무선 센서 네트워크에서 에너지 효율성, 전송 지연 그리고 확장성은 중요한 요구사항이며, 특히 다수의 노드로 구성된 무선 센서 네트워크의 경우 네트워크 라이프타임 연장을 위해 제한된 배터리 전력 내에서 각 노드의 에너지 소비를 최소화 시켜야한다. 또한 전송률을 향상시키기 위해서는 각 센서 노드의 에너지 소비를 최소화하기 위한 효율적인 알고리즘과 에너지 관리 기술이 요구된다. 본 논문은 무선 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터 전송을 위해 경로의 겹침이 없는 다중경로 프로토콜을 제안한다. 제안한 방법은 다중경로를 검색하고 라우팅 테이블에 다중경로를 추가시켜 센서 데이터 전송의 감소를 통해 네트워크 오버헤드를 최소화 시킨다. 제안한 라우팅 프로토콜은 각 노드의 에너지 소비를 최소화하고, 싱크 노드가 수신 강도 범위 내, 외부에 위치하더라도 센서 네트워크의 생명주기를 연장할 수 있다. 실제 데이터를 이용하여 현실 모델에 맞게 센서 네트워크를 구축하고 제안 기법의 타당성을 검증하며, 전체 에너지의 소비량을 평가한다.
연료전지는 전기에너지와 열에너지를 동시에 사용 할 수 있기 때문에 에너지 효율이 높고 유해 배기물이 거의 없으므로 친환경적이다. 따라서 환경문제가 대두되고 있는 오늘날, 고효율 친환경의 연료 전지는 차세대 에너지원으로 각광받고 있다. 보일러와 계통선에서 열과 전기를 공급받는 기존방식에 비해 연료전지 코제너레이션 시스템의 경우 20%이상 에너지 절감율을 향상시킬 수 있다. 기존 10kW이하의 소용량 발전설비의 경우 대형 발전소와 같은 수준인 30%이상의 전기 효율을 기대할 수 없으나 고분자 전해질 연료전지를 적용할 경우 1kW급에서도 35%의 전기 효율을 기대할 수 있으며 열회수까지 고려할 경우 80%에 가까운 열효율을 달성할 수 있다.(4)연료전지 시스템은 연료전지 스택 이외에, 연료변환장치, 급기설비, 열 및 물관리 설비, 전력변환장치 그리고 제어 장치 등으로 구성된다. 연료전지 시스템 성능은 연료전지 스택의 성능에 가장 의존적인데 연료전지 스택의 성능은 같은 스택이라도 운전 및 제어 방법에 따라서 다양하게 변할 수 있다. 실제로 연료전지 스택 자체의 전기 변환 효율은 최대 40% 까지로 매우 높으나, 다양한 운전 조건에 따라 효율이 30~40% 수준에서 변화는 것이 현실이다. 때문에 시스템을 설계할 때에는 종합화된 시스템 측면에서의 운전까지 고려한 설계와 성능 해석이 필요하다. 그간 연료전지를 활용한 가정용 열병합 발전분야에서는 시스템 설계를 위한 시뮬레이션 기반 성능 해석에 관한 연구가 활발히 진행되어왔다. 하지만 연료전지 스택의 경우 간이화된 성능 모델식을 사용하여 이로 인한 성능 예측모델의 오차가 크게 발생하여 전체 시스템 최적화의 저해요인으로 작용하여왔다. 따라서 본 연구에서는 가정용 연료전지 열병합 발전 시스템을 자체적으로 설계 개발하였으며 이 중 연료전지 스택의 성능모델을 실험기반으로 구축하였다. 먼저 가정용 연료전지 열병합 발전 시스템의 설계는 크게 네 단계로 구분되며 이는 1) 시스템 개념 설계, 2) 연료전지 스택 설계, 3) 주변장치 설계, 4) 제어시스템 설계로 이뤄진다. 연료전지 스택의 성능 모델은 고분자연료전지의 성능에 가장 민감하게 영향을 미치는 온도 및 습도의 변화에 따른 다양한 스택 성능을 예측 가능하도록 개발하였으며 이는 간단한 이론 모델의 구조에 실험 데이터를 기반으로 모델 파라미터를 도출하는 기법으로 이뤄졌다.
