• 한국항해항만학회지
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• 제36권6호
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• pp.501-506
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• 2012

해양에너지를 비롯한 신재생에너지를 이용한 분산형 발전시스템 설계의 기초자료로 활용하기 위해 본 연구에서는 도서 주민의 전력소비량을 실측 분석하고 시기별 전력소비 패턴을 개발하였다. 실측조사는 남해안에 위치한 곤리도의 5가구를 대상으로 2010년 10월부터 2012년 2월까지 수행되었다. 월평균 전력소비량은 가구에 따라 12월 혹은 1월에 최대값이 발생하였다. 가구별 월간 전력소비량은 H가구가 J가구보다 2~3배 많았지만 가구별 1인당 월평균 전력소비량은 J가구가 H가구보다 10~30% 가량 많은 것으로 조사되었다. 시각별 전력소비 패턴을 개발한 결과 여름철에는 20시에서 자정 사이에 최대 전력소비가 발생하고, 겨울철은 여름철에 비하여 하루 동안의 전력소비 변화는 완만하지만 18시 이후 자정까지의 시간대에 전력소비가 증가하는 경향을 보였다. 가구별 주중과 주말의 전력소비 패턴은 매우 유사한 것으로 나타났다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권4호
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• pp.481-487
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• 2016

A new two-line based inversion driving method is introduced for low power display-driver ICs. By inserting a timing offset between the chopper stabilization and the alternation of LCD polarity, we can reduce power consumption without noticeable degradation in the display quality. By applying the proposed scheme to 12" LCD applications, we achieved 7.5% and 27% power saving in the display-driver IC with white and black patterns, respectively.

• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.18-23
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• 2024

스마트팜의 전력 효율 관리는 기후 변화와의 연계로 중요성을 가지고 있다. 기후 변화가 농업에 부정적인 영향을 미치는 가운데, 미래의 농업은 스마트팜을 활용하여 기후 영향을 최소화할 것으로 예상되고 있으나 스마트팜의 전력 소비는 현재의 전기 생산 체제로 인해 기후 위기를 악화시킬 우려가 있다. 이에 따라 스마트팜의 전력 사용을 효율적으로 관리하고 최적화하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 스마트팜 장비의 전력 사용량을 실시간으로 모니터링하고, GRU를 활용하여 1시간 뒤의 전력 사용량을 예측하는 시스템을 제안한다. CT 센서를 설치하여 전력량을 수집하고, 이를 분석하여 이상 패턴을 탐지하고 예방한다. 또한 IoT 기술과 결합하여 전체 전력 사용량을 효율적으로 관리하고 모니터링한다. 이를 통해 전력 사용을 최적화하고, 에너지 효율성을 향상시켜 탄소 배출을 줄일 수 있다. 이 시스템은 스마트팜의 에너지 관리뿐아니라 전반적인 에너지 사용 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 한국지열·수열에너지학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.31-38
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• 2020

The investment in the technology of using a combined heat source is insufficient, which utilizes the advantages of various heat sources to maximize the potential energy and at the same time increases the performance of the heat pump. In this study, as basic data for the development of a high-efficiency hybrid heat pump system that actively connects and uses various heat sources, simulations were conducted for the heat pumps in two cases where geothermal and hydrothermal heat were applied respectively. In May, COP increased by about 27.3% compared to geothermal heat. In February, the COP percentage decrease of hydrothermal heat compared to geothermal heat is -6.9%. In May, total energy consumption can be reduced by 21.1% when hydrothermal is applied compared to geothermal heat. In February, the total energy consumption increases by 3.4%.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권4호
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• pp.1427-1434
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• 2017

Since the late 2000s, there has been growing preparation in South Korea for a sudden reunification of South and North Korea. Particularly in the power industry field, thorough preparations for the construction of a power infrastructure after reunification are necessary. The first step is to estimate the peak load demand. In this paper, we suggest a new peak demand estimation methodology by integrating existing correlation analysis methods between economic indicators and power generation quantities with a power supply interruption model in consideration of power consumption patterns. Through this, the potential peak demand and actual peak demand of the Nation, which experiences power supply interruption can be estimated. For case studies on North Korea after reunification, the potential peak demand in 2015 was estimated at 5,189 MW, while the actual peak demand within the same year was recorded as 2,461 MW. The estimated potential peak demand can be utilized as an important factor when planning the construction of power system facilities in preparation for reunification.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권10호
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• pp.293-302
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• 2016

