• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권6호
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• pp.151-159
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• 2011

신 재생에너지에 대한 건축물 인증제도, 공공건축물 신 재생에너지 투자의무비율 확대 등 다양한 건축물 신 재생에너지 설비투자 지원정책으로 건축물 지붕을 활용한 태양광 사업 추진이 빠르게 확대되고 있다. 이러한 건물 지붕을 활용한 태양광 설비는 인접 건축물 또는 자체 구조물이나 시설에 의한 정밀한 음영분석이 필요함에도, 설계자의 경험이나 단순 그래픽툴에 의해 배치 설계가 이루어지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 건축물에 소요되는 에너지 일부를 지붕형 태양광 설비에 의한 생산전력으로 대체하고자 할 때, 특정 선정기준에 따른 태양광 어레이의 최적 배치안을 선정하는 프로세스 모델을 구축하고자 한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권3호
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• pp.37-42
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• 2007

본 논문에서는 무선채널의 신호감쇄특성으로 인하여 멀티홉을 통한 센서네트워크의 에너지소비를 최소화하려는 기존의 연구를 재해석하고 무선채널의 특성과 하드웨어의 전력소비를 동시에 고려하여 센서네트워크의 에너지소비를 모델링하였다. 또한 센서네트워크 하드웨어 플랫폼에 주로 사용되고 있는 RF모듈인 Chipcon사의 CC2420을 대상으로 최대 전송전력과 최소의 홉을 통한 데이터 전송이 네트워크의 에너지효율에 미치는 영향을 다양한 상황의 시뮬레이션을 통해 검증한다. 최대 전송전력으로 최소의 홉을 통하여 전송했을 경우, 낮은 전송전력으로 여러 홉을 거쳐 데이터를 전송하는 것보다 네트워크의 에너지소비가 적게 발생하는 것으로 관찰된다. 높은 전송전력에 따라 증가하는 재전송을 고려한 결과 또한 최대 전송전력으로 전송했을 경우 최대 33.1%의 에너지효율을 얻을 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.13-15
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• 2016

에너지 소비가 큰 건물은 내부 온/습도, 이산화탄소 농도, 미세먼지 농도 등의 일정 공기 질을 유지하면서 에너지 비용을 최소화할 수 있는 제어계획을 수립하는 것이 필요하다. 기존 건물에서 실내 환경의 운영은 설정된 실내 환경 값을 기준을 벗어나면 설비 기기를 제어하는 방식으로 이루어진다. 이는 단 시간에 고에너지를 투입하여 장비를 가동시키므로 에너지 소모가 크며 peak 전력이 높아 에너지 비용이 크다는 문제가 있다. 따라서 온도를 포함한 환경이 변해가는 상황을 예측하고 사전에 에너지 사용 계획을 수립하여 관리 제어를 수행함으로써 예열부하 등의 불필요한 에너지 손실을 절감하려 한다. 이를 위해 실내 환경이 변화하는 것을 예측하고 후보 제어계획으로 제어를 수행할 때 소요되는 에너지가 어느 정도인지 시뮬레이션하여 제어계획의 적합도를 평가한다. 기존 EnergyPlus와 같은 시뮬레이션 도구는 모델이 복잡하여 시뮬레이션에 많은 시간이 필요하기 때문에 환경 변화를 반영하기 위해 주기적으로 재수립되는 수많은 제어계획 데이터를 단시간에 시뮬레이션하기에 부적합하다. 본 논문에서는 빠른 시뮬레이션을 위해 실제 운영 데이터와 에뮬레이션을 통해 획득한 운영 데이터를 기반으로 학습 알고리즘을 이용하여 제어계획 적용 시의 미래 상황을 예측한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.31-34
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• 2024

