The management of energy resources for efficient utilization of the energy resources while reducing the system costs is a critical technical issue. Among many kinds of the energy resource management, the energy reduction for indoor lighting systems is getting much concern as a large portion of energy consumption has been made for indoor lightings. In this paper, an energy-efficient lighting control scheme for indoor lighting systems in order to reduce the energy consumption by controlling the luminous flux and the lighting direction under the illuminance constraints is proposed. With the use of the user location information for the luminaire which is closely located to the user, the proposed scheme firstly sets the light direction of the luminaire to be aligned to the user location. Then, an optimization problem to find the luminous flux of each luminaire is formulated in order to minimize the luminous flux sum of the luminaires with the constraints for the dynamic ragne of the luminous flux, and the light flux for each luminaire is determined by the solution of the problem. Simulation results show that the proposed scheme outperforms the luminaire control scheme with only the luminous flux control in the evaluation of satisfaction of the required illuminance level.
UDN is expected to be a type of network capable of satisfying the requirements various 5G services, such as the peak data rate, connection density, and area traffic capacity. Technical challenges for 5G UDN, such as interference management, resource management, mobility management, load balancing, and energy efficiency are discussed. In addition, candidate technologies for solving these challenges, and their related standardization trends, are summarized in this article.
The trend of an increasing demand for a high-quality user experience, coupled with a shortage of radio resources, has necessitated more advanced wireless techniques to cooperatively achieve the required quality-of-experience enhancement. In this study, we investigate the critical problem of rate splitting in heterogeneous cellular networks, where concurrent transmission, for instance, the coordinated multipoint transmission and reception of LTE-A systems, shows promise for improvement of network-wide capacity and the user experience. Unlike most current studies, which only deal with spectral efficiency enhancement, we implement an optimal rate splitting strategy to improve both spectral efficiency and energy efficiency by exploring and exploiting cooperation diversity. First, we introduce the motivation for our proposed algorithm, and then employ the typical cooperative bargaining game to formulate the problem. Next, we derive the best response function by analyzing the dual problem of the defined primal problem. The existence and uniqueness of the proposed cooperative bargaining equilibrium are proved, and more importantly, a distributed algorithm is designed to approach the optimal unique solution under mild conditions. Finally, numerical results show a performance improvement for our proposed distributed cooperative rate splitting algorithm.
무선 센서 네트워크에서는 센서 노드의 제한된 자원으로 동작하기 때문에 클러스터 기반의 라우팅 방법을 통해 네트워크의 수명을 향상시키고 있다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 라우팅 기법이 가진 에너지 효율을 최대화하기 위해 방향, 거리, 밀도, 그리고 잔여 에너지량을 사용하고자 한다. 상위 클러스터 헤드의 방향 정보를 이용하여 새로운 클러스터 헤드를 자율적으로 선출할 때 고립 노드의 발생 빈도를 최소화하고, 거리 정보를 이용하여 셋업 단계에서 새로운 클러스터와 이전의 클러스터 모두에 포함되어 정보를 갱신할 필요가 없는 센서 노드들을 슬립 모드로 전환하여 에너지 소모를 줄이며, 단지 새로 가입되는 센서노드만 정보 교환함으로써 불필요한 에너지 소비를 줄이고자 한다. 뿐만 아니라, 클러스터 기반의 라우팅 기법에서 내부나 외부의 공격에 강한 키 관리 기법을 통해 안전하고 에너지 효율적인 통신이 가능하도록하여 전체적인 네트워크 효율을 높이고자 한다. 따라서 전체 네트워크내의 멤버들에게 클러스터 헤드가 될 수 있는 안전하고 균등한 기회를 주고자 하는 클러스터 헤드 선출 기법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5476-5496
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2016
Energy efficiency of resource-constrained wireless sensor networks is critical in applications such as real-time monitoring/surveillance. To improve the energy efficiency and reduce the energy consumption, the time series data can be compressed before transmission. However, most of the compression algorithms for time series data were developed only for single variate scenarios, while in practice there are often multiple sensor nodes in one application and the collected data is actually multivariate time series. In this paper, we propose to compress the time series data by the Lasso (least absolute shrinkage and selection operator) approximation. We show that, our approach can be naturally extended for compressing the multivariate time series data. Our extension is novel since it constructs an optimal projection of the original multivariates where the best energy efficiency can be realized. The two algorithms are named by ULasso (Univariate Lasso) and MLasso (Multivariate Lasso), for which we also provide practical guidance for parameter selection. Finally, empirically evaluation is implemented with several publicly available real-world data sets from different application domains. We quantify the algorithm performance by measuring the approximation error, compression ratio, and computation complexity. The results show that ULasso and MLasso are superior to or at least equivalent to compression performance of LTC and PLAMlis. Particularly, MLasso can significantly reduce the smooth multivariate time series data, without breaking the major trends and important changes of the sensor network system.
