 운행시간의 준수뿐만 아니라, 그와 동시에 열차 운행을 위해 소비되는 에너지 량을 최소화하는 것이다. 일반적인 수동 운전시, 기관사는 운행 노선의 특성에 따라 미리 규정된 최대 속도 프로파일을 기준으로, 노치를 제어함에 따라 규정 속도를 넘지 않도록 열차의 가감속을 조절한다. 이때 규정 속도를 준수하면서 동시에, 전체 운행 중에 소요되는 에너지 량의 절감을 위해, 기관사가 적절한 노치를 선택할 수 있는 구간별 노치 지정 가이드가 있어야 하며, 이는 운행구간에서의 노치 단계 최적화라는 절차를 통해 가능하다. 본 논문에서는 일반적인 운행 환경뿐만 아니라, 열차가 운행 중에 일시적으로 잔여구간의 트랙 정보 또는 규정속도 정보가 변경되는 이벤트 발생시에도 변화된 정보들을 기반으로 실시간으로 잔역구간의 노치 단계를 최적화 할 수 있는 유전 알고리즘을 활용한 실시간 노치 최적화 방안을 제안하였다. 또한 유전 알고리즘을 통해 얻어진 최적해를 적용할 때 에너지 절감 효과와 최적해 수렴특성에 관하여 분석하였다.
밀도범함수이론(density functional theory, DFT)이 등장한 이래로, 이를 재료과학에 적용하여 에너지 재료 및 반도체와 같은 전자재료들의 연구개발에 활발하게 활용되고 있다. 하지만 DFT 계산 프로그램을 실행할 때 필요한 입력 파일 생성 시 여러 가지 소재들에 대해 동일한 계산 조건을 맞춰 주고 파라미터들을 알맞게 설정해 줘야 올바른 계산 결과 비교가 가능한데, 이런 부분들에 대해 진입 장벽이 높다는 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 Python Materials Genomics (pymatgen) 파이썬 패키지를 이용해 분자 및 결정구조를 다루고 널리 사용되는 DFT 계산 프로그램인 Vienna Ab initio Simulation Package (VASP) 및 Gaussian 입력 파일 생성에 대해 소개하고자 한다. 이를 통해 해당 프로그램에 대한 전문적인 지식이 많지 않더라도 보다 일관적인 계산 조건에서 결과들을 손쉽게 수행할 수 있게 되기를 기대한다.
본 연구의 목적은 첫째 마찰 시 직물의 면적을 증가시켜 에너지 수확의 효율을 높일 수 있는 입체 자수 기법 및 전도성 직물 재료를 탐색하고, 둘째 높은 효율을 보이는 입체 자수 기법을 토대로 브러싱 가공을 실시하여 가공 후의 발생 전압을 분석하며, 셋째 이를 근거로 마찰 에너지 수확 증대형 직물의 구조를 탐색하는 것이다. 이를 위해 다음의 두 가지 실험을 실시하였다. "실험 I"에서는 인체로부터 마찰 에너지를 수확하는 효율에 영향을 미치는 직물 내 주요 변인으로, 1) 입체 자수 기법(사틴 기법, 파일 기법), 2) 전도성 직물 재료(구리 기반 MPF, 니켈 기반 MPF)를 선정하고, 이 두 변인들의 조합에 따른 4개의 시료를 제작하여 마찰 시 발생 전압의 차이를 비교 분석하였다. "실험 II"에서는 높은 효율을 보이는 입체 자수 방식의 시료를 대상으로 브러싱 가공을 실시하여 가공 후의 발생 전압을 분석하였다. 그 결과, 두 전도성 직물 재료 모두에 있어서 파일 자수 직물 구조가 사틴 자수 직물 구조에 비해 높은 마찰 에너지 수확 효율을 보였고, 이러한 결과는 마찰 면적에 따른 전하 밀도와 발생 전압이 비례하는 마찰 에너지 수확의 원리와 일치하였다. 이를 통해 마찰 면적이 큰 파일 자수 직물 구조가 마찰 면적이 상대적으로 작은 사틴 자수 직물 구조에 비해 에너지 수확 효율을 증대시키는데 유리한 방식임을 알 수 있었다. 또한 브러싱 가공 후의 에너지 수확 효율도 마찰 면적 증대로 인해 가공 전에 비해 높게 나타나, 브러싱 가공 방식이 마찰 에너지 수확 증대에 있어서 유리한 가공 방식임을 알 수 있었다.
