• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.208-220
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• 2006

Energy of wheeled mobile robot is usually supplied by batteries. In order to extend operation time of mobile robots, it is necessary to minimize the energy consumption. The energy is dissipated mostly in the motors, which strongly depends on the velocity profile. This paper investigates various 3-step (acceleration - cruise - deceleration) speed control methods to minimize a new energy object function which considers the practical energy consumption dissipated in motors related to motor control input, velocity profile, and motor dynamics. We performed an analysis on the energy consumption various velocity profile patterns generated by standard control input such as step input, ramp input, parabolic input, and exponential input. Based on these standard control inputs, we analyzed the six 3-step velocity profile patterns: E-C-E, P-C-P, R-C-R, S-C-S, R-C-S, and S-C-R (S means a step control input, R means a ramp control input, P means a parabolic control input, and E means an exponential control input, C means a constant cruise velocity), and suggested an efficient iterative search algorithm with binary search which can find the numerical solution quickly. We performed various computer simulations to show the performance of the energy-optimal 3-step speed control in comparison with a conventional 3-step speed control with a reasonable constant acceleration as a benchmark. Simulation results show that the E-C-E is the most energy efficient 3-step velocity profile pattern, which enables wheeled mobile robot to extend working time up to 50%.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권6호
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• pp.185-196
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• 2015

에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.261-266
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• 2011

본 논문에서는 LED 가로등의 소비 전력을 줄이고 수명 및 LED 모듈의 열효율을 높이기 위한 효율적인 새로운 조명기기 LED 점등제어 시스템을 제안한다. 제안된 새로운 조명기기 점등제어 시스템은 조도를 측정하여 주변 조도에 따라 4단계로 구분하고 자동 패턴 조명 알고리즘을 적용한다. 그리고 단계검사를 통해 완전대칭을 형성하는 마방진 패턴에 교차점등 알고리즘을 적용하여 설정된 시간동안 점등을 하게 된다. 실험분석 결과, 기존의 조명 시스템과 비교하여 발열량과 소비전력이 최대 30%이상 감소되었고 LED의 수명이 최대 60%이상 향상되었기 때문에 LED 가로등에 적용할 경우 안정적이고 높은 에너지 효율성을 얻을 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.1957-1980
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• 2021

The significant aim of this research has always been to evaluate the mechanism for efficient and inherently aware usage of vitality in-home devices, thus improving the information of smart metering systems with regard to the usage of selected homes and the time of use. Advances in information processing are commonly used to quantify gigantic building activity data steps to boost the activity efficiency of the building energy systems. Here, some smart data mining models are offered to measure, and predict the time series for energy in order to expose different ephemeral principles for using energy. Such considerations illustrate the use of machines in relation to time, such as day hour, time of day, week, month and year relationships within a family unit, which are key components in gathering and separating the effect of consumers behaviors in the use of energy and their pattern of energy prediction. It is necessary to determine the multiple relations through the usage of different appliances from simultaneous information flows. In comparison, specific relations among interval-based instances where multiple appliances use continue for certain duration are difficult to determine. In order to resolve these difficulties, an unsupervised energy time-series data clustering and a frequent pattern mining study as well as a deep learning technique for estimating energy use were presented. A broad test using true data sets that are rich in smart meter data were conducted. The exact results of the appliance designs that were recognized by the proposed model were filled out by Deep Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (LSTM and GRU) at each stage, with consolidated accuracy of 94.79%, 97.99%, 99.61%, for 25%, 50%, and 75%, respectively.

• 한국가금학회지
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• 제21권2호
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• pp.101-111
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• 1994

From the observations of dietary self-selection by growing pullets, step-up protein or reverse protein and single-stage low protein pullet feeding systems were developed. They offered another pullet feeding concept that appears to control the body weight effectively and to reduce the consumption of feed and nutrients without impairment of subsequent laying performance. It is obvious from the feed and nutrient consumption pattern of layers fed diets for self-selection of energy, protein and calcium that they have a daily cyclic requirement rather than a constant requirement for nutrients. It seems that a practical self-selective feeding system is needed to meet the daily cyclic requirement for nutrients without consuming an excess of energy and protein at certain times of the day as compared to the complete or single diet where layers have to consume extra energy and protein in the afternoon when they have a specific appetite mainly for calcium.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.55-64
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• 2013

