본 논문에서는 WSN 환경에서 플래시 장치를 사용할 때 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 방법을 제안한다. 전형적인 플래시 장치는 높은 대기 에너지로 인해 에너지가 제한된 WSN에서 비효율적인 에너지 소모 저장 매체라는 단점을 가지고 있다. 플래시 장치를 WSN 환경에서 에너지 효율적으로 사용하기 가장 쉬운 방법은 유휴 상태일 때 플래시 장치를 끄는 것이다. 이와 관련하여 우리는 비휘발성 및 바이트 주소 지정 기능을 제공하는 새로운 메모리 기술인 NVRAM (Nonvolatile RAM)을 활용하여 높은 대기 에너지 소모 그리고 시작 지연시간을 제거함으로써 간단하지만 이상적인 접근 방식을 현실적으로 제안한다. 특히 NVRAM을 메타 데이터 저장소의 확장으로 사용하여 FTL 메타 데이터 검색 프로세스를 제거하여 앞의 두 가지 장애 요소를 해결 하고자 한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존 저장장치 비해 약 1.087% 에너지 만을 사용함을 알 수 있었다.
The use of clothes dryers is increasing in Korea and throughout Asia, because of preference for the drum type washer dryer. Clothes dryers consume more energy than almost any other home appliance. This paper suggests efficient ways for drying laundry with condensing clothes drier. We dried cotton fabrics with the condensing clothes dryers and observed the energy input, temperature and RH of the dryer during the drying process. In the early stages of drying process, the air temperature inside the clothes dryer decreased and the RH and the drying time increased as the weight of fabrics increased. We found that it was important to consider the total weight of the fabrics that included heat-sensitive fibers. It took more than half the drying time and the energy input for a 2.5 kg load that it did for a 5 kg load. Therefore, drying larger one load was more efficient than divided smaller loads, because increasing the weight of the fabrics reduced the energy input per kg of drying clothes. The lower the initial moisture regains of the fabrics were, the lower the energy input and the drying time were. The energy input for spinning after washing was much less than that for drying in the dryer. Consequently, it is more efficient to reduce the moisture content of the clothes by lengthening the spinning time of the washer to reduce the energy consumption and the drying time. During the drying process opening the door twice for 30 seconds each time lowered the air temperature and the RH of the dryer, but did not affect the moisture regain of the fabrics, the drying time, and the energy input.
The method of measuring and classifying the energy category of neutrons directly using raw data acquired through a CZT detector is not satisfactory, in terms of accuracy and efficiency, because of its poor energy resolution and low measurement efficiency. Moreover, this method of measuring and analyzing the characteristics of low-energy or low-activity gamma-ray sources might be not accurate and efficient in the case of neutrons because of various factors, such as the noise of the CZT detector itself and the influence of environmental radiation. We have therefore developed an efficient method of analyzing radiation characteristics using a neutron and gamma-ray analysis algorithm for the rapid and clear identification of the type, energy, and radioactivity of gamma-ray sources as well as the detection and classification of the energy category (fast or thermal neutrons) of neutron sources, employing raw data acquired through a CZT detector. The neutron analysis algorithm is based on the fact that in the energy-spectrum channel of 558.6 keV emitted in the nuclear reaction 113Cd + 1n → 114Cd + in the CZT detector, there is a notable difference in detection information between a CZT detector without a PE modulator and a CZT detector with a PE modulator, but there is no significant difference between the two detectors in other energy-spectrum channels. In addition, the gamma-ray analysis algorithm uses the difference in the detection information of the CZT detector between the unique characteristic energy-spectrum channel of a gamma-ray source and other channels. This efficient method of analyzing radiation characteristics is expected to be useful for the rapid radiation detection and accurate information collection on radiation sources, which are required to minimize radiation damage and manage accidents in national disaster situations, such as large-scale radioactivity leak accidents at nuclear power plants or nuclear material handling facilities.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5437-5454
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2016
A Wireless Sensor Network (WSN) is composed of several sensor nodes which are severely restricted to energy and memory. Energy is the lifeblood of sensors and thus energy conservation is a critical necessity of WSN. This paper proposes a clustering algorithm namely Energy Efficient Trustworthy Clustering algorithm (EETCA), which focuses on three phases such as chief node election, chief node recycling process and bi-level trust computation. The chief node election is achieved by Dempster-Shafer theory based on trust. In the second phase, the selected chief node is recycled with respect to the current available energy. The final phase is concerned with the computation of bi-level trust, which is triggered for every time interval. This is to check the trustworthiness of the participating nodes. The nodes below the fixed trust threshold are blocked, so as to ensure trustworthiness. The system consumes lesser energy, as all the nodes behave normally and unwanted energy consumption is completely weeded out. The experimental results of EETCA are satisfactory in terms of reduced energy consumption and prolonged lifetime of the network.
