마찰 나노 발전을 활용한 TENG(: Triboelectric nanogenerators)는 작은 진동에서 높은 변환 효율과 지속적인 전력을 얻을 수 있는 장점이 있다. 하지만, 마찰 전기 에너지 수집을 위해서는 비선형 에너지 추출 기술이 요구되며, 연결 인터페이스 회로를 통한 동기화 기반의 능동적인 스위치회로가 요구된다. 본 연구는 사람으로의 움직임으로부터 발생한 비선형(non-linear) 에너지를 효율적으로 저장하는 기법을 제시하였다. 또한, 개발된 보드는 서로 다른 방향으로 움직이는 동작으로부터 발생하는 에너지를 효율적으로 수확하고 저장할 수 있다. 본 연구에서 개발된 실리콘기반 압전기반의 TENG 셀과 다중모듈이 연결 가능한 에너지 하베스팅 보드의 측정하였다. 결과적으로, 다중입력 에너지 수집환경에서 안정적인 에너지의 저장 유지를 통해 약 49.2mW/count를 발전하였다.
사물 인터넷 환경 중에서 통신기기들이 필드 안에 무작위의 패턴으로 배치되는 무선 센서네트워크는 효율적인 라우팅 프로토콜을 통한 에너지소모의 최적화가 중요하다. 노드간에 주고받는 데이터의 크기가 다양한 사물 인터넷 환경에서는 클러스터 헤드노드의 버퍼의 크기가 데이터손실율과 네트워크의 수명에 큰 영향을 준다. 유한한 버퍼 상황에서 데이터의 손싱율을 최소화 하기 위하여서는 각 클러스터에 균일한 숫자의 멤버가 할당되는 부하 균등화가 중요하다. 본 논문은 네트워크 구성 직후 싱크 노드와 센서 노드가 몇 차례의 메시지를 교환하고 이를 바탕으로 싱크 노드가 삼변 측량으로 센서 노드의 근사적 위치를 파악하고 클러스터를 구성함으로써, 클러스터 헤드의 수와 멤버수를 결정적(deterministic)으로 구현하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 데이터의 손실율과 네트워크의 평균 수명에 있어서 성능향상을 확인하였다.
4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 다양한 사물들과 연결되어 새로운 서비스를 제공하는 사물인터넷 기술이 각광받고 있으며, 실생활에 적용하기 위한 연구들이 지속적으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 도서관의 좌석과 좌석에 설치된 조명을 자동으로 관리 및 제어하기 위한 사물인터넷 기술 기반의 스마트 도서관 자동화 모델을 제시한다. 제시된 모델은 좌석과 조명을 자동으로 관리하기 위한 아두이노 보드, 사용자 인터페이스 제공을 위한 모바일 웹 서버, 좌석 상태 관리를 위한 데이터베이스 서버, 그리고 구성요소 간 연동을 위한 게이트웨이로 구성된다. 좌석에 부착된 압력 센서로부터 압력을 감지하여 좌석의 점유 및 비점유 상태를 판단하고, 판단 결과에 따라 조명을 제어하며 사용자에게 잔여 좌석 정보를 제공한다. 이를 통해 사용자에게는 편리함을 제공해주는 것과 동시에 에너지 효율을 극대화하고자 한다.
본 연구에서는 에너지·의료 분야의 IoT 전파기술관련 정부의 투자, 법령 및 규제 및 애로사항을 중점적으로 분석하고 글로벌 경쟁력 제고를 위한 보급화와 기술선점, 그리고 사업화 추진 방안을 도출한다. 에너지·의료 관련 분야의 전파응용기술의 확보 및 예측가능성을 제고하고 신규 사업자에 대한 진입장벽을 완화하는 방안을 연구 한다. 에너지 및 의료 분야별 전문가그룹을 활용한 지원방안의 효율성에 대해 분석하고, 축적된 데이터들의 활용가치 분석, 전파 관련 외부 기관에서 보유하고 있는 데이터의 활용방안 및 중장기적 추진체계 및 지원방안에 대하여 제안한다.