태양광 에너지는 탄소 중립 이행을 위한 주요 방안으로 많은 주목을 받고 있다. 태양광 발전량은 여러 환경적 요인에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 정확한 발전량 예측은 전력 네트워크의 안정성과 효율적인 에너지 관리에 근본적으로 중요하다. 대표적인 인공지능 기술인 신경망(Neural Network)은 불안정한 환경 변수와 복잡한 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있어 태양광 발전량 예측에서 우수한 성능을 도출하였다. 하지만, 신경망은 모델의 구조나 초매개변수(Hyperparameter)를 최적화하는 것은 복잡하고 시간이 많이 드는 작업이므로, 에너지 분야에서 실제 산업 적용에 한계가 존재한다. 본 논문은 2단계 신경망 최적화를 통한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 태양광 발전량 데이터 셋을 훈련 집합과 평가 집합으로 분할한다. 훈련 집합에서, 각기 다른 은닉층의 개수로 구성된 여러 신경망 모델을 구성하고, 모델별로 Optuna를 적용하여 최적의 초매개변숫값을 선정한다. 다음으로, 은닉층별 최적화된 신경망 모델을 이용해 훈련과 평가 집합에서는 각각 5겹 교차검증을 적용한 발전량 추정값과 예측값을 출력한다. 마지막으로, 스태킹 앙상블 방식을 채택해 기본 초매개변숫값으로 설정해도 우수한 성능을 도출하는 랜덤 포레스트를 이용하여 추정값을 학습하고, 평가 집합의 예측값을 입력으로 받아 최종 태양광 발전량을 예측한다. 인천 지역으로 실험한 결과, 제안한 방식은 모델링이 간편할 뿐만 아니라 여러 신경망 모델보다 우수한 예측 성능을 도출하였으며, 이를 바탕으로 국내 에너지 산업에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.347-348
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• 2007

전력산업에 당초 도입 예정되었던 도매경쟁시장을 운영지원하기 위하여 전력거래소는 지난 2002년 도매경쟁 전력시장 운영시스템(Two Way Bidding Pool Market Operation System; TWBP MOS, 이하 전력시장운영시스템)을 구축하였다. 그러나 이후 배전분할 잠정 중단정책에 따라 구축 완료된 시스템은 실 업무에 적용해보지도 못한 채 폐기될 수도 있는 상황이 발생하였다. 하지만 전력거래소는 배전분할 잠정 중단에 따른 발전 경쟁시장(CBP; Cost-Based Pool) 장기화에 대비, 운영상의 효율성을 개선하고 기 개발된 전력시장운영시스템을 활용하여 급전체계를 개선하는데 성공하였다. 실시간 급전 운영을 위해 기존 EMS에 전력시장운영시스템을 연계하여 전력시장운영시스템의 5분 단위 수요 예측량을 기반으로 송전망 제약과 예비력 요구량 등을 고려한 발전기별 경제부하 배분량 및 예비력 배분량을 결정하고, 추가적으로 EMS에서 수요예측 오차 및 주파수 보정량을 실시간으로 계산하여 발전기별로 배분하도록 함으로써, 1일 전 시행하던 급전계획을 취득 자료를 기반으로 5분 단위로 실시간 계산할 수 있도록 급전 개선하였다. 이를 통해 실시간으로 에너지와 예비력을 동시에 최적화함으로써 전력시장 및 전력계통 운영을 한층 선진화 할 수 있는 계기를 마련하였으며 또한 저비용 발전기 사용을 극대화함으로 발전비용의 절감에도 기여하는 효과를 가져왔다. 이러한 긍정적인 효과에도 불구하고, 전력시장윤영 시스템은 구축된 모든 설비 및 프로그램을 당초 목적에 맞게 활용하지 못한다는 이유 등으로 시스템의 최적화 및 성능 개선에 대한 투자가 망설여지는 현실이다. 특히 온라인 실시간 시스템과 별도로 전력시장운영을 모의 할 수 있는 시뮬레이터가 구축되지 않아 시장의 흐름을 사전 예측하거나 시스템 오류 등을 재현하여 재발 대책 등을 마련하기가 매우 어려운 실정이다. 이에 본 논문에서는 그동안 쌓아온 전력거래소의 전력시장운영시스템 운영관리에 대한 다양한 경험을 바탕으로 구축비용을 획기적으로 절감할 수 있는 전력시장운영시스템 시뮬레이터의 구축방안을 제시하고자 한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.42-47
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• 2016

