최근 네트워크에서 안정된 전송을 위해 광대역의 대역폭과 중복 링크를 사용함으로써 과도하게 에너지를 소비하고 전송효율을 떨어뜨리는 결과를 낳고 있다. 본 논문에서는 트래픽 중복이 허용되는 네트워크에서 중복 트래픽을 제거함으로써 전송 링크의 수를 줄이고 전송에너지를 최소화하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 최적화 알고리즘은 타부서치 알고리즘을 이용한 메타휴리스틱방식을 사용한다. 제안된 최적화 알고리즘은 중복되는 트래픽을 효율적으로 경로 설정할 수 있도록 이웃해 생성방식을 설계하여 전송에너지를 최소화한다. 제안된 최적화 알고리즘의 성능평가는 네트워크에서 발생하는 모든 트래픽을 전송하기 위해 사용되는 링크의 수와 소모되는 전송에너지 관점에서 수행되었다. 성능평가 결과에서 제안된 알고리즘이 이전에 제안된 다른 알고리즘에 비해 더 우수한 성능 결과가 나타남을 확인할 수 있었다.
최근 임베디드 시스템의 폭넓은 보급은 응용 소프트웨어 개발과 더불어 임베디드 소프트웨어 개발 도구의 필요성 및 중요성이 강조되고 있으며 임베디드 소프트웨어를 위한 컴파일러의 개발을 동시에 요구하고 있다. 특히, 임베디드 프로세서를 탑재한 모바일 장치에서는 제한된 전력/에너지의 하드웨어적인 관리 못지않게 소프트웨어적인 관리 기술의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 검증된 재목적 컴파일러 후단부 도구인 EXPRESSION을 통해 최적화된 에너지 소비를 고려한 MIPS 코드 생성 기술을 제안하였다. 이를 위해, 효율적인 MIPS 코드 생성을 위한 코드 생성 규칙을 기술하였으며 생성된 코드에 대한 다양한 성능분석 결과를 제시한다.
최근 클라우드 시스템 환경이 점차 늘어남에 따라 데이터 센터(IDC) 구축이 점차 늘어나가고 있다. 데이터 센터는 최근 부각하고 있는 4 차 산업 영역에서 사물 인터넷(IoT), 자율주행차 등 에서 처리될 대용량 데이터로 인한 이를 처리하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 데이터센터 운영에는 대량의 에너지가 필요하다. 수 많은 컴퓨터에서 발생하는 열에너지를 처리하기 위하여 대량의 전력 냉방 에너지를 소비하고 있다. 냉방 공조 운영은 데이터 센터 운영에 중요한 역할을 한다. 이유는 많은 컴퓨터를 가동하는 비용보다 부대 시설로 운영되는 냉방 에너지를 보다 많이 소비하는 현상까지 발생하고 있다. 이에 최근 데이터 센터 냉방 공조 운영을 효율화하는 것에 연구를 맞추고 있다. 본 논문에서는 냉방 공조 운영 효율화 하도록 하기 위해서 다중 기계 학습을 활용한 데이터 센터의 냉방 에너지 절감 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 단수 알고리즘을 활용하여 머신 러닝의 모델구현 방식이 아닌 다중의 기계 학습을 통하여 최적화된 모델을 일일 배치로 생성하여 예측을 하는 시스템이다. 본 시스템을 통하여 사전에 최적화된 냉방 운영을 하여 기존 데이터 센터의 운영되는 과다 냉방을 감축 시켜 에너지를 절감해주는 기능을 제공한다. 본 논문 시스템 연구 결과는 폭발적으로 늘어가고 있는 데이터 센터의 에너지 효율화에 기여할 수 있고, 클라우드 사업에서 경쟁력을 줄 수 있는 운영 시스템 방안을 제시한다.
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.
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.
무선 센서 네트워크는 한정된 자원의 센서 노드들로 구성되어 있고, 한번 구성된 후에는 유지 보수가 어렵다는 단점을 갖고 있다. 따라서 무선 센서 네트워크에서는 에너지 소비를 최소화하고, 한정된 자원을 효율적으로 사용하여 네트워크 수명을 최대화하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 클러스터링 방식에서 클러스터 수를 효율적으로 지정하여 에너지 소모량을 최적화하는 기법을 제안한다. 이 기법은 무선 전송에 소비되는 에너지양은 거리(임계값)에 따라 많은 차이가 있으므로 이러한 임계값을 고려하여 클러스터 수를 지정함으로써 에너지 소비를 줄이는 방식이다. 실험을 통하여 제안된 클러스터링 기법은 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)에 비해 전체 에너지 소모량 측면에서 높은 성능을 나타냄을 확인하였다.
지구 온난화와 같은 환경 문제와 에너지 소비 증가에 따른 에너지 확보의 어려움에 많은 국가들이 어려움을 격고 있다. 이러한 에너지 확보 문제와 지구 온난화라는 문제를 해결할 수 있는 방법으로 제안된 것이 스마트 그리드 (Smart Grid) 이다. 스마트 그리드란 기존 전력망에 IT기술을 접목하여 공급자와 소비자가 양방향으로 실시간 전력정보를 교환함으로써 에너지 효율을 최적화하는 전력망이다. 기존의 폐쇄이던 전력망이 다양한 이해당사자가 참여하는 상호운용성이 보장되는 개방형 구조를 가지게 됨으로써 이에 대한 보안 기술 개발이 시급한 상태이다. 따라서 본고에서는 이러한 스마트 그리드 환경에 대해 설명하고 이러한 환경에서의 안전한 키 관리 기술에 대한 동향을 살펴본다.
온실운영에 있어서 가장 심각한 문제는 다량의 에너지 소비이며 이 문제를 해결하기 위해서는 포괄적인 열환경해석을 통한 에너지면에서 최적화된 온실모델의 개발이 필요하다. 따라서 태양광의 투과율을 중심으로 에너지 면에서 최적인 즉, 겨울철에 최대의 태양에너지를 투과할 수 있도록 하는 온실의 지붕형태를 결정하는 것은 의미 있는 일이라 하겠다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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