본 논문은 펨토셀이 도입된 IEEE 802.16e 시스템에서 효율적인 핸드오버를 위한 이웃 기지국 관리 기법을 제안하고 컴퓨터 모의 실험을 통해 성능을 평가한다. 제안하는 방식에서는 두 가지 기법을 사용하여 단말이 핸드오버를 위해 스캐닝 해야 하는 펨토셀의 수를 줄이고 이를 통해 빠르고 효율적인 핸드오버를 가능하도록 한다. 첫 번째 기법에서 매크로 기지국은 매크로셀을 다수의 구역으로 나누고 각 구역에 속한 펨토셀 정보를 구분하여 방송한다. 이를 수신한 단발은 자신이 속한 구역의 펨토셀만을 대상으로 스캐닝을 수행함으로써 핸드오버 소모 시간 및 전력을 줄일 수 있다. 두 번째 기법에서는 각 펨토셀이 자신으로부터 일정한 거리 내에 존재하는 주변 펨토셀들의 핸드오버 관련 정보를 직접 수집하고 방송함으로써 단말이 스캐닝할 펨토셀의 수를 줄일 수 있다. 컴퓨터 모의 실험 결과는 스캐닝 시 소모 시간 및 사용 전력, 그리고 스캐닝 효율 측면에서 제안한 방식이 기존 방식에 비해 상당한 성능개선이 있음을 보여준다.
센서 네트워크에서 각 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하여 에너지 소모를 줄임으로써 망의 지속시간을 늘이는 것이 중요하다. 기존의 MAC(Medium Access Control) 프로토콜은 채널 폴링 기법을 이용하여 효율적인 에너지 관리에 대한 해결책을 제시 하였으나, 그러한 방식에 따른 각 노드의 Duty Cycle이 길어짐으로써 발생하는 에너지 소모에 대한 해결책은 제시하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 채널 폴링과 함께 스케쥴링 알고리즘을 적용하여 Duty Cycle의 주기를 줄임으로써 에너지 소모를 줄인다. 특히 이 방식을 이용하여 멀티홉과 과다한 트래픽에 대한 성능의 평가를 위해 실험을 통해 제안하는 프로토콜의 우수한 성능을 보인다.
기존의 타임아웃 기반 캐시 누설 에너지 관리 기법들은 한동안 사용되지 않은 비활성화 상태의 캐시 라인의 전력 공급을 끊음으로써 누설 에너지 소모를 줄인다. 그러나, 이들 기법들은 단일 프로세서 환경에 적합하게 고안되었기 때문에, 태스크들 간의 간섭이 빈번히 발생하는 공유 2차 캐시를 사용하는 멀티프로세서 환경에서는 에너지 감소를 방해한다. 본 논문에서는 캐시 라인 비활성화 시간을 고려한 캐시 파티션 전략을 통해 캐시 간섭을 줄임으로써 멀티프로세서 환경의 공유 2차 캐시에서의 누설 에너지 감소 효과를 증가시키기 위한 기법을 제안한다. 또한, 각 태스크들의 특성을 고려하여 타임아웃을 설정하는 적응형 타임아웃 관리 기법을 통해 캐시 누설 에너지 소비를 감소시키는 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 실험 결과에서 기존의 기법과 비교하여 2-way CMP에서는 평균 73%, 4-way CMP에서는 평균 56% 정도의 누설 에너지 소비가 줄어드는 것을 확인하였다.
최근에는 반도체 공정 기술의 발달로 인하여 프로세서의 성능은 급속도록 발전하였다. 하지만 프로세서에서 소모되는 전력이 급속도록 증가하고, 이에 따라 발생된 높은 온도는 프로세서 신뢰성에 부정적인 영향을 미치고 있다. 그러므로 최근의 프로세서 설계 시 전력, 온도등도 성능과 함께 중요한 고려사항이다. 프로세서의 신뢰성에 치명적인 영향을 미치는 고온현상을 해결하기 위해서 여러 가지 연구가 이루어지고 있다. 대표적으로 방열 판, 냉각 팬 등을 이용한 기계적인 기법과 동적 온도 관리 기법, 연산 이관 기법등을 적용한 구조적인 기법이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 기법들의 적용으로 프로세서의 온도를 효과적으로 제어할 수 있게 되었으나 기계적인 냉각 기법은 냉각 효율성이 높지 않다는 단점이 존재하고, 구조적 설계 기법을 통한 냉각기법은 온도를 제어하기 위해 프로세서의 성능을 저하시키는 치명적인 단점이 존재하기 때문에 두 기법 모두 더 많은 연구가 필요하다. 최근의 프로세서 온도 제어 연구의 초점은 부가적인 장치를 통해 프로세서 내에서 발생 된 온도를 제어하는 기계적인 냉각 기법에서 프로세서 내에서 발생하는 온도를 효과적으로 제어하여 프로세서의 신뢰성과 냉각 비용을 절감할 수 있는 구조적 설계 기법으로 이동하고 있다. 본 논문에서는 연구의 초점이 이동하는 원인에 대해 분석하고자 고성능 프로세서에서의 기계적 냉각 기법의 냉각 효율성을 분석하고자 한다. 실험 결과, 온도를 제어하는 데 있어서 매우 높은 비용($1^{\circ}C$ 감소 당 최대 3.58W, 평균 3.36W)이 소모되는 것으로 나타났다. 향후에는 구조적인 설계 기법의 냉각 효율성을 분석하는 실험을 진행하고자 한다.
