• 한국통신학회논문지
• /
• 제32권3A호
• /
• pp.221-229
• /
• 2007

본 논문에서는 IEEE 802.16e 기반 Wireless Metropolitan Area Network (WMAN) 이동 단말의 전력 소모 최소화를 위한 최적 휴면 기법 (sleep mode)을 제안한다. 802.16e 표준에 정의된 sleep 모드 단말은 항상 현재 접속 중인 기지국 (BS)과 상태 정보를 유지해야 하므로, 단말이 기지국을 이동할 때마다 새로운 기지국과 sleep 상태를 재 협상해야 한다. 따라서 sleep 모드는 단말의 이동성이 클수록 헨드오버 (handover)에 의해 불필요한 전력 소모가 증가한다. 이에 따라 본 논문에서는 단말의 이동성은 사용자의 호 사용 패턴과 무관하다는 것에 착안하여 헨드오버에 따른 불필요한 베터리 소모를 제거할 수 있는 최적 휴면 기법을 제안한다. 본 논문에서는 제안 기법의 성능을 전력 소모량과 착신 호의 초기 응답 시간 측면에서 수학적으로 분석하였고 모의 실험을 통해 제안한 분석 모델을 검증하였다. 또한 기존 sleep 모드와 제안 기법의 성능을 모의 실험을 통해 비교하여 제안 기법은 기존 sleep 모드에 비해 수용 가능할 만큼의 초기 응답 시간을 증가시키지만 전력 소모량을 보다 많이 줄일 수 있다는 것을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제16권9호
• /
• pp.1-10
• /
• 2011

동작 주파수의 증가는 싱글코어 프로세서의 성능을 크게 향상시키는 반면 전력 소모 증가와 높은 온도로 인한 신뢰성 저하 문제를 유발하고 있다. 최근에는 싱글코어 프로세서의 한계점을 극복하기 위한 대안으로 멀티코어 프로세서가 주로 사용되고 있다. 하지만, 멀티코어 프로세서를 2차원 구조로 설계하는 경우에는 내부 연결망에서의 전송 지연 현상으로 인해 프로세서의 성능 향상이 제약을 받고 있다. 내부 연결망에서의 전송 지연을 줄이기 위한 방안으로 멀티코어 프로세서를 3차원 구조로 설계하는 연구가 최근 큰 주목을 받고 있다. 2차원 구조 멀티코어 프로세서와 비교하여 3차원 구조 멀티코어 프로세서는 성능 향상과 전력 소모 감소의 장점을 지닌 반면, 높은 전력 밀도로 인해 발생된 발열 문제가 프로세서의 신뢰성을 위협하는 문제가 되고 있다. 3차원 멀티코어 프로세서에서 발생되는 발열 문제에 대한 상세한 분석이 제공된다면, 프로세서의 신뢰성을 확보하기 위한 연구 진행에 큰 도움이 될 것으로 기대된다. 그러므로 본 논문에서는 3차원 멀티코어 프로세서의 온도에 밀접하게 연관된 요소인 작업량, 방열판과의 거리, 그리고 적층되는 다이의 개수와 온도 사이의 관계를 자세히 살펴보고 높은 온도가 프로세서의 성능에 미치는 영향 또한 분석하고자 한다. 특히, 2차원 구조 멀티코어 프로세서와 3차원 구조 멀티코어 프로세서에서의 온도 문제를 함께 분석함으로써, 온도 측면에서 효율적인 프로세서 설계를 위한 가이드라인을 제시하고자 한다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.120-126
• /
• 2019

최근 에너지 인터넷에서 지능형 원격검침 인프라를 이용하여 확보된 대량의 전력사용데이터를 기반으로 효과적인 전력수요 예측을 위해 다양한 기계학습기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전력량 데이터와 같은 시계열 데이터에 대해 효율적으로 패턴인식을 수행하는 인공지능 네트워크인 Gated Recurrent Unit(GRU)을 기반으로 딥 러닝 모델을 제안하고, 실제 가정의 전력사용량 데이터를 토대로 예측 성능을 분석한다. 제안한 학습 모델의 예측 성능과 기존의 Long Short Term Memory (LSTM) 인공지능 네트워크 기반의 전력량 예측 성능을 비교하며, 성능평가 지표로써 Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Forecast Skill Score, Normalized Root Mean Squared Error (RMSE), Normalized Mean Bias Error (NMBE)를 이용한다. 실험 결과에서 GRU기반의 제안한 시계열 데이터 예측 모델의 전력량 수요 예측 성능이 개선되는 것을 확인한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 A
• /
• pp.343-344
• /
• 2006