현재 능동적인 조명제어와 관리기술이 연구되어 상용화되고 있다. 아파트 단지 등 복합 지능공간에서 유비쿼터스 서비스 기술을 응용하여 다중 지능 공간을 관리하는 시스템을 구축하여 활용하면, 에너지 사용 관련 의사결정을 지원 하고, 에너지의 효율을 높이며 생활의 안락함을 최적의 상태로 유지할 수 있을 것이다. 이를 위해서 지그비 메쉬망을 통해 수집된 전력 데이터를 가공하고, 상황에 적합한 서비스를 검색하기 위한 기능을 제공하는 분산형 자율 제어 미들웨어 및 에너지 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 지능 공간에서 유비쿼터스 서비스 제공을 위한 홈 서버 등의 플랫폼에 기반한 소프트웨어로 탑재되어 양방향 통신이 가능하고 다양한 무선 센서노드와 제어 네트워크, 에너지 디스플레이 디바이스 등을 활용하여 에너지 사용 관련 의사결정을 지원하는 분산형 자율제어 미들웨어 및 실시간 스마트 에너지 정보시스템(DDLEMS)을 설계 한다.
The objective of the study is to examine the relationship between water resources, energy demand, food production, and environmental pollutants in selected SAARC nations, namely, Bangladesh, India, Pakistan, and Sri Lanka, during the period of 1990-2016. The results show that water, energy, and food (WEF) resources substantially affected air quality in the form of high mass carbon emissions, fossil fuel energy demand, methane discharges, nitrous oxide emissions, and greenhouse gas emissions in these countries. Food production and food deficit largely increase $CO_2$ emissions due to unsustainable production and malnutrition, while land use under cereal production increases $CH_4$ and $N_2O$ emissions. Electricity production escalates $CO_2$ emissions and fossil emissions across countries. The results support the carbon EKC hypothesis, while monotonic increasing function exists in case of fossil fuel energy. The study emphasizes the need to ensure environmental sustainability agenda by adopting cleaner production technologies in WEF resources.
무선 센서 네트워크에서의 센서 노드는 배터리로 동작하기 때문에 에너지에 대한 제약이 있다. 따라서 무선 센서 노드를 위한 효율적인 전력 관리 기법과 스케줄링 기법 설계가 중요한데, 본 논문에서는 운영체제 레벨의 소비 에너지를 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. 효율적인 배터리 사용을 위해 상황에 따라 필요한 컴포넌트에만 전원을 인가함으로써 센서노드의 에너지 소비를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘을 시뮬레이션 한 결과 기존의 duty 사이클과 비교하여 최대 56%의 에너지가 절약되었음을 알 수 있다.
신재생 에너지를 활용이 높아지면서 에너지저장시스템의 활용과 효율성에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 태양광 에너지저장시스템을 구성하는 서브시스템에서 이상 징후 발생에 능동적으로 대처할 수 있는 운영이 요구된다. 본 논문은 태양광 발전량 데이터를 표본으로 하여 예측 발전량을 추정하여 에너지 관리하는 방안을 제안한다. 실시간으로 예측된 배터리 충전 전력과 배터리 랙 총 충전 전력을 비교하여 충전 전력을 조절하는 모형을 적용한다. 그 결과로 배터리의 발열 억제 및 충방전율을 유지시켜 에너지저장시스템의 에너지 저장을 안정적으로 높일 수 있다.
정부의 에너지 소비 구조 혁신, 에너지산업의 글로벌 경쟁령 강화를 위한 제3차 에너지기본계획 수립과 저탄소 경제로의 이행 필요성 증대에 따른 탄소중립 사회 실현을 위한 그린뉴딜 정책이 수립되었다. 이에 따른 취수장, 정수장, 가압장 등 수도사업장에서도 공정별 제어계측 요소 및 에너지 소비현황 등을 분석하여 4차산업혁명을 위한 인공지능형 복합 센서 개발 및 실증을 통하여 에너지 관리 효율성을 향상시키고, 에너지 사용량을 절감함으로써 정부정책 및 경영방침에 적극 부응하고, 탄소중립(Net-Zero) 정수장 실현하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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