최근 전력소모와 읽기 성능이 우수한 Solid state disk(SSD)가 많이 사용되고 있으나 가격이 고가이고 삭제 및 쓰기 연산의 효율이 낮은 것이 단점이다. 이것을 보완하기 위한 저장장치의 일종이 하이브리드 하드디스크 (H-HDD: Hybrid Hard disk drive)인데 하드디스크 내부에 플래시 메모리(NVCache: Non-volatile Cache)를 장착하여 디스크블록의 캐시로 사용한다. 본 논문에서는 H-HDD의 저전력과 응답시간을 향상시키기 위해 NVCache의 선반입 및 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 NVCache를 읽기 캐시를 위주로 사용하고 쓰기캐시는 디스크 헤드와 스핀들의 상황에 따라 쓰기 연산을 지원한다. 읽기 캐시의 경우 시간적, 지역적 지역성을 동시에 고려하여 선반입을 통해 응답시간과 전력 소모를 감소시키고 쓰기 캐시의 경우 디스크 스핀들의 동작 상태에 따라 NVCache에 쓰기를 실시하여 저전력과 응답성을 향상시키고자한다.
분산자원 집합 거래시장에 참여를 원하는 소비자나 사업자를 위한 가상발전소의 전력거래 플랫폼에서 사업참여자의 수요 자원을 관리하고, 이에 적절한 전략을 제공하기 위해 익일 개별 참여자의 수요와 전체 계통의 전력수요를 예측하는 것이 대단히 중요하다. 이러한 전력거래 플랫폼에서 활용하는 것을 목표로 본 논문은 우선 익일의 24시간 전력계통 전력수요예측 모델을 개발하였다. 본 논문에서는 전력수요예측 데이터의 시계열 특성을 고려하여 딥러닝 기법 중 LSTM 알고리즘을 사용하였고, 전력수요량 등의 입출력 값에 원-핫 인코딩 기법을 적용하는 새로운 시도를 하였다. 성능평가에서 일반 DNN과 본 논문에서 구현된 LSTM 예측모델은 각각 평균 제곱근 오차 4.50, 1.89를 나타내어 LSTM 모델이 예측정확도가 높게 나타났다.
최근 늘어나는 전력 수요에 따라, 세계적으로 전력에너지 절감을 통한 수요자원 확보 및 활용을 위한 부하 예측의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는, 수요관리용 전지전력저장시스템을 효율적으로 운영하고 계획하는데 필수적인 부하예측의 정확성을 높이기 위하여 이동평균법, 지수가중이동평균법, 최소자승법, 인공신경망 방법을 적용하였다. 시계열 데이터인 부하 데이터를 분석하여 최대부하일, 근무일, 토요일, 공휴일로 분류하였고, 각각의 방법으로 예측한 부하를 적용시켜 전기요금 절감을 목표로 하는 전지전력저장시스템의 최적 충 방전 운전계획을 세웠으며, 이를 이용하여 산출된 전기요금과 실제 전기요금을 비교 분석하였다.
본 연구는 가정 내에서 사용하는 가전 기기의 사용 에너지를 효율적으로 관리하기 위한 비접촉 가전 기기 식별 기법을 제시한다. 제안하는 기법은 총 전력 사용량 정보를 이용한 기존의 가전 기기 식별 기법을 개선하기 위해서 복합 센서 정보를 종합적으로 활용한다. 이를 위해서 기기 상태와 측정된 센서 값 간의 영향도를 그래프 형태로 정의한다. 기기 상태에 영향을 미치는 복합 센서를 표현하는 영향도 그래프를 통해 기기 식별 예측 결과를 계산하기 위해 총 전력 사용량 기반 예측값과 센서 데이터 처리 알고리즘 예측값의 가중치 합을 사용한다. 시뮬레이션 실험을 통한 성능 분석으로 기존 비접촉 가전 기기 식별 기법의 기기 식별 정확도와 비교한다.
본 연구에서는 축전지를 포함하는 하이브리드 시스템에서 최소 규모의 축전지를 양방향 컨버터를 이용하여 직류단에 연결함으로써 에너지를 충${\cdot}$방전시킬 수 있는 제어 기법을 제안한다. 사용된 양방향 컨버터는 본 연구에서 고려하는 시스템 사양에서 가장 경제적인 비절연형 single-phase 컨버터의 구조이다. 본 논문에서는 하이브리드 시스템 내에서의 양방향 컨버터의 동작 제어와 축전지를 효과적으로 관리할 수 있는 제어 알고리즘에 대해서 연구하였다.
미래의 전력 시스템은 환경과 기술적인 이유로 인해 많은 분산전원을 이용하게 될 것이다. 이런 분산전원들을 좀 더 효율적으로 운영하기 위해 다수의 분산전원을 모아 하나의 가상의 발전소로 운영하는 개념이 등장하게 되었는데, 이를 Virtual Power Plant(VPP)라고 한다. VPP는 매니지먼트 시스템이 관리하는 여러 클러스터들로 이루어져 있으며 이들 클러스터들은 각각 여러 종류의 분산관원으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 분산전원들이 여러 개 존재하는 경우 각 클러스터를 효율적으로 운영하도록 하는 클러스터 구성기법에 대해 논의하게 될 것이다. 사례연구에서는 수용가의 부하를 전력 및 열 부하로 구분하였고 분산전원의 종류로 태양광 발전과 열병합 발전 등을 이용하여 클러스터를 구성 하였으며 이를 통해 배전계통의 클러스터 구성 형태에 따른 운영비용을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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