• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.19-21
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• 2004

센서 네트워크에서 에너지 효율성을 향상시키기 위한 방안 중 하나는 계층적 클러스터링 기법이다. 이 기법은 센서 노드가 이웃 노드와 통신할 필요 없이 오직 클러스터 헤드 노드와 통신하게 함으로써 에너지 소비량을 줄이게 된다. 하지만 이러한 클러스터링 기법은 클러스터 반경 크기에 따라 성능이 크게 좌우된다. 본 논문에서는 클러스터 헤드 노드의 잔류 에너지양에 따라 동적으로 클러스터 반경 크기를 조절함으로써 에너지 소비를 최적화시킬 수 있는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.129-131
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• 2015

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.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.12
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• pp.401-406
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• 2013

In this paper, the optimum transmission method is proposed to save the energy and to increase the throughput of the adaptive modulation mobile radio system with frame length control. Traditionally, adaptive modulation has been used to improve the throughput using the power margin of the system design. Considering the frame length vs energy saving and adaptive modulation, the optimum transmission method is proposed for hub and mobile station each.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.7
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• pp.1373-1379
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• 2018

Wireless sensors in Internet of Things are getting closer to our daily lives. Since wireless sensors have limited battery power, energy efficient schemes should be employed. In this paper, we analyzed a system by using stochastic model and then solved an optimization problem, given that the gathered sensor data are aggregated before being transmitted to the sensor servers from a wireless sensor device. Using the developed model, we also proposed a optimal solution to determine the energy efficient sensor data transmitting interval. We also conducted performance evaluations of our proposals using numerical examples.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.461-461
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• 2018

우리나라를 포함하여 전 세계적으로 기후변화로 기인하는 기상변동성 증가 등의 원인으로 물, 식량, 에너지의 시공간적 불균형이 발생할 것으로 전망되고 있다. 특히 미국 캘리포니아 2012-2015 대가뭄, 우리나라의 2013-2015 대가뭄 등 물부족의 위험 가능성이 증폭됨에 따라, 이와 관련된 에너지와 식량 등의 연계자원들도 기존의 방법과 같이 관리되고 활용하는 것에 한계점이 도달하고 있다. 기후변화와 같이 기상학적 스트레스 증가와 더불어, 국제적으로 인구증가 및 도시화가 확대될 것으로 전망되며, 한국, 미국, 중국, 인도 등에서 물안보에 대한 우려가 현실로 다가오고 있으며, 세계경제포럼(world economic forum)의 "전 지구적 위험도 인지 조사"에서도 물, 식량, 에너지 위기에 대한 심각성을 강조하고 있다. 물, 식량 그리고 에너지는 서로 밀접한 연관성을 가지고 있으며, 개별 분야에서의 문제는 그 자체의 위기로 그치지 않고 다른 타 분야의 위험도를 증폭시키는 원인으로 작용하게 된다. 과거와 다르게 교통, 물류 등의 발달로 물, 식량 및 에너지의 국가간 의존도가 더욱 증가하는 방향으로 전개되고 있으며, 세 가지 자원의 연계성 강화는 결국 상호위기를 선제적으로 대응할 수 있는 방법으로 전망된다. 따라서 물안보 및 물복지 실현을 위한 물과 에너지의 저비용, 고효율의 최적화 방안은 상당히 중요한 요인이 될 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 자원간 Trade-off, 평가 등 에너지소비를 줄이고 에너지 효율성을 증가하며 에너지 절약형 기술에 개발에 중점을 두는 방안을 찾아야 한다. 또한 원예시설 및 관개 기술의 개선에 따른 물과 에너지 소비량 비교 분석, 시설원예 산업의 에너지 생산성 및 절약형 기술 등 에너지-물-식량 분야의 상호연결을 정량화하고 최적화하는 방안들을 지속적으로 모색해야 할 필요가 있다.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.14 no.6
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• pp.95-100
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• 2009