최근 태양광, 에너지 저장 시스템 등의 발전으로 인해 가정에서 에너지 관리 시스템을 구축하고 에너지 생산을 스스로 하고자 하는 에너지 자립형 스마트 홈 시스템에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 특히, 일본의 경우 후쿠시마 원전 사태 이후 전력망의 불안정성으로 인해 태양광을 통해 발전하고 이를 전력 에너지 저장 시스템에 저장하고 사용하는 가정용 시스템이 상용화되었다. 북미나 유럽에서도 태양광과 에너지 저장 시스템을 결합하여 신재생에너지 보급사업을 통해 보조금을 지급하면서 설치 가정을 확대하고 있다. 본 논문에서는 댁내 홈 네트워크를 통해 태양광과 에너지 저장 시스템을 연결하고 실시간 요금제에 기반을 둔 에너지 자립형 스마트 홈 시스템 개발에 대해 기술한다. 사용자의 개입을 최소화하면서 자동화된 운전으로 전력망으로부터의 에너지 사용을 최적화하여 에너지 자립형 홈을 구현하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권5호
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• pp.328-333
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• 2017

모바일 플랫폼에서 게임은 가장 전력을 많이 소모하여 배터리 사용시간을 단축시키는 응용 중 하나이다. 따라서 모바일 게임은 스마트폰의 배터리 사용시간을 늘리기 위한 중요한 전력관리 대상이다. 그러나 모바일 게임 실행 중에 배터리 용량이 급격히 감소하는 현상은 빈번하게 발생하는 문제이며 사용자가 많은 여러 모바일 게임의 동작을 검토해 본 결과 멀티 쓰레드로 동작하는 동안 특정 쓰레드가 불필요하게 CPU 사용량을 높게 점유하여 에너지가 낭비되는 경우가 발생하였다. 따라서 본 논문은 게임 실행 중 Quality of Service(QoS)와 무관하게 비정상적으로 CPU 사용량이 높은 쓰레드를 검출하고 이종 멀티프로세싱 (Heterogeneous Multi-Processing)의 특성을 활용하여 QoS 저하 없이 전력소모를 감소시키는 최적화 기법을 제안한다. 제안된 기법을 상용 스마트폰(삼성 Galaxy S6 Edge)에 적용하여 QoS 저하 없이 최대 58%의 에너지 효율 향상이 가능하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.127-133
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• 2020

인공지능의 활용성이 다양해지면서 소형 휴대용기기에 알고리즘을 탑재하려는 요구가 증가하고 있다. 또한 임베디드 시스템이 고성능화하면서 운영체제는 물론 고속연산 및 머신러닝의 알고리즘 구현이 가능해 지고 있다. 그러나 반복연산과 방대한 학습데이터를 처리하는 머신러닝알고리즘의 특성으로 네트워크 연결에 의한 클라우드 환경에 의존하고 있다. 임베디드 시스템에서의 독자적인 운영을 위해서는 저 전력화 및 최적화 알고리즘에 의한 빠른 실행이 요구된다. 본 연구에서는 스마트 제어를 목적으로 임베디드 시스템에 에너지 측정용 센서를 연결하고, 실시간 측정 및 모니터링 시스템으로 측정정보를 데이터베이스로 저장하는 장치를 구현하였다. 연속적으로 측정되어 저장된 데이터는 학습 알고리즘에 적용하여, 최적화 전력제어에 활용가능하며, 에너지 측정에 요구되는 다양한 센서의 인터페이스가 가능한 시스템을 구성하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.493-496
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• 2007

최근 유비쿼터스 시대에 진입하면서 PDA,PMP, Smart Phone 등의 휴대형 정보기기의 보급으로 임베디드 시스템의 기능이 다양해지고 멀티미디어 기능이 강화됨에 따라 시스템이 처리해야할 정보의 양도 늘어나고 있다. 이에 따라 시스템은 대용량의 전력 공급이 필요하게 되었다. 그러므로 Battery라는 제한적인 에너지원을 사용하는 휴대형기기에서 전력 관리는 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 미아방지용 스마트 디바이스에 최적화된 젼력 관리 솔루션을 제공하는데에 초점을 맞추었다. CPU는 ARM9 Core를 사용하고 Windows CE 5.0을 Porting 하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.47-54
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• 2024

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.