애드혹 네트워크에서는 제한된 자원과 전력을 가지고 있기 때문에 에너지 효율적인 데이터 집계 연산이 필요하다. 현재 데이터 집계 연산에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만 기존의 연구에서는 노드의 밀집도를 고려하지 못하였다. 노드가 특정 영역에 밀집 되어 배치된다면 그 영역에 배치된 센서 노드들이 센싱 하는 정보는 그 연관성이 아주 강하다고 판단할 수 있다. 이는 중복된 데이터를 수집하는 효과와 같다고 볼 수 있으며, 이 정보를 전송하는데 소모되는 에너지는 낭비된다고 볼 수 있다. 제안하는 기법에서는 AMC알고리즘을 이용한 다중홉 클러스터링 환경에서 노드들이 밀집되어 있는 지역을 핫스팟 영역으로 지정하여 해당 지역에서 대표노드를 선정한다. 만약 데이터집계의뢰 메시지를 전송받으면, 주변의 노드를 대표하여 대표노드가 해당 환경 정보를 관리자에게 제공하여 중복되는 센싱 정보를 줄여 네트워크 수명을 증가시킬수 있도록 설계하였다.
제한된 배터리 전력을 이용하여 많은 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크는 네트워크의 라이프타임을 연장하기 위해서 각 노드의 에너지 소비를 최소화해야 한다. 그리고, 무선 센서 네트워크의 민감성을 향상시키기 위해서는 각 센서 노드의 에너지 소비를 최소화하기 위한 효율적인 알고리즘과 에너지 관리 기술이 필요하다. 이 논문에서는 노드의 잔존 에너지와 연결도를 이용하여 각 센서 노드의 효율적인 에너지 소비 대신 전체 센서 네트워크의 에너지 효율성을 극대화하면서 목적지 노드로 센싱 정보를 안전하게 전달할 수 있는 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 각 노드의 에너지 소비를 최소화하고 싱크 노드가 클러스터 내 외부에 위치하더라도 시스템의 생명주기를 연장할 수 있다. 제안 기법의 타당성을 검증하기 위해서 NS-2를 이용하여 현실 모델에 맞게 센서 네트워크를 구축하고, HEED, LEACH-C와 함께 전체 에너지 소비, 클러스터 헤드의 에너지 소비, 네트워크 확장성에 따른 에너지 소비 분포들을 평가한다.
지그비는 저 전력, 저 비용, 낮은 데이터 전송 속도의 특징을 가지는 무선 개인 망(Low Rate Wireless Personal Area Networ: LR-WPAN)의 표준이다. 방향성 메시징 기법은 방송을 사용하는 무선 센서 네트워크에서 방향정보를 가지는 메시지를 특정 영역으로 전송함으로써 중복 메시지 전송을 줄이는 것을 통하여 에너지 효율성을 높이는 프로토콜이다. 본 논문에서는 에너지 효율성 향상을 위하여 방향성 메시징을 지원하도록 수정한 지그비를 사용하는 실험용 격자형 센서 네트워크를 설계하고 구현한다. 본 논문의 실험용 센서 네트워크는 방향성 정보를 사용하도록 수정한 ADV 메시지와 라우팅 관리 모듈을 지원하는 Nano-24 노드로 구성한다. 실험용 센서 네트워크의 에너지 효율 향상성은 실제 ADV 메시지 전송에 따른 실험 결과 분석울 통하여 나타내 보인다.
NAND 플래시 메모리는 높은 입출력 성능, 내장애성, 저전력 소모 등 여러 가지 장점을 가지고 있어서 하드디스크를 대체할 수 있는 새로운 저장 장치로 관심을 받고 있다. 전통적인 DBMS들은 FTL (Flash Translation Layer)를 이용하면 전혀 수정 없이 플래시 메모리 위에서 동작한다. 그러나, 대부분의 FTL은 DBMS가 아닌 파일 시스템에 최적화 되어있다. 또한, 전통적인 DBMS는 플래시 메모리의 특징 (erase-before-write) 을 고려하지 않고 있다. 이 논문에서는 플래시 메모리를 이차 저장장치로 사용하는 DBMS를 위한 플래시 고려하는 스토리지 시스템을 제안한다. 제안하는 플래시 고려 스토리지 시스템은 비용이 높은 변경 연산을 피하기 위해 로그 레코드를 이용한다. 마지막으로, 실험을 통해서 제안하는 스토리지 시스템이 기존에 제안된 플래시를 고려하는 DBMS에 비해 우수함을 보인다.