디지털 트윈은 디지털 공간에서 시뮬레이션 및 최적화함으로써 스마트팩토리 구현에 중요한 핵심 기술로 인식되고 있으며 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 상호 운용성과 이기종 플랫폼 간 연결에 강점을 보이는 IEC62541 기반의 OPC-UA 프로토콜을 채택하고 있다. 이에 본 논문에서는 이기종 플랫폼 간 연결할 산업용 IoT 시스템을 설계 및 구현하고, IEC 62541기반으로 OPC-UA 시뮬레이터를 제안하여, 개발한 시뮬레이터를 통해 실제 제조현장의 온도, 압력, 유량 등 센서에서 수집되는 데이터를 디지털 트윈 플랫폼에 적용해 동작하는지를 제시하고, 이에 대한 성능시험 및 평가를 진행하였다. 제안한 디바이스에서 경량화된 디지털 트윈 플랫폼의 동작 성능과 OPC-UA 성능 평가를 진행하여 최적의 IEC62514기반 IIoT 시뮬레이터 시스템을 제안한다. 제안한 IIoT 시뮬레이터에서는 OPC-UA 랩핑으로 데이터를 송/수신하는 성능평가를 진행하고, 경량화된 디지털 트윈 플랫폼이 운영됨을 알 수 있다. 이 연구는 한정된 자원을 사용하는 제조 현장에서 스마트 팩토리 및 메타팩토리 구현을 위한 OPC-UA 프로토콜을 적용할 수 있으며, OPC-UA 시뮬레이터를 통해 현장에서의 시간 및 공간의 낭비를 최소화하고, 효율성을 크게 기여할 것으로 기대한다.
최근 다양한 산업/제조 현장에서 운영 효율화를 위한 디지털 트윈(digital twin) 기술 연구가 활발하게 수행 중이고, 화석 연료의 점진적 고갈과 환경오염 문제는 파력발전소와 같은 신재생/친환경 발전방식을 요구한다. 하지만, 파도의 에너지에 의해서 전기를 생산하는 파력발전에서 변동성이 높은 파도에너지에 의해서 발전량과 고장 등의 운영효율화 요소가 밀접하게 관련되어 있어 이들 사이의 관계를 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 따라서 첫 번째로 파고 데이터, 진동수주(OWC: Oscillating Water Column, 이하 OWC) 챔버의 센서 데이터 등과 같은 변동성이 높은 데이터 간에 의미 있는 상관관계 도출이 필요하다. 두 번째로 도출된 상관관계를 기반으로 추출된 데이터로 예측 상황을 학습함으로써 원하는 정보를 예측할 수 있는 방법론 연구가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 파력발전 시스템의 디지털 트윈으로 스마트 운용 및 유지보수가 가능하도록 실제 파력발전소의 IoT 센서 데이터를 이용하여 OWC의 압력 예측을 위해 머신러닝 프레임워크를 활용한 워크플로우 기반의 학습모델을 설계하고, 검증 및 평가 데이터셋을 통한 압력 예측분석의 유효성을 확인한다.