온실가스 에너지 목표관리제가 시행됨에 따라, 해당 사업장은 2020년까지 온실가스 배출 전망치 대비 30% 이상을 의무적으로 감축해야 한다. 에너지소비의 큰 비중을 차지하는 대학교 부문 역시 온실가스 감축이 요구됨에도 불구하고, 교육기관의 특성 상 에너지 절감에 투자할 수 있는 예산은 한정적이므로 고가의 대응책 적용에는 한계가 따른다. 따라서 본 연구는 서울대학교 관악캠퍼스를 대상으로 실 레벨에서 쉽게 적용 가능한 저가의 에너지감축 방안을 도출하고, 이를 통한 최대감축잠재량을 산정하는 사례연구를 목적으로 한다. 먼저, 관악캠퍼스 내 표본이 될 11개 용도의 실을 뽑아 1월 1일부터 7월 31일까지 에너지소비량을 매일 실측하였고, 실별 전력기기 계수 조사를 통해 실용도별 표준모형을 구축하였으며, 사용자 인터뷰와 설문 및 행정조사를 통해 전력소비패턴을 분석함으로써 실용도 표준모형 기반의 기기별 소비전력량을 산출하였다. 이를 기반으로, 32개의 감축기술 및 실천프로그램을 도출하여 실용도 표준모형에 적용하고 각 프로그램별 최대감축비율을 기기별 소비전력량에 곱해 기기별 최대감축량을 유도함으로써, 실별 월별 최대감축량과 관악캠퍼스 최대감축잠재량을 산정하였다. 그 결과, 본 연구가 제안한 감축기술 및 실천프로그램의 적용 시 1월부터 7월까지 약 $5,311tCO_2$-eq 즉 동일기간 관악캠퍼스 전체 에너지 사용량의 12.66%에 해당되는 양을 감축할 수 있으며, 2016년까지 서울대학교 필요감축량의 24.48%를 감축할 수 있는 것으로 조사되었다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제27권4호
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• pp.67-75
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• 2007

This study intends to the adequacy inspection of the room temperature variation rate that is available in the building heat performance evaluation index, so we performed the sensitivity analysis about the room temperature variation rate and the energy consumption in the room. For these purpose, we supposed the models which are composed of the various window area, insulation thickness and ventilation rate. Then we analyzed the simulation using the ESP-r and Seoul weather data. In this research, the pattern of the increasing & decreasing rate of annual load according to the change of the various design factors is similar to the pattern of increasing & decreasing rate of not the K-values but the room temperature variation rate. Also we derive the optimum value of the various design factors and the room temperature variation rate in this analysis model. Further study is to be required the development of convenient tool to use in the real design.

• 한국건축시공학회지
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• 제20권1호
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• pp.53-60
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• 2020

본 논문은 동절기 콘크리트 보양 시 투입되는 에너지(전력) 소비량과 콘크리트 발열량 변화를 통해 단열갱폼의 단열성능을 검토하고자 하였다. 실험결과에 따르면, 일반갱폼은 콘크리트 타설 이후 12시간동안 에너지(전력) 소비가 3회 발생하게 된다. 반면 단열갱폼은 콘크리트 타설 후 21시간 동안 에너지(전력) 소비가 발생되지 않았다. 최종 전력 소비량은 일반갱폼이 단열갱폼보다 3.7배 높게 나타나 에너지(전력) 소비에서 단열갱폼의 우수한 성능을 확인할 수 있었다. 발열량 검토결과는 일반갱폼에서 콘크리트 타설 후 외기 온도변화에 따라 발열량이 크게 변하는 것을 알 수 있었다. 하지만 단열갱폼의 경우 프레임 일부에서 미비한 열손실이 발생했을 뿐 콘크리트 타설 직후부터 거푸집 탈형까지 일정한 발열패턴을 보여주고 있었다.

• 전기학회논문지
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• 제65권1호
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• pp.16-22
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• 2016

This paper addresses the load usage scheduling in the HEMS for residential power consumers. The HEMS would lead the residential users to change their power usage, so as to minimize the cost in response to external information such as a time-varying electricity price, the outside temperature. However, there may be a consumer's inconvenience in the change of the power usage. In order to improve this, it is required to understand the pattern of load usage according to the external information. Therefore, this paper suggests a methodology to model the load usage pattern, which classifies home appliances according to external information affecting the load usage and models the usage pattern for each appliance based on a copula function representing the correlation between variables. The modeled pattern would be reflected as a constraint condition for an optimal load usage scheduling problem in HEMS. To explain an application of the methodology, a case study is performed on an electrical water heater (EWH) and an optimal load usage scheduling for EHW is performed based on the branch-and-bound method. From the case study, it is shown that the load usage pattern can contribute to an efficient power consumption.

• 정보통신설비학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.86-91
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• 2011

Wireless sensor network (WSN) is a distributed self-organizing network which contains a large number of tiny multi-functional sensor nodes. The network life time is an important issue in WSN because every sensor node has a constraint on electric supply. In this paper, an energy consumption model is described and a GA-based algorithm will be used to optimize the energy consumption by analyzing the working model of sensor nodes. The model will provide an effective reference of working pattern for WSN. This algorithm is evaluated through analysis and simulations.