• Title/Summary/Keyword: 에너지 수집

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An Efficient Cluster Management Scheme Using Wireless Power Transfer for Solar-powered Wireless Sensor Networks with a Mobile Sink (모바일 싱크 기반의 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크에서 무선 전력 전송을 이용한 효율적인 클러스터 관리 기법)

  • Son, Youngjae;Kang, Minjae;Go, Junghyun;Noh, Dong Kun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.10a
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    • pp.370-371
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    • 2019
  • 태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크는 지속해서 에너지를 수집할 수 있어 배터리 기반 센서 네트워크의 에너지 제약 문제를 완화할 수 있지만, 고정된 싱크의 사용으로 싱크 주변에 존재하는 노드들이 상대적으로 에너지 소비가 증가하는 문제, 즉 에너지 사용 불균형 문제는 해결하지 못한다. 최근의 연구에서는 클러스터링을 기반으로 한 모바일 싱크를 도입하여 이를 해결하고자 했지만, 클러스터 헤드 및 그 주변 노드들의 에너지 부담은 여전히 존재한다. 한편, 무선 전력 전송 기술 발전에 따라 무선 센서 네트워크에서 모바일 싱크를 이용한 무선 전력 전송의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 무선 전력 전송이 가능한 모바일 싱크와 효율적인 클러스터링 기법(클러스터 헤드 선출 포함)을 이용하여 에너지 불균형 문제를 최소화하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러스터 헤드 및 헤드 주변 노드의 에너지 핫 스팟이 완화됨으로, 전체 네트워크의 정전 노드들이 감소하고 수집된 데이터양이 증가한 것을 성능평가를 통해 확인할 수 있다.

Efficient Data Preprocessing Scheme for Audio Deep Learning in Solar-Powered IoT Edge Computing Environment (태양 에너지 수집형 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 효율적인 오디오 딥러닝을 위한 데이터 전처리 기법)

  • Yeon-Tae Yoo;Chang-Han Lee;Seok-Mun Heo;Na-Kyung You;Ki-Hoon Kim;Chan-Seo Lee;Dong-Kun Noh
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.81-83
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    • 2023
  • 태양 에너지 수집형 IoT 기기는 주기적으로 재충전되는 태양 에너지의 특성상, 에너지 소모를 최소화하기보다는 수집된 에너지를 최대한 유용하게 사용하는 것이 중요하다. 한편, 데이터 기밀성과 프라이버시, 응답속도, 비용 등의 이유로 클라우드가 아닌 데이터 소스 근처에서 머신러닝을 수행하는 엣지 AI에 대한 연구도 활발한데, 그 중 하나는 여러 IoT 장치들이 수집한 오디오 데이터를 활용하여, 다양한 AI 응용들을 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 제공하는 것이다. 그러나, 이와 관련된 많은 연구에서, IoT 기기들은 에너지의 제약으로 인하여, 엣지 서버(IoT 서버)로의 센싱 데이터 전송만을 수행하고, 데이터 전처리를 포함한 모든 AI 과정은 엣지 서버에서 수행한다. 이 경우, 엣지 서버의 과부하 문제 뿐 아니라, 학습 및 추론에 불필요한 데이터까지도 서버에 그대로 전송되므로 네트워크 과부하 문제도 야기한다. 또한, 이를 해결하고자, 데이터 전처리 과정을 각 IoT 기기에 모두 맡긴다면, 기기의 에너지 부족으로 정전시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 IoT 기기의 에너지 상태에 따라 데이터 전처리 여부를 결정함으로써, 기기들의 정전시간 증가 문제를 완화시키면서 서버 집중형 엣지 AI 환경의 문제들(엣지 서버 및 네트워크 과부하)을 완화시키고자 한다. 제안기법에서 IoT 장치는 기기가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지 외의 여분의 에너지 양을 예측하고, 이 여분의 에너지가 있는 경우에만 이를 사용하여 기기에서 전처리 과정, 즉 수집 대상 소리 판별과 잡음 제거 과정을 거친 후 서버에 전송함으로써, IoT기기의 정전시간에 영향을 주지 않으면서, 에너지 적응적으로 데이터 전처리 위치(IoT기기 또는 엣지 서버)를 결정하여 수행한다.

Sensed Data based Duty-Cycle Scheduling Scheme for Energy Harvesting Wireless Sensor Networks (에너지 수집형 무선 센서네트워크에서 센싱된 데이터에 기반한 듀티싸이클 스케줄링기법)

  • Park, Hyung-Kun
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.22 no.4
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    • pp.670-675
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    • 2018
  • There is a growing interest in EH-WSN (energy-harvesting wireless sensor networks) that can solve power problems in wireless sensor networks. In EH-WSN, on-off duty cycling is being studied in order to balance energy harvesting and consumption. However, the urgency of the sensed data and the energy harvesting rate in the environmental monitoring EH-WSN are important factors to determine the network performance. Therefore, it is necessary to control the duty-cycle period according to the importance of the sensed data and the energy harvesting rate in addition to simply maintaining the balance of the power. In this paper, we analyze the problem of on-off duty cycling in EH-WSN for environmental monitoring and propose an adaptive duty-cycle scheduling scheme considering the priority of sensed data and energy harvesting rate, where the priority of sensed data determined by sensed value and changing rate. The performance of scheduling scheme was analyzed by computer simulations.