전기는 생산과 소비가 동시에 이루어지므로 필요한 전력 사용량을 예측하고, 이를 충족시킬 수 있는 충분한 공급능력을 확보해야만 안정적인 전력 공급이 가능하다. 특히, 대학 캠퍼스는 전력 사용이 많은 곳으로 시간과 환경에 따라 전력 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 효율적인 전력 공급 및 관리를 위해서는 전력 사용량을 실시간으로 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 국내외 대학 건물에 대해서는 전력 사용 패턴과 사례 분석을 통해 전력 사용에 영향을 주는 요인들을 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되었으나, 전력 사용량의 정량적 예측을 위해서는 더 많은 연구가 필요한 상황이다. 본 논문에서는, 기계 학습 기법을 이용하여 대학 캠퍼스의 전력 사용량 예측 모델을 구성하고 평가한다. 이를 위해, 대학 캠퍼스의 주요 건물 클러스터에 대해 전력 사용량을 15분마다 1년 이상 수집한 데이터 셋을 사용한다. 수집된 전력 사용량 데이터는 수열 형태의 시계열 데이터로 기계 학습 모델에 적용 시 주기성 정보를 반영할 수 없으므로, 2차원 공간의 연속적인 데이터로 증강함으로써 주기성을 반영하였다. 이 데이터와 교육기관의 특성을 반영하기 위한 요일과 공휴일로 구성된 8차원 특성 벡터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용한다. 이어, 인공 신경망(Artificial Neural Network)과 지지 벡터 회귀분석(Support Vector Regression)을 이용하여 전력 사용량 예측 모델을 학습시키고, 5겹 교차검증(5-fold Cross Validation)을 통하여 적용된 기법의 성능을 평가하여, 실제 전력 사용량과 예측 결과를 비교한다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권5호
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• pp.582-594
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• 2016

Various test data compression techniques have been developed to reduce the test costs of system-on-a-chips. In this paper, a scan chain reordering algorithm for code-based test data compression techniques is proposed. Scan cells within an acceptable relocation distance are ranked to reduce the number of conflicts in all test patterns and rearranged by a positioning algorithm to minimize the routing overhead. The proposed method is demonstrated on ISCAS '89 benchmark circuits with their physical layout by using a 180 nm CMOS process library. Significant improvements are observed in compression ratio and test power consumption with minor routing overhead.

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

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1581-1587
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• 2021

임베디드 시스템의 활발한 사용으로 스마트 팩토리와 같이 여러 에지가 모여서 함께 복합적인 동작을 하게 되는 멀티 에지 시스템들이 동작되고 있다. 멀티 에지 시스템에서 하나의 에지에서의 이상 동작이 다른 에지로 전달되거나 전체 시스템이 다운되는 경우가 자주 발생한다. 이러한 시스템에서 각 에지의 이상 동작을 판단하고 제어하는 것이 중요하지만, 이는 성능의 한계가 존재하는 작은 에지의 임베디드 시스템에 부하를 가한다. 이러한 시스템에서 우리는 전력 소비 데이터를 사용하여 에지 장치의 상태를 확인하고 이를 QR코드 기반으로 데이터를 전송하여 서버에서 이상 동작을 확인하고 제어하려 한다. 논문에서 제안된 아키텍처는 에지의 전력 소모 데이터를 측정하기 위해 'chip-whisperer'를 사용하고 서버를 구현하기 위해 '라즈베리 파이'를 사용하여 구현하였다. 그 결과 제안된 아키텍처서버는 성공적인 데이터 전송 및 이상 동작 판정을 보였으며 에지에서 추가 부하가 나타나지 않음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1701-1710
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• 2012

최근 저탄소 녹색성장이 세계적 관심사로 등장하면서 온실가스 배출을 최소화하기 위한 핵심으로 스마트 그리드라는 개념이 출현하게 되었다. 이와 같은 스마트 그리드는 전력 서비스의 효율성, 중요성, 신뢰성, 경제성, 지속성을 향상시키기 위해 모든 공급자와 소비자의 전력 생산, 공급, 소비 등을 기존 전력망과 정보통신기술을 접목하여 제공하는 시스템이다. 스마트 그리드를 통해 사용자는 자신의 집에서 사용하는 가전기기의 개별적 사용량 및 총 사용량을 실시간으로 알아볼 수 있으며, 전력 사용량이 최고에 달할 때에는 공급자가 특정 가전기기의 사용량을 제한하는 방식 등으로 효율적인 전력 공급을 수행할 수 있게 된다. 그러나 이와 같이 수집된 사용자의 정보가 노출될 경우, 전력 소비 양상, 생활 방식, 주거형태 등이 노출되는 심각한 프라이버시 문제가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 가정에서 전송되는 정보에서 어떠한 가전기기가 얼마만큼의 전력량을 사용했는지 알 수 없도록 보호하는 프로토콜을 제안한다. 본 제안 방식을 통해 전력회사라 하더라도 사용자의 패스워드 없이 어떠한 가전기기가 전력을 사용한지 알 수 없도록 한다.