몇년 안으로 다가오는 21세기에는 정보화사회의 정착이 예견되고 있다. 정보화사회가 되면 노동조직은 단순반복적인 노동을 컴퓨터화된 제어장치가 대행하게되고, 산업구조는 대량생산에서 다양한 소비자의 욕구를 충족시켜 줄 수 있는 다품종소량체제로 변환될 것이며, 정보가 경쟁력의 원천으로 부각될 것이다. 정보화사회의 구축에는 에너지 다소비요소가 내재되어 있다. 예컨대 다품종 소량체계는 대량생산체계보다 에너지다소비형이고, 다양한 정보유통을 위하여는 대용량·고속정보통신망의 구축이 필요하게 될 것이다.
본 논문은 에너지 빅데이터를 분석하기 위해 대용량의 시계열 데이터를 처리하는 시스템의 설계, 구축 방법을 제시한다. 이미 사용 중인 건물이나 공장의 에너지 효율화를 위해서 정부는 효율자원 시장 지원 사업을 수행하고 있다, 에너지 소비 설비에 따라 고효율 자원으로 변경 설치하는 데 필요한 자금의 일부를 지원하고 있다. 정부지원으로 고효율 설비로 변경함에 따라 실증 사이트에서는 측정 데이터를 수집하여, 효율화 정도를 파악하기 위한 에너지 데이터 분석 시스템을 구축하여 운영하였다. 해당 측정 정보는 IoT 전력량계를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 적용되어, 에너지 소비 효율 평가에 필요한 성능 지표를 연산한다. 구현된 진단 시스템은 기축 건물의 에너지 효율향상 상황을 분석하는데 기여할 수 있다. 빅데이터 기반의 에너지 분석 기능을 사용하여 에너지 고효율 장비의 운영시간, 부하율 등의 효율성과 성능통계를 연산할 수 있다.
이제 안정적인 폐기물 처리와 자원순환 사회 구축, 기후변화 대응과 친환경 에너지 확보는 더 이상 미룰 수 없는 과제이다. 우리 스스로 더욱 노력해 폐자원 에너지화 기술개발과 함께 친환경에너지타운 조성사업 속도를 낼 때이다. 친환경 에너지타운이야말로 기피 혐오시설을 활용하여 에너지를 생산함으로써 환경과 에너지 문제를 동시에 해결할 수 있는 최선의 대안이라고 확신한다.
컴퓨팅 성능향상과 장비의 증가는 전력소비의 증가로 이어져 데이터센터 경영자에게 운영경비의 증가로 피할 수 없는 중요한 문제가 되었다. 그래서 미국의 데이터센터에서는 에너지 효율화 지수인 PUE(Power Usage Effectiveness)를 표준지수로 정하고 에너지소비를 관리하고 있다. 데이터센터에서 소비되는 에너지에서 IT부문과 비IT부문의 에너지 소비비율은 50:50 비율이다. IT장비는 처음 도입 시 에너지 효율적인 장비를 도입하면 컴퓨터 운영상에서 에너지를 절감할 기회는 많지가 않지만, 비IT부문은 설비운영적인 측면으로 안정성을 고려하면서 동시에 효율적인 운영환경을 유지하는 것이 가능하다. 본 문서에서는 비IT부문에서 전산실 장비의 열복도-냉복도 분리 배치가 에너지 절감효과가 어느 정도인지 실험을 하였으며, 그 실험결과를 기술하였다.
본 논문에서는 MPEG-4 HE-AAC의 SBR 부호기의 효율을 개선하기 위해 예측 SBR(Predictive-SBR)을 제안한다. SBR 부호기는 주부호기(core encoder)와 결합하여 적은 비트량으로 고주파 성분을 복원할 수 있게 한다. 본 논문에서는 SBR 데이터의 약 70%를 차지하는 포락선 정보를 부호화하는 방법을 개선하여 효율성을 높이고자 한다. 기존 SBR은 포락선 정보의 전송을 위해 다음과 같은 방법을 이용한다. 먼저 고주파 대역의 에너지를 스케일팩터 밴드 단위로 계산한다. 다음으로, 전송정보량의 감소를 위해 델타 코딩 방식을 이용하여 에너지 정보를 부호화한다. 본 논문에서는 SBR의 포락선 정보를 효과적으로 감축하기 위하여 고주파 대역의 에너지를 예측하는 방법을 이용한다. SBR 부호기의 입력 데이터가 SBR 복호기의 입력데이터와 동일하다는 가정 하에 선형 회귀(linear-regression) 기법을 이용하여 고주파 대역의 에너지를 추정한다. 그 후에 추정된 에너지와 원래의 고주파 대역 에너지의 오차를 델타 코딩을 이용하여 부호화한다. 정보를 전송할 때는 고주파 대역 에너지의 델타 코드와 예측 SBR에서 계산한 오차의 델타 코드 중 부호화에 필요한 비트량이 적은 방식을 선택하여 부호화하도록 한다. 그 결과 약 10% 정도의 정보량 감축 효과를 얻을 수 있다.
