• Electric Engineers Magazine
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• v.217 no.9
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• pp.42-46
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• 2000

우리나라는 경제 사회의 발전에 따라 에너지다소비 형태의 사회로 변모해가고 있으며 업무용건축물과 산업시설에서도 그 기능이 점차 다양화, 고도화, 고기능화해 짐에 따라 전력소비가 매년 급속히 증가하고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 전력다소비 건축물을 중심으로 전력관리 운용실태를 조사 분석하고 전기설비의 에너지절약 운용을 위한 요소기술과 기법들을 검토하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.4
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• pp.462-466
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• 2010

A new buffer cache management scheme that aims at reducing power consumption in mixed HDD and NAND flash memory storage systems is presented. The proposed scheme reduces power consumption by considering different energy-consumption rate of storage devices, I/O operation type (read or write), and reference potential of cached blocks in terms of both recency and frequency. Simulation shows that the proposed scheme reduces power consumption by 18.0% on average and up to 58.9%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.281-286
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• 2006

배터리로 동작하는 휴대용 기기와 같은 임베디드 시스템은 복잡한 애플리케이션을 보다 오랜 시간 동안 동작할 수 있도록 하기 위해 하드웨어와 소프트웨어 측면 모두에서 저전력 기법의 구성이 필요하다. 한정된 하드웨어 시스템의 자원을 효율적으로 관리하고 보다 적은 전력소모를 위해서는 저전력 기법이 탑재된 저전력 실시간 운영체제가 필요하다. 본 논문에서는 IBM 과 MontaVista Software 에서 제안한 DPM(Dynamic Power Management) 기법을 적용한 저전력 실시간 운영체제를 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2986-2988
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• 2000

현재의 네트웍 환경은 다양한 통신 장비와 서비스들의 개발로 망 구성 요소간 이질적인 특성이 증가함에 따라 복잡해지고 어려워진 반면 사용자의 네트웍에 대한 품질 요구는 점점 더 증가하고 있다. 이러한 환경은 고성능의 네트웍 관리시스템과 전문적인 네트웍 진단기술을 필요로 한다. 하지만 기존의 관리시스템들은 네트웍 트래픽 모니터링에 의한 단순 평면적인 통계 기능을 가지고 있을 뿐만 아니라 네트웍 진단 기술 또한 체계화 되지 못하였다. 따라서 본 논문은 전력통신망에서 네트웍 전체를 대상으로 네트웍 성능, 장애 상태를 분석하여 네트웍의 현황을 진단하고 트래픽 특성을 통한 문제자원을 파악한 후 원인과 해결책을 제공하도록 지능적인 네트웍 분석기법을 통한 효과적인 전력통신망 운용 관리 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.106-108
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• 2004

본 논문은 기존 전력 소비 감소만을 고려한 DVS와 달리 배터리 특성에 기반하여 DVS를 수행하는 기법을 제시한다. 배터리는 잔량에 따라 다른 전력 소비형태를 갖고 있으므로 잔량에 따라서 적합한 DVS 정책을 수행해야 효율적이다. 본 논문에서는 실험을 통해서 배터리의 특성을 파악하고, 그 특성에 따라 배터리 구간을 설정한 후 그에 적합한 DVS 알고리즘을 적용하는 기법을 제시한다. 이를 통해 효율적인 DVS 정책을 수립 할 수 있음을 IPAQ 5550 PDA에서 리눅스 운영 체제에서의 실험을 통해 보여준다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.20 no.10
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• pp.15-20
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• 2002

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• v.6 no.4
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• pp.413-418
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• 2020

It is necessary to manage the prediction accuracy of the machine learning model to prevent the decrease in the performance of the grid network condition prediction model due to overfitting of the initial training data and to continuously utilize the prediction model in the field by maintaining the prediction accuracy. In this paper, we propose an automation technique for maintaining the performance of the model, which increases the accuracy and reliability of the prediction model by considering the characteristics of the power grid state data that constantly changes due to various factors, and enables quality maintenance at a level applicable to the field. The proposed technique modeled a series of tasks for maintaining the performance of the power grid condition prediction model through the application of the workflow management technology in the form of a workflow, and then automated it to make the work more efficient. In addition, the reliability of the performance result is secured by evaluating the performance of the prediction model taking into account both the degree of change in the statistical characteristics of the data and the level of generalization of the prediction, which has not been attempted in the existing technology. Through this, the accuracy of the prediction model is maintained at a certain level, and further new development of predictive models with excellent performance is possible. As a result, the proposed technique not only solves the problem of performance degradation of the predictive model, but also improves the field utilization of the condition prediction model in a complex power grid system.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.07a
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• pp.451-452
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• 2016

