• 정보처리학회논문지A
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• 제19A권3호
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• pp.139-146
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• 2012

서버 클러스터 환경에서 에너지 절약을 위한 방법 중 하나는 서버의 전원을 트래픽 상황에 맞게 제어하는 전원 제어 기술이다. 이는 현재 데이터 센터의 전체 에너지 사용량과 각 서버의 에너지 사용량을 파악하여 적절하게 ON/OFF 상태로 관리하는 기술이다. 이를 위해서 각 서버의 전력을 효과적으로 추정하는 방식이 필요한데, 본 논문에서는 비용 면과 에너지 면에서 효율적인 소프트웨어 방식의 추정 모델을 사용하여 전력을 추정한다. 또한 기존의 전력 추정 모델은 CPU의 유휴(idle) 사용량만을 사용함으로써 현재 서버의 세부적인 CPU 상태나 I/O 장치의 사용량을 정확히 파악하지 못하고, 이는 해당 서버의 전력을 효과적으로 추정하지 못하는 단점으로 이어진다. 본 논문에서는 CPU의 다양한 상태 필드를 활용하여 서버의 CPU 및 시스템의 전반적인 상태를 보다 정확히 파악하고, 이에 따라 서버의 전력을 기존의 두 소비전력 추정 모델(CPU/디스크/메모리 기반의 전력 소비 추정 모델 및 CPU 유휴값 기반의 전력 소비 추정 모델)보다 정확히 측정하는 CPU 필드(field) 기반의 전력 추정 모델을 제안한다. 2대의 서버를 사용하여 실험을 수행하였으며, 전력계를 통해 측정한 실제 전력과 각 추정 모델의 추정 값을 비교하여 평균 오차율을 계산하였다. 실험 결과 기존 소비전력 추정 모델이 평균 8-15%대의 오차율을 보이는 반면, 본 논문에서 제안하는 서버 전력 추정 모델은 2%대의 오차율을 보여 주었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.41-43
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• 2014

본 논문은 전류모델과 전압모델의 장점을 취해 자속을 추정하는 고피나스(Gopinath) 모델 자속 추정기에 속도 피드백 오차가 미치는 영향에 대해 분석하였다. 속도 오차는 전류 모델의 위상 지연 및 크기 오차를 발생시키고, 이로 인해 고피나스 모델에 의해 추정 된 회전자 자속의 위상 및 크기에 오차가 발생하였다. 따라서 전류모델에 발생한 위상 지연을 통해 속도 오차를 보상하여 자속 추정 오차를 감소시키는 새로운 알고리즘을 제시하였고, 시뮬레이션 결과를 통해 검증하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.75-81
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• 1999

본 연구에서는 직교 다항 회귀모델을 이용하여 수용설비의 소비전력을 추정하는 알고리즘을 제시한다. 제시하는 추정모델은 수학적인 방법인 외삽법과 상관법을 이용할 수 있고, 저차의 방정식을 고차의 방정식에 어떤 수정도 없이 그대로 저차의 계수를 사용할 수 있어 다중 회귀모델에 비해 계산시간 및 계산용량이 절약되며, 이것의 반대 상황도 성립하여 소비전력을 추정하는데 매우 유용한 방법이라 할 수 있다. 추정 모델을 2차, 3차 4차로 구성하고 추정한 결과 4차 모델이 양호한 결과를 나타내었으며, 상관법에 의해 수용설비의 소비전력을 추정한 결과 추정 오차율이 2[%] 이하로 양호하였다. 그리고 외삽법에 의해 1997년의 소비전력을 추정한 결과 4차 모델의 추정 오차율이 1[%]대를 나와 추정모델의 유효성과 타당성을 검증할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.311-312
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• 2011

스마트폰의 응용프로그램 별 전력 소비 정보는 전력 관리를 하는데 있어 유용한 정보가 된다. 응용프로그램 별 소비 전력을 측정하는 현실적인 방법은 응용프로그램 별 전력 소비 모델을 세운 뒤 추정하는 것이다. 특히 프로세서의 이용률을 통한 소비 전력 모델을 세우면, 운영체제가 제공하는 프로세스 별 CPU 점유 시간을 통해 소비 전력을 쉽게 계산할 수 있다. 본 논문에서는 실험적 방법을 통해 동적 주파수 조절 기법 하에서 CPU 이용률에 따른 프로세서의 전력 소비 모델을 제시한다. 이를 통해 동적 주파수 조절 기법이 적용된 스마트폰에서 응용프로그램 별 전력 소비량을 추정할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.318-322
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• 2001

