• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.202-205
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• 2014

클라우드 컴퓨팅 환경에서, 서비스 이용자는 기존의 컴퓨터 및 스토리지 자원을 소유하지 않고도 클라우드 컴퓨팅 서비스에서 제공하는 서비스를 효율적으로 이용할 수 있다. 클라우드 컴퓨팅 서비스가 발달함에 따라 클라우드 컴퓨팅이 구축되어 있는 데이터센터에서 사용하는 전력량도 증가하게 된다. 소비되는 전력량이 증가함으로 인해 발생하는 전력 관리 문제들을 해결하기 위해서 보다 효율적인 전력 관리 방안이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 가상의 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하여 소비되는 컴퓨팅 자원의 정보를 통해 사용되는 전력량을 시뮬레이터로 측정하고 수식을 이용하여 계산하는 방안을 제시한다. 측정된 전력량을 바탕으로 향후 사용될 전력량을 예측하고 대비한다면 보다 효율적으로 전력을 관리할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.323-326
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• 2020

태양광 발전은 이산화탄소 배출로 인한 기후 변화에 대응하는 주요 수단으로 인식되어 수요와 필요성이 급격하게 증가하고 있다. 최적의 태양광 발전 시스템의 운영을 위해서는 정교한 전력수요 및 태양광 발전량 예측 모델이 요구되며, 온도 및 일사량은 태양광 발전량 예측 모델의 필수적인 입력 변수이다. 하지만, 한국 기상청의 동네예보는 일사량에 관한 예측값을 제공하지 않아 정교한 태양광 발전량 예측 모델을 구축하는 것은 어렵다. 이를 위해 일사량 예측 기법에 관한 많은 연구사례가 보고되고 있지만, 다수의 연구들은 충분한 데이터 셋을 이용하여 일사량 예측 모델을 개발하였다. 초기 태양광 발전 시스템 운영을 위해서는 불충분한 데이터 셋을 이용한 예측 모델 개발이 필요하나 이에 대한 사례는 불충분하다. 본 논문은 실제 태양광 발전 시스템에서 수집된 불충분한 데이터 셋을 이용한 단기 일사량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 기상청 동네예보의 다양한 기상 요인들을 이용하여 일사량 예측 모델을 위한 입력 변수를 구성한다. 다음으로, 조건부 랜덤 포레스트를 이용하여 일사량 예측 모델을 구성하며, 설명 가능한 일사량 예측뿐만 아니라 더욱더 많은 데이터 셋을 학습하기 위해 시계열 교차검증을 수행한다. 실험 결과, 제안한 기법은 다른 예측 기법들보다 높은 예측 정확도를 보일 뿐만 아니라 설명 가능한 예측 결과를 제시할 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.366-367
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• 2011

오늘날 컴퓨터 시스템에서 중요하게 생각하는 분야 중 하나가 저전력이다. SSD는 기계적인 요소가 없어서 충격에 강하고 랜덤 읽기, 쓰기 성능이 HDD에 비해 좋아 HDD를 대체할 새로운 저장 장치로 여겨지고 있다. 또한 소모 전력도 HDD에 비해 작을 것으로 예측했다. 하지만 실제 소모량은 HDD와 크게 차이 나지 않았다. SSD의 소모 전력이 커진 원인을 파악하기 위해 SSD의 구성 요소를 파악하고 각 요소의 소모량을 시뮬레이터를 이용하여 분석했다. SSD의 전력 소모는 Flash Memory Controller, DRAM, NAND Flash 의 소모량이 90% 이상을 차지했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.937-939
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• 2004

최근 들어 개발 및 보급이 확산되고 있는 포터블 임베디드 시스템에서는 전력이 중요한 성능 지표로 작용한다. 특히 메모리 시스템의 전력 소모량은 전체 전력 중 매우 큰 비중을 차지하므로, 정확한 전력분석에 기초하여 전력 소모를 줄일 수 있는 구조에 관한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 포터블 임베디드 시스템의 주요 처리 대상인 멀티미디어 응용 프로그램의 낮은 데이터 재사용성을 극복하기 위하여 참조 예측기를 포함하는 메모리 시스템의 전력 분석 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.13-18
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• 2004

전력계통 분야에서는 HVDC 전력변환소, BTB, UPFC 및 SVC의 안정성 향상 및 안정적인 운용을 위한 체계적인 유지보수 및 관리가 필요하다. 특히 전력계통에 접속된 대용량 전력반도체 소자인 사이리스터 밸브는 운전중에 열적, 전기적인 스트레스를 받게 되며, 이로 인해 밸브의 수명이 감소하여 전력계통의 안정적인 운용을 어렵게 만드는 요인이 된다. 따라서 전력계통 운용의 안정성을 확보하기 위해서는 대용량 사이리스터 밸브의 열적, 전기적 스트레스에 따른 수명 변화를 예측하는 열화진단 기법의 개발이 중요하다. 본 고에서는 대용량 사이리스터 소자의 열화진단 기법에 대한 국내외 현황과 현재 연구가 진행중인 열화 진단 기법에 대해 서술하였으며, 1500V급 사이리스터 소자의 가속열화 실험을 통해 소자의 수명을 예측한 결과를 나타내었다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.3
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• pp.243-248
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• 2014