Consumption of fossil fuel has been increasing steadily, and it has seriously affected environment. Due to this situation, UN establish ed UNFCC (United rations Framework Convention on Climate Change), and since Feb. 2005, Kyoto Protocol has come into effect for UNFCC obligation. In Korean power system, coal and oil thermal generation emitting large CO2 form about 46% of total generation. Moreover since electricity dem and has been increasing continuously, various alternatives should be designed to comply with Kyoto Protocol. In this paper, we analyze changes of each GENCO's generation pattern and resource planning under CO2 emission constraints. For this analysis, we incorporate CO2 emission constraints and the emission trading mechanism into the conventional OPF model.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.53-59
• /
• 2016

최근 무선 센서 네트워크, 사물 인터넷, 소셜 네트워크 서비스와 같은 다양한 응용 분야에서 대용량 스트림 데이터가 실시간으로 생성되고 있으며, 효율적인 기법을 통해 처리 및 분석하여 유용한 정보를 찾아내고, 이를 의사 결정을 위해 사용할 수 있도록 하는 것은 중요한 이슈 중에 하나이다. 스트림 데이터는 끊임없이 빠른 속도로 생성되므로 최소한의 접근을 통해 처리해야 하며, 신속한 저전력 처리를 필요로 하는 자원이 제한된 환경에서 분석될 수 있도록 적합한 기법이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 슬라이딩 윈도우 개념이 제안되어 연구되고 있다. 한편, 대용량 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내기 위한 데이터 마이닝 기법 중에 하나인 패턴 마이닝은 중요 정보를 패턴 형태로 추출한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 이진 데이터베이스를 대상으로 하고 모든 아이템을 동일한 중요도로 고려함으로써 데이터 마이닝 분야에서 중요한 역할을 수행해 왔지만, 실제 데이터 특성을 반영하지 못하는 단점을 지닌다. 하이 유틸리티 패턴 마이닝은 비 이진 데이터베이스로부터 상대적인 아이템 중요도를 반영하여 더욱 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 제안되었다. 정적 데이터를 대상으로 하는 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법은 그러나 스트림 데이터 처리에 적합하지 못하다. 제한된 환경에서 스트림 데이터의 특성을 반영하고 효율적으로 처리하여 중요한 정보를 찾아내기 위해 슬라이딩 윈도우 기반의 접근법이 제안되었다. 본 논문은 슬라이딩 윈도우 기반 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법들의 성능을 평가하고 분석하여 해당 기법들의 특성 및 발전 방향을 고찰한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.57-66
• /
• 2023

현재, 에너지 효율 향상으로 소비감축을 시행하는 새로운 에너지 시스템이 대두되고 있다. 이에 스마트그리드가 확산되면서 계시별 요금제가 확대되고 있다. 계시별 요금제는 계절별 / 시간별로 요금을 다르게 적용해 사용량에 따라 요금을 내는 요금제이다. 본 연구에서는 에너지 전력 사용량 데이터를 예측하기 위해, 온도/요일/시간/계절 등 외부 요인을 고려하고 시계열 예측 모델인 LSTM을 활용한다. 이러한 에너지 사용량 예측 모델을 기반으로 기기별 사용패턴을 분석하여 전력 에너지를 최대부하시간대에서 경부하시간대로 수요이전 함으로써 에너지 사용요금을 절감한다. 기기별 사용패턴을 분석하기 위해서는 시간대별로 기기의 사용량 패턴을 학습 및 분류하는 clustering 기법을 사용한다. 정리하자면, 본 연구에서는 사용자의 전력 데이터 사용량을 기반으로 사용량과 사용 요금을 예측 및 기기별 사용패턴을 분석하고 분석 기반의 맞춤형 수요이전 서비스를 제공함으로써 사용자에게 요금 절감 효과를 가져다 준다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38A권10호
• /
• pp.885-892
• /
• 2013

최근 기존의 배열 안테나를 사용하는 MIMO(multi-input multi-output) 시스템의 단점을 극복하기 위하여 1개의 능동 소자와 주변의 기생 소자를 이용하는 ESPAR(electronically steerable parasitic array radiator) 안테나에 대한 연구가 이루어지고 있다. 이 안테나의 가장 큰 장점은 단지 1개의 RF(radio frequency) chain만을 사용하는 것이다. 단일 RF chain을 사용하기 때문에 하드웨어 복잡도가 높지 않다. ESPAR 안테나를 사용하는 빔 공간 MIMO 시스템의 경우 각각의 직교 기저 패턴에 심볼을 맵핑하여 송신한다. 본 논문에서는 저 복잡도, 저 전력의 MIMO 시스템을 위해 단일 RF chain을 사용하는 ESPAR 안테나를 이용하여 시스템을 구성하고 각각의 위상 편이 변조에 따른 성능을 분석한다. 빔 공간 MIMO 시스템은 기존의 MIMO 시스템과 유사한 성능을 낸다. BPSK(binary phase shift keying), QPSK(quadrature phase shift keying), 8PSK, 16PSK, 32PSK의 고차 변조에 대한 시스템 성능을 분석한 결과, 빔 공간 MIMO 시스템이 저 복잡도와 저 전력소비로 기존 신호 도메인의 MIMO 시스템과 유사한 성능 특성을 가지는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.1-8
• /
• 2013

