무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 제한된 에너지 문제 해결을 위해 많은 연구들이 진행되었다. 근본적인 문제 해결을 위해 최근 에너지 수집형 센서 노드들이 개발되고, 에너지 수집을 고려한 많은 연구들이 진행되고 있다. 하지만 에너지 수집형 무선 센서 네트워크를 위한 시뮬레이터와 관련된 연구는 아직 미비한 수준이다. 본 논문에서는 환경 에너지 중 하나인 태양 에너지와 에너지 저장 장치의 특성을 고려하여 에너지 수집(Harvesting) 모듈(수집, 소비 모델)을 구현하고, 아울러 태양 에너지 기반 WSN(Wireless Sensor Network)을 위한 MAC과 Routing 기법들이 추가된 사용자 친화형 GUI 기반 시뮬레이터를 제안한다.
우리나라는 세계 10대 에너지 소비국으로서 총에너지의 97%를 해외 수입에 의존하며 2007년 에너지 수입액은 950억불로 전체 수입액의 26.6%를 차지함으로써 2008년과 같은 에너지 위기에 대하여 근본적이며 장기적인 대책 수립이 절실히 요구되고 있는 실정이다. 전 세계적으로 에너지 절감과 저탄소 경제 시대 대응을 위해 세계 각국이 발빠르게 움직이고 있음에도 불구하고 국내의 움직임은 상대적으로 더디게 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 병원 시설물을 가정 하에 중대형 시설물에 구축된 Light Things(조명, 사이니지, 디스플레이 등) 제어를 위한 IoT 데이터 수집장치(Gateway)를 개발함으로써, Light Things로 인해 소비되는 에너지 소비율을 효과적으로 제어할 수 있는 Light Things 제어 알고리즘 및 데이터 수집장치(Gateway) 개발 기술에 대하여 제안한다.
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.
Wearable Device를 사용하는 WBAN 환경에서는 다수의 신체 부착형 센서와 이들의 데이터를 수집하는 장치로 구분할 수 있다. 일반적으로 신체에 부착되는 센서는 소형화와 경량화를 목적으로 매우 낮은 에너지 자원을 보유하지만, 사용자 단말기 등을 활용하는 데이터 수집 장치는 재충전이 가능하며 신체 부착형 센서에 비하여 높은 에너지를 가진다. 본 논문은 이러한 환경적 특성을 고려하여 센서의 수명을 늘리고 불가피한 에너지 소모를 수집 장치에 집중시키는 MAC 프로토콜을 제안한다. 또한 제안 프로토콜은 응급 데이터의 보고체계가 사용되는 응용환경을 고려하여, 일반적인 센싱 데이터와 응급 데이터를 구분하고 차별화된 전송 지연시간을 제공한다. 또한 제안하는 MAC 프로토콜의 효율적인 성능검증을 위하여 IEEE 802.15.6과 비교실험을 통하여 제안방식의 이득을 검증하고 이를 분석한다.
최근 무선 센서 네트워크(Wireless sensor network, WSN)의 제한된 수명을 근본적으로 해결하기 위하여 에너지 수집형 노드를 사용한 WSN 연구가 진행되고 있다. 하지만, 이러한 연구를 원활히 지원하기 위한 에너지 수집형 WSN 시뮬레이터는 거의 없는 상태이다. 에너지 수집형 WSN을 위한 시뮬레이터들은 기존의 배터리 기반 WSN 시뮬레이터의 에너지 모델과는 달리, 에너지 수집 모델과 소비 모델이 결합된 새로운 에너지 모델을 필요로 한다. 아울러 새로운 프로토콜 제안 시, 제안된 프로토콜의 성능과 비교할 수 있는 대표적인 에너지 수집형 WSN을 위한 라우팅 및 MAC 프로토콜들이 포함되어 있어야 한다. 본 논문에서는 다양한 환경 에너지 중 가장 널리 사용되는 태양 에너지 기반의 센서 노드 및 네트워크를 지원하는 시뮬레이터를 설계하고 구현하였다. 제안하는 시뮬레이터는 날씨 및 계절 등의 외부환경과 솔라셀 및 에너지 저장 장치 등의 내부 환경 특성을 고려하여 설계된 에너지 수집 모듈이 구현 되어있고, 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 대표적인 라우팅 및 MAC 프로토콜 기법들이 구현 되어 있다. 아울러 사용자 친화형 GUI를 제공하여 손쉬운 사용이 가능하다.
대체에너지에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라 향후 배전계통은 신 에너지 전원 등과 같은 분산형 전원과 연계되어 네트워크 형식으로 구성될 것으로 예상된다. 이러한 배전계통의 변화는 지락 및 단락 사고 시 기존의 보호협조에 있어서 많은 문제점을 발생시킬 것이며, 이러한 배전계통의 변화와 전력 고품질 요구에 대응하기 위해서는 새로운 보호협조 체계가 필요하다. 새로운 보호협조 방식의 개발을 위해 필수적인 지락과 단락사고 시 배전계통의 사고 데이터는 실제 운영 도중에 얻기 어렵다. 본 논문에서는 기존 전원시스템 및 신 에너지 전원을 포함한 새로운 배전계통의 운용시 발생할 수 있는 사고 상황을 예측하고 고장 데이터를 수집하기 위해 저압 배전선로에 인위적으로 지락 및 단락을 발생시킬 수 있는 장치의 개발에 대해 서술한다. 개발한 시험장치의 기능을 확인하기 위하여 실제 배전계통에 적용하여 지락 및 단락 시험을 수행하여 전압 및 전류 파형을 측정·분석하여 시험장치의 신뢰성과, 효용성을 검증하였다.
최근 신재생에너지에 대한 관심이 높아지면서 에너지 저장 장치로 친환경적인 2차 전지가 전기 에너지 저장 매체로 관심을 받고 있다. 2차 전지는 다양한 전자기기의 구동전원으로 널리 사용되고 있다. 2차 전지의 수명은 충방전과 관련이 있으며, 특히 니켈 수소 전지의 경우 과충전에 의한 온도 상승은 배터리 수명에 직접적인 영향을 준다. 경제성을 고려할 때 2차 전지는 배터리 관리 시스템을 필요로 하며, 충방전 전압과 전류 및 온도를 고려하여 충방전이 제어 되어야 한다. 본 논문은 범용 프로세서와 전압 전류 센서 및 온도센서를 사용하여 배터리의 자동 충방전 데이터 수집장치를 개발에 관한 것이다. 충방전 전압은 0.5V에서 15V까지 설정이 가능하도록 설계하였다. 제작된 장치로 충방전에 따른 배터리의 온도 변화가 측정 및 분석 가능 하였으며, 배터리 전압은 5mV 단위로 충방전이 가능함을 확인하였다.
This paper is concerned with the development of the piezoelectric energy harvesting(PEH) device using Wind. In this study, the piezoelectric energy harvesting system consisting of a cantilever with a pinwheel and piezoelectric wafer was investigated in detail both theoretically and experimentally. The power output characteristics of the PEH was then calculated and discussed. Theoretical and experimental results showed that the PEH was able to charge a battery with ambient vibrations but still needed an effective mechanism which can convert mechanical energy to electrical energy and an optimal electric circuit which dissipates small energy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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