Cooperative Spectrum Sensing for Cognitive Radio Systems with Energy Harvesting Capability (에너지 수집 기능이 있는 인지 무선 시스템의 협력 스펙트럼 센싱 기법)

  • Park, Sung-Soo;Lee, Seok-Won;Bang, Keuk-Joon;Hong, Dae-Sik
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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    • v.49 no.3
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    • pp.8-13
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    • 2012
  • In this paper, we investigate cooperative spectrum sensing scheme for sensor network-aided cognitive radio systems with energy harvesting capability. In the proposed model, each sensor node harvests ambient energy from environment such as solar, wind, mechanical vibration, or thermoelectric effect. We propose adaptive cooperative spectrum sensing scheme in which each sensor node adaptively carries out energy detection depending on the residual energy in its energy storage and then conveys the sensing result to the fusion center. From simulation results, we show that the proposed scheme minimizes the false alarm probability for given target detection probability by adjusting the number of samples for energy detector.

Analysis on the Advanced Model for Solar Energy Harvesting (개선된 태양 에너지 하베스팅 모델에 대한 분석)

  • Nayantai, Bulganbat;Kong, In-Yeup
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.14 no.2
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    • pp.99-104
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    • 2013
  • Replacement of sensor nodes for monitoring a wide range area such as mountains and forests needs a lot of time and cost. Using new and renewable energy around them can maximize the lifetime of wireless sensor networks, in which solar energy is infinite energy source that is available in 365 days. To design these sensor networks, solar energy model is essential and to estimate and analyze the overall photovoltaic energy. Using this, we can figure out important data such as the size and performance of solar panel needed. However, existing researches for solar energy harvesting consider parts of many factors to influence the quantity of solar energy gathered. In this paper, we suggest advanced solar energy harvesting model considering angular loss (solar cell panel), overheat loss (solar cell), rechargeable battery heat and cooling for each monthly properties. From our experimental results according to outdoor temperature, panel angle and the surface temperature of solar panel, we show these impact factors are correctly configured.

Data Significance-Based Data Aggregation in Wireless Sensor Networks (센서 네트워크에서의 의미있는 데이터 합산 방법)

  • Seo, Min-Ho;Kim, Tae-Hyung
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06d
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    • pp.322-327
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    • 2010
  • 센서 네트워크는 언제, 어디서든 네트워크에 접속하여 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경 구축에 가장 적합한 기술이다. 센서 네트워크는 센서를 이용하여 데이터를 수집하는 센서노드와 수집된 데이터를 가공하는 베이스노드로 구성이 되고, 무한에 가까운 에너지를 소유하고 있는 베이스노드와 달리 센서노드는 매우 적은 한정된 에너지를 가지고 있어서 에너지의 효율적 관리에 노력을 기울여야 한다. 본 논문에서는 무선 통신의 데이터양을 줄이는 데이터 합산 기법의 기술에서 모든 노드가 통신하는 것이 아닌, aggregation 값에 영향을 미칠만한 의미있는 값을 수집한 노드의 데이터만 수집하여 합산함으로써, 에너지 소모를 최적화하는 방법을 제안하였으며, 기존의 데이터 합산 방법과 시뮬레이터를 이용하여 그 성능을 비교하여 그 효율성을 실증한다.

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Energy big data analysis and classification software based on machine learning (부하별 에너지 빅데이터 분석 소프트웨어 시스템)

  • Kang, Jeonghoon;Yoo, June-Jae;Choi, Hyoseop;Lee, Taewoo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.54-55
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    • 2018
  • 본 논문은 지속적으로 수집되는 전력량계 데이터를 자동으로 처리, 분석하기 위한 IoT 데이터 기반 자동분석 기법을 제시한다. 에너지 효율을 높이기 위해서는 대상 설비의 관리, 모니터링을 통해 운영을 최적화해야 한다. IoT 기술을 이용하여 에너지 설비 사용 효율을 확인하고, 관리 여부를 판단하는 진단기술을 구현하기 위해서는, IoT 전력량계를 통해 수집된 데이터를 다양한 머신러닝 알고리즘에 입력하여 관리에 필요한 결과 지표를 도출할 수 있어야 한다. 이런 기능을 제공하는 IoT 수집 시스템의 모니터링 및 자동 진단 시스템은 데이터 수집, 분석을 신속하게 수행할 수 있다. 데이터 수집과 고속, 대용량 데이터 저장에 적합한 분산 파일시스템과 고속 시계열 기능을 기반으로 의존도, 유사도 분석실행을 제공하는 고속 전처리 시스템의 특징을 제안한다.

자연모사 표면을 이용한 공기 중 수분수집 기술동향

  • Park, Jun-Sik;Lim, Hyeon-Ui
    • 기계와재료
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    • v.22 no.3
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    • pp.50-65
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    • 2010
  • 2001년과 10년 후인 2010년 Nature지에 나미브사막 딱정벌레와 거미줄이 특수한 표면 성질을 이용하여, 에너지의 사용 없이 공기 중의 수분을 수집하고, 이를 식수로 활용하고 있다는 연구논문이 발표되었다. 자연을 고려하고 이들과 함께 하는 삶이 우리가 가야할 방향임을 틀림없는 현시점에서 이러한 연구들이 시사하는 바는 매우 크며, 자연의 지혜를 배운 고효율화되고 친환경적인 과학기술 발전이 절실하다. 이 글에서는 이와 관련하여 에너지를 최소화하면서 물을 수집할 수 있는 기능성 표면을 이용한 공기 중 수분수집 기술에 대하여 연구동향과 특허동향, 응용분야 및 응용제품들의 시장성에 대해 간략히 기술한다.

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