우리나라는 에너지 소비량이 2016년에는 288Mtoe(Million tonnes of oil equivalent)로 세계에서 8위를 차지했다. 그렇기 때문에 효율적인 에너지 사용을 위해 누진세, 에너지 소비 효율 등급제 등을 시행하고 있지만, 직접적인 에너지 요금계산과 부과방식은 불투명하다는 것 또한 사실이다. 본 연구는 가정에서 소비하는 에너지 중 대표적인 전기, 수도, 가스 요금에 대한 계산과 각 에너지의 요금표를 제공하고 사용자들의 편의성을 증가시키기 위해 Chart와 Grid를 이용하여 사용자가 시각적으로 자신의 에너지 사용 정보를 확인할 수 있게 개발하였다.
태양에너지를 에너지 공급원으로 하고 LED 램프를 조명용 광원으로 사용하여 적은 전력 소모와 연장된 램프의 수명으로 에너지 소모를 크게 줄이고, 유지 보수 관리 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 LED 조명제어시스템을 개발하였다. 점등 회로, 구동회로 등의 최적화된 설계와 구성으로 광 변환 효율을 높여 소형화, 경량화 되도록 하고, 환경 친화적인 조명 광원으로서 효율적인 성능을 얻을 수 있도록 한다.
본 논문은 MPEG 비디오를 위한 양자화된 차분 에너지 워터마킹(QDEW) 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 블록의 고주파 성분인 DCT 계수를 선택적으로 제거함으로써 워터마크를 삽입하는 방식이다. 특히 제안된 방벌은 기존의 차분 에너지 워터마킹(DEW)의 단순비교방식과 다르게 양자화단위로 에너지 크기를 비교함으로써 큰 범위의 에너지가 차이날 때 발생되는 다량의 주파수제거 문제를 해결하여 화질의 열화를 방지하고 삽입되는 워터마크의 중량을 증가시켰다. 그리고 DCT계수를 제거하는 것으로만 워터마크를 삽입할 수 있기 때문에 재인코딩 과정없이 MPEG스트림에서 직접 워터마크를 삽입할 수 입는 장점이 있다.
에너지관리 지원 서비스는 공장 내에서 일어나는 전력발전 및 전력할당을 데어터 분석 기법 등을 이용하여 효과적으로 관리하는 것을 목적으로 한다. 특히 그 중에서도 태양광, 풍력 등 친환경 에너지를 이용한 에너지관리 시스템은 비용절감 뿐만 아니라 환경보호 측면에서도 중요한 문제라 할 수 있다. 이들 친환경 에너지를 제대로 이용하기 위해서는 그들의 발전량을 정확히 예측할 필요가 있지만 현재의 시스템에는 가장 기본적인 예측법인 최근접 이웃법을 사용하고 있다. 최근접 이웃법의 경우 노이즈와 아웃라이어에 민감하다는 단점이 있기 때문에 이들 상황에 대처할 수 있는 보다 정교한 예측법이 필요하다.
현재, 전세계적으로 에너지 자원은 점차적으로 감소하고 있음에도 불구하고 에너지 수요 및 소비는 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따른 에너지 자원을 대체하기 위한 범국가적인 노력 및 연구가 수행되고 있다. 에너지 수요에 따른 공급의 증가 뿐만 아니라 에너지를 효율적으로 소비하는 것은 현 에너지 부족 현상을 해결하기 위한 적절한 수단이 될 수 있다. 본 연구는 에너지를 가장 많이 소비하는 제조 공장의 에너지를 효율적으로 소비할 수 있는 방법을 시뮬레이션하고 분석하였다. 제조 공장에서 가장 많은 에너지를 소비하는 HVAC (Heating, Ventilating, and Air Conditioning) 시스템의 효율적인 운전을 위해 온도기반의 제어를 통한 공장의 에너지 최적화 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 기반으로 실제 공장의 온도와 전력 데이터를 이용하여 머신러닝 알고리즘을 적용하고 공장 온도를 예측하였다. 또한 예측 온도를 이용한 제어 시스템 시뮬레이션으로 공장 에너지의 소비패턴을 분석하고 에너지(전력량) 소비량을 감소할 수 있는 운전 모델을 제안하였다. 공장 에너지 패턴에 있어 HVAC 시스템의 예측 기반 프리 쿨링을 통한 온도제어 알고리즘은 기존 대비 10% 이상의 에너지 절감 효과를 보여 준다. 이 결과는 HVAC 시스템의 최적 제어가 공장 에너지 소비를 절감할 수 있음을 나타낸다. 향후 본 제어 시스템의 알고리즘은 실제 공장의 최적 제어에 적용되어 에너지 소비 절감 운전을 수행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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