스마트 기술의 확산으로 인하여 개인용 기기와 사무용 기기 가운데 많은 제품들이 스마트 기능을 탑재하고 있다. 이러한 변화는 사용자들의 작업을 원격지에서 시행할 수 있는 시대를 열고 있다. 이에 본 연구에서는 우리 주변에서 쉽게 찾아볼 수 있는 멀티 플러그에 스마트 기능을 추가하여 언제 어디서든 무선 네트워크 기술을 통하여 가정에 설치된 멀티 플러그를 조작할 수 있도록 하는 스마트 멀티 플러그 시스템을 설계하고 구현함으로써 기존의 멀티 플러그가 갖는 한계를 보완하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 스마트 멀티 플러그는 스마트 기기에서 원격으로 언제 어디서든 플러그를 조작함으로써 노약자나 어린이 등 스스로 전원장치의 작동이 어려운 사용자에게 필요한 서비스를 제공할 수 있으며 u-Farming, 테라리움, 스마트 홈 등 원격으로 전원장치의 관리가 필요한 분야에서 폭넓게 사용될 것으로 기대된다.
전력부족현상으로 대기전력에 대한 관심이 증가하고 있다. 대부분의 전자기기는 본래의 기능을 사용하지 않는 대기상태로 존재하며, 대기상태 중에서도 많은 전력을 소비한다. 이러한 대기상태로 인한 전력소비를 방지하기 위해 많은 나라에서 스마트 플러그에 관한 연구가 진행되었다. 그러나 이러한 스마트 플러그의 경우, 기능의 특성상 고가의 경우가 많으며, 사용자의 수동제어 또는 동작감지 센서 및 사용자 패턴에 의해 대기전력을 차단하게 된다. 이러한 기능은 동작감지 센서의 오작동, 사용자 패턴의 다양화에 따라 장점을 가지지 못한다. 본 연구에서는 사용자 스마트폰의 블루투스 기능과 연동하는 멀티플러그 타입의 스마트 플러그를 개발하였다. 사용자의 스마트폰을 이용하여 사용자 위치판단을 하고, 사용자 위치에 따라 능동적으로 스마트 플러그에서 각 전자기기의 대기전력을 차단함으로 전자기기들의 대기전력으로부터 소비되는 전력을 줄일 수 있음을 확인하였다.
The purpose of this study is to demonstrate and analyze the function of a Smart Plug before and after it is applied on the electrical appliances by controlling standby power usage. The research measures and analyzes the amount of electrical energy used while activating the Smart Plug with two types of appliances in a university facilities. The smart plugs were applied into a Group 1 appliances (Multi-function device, computer, laptop, Air con) which completely hinder the standby power, and a Group 2 appliances (Refrigerator, cold and hot water dispenser) which does not completely hinder the standby powers due to the characteristics of the function. First, the total standby power saving of all electrical appliances (Group 1 and Group 2) using the Smart plug was measured as 4.59%. Second, the energy saving of the Group 1 products was analyzed as 26.43%. Third, the standby power saving of the air conditioners from mid October to early December was measured as 31.06%, during the seasons when air conditioning was not actively in use. The research indicates that all specified appliances did have better energy efficiency with the Smart plug regardless of the amount of energy usage.
지능형 협업환경에서 사용자가 원하는 서비스를 제공받기 위해 선행되어야 할 기술은 사용자가 원하는 협업기능 요구사항에 따라 협업환경 내 서비스들을 적절히 발견하는 서비스 발견(service discovery) 기술이다. 일반적인 서비스 발견과 관련하여, UPnP(universal plug & play) 의 SSDP(simple service discovery protocol)을 비롯한 여러 종류의 서비스 발견 기술이 존재하나, 지능형 협업환경이 요구하는 서비스 발견 특정을 만족시키기에는 일부 제약 사항이 존재한다. 이에 본 논문에서는 지능형 협업환경에서 제공되어야 하는 서비스 발견 기술의 요구사항을 살펴보고, 이를 만족하기 위한 방법으로써 다중 에이전트 시스템 (multi-agent system,, MAS)을 적용한 실용적인 서비스 발견 방법을 제시한다. 또한 지능형 협업환경의 일부 서비스에 제안된 방법을 적용하여, 본 접근방법의 타당성을 구현 결과를 통해 확인하고자 한다.
El-naggar, Mohammed Fathy;Elgammal, Adel Abdelaziz Abdelghany
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제13권2호
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pp.742-751
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2018
Electric vehicles (EV) are emerging as the future transportation vehicle reflecting their potential safe environmental advantages. Vehicle to Grid (V2G) system describes the hybrid system in which the EV can communicate with the utility grid and the energy flows with insignificant effect between the utility grid and the EV. The paper presents an optimal power control and energy management strategy for Plug-In Electric Vehicle (PEV) charging stations using Wind-PV-FC-Battery renewable energy sources. The energy management optimization is structured and solved using Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) to determine and distribute at each time step the charging power among all accessible vehicles. The Model-Based Predictive (MPC) control strategy is used to plan PEV charging energy to increase the utilization of the wind, the FC and solar energy, decrease power taken from the power grid, and fulfil the charging power requirement of all vehicles. Desired features for EV battery chargers such as the near unity power factor with negligible harmonics for the ac source, well-regulated charging current for the battery, maximum output power, high efficiency, and high reliability are fully confirmed by the proposed solution.