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용한 단기 전력 수요 예측시스템에서 예측치별로 신뢰도를 계산하는 체계적인 방법을 제안한다. 예측시스템의 신뢰도를 추정하는 작업은 특히 신경회로망과 같은 경험적 모델을 실제 활용하기 위해서 필수적인 연구로 인식되고 있다. 본 논문에서 제안하는 출력별 신뢰 구간 계산 방법은 지역 표현하는 뉴로-퍼지 모델의 특성을 활용하여 학습된 퍼지 규칙 각각에 대해 신뢰도를 추정하는 Local reliability measure 기법을 사용한다. 제안된 신뢰도 계산이 가능한 단기 전력 수요 예측시스템은 먼저 결정 트리를 이용하여 초기 구조를 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 저장된 초기 구조 뱅크를 이용하여 뉴로-퍼지 모델을 학습하고, 학습된 퍼지 규칙의 신뢰도를 추정한다. 제안된 시스템의 실효성을 검증하기 위해서 한국 전력에서 수집한 1996년과 1997년의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 한 시간 앞의 수요를 예측하는 모의 실험을 수행하고 실험 결과를 비교 분석한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.341-342
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• 2015

본 논문에서는 파라미터 오차 보상을 통한 3상 BLDC 전동기의 DC 전류 모델 기반의 센서리스 제어 방식을 제안한다. 기존의 DC 전류 모델 기반의 센서리스 제어 방식은 상 전환 구간마다 발생하는 실제 전류와 모델 전류의 오차로 인해 추정한 역기전력과 속도, 위치에 오차가 그대로 나타난다. 이 오차 성분을 줄이기 위해 본 논문에서는 기계 방정식을 이용하여 개선된 역기전력 추정 식을 제안하였다. 또한 개선된 역기전력 추정 식에 파라미터에 오차가 없다면 센서리스 제어가 가능하지만, 오차가 존재한다면 센서리스 제어가 불안정해진다. 이를 극복하기 위한 파라미터 오차 보상 알고리즘도 제안하였다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.56-57
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• 2014

본 논문에서는 $LiCoO_2$ 원통형(cylindrical)셀을 확장칼만필터(extended Kalman filter; EKF) 추정알고리즘에 적용 시 등가회로모델 차이에 따른 SOC(State-of-charge) 추정성능의 비교 분석을 진행하였다. 첫 번째, 등가회로 모델의 성능을 좌우하는 RC-ladder의 개수에 따른 SOC 추정성능의 차이를 비교하였고, 두 번째, 모델 단순화에 따른 불가피한 모델의 에러를 줄이고자 사용되는 노이즈 모델(noise model) 및 데이터 리젝션(data rejection)의 유무에 따른 SOC 추정성능을 비교분석 하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.121-122
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• 2018

리튬 인산철(LFP, $LiFePo_4$) 배터리의 경우 다른 종류의 배터리에 비해 내부 파라미터가 비선형적인 단점이 있다. 일반적인 배터리 등가회로 모델을 적용 시, 비선형성으로 인해 추정 성능이 감소한다. 배터리 등가회로 모델을 기반인 확장 칼만 필터(EKF, Extended Kalman Filter)를 통해 SOC (State of Charge) 추정 시 추정성능이 감소할 수 있다. 따라서 본 논문은 LFP 배터리의 SOC 추정 성능 향상을 위해 실시간 파라미터 관측기를 통한 배터리 등가회로 모델을 기반으로 EKF의 내부 파라미터를 분석하고 이에 따른 차등 모델을 제안한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2011년도 전력전자학술대회
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• pp.228-229
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• 2011

본 논문은 SPKF(Sigma-point Kalman Filter)를 이용한 리튬 폴리머 배터리(LiPB)의 충전 상태(SOC: State of Charge) 추정 방법을 제안한다. 배터리 모델은 단순화된 테브난 등가회로 모델과 Runtime 모델이 결합되어 있고, Runtime 모델의 양단 전압을 이용하여 SOC를 추정한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 그 타당성이 검증된다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.211-212
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• 2015

본 논문에서는 MRAS(Model Reference Adaptive System)을 이용한 유도 전동기의 회전자 저항을 추정하는 방법을 제안하였다. 슬립 계산은 회전자 저항 값과 연관되어 있기 때문에, 잘못된 회전자 저항 값 정보는 벡터제어의 동특성을 저하시킬 수 있다. 따라서 회전자 저항 값을 정확히 측정 또는 추정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 회전자 자속의 크기 기반의 MRAS를 바탕으로 회전자 자속 전압 모델을 기준 모델로 구성하고 회전자 자속 전류 모델을 적응 모델로 구성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 두 모델 사이의 오차 신호를 영으로 수렴하도록 적응 메커니즘을 구성하여 회전자 저항 값을 추정한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.