전 세계적인 에너지 절감 문제는 공공빌딩의 에너지 관리를 위한 주요 요소와 서비스 요구사항에 대한 연구를 요구하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 M2M 기반의 스마트 그리드 서비스 적용 사례 및 서비스 요구사항에 대하여 연구를 수행하고자 하였다. 그 결과 에너지 관리를 위한 장치들의 운용, 네트워크, 그리고 에너지 효율화를 위한 다양한 응용 서비스에 대한 요구사항들을 프로파일 형태로 규정 하였다. 본 연구는 공공기관, 대학 및 학교, 대형 빌딩 등에서 활용 가능한 M2M 기반 스마트 그리드 시스템의 선행 연구로 제공될 수 있다.
Mobile IP에서 사용자의 이동성을 지원하기 위해 여러 종류의 메시지 -바인딩 갱신 메시지,바인딩 요청 메시지와 바인딩 응답 메시지- 가 사용된다. 끊김 없도록 이동성 관리를 하기 위해서는 그러한 메시지가 빈번하게 교환되어야 하지만, 이는 네트워크의 부하 증가 및 이동 노드의 에너지 효율성 악화를 유발한다 따라서 서버는 사용자의 위치 추적을 수행하면서 위의 문제를 효과적으로 해결하기 위한 알고리즘이 필요하게 되었으며, 이것은 본 논문에서 주요한 대상이 된다. HMIPv6 환경에서 각 사용자는 과거이동 로그를 지역적으로 저장한 후, 주기적으로 프로파일을 만든다. 이후 어느 영역으로 이동할 때마다 그 지역에서의 예상 상주 시간을 계산하는데, 이 프로파일 정보를 이용하여 메시지의 라이프타임으로 사용하도록 한다. 물론, 프로파일에서 이동 지역별 상주 시간뿐만 아니라 도착 시간까지 고려한 경우, 보다 정확한 라이프타임 값을 얻을 수 있다. HMIPv6 환경에서 제안한 기법들과 기존 기법 사이의 성능을 비교하기 위해 바인딩 갱신 메시지의 대역폭을 측정하는 다양한 실험을 수행하였다 그 결과 이동 노드가 임의의 서브넷에서 13분 이상 상주시 $80\%$이상의 이득을 얻을 수 있었다. 즉, 기존 기법과 동일하게 사용자의 위치를 관리하면서, 바인딩 갱신 메시지 수를 획기적으로 줄임으로써 네트워크 및 이동 단말의 에너지 효율성을 크게 향상시킬 수 있었다.
목적 : 전리함의 크기로 인한 공간 분해능의 문제로 나타나는 전리함 반응함수를 제거하여 실제 선량분포를 얻고자 하였다. 대상 및 방법 : 내경 5mm, 6.4mm 등 2개의 서로 다른 크기를 갖는 전리함들과 다이오드, 필름의 반응함수를 구하고, 동일한 방사선 조사면$(10\times20cm^2)$의 선량분포 프로파일을 측정하여, 각각 deconvolution 기법으로 보정한 후, 보절된 격과가 일치하는지 비교하였다. 결과 : 원통형 전리함의 반응함수와 선량분포를 측정하였고, 측정한 선량분포에서 반응 함수의 효과를 deconvolution방법으로 제거하여 실제 선량분포를 찾아내었다. 사용한 에너지는 최대 광자선 에너지 4MV, 6MV, 15MV였으며, 전 에너지 영역에 걸쳐 보정 된 결과가 일치하는 방향으로 변화하였으며, 분해능 증가 효과가 있었다. 결론 : deconvolution 방법으로 전리함 반응 함수의 효과를 제거했을 때, 여러 측정기를 이용하여 측정한 선량 프로파일의 결과가 일치하는 경향을 볼 수 있어서 deconvolution 방법을 통해 얻은 선량 프로파일을 임상적으로 응용할 수 있음을 알았다.
금속염화물과 암모니아간의 가역반응을 이용한 화학열펌프는 비프레온계 냉동 냉장시스템으로서 환경규약의 제한이 없고 가스, 전기 및 산업폐열 등 다양한 구동열원을 사용할수 있으며 축열에 의한 에너지 저장이나 산업공정에서의 대용량 에너지관리 시스템 등 응용분야가 다양한 장점을 갖고 있다. 통상 소규모의 실험실 장치에서 파일롯트 플랜트(pilot plant)로 전환하는 과정에서 시스템의 성능에 대한 해석이 필요하며 화학반응기의 거동에 대한 컴퓨터 모사도 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 작동조건에 따라 화학식 냉동기 성능계수가 어떻게 변하는지를 예측하였고 반응기 모델링에 의한 동적모사를 수행하여 반응기의 온도거동, 작동조건에 따른 전화율 변화, 반응혼합물의 제조변수가 냉동기 성능에 미치는 영향 등을 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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