본 논문은 2000년, 2005년, 2008년의 3개년을 대상으로 접속불변에너지산업연관표(76개의 산업분류)를 작성하여 집계통계와 함께 산업별 미시적 통계를 제시하고, 이를 이용하여 산업별로 에너지소비량의 변화에 영향을 미치는 요인과 그 크기를 분석하였다. 본 논문에서 부가가치 총액 변화, 부가가치비중 변화, 산출구조 변화, 에너지원단위 변화의 4가지 요인을 고려하였다. 분석모형으로는 우리나라가 수출주도형의 산업구조를 갖고 있다는 점을 고려하여 공급측 모형을 이용한 구조분해분석을 적용하였다. 집계통계를 이용한 분석결과에 따르면 시기에 상관없이 부가가치 총액 변화는 에너지소비량을 증가시켰지만, 산출구조 변화는 에너지소비 변화량을 감소시켰다. 부가가치비중 변화와 에너지원단위 변화에서는 시기별로 에너지소비 변화량의 증감이 반대로 도출되었다. 산업별 통계를 이용한 결과에 따르면 부가가치비중 변화는 시점과 상관없이 전자기기에서 에너지소비 변화량을 증가시키고, 석유제품, 시멘트, 석탄제품에서 에너지소비량을 감소시켰다. 그리고 에너지원단위 변화는 석유제품, 화력, 사업서비스, 금융 및 보험, 보관 및 운수관련서비스에서의 에너지원단위 변화가 에너지소비 변화량을 증가시켰다. 이상의 결과처럼 집계통계를 이용하면 각 산업에서의 현상이 나타나지 않는다. 정부가 정책을 입안하고 시행할 때에 집계통계만을 기준으로 하면 효율적 성과를 거두기 어렵다.
글로벌 기후변화 및 에너지 부족이라는 문제는 단순한 어려움이 아니라, 인류 생존의 위협이라는 문제로 다가오고 있다. 이에 따라 국제 환경에서도 탄소배출 규제라는 공감대가 형성되어 향후 점차 에너지 소비 및 탄소배출 저감이라는 문제가 더욱 강조될 것이다. 이러한 즈음에 맞추어 국내 전체 에너지의 25%를 차지하고 있는 건물 에너지 소비에 대한 관리 분야는 국가적으로도 관심을 소홀이 할 수 없는 부분이다. 이에 지식경제부에서는 100대 전략 후보기술에 "건물 및 집단 에너지 최적 운영 시스템" 분야를 선정해 놓고 있다. 이에 본 고에서는 건물 에너지관리 기술에 대한 현황 및 동향에 대하여 알아보고, 최근 건물 에너지관리 분야에서 주요 기술로 인식되고 있는 통합관제센터에서 다수 건물의 에너지를 모니터링하고 관리함으로써 건물 관리 측면에서 경제성을 제공하고, 통합관제센터의 에너지 전문가 또는 전문가 시스템에 의해 에너지 최적화 방안을 도출해내는 원격 에너지관리 시스템 기술에 대하여 알아본다. 이를 위해 현재 대표적인 연구개발 사례로 고효율 건물 에너지 감응형 EMM 플랫폼 기술개발에 대하여 알아보도록 한다.
산업화시대 이래로 과학기술의 진보, 물질문명의 발달과 더불어 에너지 소비량도 폭발적으로 증가하여 왔다. 이로 인한 환경문제, 지구온난화 등 범지구적인 차원의 이슈가 발생하였다. 기후변화에 대처하기 위한 에너지 절약은 정책당국자, 학계, 산업계뿐만 아니라 일반시민들에게 있어서도 오랫동안 고민되어온 화두가 되어 오고 있다. 또한, 최근 발생한 일본의 원자력 방사능 유출건도 일본 수도권의 막대한 전기 소비량을 뒷받침하기 위해 건설된 발전소로 인한 2차 피해라는 측면에서 보다 안전하고 환경 친화적 재생적인 에너지에 대한 관심은 더욱 높아갈 수 밖에 없는 실정이다. 그러나 이를 위해 수많은 캠페인들이 행해져 왔음에도 불구하고 에너지 과소비는 여전히 해결되지 않고 있는 난제 중에 하나이다. 이러한 오랜 이슈를 해결하기 위해 기존의 에너지 절감 정책의 틀에서 벗어나 인간의 실질적인 소비행태에 변화를 주려는 대안 모색을 목표로 경제학의 새로운 패러다임인 행동주의 경제학의 프레임워크를 동원하여 효과적인 에너지 절감방안을 사람들의 제한적 합리성에 근거하여 모색하고자 한다. 더불어 이러한 시도는 최신 IT기술과의 융합을 통해 그 효율성을 극대화할 수 있을 것이다. 따라서 행동주의 경제학의 이론적 개념과 실질적인 적용사례를 살펴보고, IT기술의 융합을 시도할 때 고려해야할 사항들에 대해서도 논의를 전개해 나갈 것이다. 이를 통해, 효과적이고 효율적인 에너지 절감정책을 발견하기 위한 정보의 전달방식, 정보의 영향력, 편익측면의 제약사항 등에 대한 다양한 실험적인 연구들을 촉구하고자 한다.