사용자가 시간과 장소에 구애 받지 않고 컴퓨터를 자연스럽고 효율성 있게 사용할 수 있는 환경을 의미하는 유비쿼터스 컴퓨팅은 네트워크와 센서(Sensor), smart devices, 무선 통신과 smart middleware(UPnP(Universal Plug and Play), Jini, HAVi(Home Audio Video Interoperability) IEEE 1394, PLC (Power Line Communication) 등) 등을 기반으로 Smart Space를 만들 수 있다. 그러나 여러 종류의 가전제품들이 늘어나고 수많은 사용자들의 요구를 충족시키기엔 smart middleware의 단일 제어로는 처리가 불가능하여 본 논문에서는 이기종간의 미들웨어간의 상호작용을 위해 개발된 OSGi(Open Service Gateway Initiative) Spec. 3에서 제공하는 서비스 플랫폼(Service Platform)을 기반으로 사용자/디바이스 관리 및 분산 시스템 등의 취약점들을 보완하여 Smart Space상에서 효율적인 서비스 번들을 관리하기 위해 MASBM(Multi-Agent Service Bundle Manager)을 제안하였다.
A potential breakthrough of the electrification of the vehicle fleet will incur a steep rise in the load on the electrical power grid. To avoid huge grid investments, coordinated charging of those vehicles is a must. In this paper, we assess algorithms to schedule charging of plug-in (hybrid) electric vehicles as to minimize the additional peak load they might cause. We first introduce two approaches, one based on a classical optimization approach using quadratic programming, and a second one, market based coordination, which is a multi-agent system that uses bidding on a virtual market to reach an equilibrium price that matches demand and supply. We benchmark these two methods against each other, as well as to a baseline scenario of uncontrolled charging. Our simulation results covering a residential area with 63 households show that controlled charging reduces peak load, load variability, and deviations from the nominal grid voltage.
현대사회는 대부분의 생활을 전자기기를 통해 생활하며 전자기기가 없어서는 안 되는 사회가 되었다. 전자기기의 사용을 제어할 수 있으면 어떨까 라는 생각과 함께 전기 사고로 인한 화재와 전기 사용으로 인한 불안감이 증가하고 있는 점에 주목하였다. 요즘 사회는 전자기기의 사용이 증감함에 따라 대기 전력에 대한 이슈 또한 증가하면서 대기 전력에 관한 관심이 증가하고 있으며 이를 줄이기 위한 정부와 지자체에서 다각도의 노력이 진행 중이다. 매년 1천 건 이상의 전기로 인한 사고가 발생하며 사망자는 50명을 넘어가고 있다. 이러한 위험성을 줄이고 전기로 인한 사고를 예방하기 위해 아두이노와 앱을 무선통신하여 가전제품의 전력사용량을 확인할 수 있으며, 애플리케이션을 통한 제어가 가능하고 전력사용량에 따른 전기세의 계산 또한 가능한 '원격제어가 가능한 스마트 멀티플러그 시스템'을 계발하게 되었다.
에너지 소모에 대한 증가되는 소비자의 관심을 지원하기 위하여 가전기기의 에너지 모니터링과 예측 방식을 제안한다. 제안한 시스템은 0.5초마다 전류 센서를 지나가는 전류량을 측정하는 스마트 플러그라는 일반 전기 콘센트로 설계하고, 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 얻기 위해 평균기온, 최저기온, 초고기온, 습도, 일조시간의 날씨 정보를 입력 데이터로 사용하고, 스마트 플러그를 통한 전기 사용량을 목표값으로 사용하였다. 훈련을 위한 실험데이터를 사용하여 역전파 알고리즘을 기반으로 한 신경회로망을 구성하였다. 입력과 출력 데이터의 비선형 매핑을 위해 다층신경회로망을 사용하였다. 제안한 신경회로망 모델은 상관관계 계수가 0.9965로 우수하게 전기 사용량을 예측할 수 있는 것을 확인하였으며, 예측의 평균 제곱 오차는 0.02033이다.
Due to a development of a modem technology as Power Line Communication(PLC) over 200 Mbps, the high-speed multi-media data trasmission could be currently possible. In This paper we develop a high quality media transmitter-receiver based on merging the HomePlug AV, which is 200 Mbps class PLC technology and HDMI Interface technology. Smart Live 6 software were used for the assessment of audio property. As the result of measurement of the HD class images by capturing from the receiver of the PLC, the quality of images couldn't be confirm any deterioration, which has compared with original reflections. In case of audio part as the result of confirmation of the Phase, Magnitude, it has been confirmed that over 90% of nomal transmition and receiving of acoustic signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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