스마트폰의 등장과 함께 사용자들은 다양한 애플리케이션을 통해 보다 효율적으로 모바일폰을 구성할 수 있게 되었다. 하지만, 스마트폰의 발전에도 불구하고 스마트폰의 배터리는 휴대성을 제한하고 있다. 스마트폰의 전력 효율성은 컴퓨터 시스템 연구 분야에서 아주 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 스마트폰의 전력 효율성을 알아보기 위해 여러 구성 변수를 선택하여 실험을 수행하였다. 구성 변수로는 프로세서, 디스플레이, 운영체제를 고려하였고 각 구성 변수에 따라 여러 개의 애플리케이션을 활용하여 실험하였다. 실험 결과, 프로세서의 복잡도에 따라서도 전력 소비량이 증가하였고, 디스플레이크기 증가에 따라 전력소비량 또한 증가하였다. 하지만, 운영체제에서는 다른 전력 소비 패턴을 보였다. Android 운영체제의 경우 인터넷과 영상처리 애플리케이션에서 높은 전력 소비량을 보이며 음악 감상, 카메라 애플리케이션에서 낮은 전력 소비량을 보였다. iOS의 경우에는 게임과 인터넷 애플리케이션에서 높은 전력 소비량을 보이며 카메라와 영상처리에서 낮은 전력 소비량을 보였다. 전체적으로 Android 운영체제보다 iOS 운영체제에서 전력 효율성이 높음을 알 수 있었다. 이는 iOS는 하드웨어와 운영체제를 병행하여 개발하기 때문에 Android보다 최적화가 잘 이뤄진 것으로 판단된다. 또한, Android는 하드웨어에 최적화된 운영체제 수정이 필요함을 실험을 통해 알 수 있었다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
• /
• 제13권1호
• /
• pp.641-649
• /
• 2021

Fuel oil consumption (FOC) must be minimized to determine the economic route of a ship; hence, the ship power must be predicted prior to route planning. For this purpose, a numerical method using test results of a model has been widely used. However, predicting ship power using this method is challenging owing to the uncertainty of the model test. An onboard test should be conducted to solve this problem; however, it requires considerable resources and time. Therefore, in this study, a deep feed-forward neural network (DFN) is used to predict ship power using deep learning methods that involve data pattern recognition. To use data in the DFN, the input data and a label (output of prediction) should be configured. In this study, the input data are configured using ocean environmental data (wave height, wave period, wave direction, wind speed, wind direction, and sea surface temperature) and the ship's operational data (draft, speed, and heading). The ship power is selected as the label. In addition, various treatments have been used to improve the prediction accuracy. First, ocean environmental data related to wind and waves are preprocessed using values relative to the ship's velocity. Second, the structure of the DFN is changed based on the characteristics of the input data. Third, the prediction accuracy is analyzed using a combination comprising five hyperparameters (number of hidden layers, number of hidden nodes, learning rate, dropout, and gradient optimizer). Finally, k-means clustering is performed to analyze the effect of the sea state and ship operational status by categorizing it into several models. The performances of various prediction models are compared and analyzed using the DFN in this study.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.113-126
• /
• 2021

미래 에너지 소비 패턴은 신재생 에너지 등의 분산 전원의 증가와 프로슈머의 탄생 등으로 현재와는 크게 다른 양상을 보일 것이다. 이에 따라서 전력망 전체의 안정성 및 소비 효율을 고려한 적절한 생산 및 공급 계획 수립의 방향성 역시 지금과는 상이할 것으로 예측할 수 있다. 본 논문은 앞으로 발생할 수 있는 여러 환경에 직면하였을 때 새로운 운영 전략을 시험할 수 있는 시뮬레이션 모델을 제안한다. 제안된 모델을 통해서 에너지 저장 장치, 에너지 분산자원과 같은 새로운 개념이 다량 추가될 미래 스마트 그리드(Smart Grid) 환경에서 소비되고 공급되는 전력을 모의하고 분석하는 기능을 수행할 수 있다. 특히, 그리드에 존재하는 각 요인(Agent)별 의사결정을 모델링할 수 있는 ABM(Agent-Based Model) 방법론 중 DEVS 형식론을 이용하여 복잡한 시스템을 구조적으로 모델링하고, 여러 요인들을 그리드에 쉽게 추가할 수 있도록 하였다. 본 시뮬레이션 모델은 현 상황에서 주어진 데이터셋을 이용하여 검증하였고, 추가로 스마트 그리드의 주요 요소 중 하나인 에너지 저장 장치(ESS)를 본 모델에 간단하게 추가함으로써 시나리오 분석을 시행하였다.