In automobile, the introduction of electronically commutated motors has been accompanied by a proliferation of electronic devices. With this proliferation of electronic devices, an emphasis has been placed on EMC issues. This paper is proposed to use SRM as a radiator cooling fan in automotive applications. To drive SRM, Energy efficient C-dump converter is applied. Energy efficient C-dump converter, derived from the conventional C-dump converter, is proposed as a switched reluctance motor (SRM) drive for automotive engine cooling application. It is verified more efficient than other converters through simulation and experiments. And also SRM is valid for automotive applications that have strict EMC standards. Simulation and experimental results obtained on a laboratory prototype are finally presented to evaluate the performance.
This paper shows efficient peak demand control method in office buildings. With a rapid growth of national economics and living standard, electrical energy consumption markedly increased. Expecially, it is increased electrical energy comsumption in the office buildings and thus an energy conservation through efficient use of electricity became more important. From the data of electric equipment capacity and electric power consumption for 96 buildings, current levels of demand factor and a growth trend of peak loads by office buildings were surveyed and analyzed. In addition the efficient peak demand control method in office buildings were studied.
무선 센서네트워크는 광범위하게 설치되어 있는 유무선 네트워크 인프라에 다양한 센서 디바이스를 결합하여 감지된 환경데이터를 응용 서비스와 연결하여 상황인지를 가능케 하는 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술이다. 하지만 자원이 제한된 노드를 이용해서 역동적인 애드 혹 네트워크를 유지하며 네트워크의 생존시간을 최대화하기 위해서는 네트워크 계층에서 효율적인 에너지 사용 방법을 필요로 한다. 집단화(Clustering)를 통한 데이터의 병합과 전송은 센서 네트워크의 구조와 데이터 특성에 비추어 에너지 효율적인 방법이다. 본 논문에서는 싱크로부터의 거리 정보를 이용해 분산된 방법으로 집단을 구성하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 집단 구성에 따르는 추가적인 비용을 최소화하면서 전체 네트워크 노드간의 에너지 소모를 균등하게 유지할 수 있었다. 시뮬레이션을 통해 기존의 센서네트워크를 위해 제안된 확률적 집단 구성과 비교해 에너지 사용에 보다 효율적이었으며 이를 통해 네트워크의 생존시간을 늘릴 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2644-2657
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2018
To utilize the energy of sensor nodes efficiently and extend the network lifetime maximally is one of the primary goals in wireless sensor networks (WSNs). Thus, designing an energy-efficient protocol to optimize the determination of cluster heads (CHs) in WSNs has become increasingly important. In this paper, we propose a novel energy-efficient protocol based on an improved Grey Wolf Optimizer (GWO), which we refer to as Fitness value based Improved GWO (FIGWO). It considers a fitness value to improve the finding of the optimal solution in GWO, which ensures a better distribution of CHs and a more balanced cluster structure. According to the distance to the CHs and the BS, sensor nodes' transmission distance are recalculated to reduce the energy consumption. Simulation results demonstrate that the proposed approach can prolong the stability period of the network in comparison to other algorithms, namely by 31.5% in comparison to SEP, and even by 57.8% when compared with LEACH protocol. The results also show that the proposed protocol performs well over the above comparative protocols in terms of energy consumption and network throughput.
본 논문에서는 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위해 클러스터 헤드에 집중된 에너지 과부하를 클러스터 그룹 헤드와 클러스터 헤드로 분산시켜서 에너지 소모량을 감소시키는 유전 알고리즘 기반의 에너지 효율적인 클러스터링(ECGA: Energy efficient Clustering based on Genetic Algorithm)을 제안한다. ECGA 알고리즘은 예상 에너지 비용 합계, 센서 노드 에너지 잔량의 평균 및 표준 편차를 구하여 이를 적합도 함수에 적용하였다. 이 적합도를 이용하여 최적의 클러스터 그룹 및 클러스터를 형성한다. 실험을 통하여 ECGA 알고리즘이 이전의 클러스터링 기법보다 에너지 소모를 줄이고 네트워크의 수명을 연장시켰음을 보였다.
에너지 절약형 증류시스템인 열복합 증류탑의 에너지 사용량은 적으나 운전이 어렵기 때문에 실제공정에 활용이 잘되지 않고 있어 에너지 사용은 적으면서 운전성이 개선된 3탑 증류 시스템을 제안하여 상업적인 실제공정인 헥산제조공정에 활용할 때의 에너지 절약성능과 실제 활용에서 생겨나는 문제에 대해 조사하였다. 에너지 회수구조를 활용할 경우, HYSYS를 이용한 시뮬레이션의 결과 기존의 2탑 증류 시스템에 비해 18%의 에너지 절감효과가 있음을 알았으며 2탑 증류시스템에 비해 제어루프의 수는 증가되지만 3가지 제품의 조성 조절이 쉽고 각 탑의 운전압력을 쉽게 조절할 수 있는 장점을 갖고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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