1. 배경 최근 IoT 기술이 발전함에 따라 각종 전자기기에 들어가는 센서들이 점점 늘어나고 있다. 특히 사용자 중심의 기기들은 기술이 발전함에 따라 집적화가 이루어지면서, 하나의 기기에서 온도, 습도, 조도 등의 다양한 정보를 처리하고 있다. 이에 따라 더 많은 기능을 사용하기 위해, 소모 전력 또한 점차 증가하고 있다. 그러나 부피는 한정되어 있어, 기존 배터리만으로는 증가하는 소모 전력을 모두 보완하기 어렵다. 또한 대표적인 사용자 중심 기기인 스마트폰에서는, 가장 많은 전력을 소모하는 부분이 점점 커지고 있다. 이에 대한 대책으로 버려지는 에너지를 수확하여 전기적인 에너지로 바꿔주는 에너지 하베스팅 기술이 각광을 받고 있다. 에너지 하베스팅 기술은 바람, 진동, 인체의 움직임 등의 기계적 에너지, 태양광, 실내등의 빛 에너지를 전기적인 에너지로 바꿔주는 기술을 말한다. 본 연구에서는 강유전체 고분자 내부에 양자점이 임베딩된 박막을 이용하여, 스마트폰에서 발생하는 빛 에너지와 손가락으로 디스플레이를 터치할 때 발생하는 기계적인 에너지를 모두 수확할 수 있는 새로운 소자를 제시하였다. 소자 내부에 있는 양자점은 빛 에너지를 산란 혹은 흡수하여 발광한 후, 고분자 내부의 전반사를 통해 양 옆에 있는 태양전지로 빛을 전달한다. 또한 컴포짓의 매트릭스를 이루고 있는 강유전체 폴리머인 P(VDF-TrFE)는 강유전 특성을 통해 마찰전기 에너지를 효율적으로 전기 에너지로 전환할 수 있다. 강유전체 특성에 의해 P(VDF-TrFE) 내부에 정렬된 Polarization은 퀀텀닷에 양자구속 스타크 효과(Quantum Confined Stark Effect)를 일으켜 더 긴 파장을 방출한다. 이렇게 바뀐 파장은 실리콘 태양전지에서 더 많이 흡수할 수 있는 영역으로 방출되어 태양전지 출력의 증가를 일으킨다. 마지막으로 실리콘 태양전지의 출력 증가를 보여줌으로써 이를 실험적으로 입증했다.
This study sets the research goal of reducing energy consumption which 'H' University Industry-University Cooperation Foundation and resident companies are concerned with, as well as conducting policy research and data analysis. We tried to present a solution to the problem using the technique. The algorithm showing the greatest reliability in the power of the model for the analysis algorithm of this paper was selected, and the power consumption trend curves per minute and hour were confirmed through predictive analysis while applying the algorithm, as well as confirming the singularity of excessive energy consumption. Through an additional sub-sensor analysis, the singularity of energy consumption of the unit was identified more precisely in the facility rather than in the building unit. Through this, this paper presents a system building model for real-time monitoring of campus power usage, and expands the data center and model for implementation. Furthermore, by presenting the possibility of expanding the field through research on the integration of mobile applications and IoT hardware, this study will provide school authorities and resident companies with specific solutions necessary to continuously solve data-based field problems.
사물인터넷에서는 센서와 같은 자원이 제한된 장치들이 인터넷을 경유하여 통신하고 정보를 공유할 수 있다. 이러한 경량화 장치가 응용계층에서 데이터를 전송할 수 있도록 IETF에서는 전송계층 UDP를 이용하는 CoAP을 표준으로 제정하였으며, 보안을 위해 DTLS를 사용할 것을 권고하고 있다. 그러나 DTLS는 데이터 손실, 단편화, 리오더링 그리고 리플레이 공격 문제를 해결하기 위해 부가적인 보상 기술이 추가되었다. 이로 인해 DTLS는 TLS 보다 성능이 저하된다. 경량화 장치는 배터리로 구성된 경우, 배터리 효율의 극대화를 위해 저전력으로도 동작될 수 있는 보안 설계 및 구현 역시 반드시 고려되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 에너지 소비량 관점에서 DTLS의 성능에 대해 논의하고자 한다. 성능 분석을 위해 Cooja 시뮬레이터를 이용하여 센서 장치와 IEEE 802.15.4 기반의 네트워크 실험 환경을 구축하였다. 실험 환경을 통해 DTLS 통신을 하고자 하는 서버와 클라이언트의 에너지 소비량을 각각 측정하였다. 또한 DTLS의 핸드쉐이크 Flight 별 에너지 소모량, 처리 시간 및 수신 시간, 전송 데이터 크기를 측정하여 코드 크기, 암호 프리미티브 그리고 단편화 관점에서 분석된 결과를 함께 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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