Strategies incorporating more efficient energy use into remediation of contaminated sites, which are those of important elements in green remediation, are developed and discussed in this work. Firstly, from several case studies of remedial actions in Korea, thermal desorption and/or in-situ method including pump-and-treat were found energy intensive and soil washing less intensive. In order to use energy efficiently and minimize use of fossil fuels during land revitalization process, it is necessary to optimize energy intensive systems, to use low energy remediation systems (such as bioremediation), and to integrate renewable energy sources. Furthermore, economic incentive systems such as subsidy need to be adopted if renewable energy sources are incorporated into remediation of contaminated sites.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.10
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• pp.419-429
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• 2013

The Wireless sensor network(WSN) consisting of a large number of sensors aims to gather data in a variety of environments. The sensor nodes operate on battery of limited power. so, To extend network life time is major goals of research in the WSN. In this paper, we state the key point of a energy consumption with minimum&load balancing. The proposed protocol guarantee balance of number of cluster member nodes using the node memory threshold and optimization of distribution of cluster head using the optimized clustering method. The results show that the proposed protocol could support the load balancing and high energy efficiency by distributing the clusters with a reasonable number of member nodes. The simulation results show that our schme ensure longer life time in WSN as compare with existing schemes such as LEACH and CBLM.

• Review of KIISC
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• v.19 no.4
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• pp.65-71
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• 2009

기존의 전력망에 정보기술을 융합하여 전력 공급자와 소비지가 양방향 통신을 통하여 에너지 생산과 소비 효율을 최적화 할 수 있는 지능형 전력망이 개발되고 있다. 특히 우리나라는 이 기술의 세계 선도국가로 지정되어 스마트 그리드 구축을 위한 로드맵을 수립할 예정으로 있다. 그러나 전력망이 통신망에 융합되면서 정보통신 인프라에서 발생하고 있는 보안 문제가 전력망에서도 그대로 재현되고 있다. 따라서 전력 인프라에 대한 사이버 공격을 방지하고 대응하기 위하여 정보보호 기술이 개발단계 초기부터 고려될 필요가 있다. 본 논문에서는 스마트 그리드와 같은 국가적인 주요 인프라를 보호하기 위한 정보보호 기술의 필요성과 요구사항 등에 대하여 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.22-23
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• 2014

멀티미디어 응용을 비롯한 스트리밍 응용들에서는 메모리와 CPU 사이의 데이터 전송이 상당한 비율의 에너지 소모를 차지한다. 데이터 재사용 분석은 이러한 응용 프로그램 에서 빈번히 사용되는 데이터를 고속의 저전력 메모리에 복사하도록 하여 에너지 소비를 줄일 수 있는 기회를 제공한다. 본 연구에서는 데이터의 재사용 분석을 통하여 프로그램이 최적화되도록 자동화된 기법을 제안하고 있다. 제안하는 기법을 사용할 경우 메인 메모리만 사용하는 경우에 비하여 절반 정도의 에너지 소비를 줄일 수 있다.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.10
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• pp.63-70
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• 2023

Recently, energy consumption for heating costs, which is 35% of smart farm energy costs, has increased, requiring energy consumption efficiency, and the importance of new and renewable energy is increasing due to concerns about the realization of electricity bills. Renewable energy belongs to hydropower, wind, and solar power, of which solar energy is a power generation technology that converts it into electrical energy, and this technology has less impact on the environment and is simple to maintain. In this study, based on the greenhouse heat storage tank and heat pump data, the factors that affect the heat storage tank are selected and a heat storage tank supply temperature prediction model is developed. It is predicted using Long Short-Term Memory (LSTM), which is effective for time series data analysis and prediction, and XGBoost model, which is superior to other ensemble learning techniques. By predicting the temperature of the heat pump heat storage tank, energy consumption may be optimized and system operation may be optimized. In addition, we intend to link it to the smart farm energy integrated operation system, such as reducing heating and cooling costs and improving the energy independence of farmers due to the use of solar power. By managing the supply of waste heat energy through the platform and deriving the maximum heating load and energy values required for crop growth by season and time, an optimal energy management plan is derived based on this.