• 에너지공학
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• 제20권3호
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• pp.216-223
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• 2011

본 논문에서는 다양한 공장과 빌딩에서 조명제어시스템을 대상으로 계측 및 검증(M&V) 방법을 사용하여 효율적인 에너지 절약 방법을 제시한다. 에너지 가격을 줄이기 위해서는 전력피크시간에 제어가능한 다양한 수요자원을 고려하는 필요하지만, 일반적으로 빌딩에서 고려되는 수요자원은 피크전력이다. 본 논문에서는 M&V 방법을 사용하여 전력소비량을 줄일 수 있는 새로운 에너지절약방법을 제안하고 현장계측시스템을 구성하고 시뮬레이션 방법을 통해 제안된 방법이 효과적임을 확인한다.

• 지열에너지저널
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• 제1권2호
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• pp.27-37
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• 2005

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2016년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.409-410
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• 2016

에너지 저장 시스템(ESS, Energy Storage System)은 태양광(PV), 풍력(WT) 등과 같은 신재생 에너지 출력안정화, 계통 전력품질 개선, 수용가 에너지효율화 등의 분야에 이용되고 있다. 에너지 저장 시스템은 전력변환장치와 에너지 저장장치로 구성되며, 에너지 저장 장치로 배터리를 많이 사용하고 있다. 전력변환장치 및 제어기의 설계 및 검증을 위해서는 배터리를 전력변환장치에 연계하여야 하지만 배터리의 경우 고가에 관리가 어렵기 때문에 일반적으로 DC전원 모의 장치를 이용한다. 또한 배터리를 사용함에 따라 노화가 진행되어 배터리 임피던스 특성이 변화해 에너지 저장 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 에너지 저장 시스템용 전력 변환장치 및 제어기의 설계 및 현실적인 검증이 가능한 배터리 노화 특성을 고려한 DC전원 모의장치를 개발하기 위한 연구를 진행하였다.

• ESCO지
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• 통권76호
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• pp.58-71
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• 2012

• ESCO지
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• 통권41호
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• pp.32-44
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• 2006

• ESCO지
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• 통권3호
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• pp.58-61
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• 2000

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.976-977
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• 2015

최근 환경오염 및 지구 온난화의 주범으로 꼽히는 이산화탄소 배출 규제는 더 이상 논란의 대상이 아니다. 또한 인류의 생존을 위협하는 요소로 부각되면서, 환경오염 및 이산화탄소 배출이 적은 대체 에너지 개발은 전 세계의 당면 과제이자 반드시 풀어야 할 숙제이기도 하다. 국내에서도 이러한 세계적인 기술 추세로 대체 에너지인 태양광 발전, 양수 발전, 풍력 발전을 지속적으로 하고 있으며 에너지를 저장하는 배터리 개발을 함으로써, AC 전력 전송에 비해 손실이 적은 DC 송전이 점점 많은 곳에 설치되고 있는 실정이다. 그러나 DC 송전을 위한 HVDC 시스템 기술은 아직 신기술이기 때문에 신뢰성 및 시스템 검증 방법에 있어서는 개선해야할 점이 많다. 따라서 본 논문에서는 HVDC 시스템에 대한 기존의 검증 방법을 소개하고 시험 및 연구 결과로 HVDC 시스템 검증 방법에 대한 개선 방안을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.271-272
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• 2015

센서 네트워크에서 센서는 제한적인 자원 때문에 다양한 공격으로부터 취약하다. 이러한 공격 중 하나인 허위 보고서 삽입 공격은 불필요한 에너지 소모와 허위 알람을 유발한다. 이 공격의 피해를 줄이기 위한 확률적 투표 여과 기법은 검증 노드를 통해 보고서의 맥들을 검증한다. 그러나 허위 보고서가 검증 노드까지 도달하는 데 불필요한 에너지가 소비된다. 본 논문에서, 우리의 제안 기법은 소스의 다음 노드에 키를 배포하여 허위 보고서 삽입 공격을 효율적으로 감지한다. 따라서 제안 기법은 기존 기법보다 에너지 효율성 향상을 기대할 수 있다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.53-56
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• 2011

본 논문에서는 지진시 구조물의 진동을 줄이기 위한 방법으로 모드에너지 기반 신경망 제어 방법을 제안하였다. 모드에너지 기반 신경망 제어 방법은 신경망의 학습 과정에서 구조물의 모드 에너지를 이용하여 목적함수를 구성하며, 이 목적함수를 최소로 하는 학습을 진행한다. 제안된 제어 알고리즘의 적용성을 검증하기 위해서 능동질량감쇠기(AMD, Active Mass Damper)가 설치된 3층 구조물을 예제 모델로 선택하였으며, El Centrol지진을 이용하여 모드에너지기반 신경망제어 알고리즘을 학습시켰다. 모드에너지 기반 신경망 제어 알고리즘의 제어 성능은 학습 후 임의의 지진에 대한 하중으로 California지진을 사용하여 검증하였다. 해석 결과에서 California지진에 대한 제어 전 후의 결과와 기존의 방법인 MLP(Muli-layer Perceptron)의 결과와 비교하였다. 또한 제안된 제어 방법을 적용할 때, 지진시 구조물의 비선형 거동은 제어후 거의 보이지 않는 것을 확인 할 수 있었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.127-128
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• 2015

에너지 저장 시스템(ESS, Energy Storage System)은 태양광(PV), 풍력(WT) 등과 같은 신재생 에너지 출력안정화, 계통 전력품질 개선, 수용가 에너지효율화 등의 분야에 이용되고 있다. 에너지 저장 시스템은 전력변환장치와 에너지 저장 장치로 구성되며, 에너지 저장 장치로 배터리를 많이 사용하고 있다. 전력변환장치 및 제어기의 설계 및 검증을 위해서는 배터리를 전력변환장치에 연계하여야 한다. 하지만 배터리의 경우 고가에 관리가 어렵기 때문에 일반적으로 DC전원 모의 장치를 이용한다. 본 논문에서는 에너지 저장 시스템용 전력 변환장치 및 제어기의 설계 및 현실적인 검증이 가능하도록 배터리 특성을 고려한 DC전원 모의장치를 개발하였다.