Recently, solar energy is expanding to combination of computing in real time by tracking the position of the sun to estimate the angle of inclination and make up freshly correcting a part of the solar radiation. Solar power is need that reliably linked technology to power generation system renewable energy in order to efficient power production that is difficult to output predict based on the position of the sun rise. In this paper, we analysis of prediction model for solar power generation to estimate the predictive value of solar power generation in the development of real-time weather data. Photovoltaic power generation input the correction factor such as temperature, module characteristics by the solar generator module and the location of the local angle of inclination to analyze the predictive power generation algorithm for the prediction calculation to predict the final generation. In addition, the proposed model in real-time national weather service forecast for medium-term and real-time observations used as input data to perform the short-term prediction models.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2134-2135
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• 2006

전력거래소는 발전경쟁시장(CBP; Cost-Based Pool) 장기화에 따른 운영상의 효율성을 개선하고 기 개발된 시장운영시스템(MOS; Market Operation System)을 활용하여 급전체계를 개선하기 위해 준비중이다. 현행 급전체계에서는 거래 전일에 수행한 수요예측을 바탕으로 1시간 단위운영발전계획을 전일에 수립하고 EMS(Energy Management System)를 이용하여 발전기에 대한 경제부하배분(ED; Economic Dispatch)을 시행하고 있지만, 현 EMS는 시장체제 환경 전에 도입된 설비로 시장환경에 대한 고려가 되어 있지 않고 계통운영 보조서비스의 실시간 반영이 어려운 점이 있다. 전력거래소는 실시간 급전 운영을 위해 기존 EMS에 MOS를 연계하여 MOS의 5분 단위 수요예측량을 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 체계를 개선할 계획이다. 이를 통해 실시간으로 에너지와 예비력을 동시에 최적화함으로 전력시장 및 전력계통 운영을 한층 선진화 할 수 있는 계기를 마련하였으며 또한 저비용 발전기 사용을 극대화함으로 발전비용의 절감에도 기여하는 효과를 기대할 수 있다. MOS-EMS간 자료연계에는 ICCP(Inter-Control Communication Protocol)와 FTP 프로토콜을 사용하였고, 수차례 모의운영을 통하여 데이터베이스 및 현장 취득 자료의 정확도(accuracy)가 양 시스템 간 연계 및 전력 계통의 안정적 운영에 매우 중요한 요소로 나타났다. 전력거래소는 장기적으로 CIM(Common Information Model)기반의 표준 전력계통 데이터베이스를 구축하고 시스템 간 자료 연계를 위해 XML을 활용하여 시스템 간 상호 운영성(Interoperability)과 자료 연계의 안정성을 높일 계획이다. 본 논문은 MOS-EMS 연계에 따른 시스템 간 자료의 흐름 및 처리에 대해 주로 설명하고자 한다.

• Smart Media Journal
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• v.9 no.1
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• pp.84-91
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• 2020

Along with increasing the renewable energy utilization, many researches have paid attention on the utilization and efficiency of energy storage systems. Especially, it is required an operational model in order to actively respond with each system's failure of sub-systems in the solar energy storage system. This paper proposes an energy management scheme by estimating the newly generated power based on the solar power generation samples. With comparing the estimated battery charging power in real time and the total charging power of the battery rack, a charge model is applied to adjust the charging power, As a result, the stability of energy storage system would be improved by suppressing the battery heat while maintaining battery C-Rate.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.24 no.1
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• pp.1-16
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• 2019

Recently, since responding to meteorological changes depending on increasing greenhouse gas and electricity demand, the importance prediction of photovoltaic power (PV) is rapidly increasing. In particular, the prediction of PV power generation may help to determine a reasonable price of electricity, and solve the problem addressed such as a system stability and electricity production balance. However, since the dynamic changes of meteorological values such as solar radiation, cloudiness, and temperature, and seasonal changes, the accurate long-term PV power prediction is significantly challenging. Therefore, in this paper, we propose PV power prediction model based on deep learning that can be improved the PV power prediction performance by learning to use meteorological and seasonal information. We evaluate the performances using the proposed model compared to seasonal ARIMA (S-ARIMA) model, which is one of the typical time series methods, and ANN model, which is one hidden layer. As the experiment results using real-world dataset, the proposed model shows the best performance. It means that the proposed model shows positive impact on improving the PV power forecast performance.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.302-305
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• 2004

최근 들어 개발 및 보급이 확산되고 있는 포터블 임베디드 시스템에서는 전력이 중요한 성능 지표로 작용한다. 특히 메모리 시스템의 전력 소모량은 전체 전력 중 매우 큰 비중을 차지하므로, 정확한 전력 분석에 기초하여 전력 소모를 줄일 수 있는 구조에 관한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 포터블 임베디드 시스템의 주요 처리 대상인 멀티미디어 응용 프로그램의 낮은 데이터 재사용성을 극복하기 위하여 참조 예측기를 포함하는 메모리 시스템의 전력 분석 모델을 제안한다.