최근 풍력 및 태양광 발전과 같은 분산전원 시스템의 설비가 증가함에 따라 전력 생산자가 늘어나고 있으며 발전량이 불규칙적인 신재생에너지 자원을 전력 수요에 따라 효율적으로 운용하고 관리하기 위한 에너지 저장장치(Energy storage system : ESS)의 필요성이 증가하고 있다. 최근에는 기존의 중앙집중 방식의 전력 시스템이 가지는 여러 문제를 해결하기 위해 여러 분산 발전 요소들과 에너지 저장장치, 부하 및 계통을 상호 연결한 마이크로그리드의 개념이 제안되고 있다. 마이크로그리드 내에서 분산전원과 계통에 ESS가 연계 되면 전력수급 상황에 따라 잉여전력이 발생할 때 전력을 저장할 수 있으며 전력수요가 클 때 저장된 전력을 부하에 공급하여 전력설비를 보다 안정적이고 효율적으로 운용할 수 있다. 본 논문에서는 풍력발전 시스템, 양방향 충/방전이 가능한 ESS, 부하 및 계통이 연계된 마이크로그리드를 대상으로 이를 효율적으로 운용하고 계통전력 사용을 최소화 할 수 있는 독립형 마이크로그리드의 자율적 제어기법에 대한 연구를 수행한다. 전력수급 상황에 따라 각 요소들의 운전 모드를 결정하는 기법이 제시되고 각 동작 모드에서의 분석 및 시뮬레이션에 의한 검증을 통하여 본 제어기법의 효용성을 입증한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.15-16
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• 2007

장기 송변전설비계획 수립 및 최적 계통운용을 위한 각종 검토업무를 위해서는 현재 운영중인 기설 전력계통 구성요소와 함께 향후 건설예정 설비의 전력계통 구성요소에 관한 제반자료가 필수적으로 소요되며, 이들 자료에 대한 정합성 및 통일성 유지가 매우 중요하다. 그러나 한국전력공사(이하 한전)에서는 이러한 자료가 활용목적 등의 차이로 인해 부서별로 관리대상이 다르며, 자료의 수집 및 관리업무가 전통적인 수작업 방식으로 이루어짐에 따라 업무 능률성, 자료갱신 적시성, 자료의 정확성 측면에서 개선해야할 과제로 여겨왔다. 본 논문에서는 최근 한전의 ERP(Enterprise Resource Planning, 전사적 자원관리) 구축과정에서 송변전설비 전력계통 구성요소 관리시스템을 구현함에 있어 단편적인 자료 관리기능이 아니라, 설비의 계획으로부터 건설, 운영, 폐기에 이르는 전 과정에 대해 PLM (Product Lifecycle Management, 수명주기관리)기법을 적용하여 해당분야에 획기적인 개선을 이룩한 사례를 기술하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.34 no.8
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• pp.367-376
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• 2007

In this paper, we introduce an application-specific and adaptive power management technique for portable systems that support dynamic voltage scaling (DVS). We exploit both the idle time of multitasking systems running soft real-time tasks as well as memory- or CPU-bound code regions. Detailed power and execution time profiles guide an adaptive power manager (APM) that is linked to the operating system. A post-pass optimizer marks candidate regions for DVS by inserting calls to the APM. At runtime, the APM monitors the CPU's performance counters to dynamically determine the affinity of the each marked region. for each region, the APM computes the optimal voltage and frequency setting in terms of energy consumption and switches the CPU to that setting during the execution of the region. Idle time is exploited by monitoring system idle time and switching to the energy-wise most economical setting without prolonging execution. We show that our method is most effective for periodic workloads such as video or audio decoding. We have implemented our method in a multitasking operating system (Microsoft Windows CE) running on an Intel XScale-processor. We achieved up to 9% of total system power savings over the standard power management policy that puts the CPU in a low Power mode during idle periods.