홈 네트워크내에서 Always-on 기기 특성으로 인하여 불필요한 에너지를 소비하는 경우가 전체 소모전력량의 60%이상을 차지한다. 그러므로 이러한 에너지 소비를 줄일 수 있는 방안에 대한 연구의 필요성이 점차 증대되고 있으며, 본고에서 연구한 Ethement 기반의 트래픽량에 의한 대기모드 전환 알고리즘은 에너지 절감에 매우 유용한 연구기술이라 할 수 있다. 이에, 본고에서는 idle time때의 네트워크 에너지 소비를 절감하기 위한 대기전력 지원형 Green Ethernet Gateway시스템설계 및 구현방안과 시스템 대기모드상태를 최대한 연장하여 energy efficient효과를 향상시키기 위한 Proxying 기반 control policy를 제안한다. 일반적으로 홈네트워크의 네트워크 연결은 ethemet을 중심으로 이루어지며, 대부분 게이트웨이를 기반으로 그 연결이 구성된다. 그러나 홈네트워크의 일반적인 동작시간이 8시간 내외인데도 불구하고, 네트워크 연결을 위해서 full Power 상태를 유지해야하는 기존의 energy unaware기반의 게이트웨이 구조로는 에너지측면에서 막대한 에너지 낭비를 초래한다. 이에 본고에서는 게이트웨이에서의 에너지 절감을 위한 트래픽량 기반의 대기모드 지원형 시스템을 구현하고 실제 홈네트워크 적용을 통한 에너지 절약효과를 실험한다. 또한 활성모드, 대기모드간 전환을 효과적으로 하기 위한 layer 2,3 Packe기반의 지능형 Proxying 알고리즘을 이용한 control policy를 제안한다.
최근 에너지 문제가 사회적인 이슈가 되면서, 그린컴퓨팅이 주목을 받고 있다. 그린 컴퓨팅을 위한 다각적인 접근 방법 중 하나로, 컴퓨터의 전력 소비 프로파일링에 관한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 대표적으로 PowerAPI, PowerTop, JouleMeter, pTop, 그리고 EnergyChecker 등의 도구가 있다. 이러한 연구들은 순수 소프트웨어에 기반하여 각 컴퓨터 디바이스들의 소비 전력을 측정할 수 있을 뿐 아니라, 이를 바탕으로 프로세스 레벨에서 전력 소비 프로파일링을 수행함으로써 각 프로그램의 전력 소비량도 분석할 수 있다. 따라서 전력을 많이 소비하는 프로세스를 파악하고 제어함으로서 전체 전력 소비를 줄이거나, 프로그램 설계 시 프로파일링 전력 데이터를 바탕으로 저전력 프로그램설계를 가능케 하여, 궁극적으로 그린 컴퓨팅을 지향할 수 있게 한다. 본 논문에서는 전술한 대표적인 연구들을 비교 분석하여 이상적인 프로세스 레벨 전력 소비 프로파일러의 특징들을 도출하고자 한다.
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.
장기적인 에너지 수급 불안정과 기후변화에 대응하여 지속 가능한 에너지 공급체계인 신재생 에너지의 이용은 1차 에너지 소비 절감을 위한 중요한 요소로 인식되어가고 있다. 이에 국내 총 에너지 소비량의 약 25%를 차지하는 건물 분야에서도 신재생 에너지원의 적용을 확대함에 따라 생산과 소비 최적화를 통한 효율적인 통합 운용 및 제어가 가능한 건물에너지관리시스템의 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 신재생 분산자원을 도입하여 건물에너지관리시스템을 구축 및 실증하고 그에 따른 에너지 절감효과를 분석하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.16 OFDMA 시스템에서 단말들의 에너지 절약을 위한 효율적인 상향 링크 자원 할당 알고리즘을 제시한다. 기지국은 각각의 단말들이 상향링크로 데이터를 전송할 수 있도록 상향링크 부프레임에 연속적인 형태의 자원을 할당해 줘야 한다. 이렇게 각 단말들의 에너지 소비를 고려하여 효율적으로 자원을 할당하는 방식은 최적화 문제의 형태로 접근할 수 있다. 본 논문에서는 전체 에너지소비가 최소가 되는 자원 할당 문제를 Multiple Choice Knapsack 문제로 정의하고, 이를 효율적으로 풀 수 있는 준최적화 알고리즘을 제시한다. 준최적화 알고리즘은 전체 에너지 소비가 최소가 되는 각 단말들의 최적의 변조로 부호화 기법을 찾는다. 그리고 성능평가를 통해 준최적화 알고리즘이 채널 상태만을 고려하여 변조로 부호화 레벨을 결정하는 기법에 비해 최대 53%의 성능 이득을 보이는 것을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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