본 논문에서는 육상의 지중전력케이블에 비해 유지보수가 힘들고 사고의 파급효과나 사고복구에 큰 어려움이 따르는 해저케이블을 대상으로 진단시험 및 유지보수에 대한 연구를 수행하였다. 본 연구의 목적은 사고위험이 높은 해저선로에 대한 경제적이고 효율적인 열화진단 및 유지보수에 있다. 진단시험 결과, 해저케이블의 열화정도는 매우 심각하며 열화가 계속 진전되고 있음을 확인하였다. 단말부 교체시공 후 재 진단시험을 실시한 결과, 전체적인 열화상태가 개선되었음을 확인하였으며 단말부 및 케이블 절연부에 대한 전기적 특성시험과 화학구조분석 시험 결과, 전체 케이블 시스템의 열화는 주로 단말부 열화에 기인함을 알았다. 상기 결과에 따라 본 연구에 사용된 진단기법 및 유지보수 절차가 해저케이블시스템의 경제적인 관리에 매우 효과적임을 학인하였다.
스마트하이웨이는 고속 주행하는 운전자에게 교통안전 개선 및 교통사고 발생률 감소, 지능적이고 편리한 주행환경을 지원하는 차세대 고속도로이다. 스마트하이웨이를 구현하기 위해 도로조건 및 주행 중인 차량들의 상태, 기타 다양한 데이터의 수집이 필요하다. 현재 고속도로에서 광학센서(CCTV 등)를 이용하여 교통정보를 수집하고, 분석하여 운전자에게 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 기법은 다양한 정보수집의 한계, 기상여건에 따른 정확도의 결여 및 유지관리의 한계 등의 문제가 있다. 도로상태 정보를 운전자와 자동차에게 안전주행정보를 제공하기 위해서는 환경 변화에 영향을 받지 않은 레이더 시스템과 알고리즘 처리 기술이 필요하다. 본 논문에서는 노면상대 성능을 실험하가 위해 9.4GHz 레이더를 이용하였고, 표적 탐지 성능 시험은 개발한 레이더 시스템을 사용하였다. 각 레이더로부터 획득한 데이터를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 성능을 비교, 분석하였다.
최근 획득방안 도출을 위한 선행연구 조사 분석의 객관성 및 신뢰성이 확보된 과학적 결과에 대한 요구가 증대되고 있다. 이러한 요구에 따라 획득방안 연구 방법론에 대한 검토가 진행되고는 있으나, 아직까지는 초기 단계이며 비 전문적인 실정이다. 본 연구에서는 실무에 활용할 수 있도록 일반적인 의사결정 방법 및 국가 연구 개발 사업 의사 결정 방법, 현재 활용 중인 AHP(Analytic Hierarchy Process), ANP(Analytic Network Process), KAAM(Knowledge-based Alternative Analysis Model) 등의 무기체계 획득 방안 연구 방법론 등을 비교하여 무기체계 획득방안 연구에 가장 적합한 AHP 기법을 방법론으로 제안하였다. AHP 항목으로 비용, 효과, 전력화 시기, 사업 관리 위험 등의 종합적인 요소들을 비교 분석함으로써 무기체계 획득방안 연구의 객관성과 신뢰성을 높이고, 정량적인 비교 분석으로써 과학적인 결과를 도출하였다. 본 연구를 통해 AHP를 활용하여 보다 무기체계 획득방안을 과학적이고 정량적으로 비교 분석할 수 있게 기여하였다.
본 논문은 영농형 태양광 발전 시스템의 전력 생산량을 수집·저장하여 지능적인 예측 모델을 구현하기 위한 예측 및 진단 모델의 설계와 구현에 대해 논한다. 제안된 모델은 시계열 데이터에 특화된 순환신경망 기법인 RNN, LSTM, GRU 모델을 이용하여 태양광 발전량을 예측하고 각 모델의 하이퍼 파라미터를 다르게 주어 비교 분석하고, 성능을 평가했다. 그 결과 세 모델 모두 MSE, RMSE 지표는 0에 매우 가까우며, R2 지표는 1에 가까운 성능을 보였다. 이를 통해 제안하는 예측 모델은 태양광 발전량을 예측하기에 적합한 모델임을 알 수 있고, 이러한 예측을 이용하여 영농형 태양광 시스템에서 지능적인 운영관리 기능에 적용될 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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