세계적 기후 위기와 저탄소 정책 이행으로 신재생 에너지에 관한 관심이 높아지고 이와 관련된 산업이 증가하고 있다. 이 중에서 태양 에너지는 고갈되지 않고 오염 물질이나 온실가스를 배출하지 않는 대표적인 친환경 에너지로 주목받고 있으며, 이에 따라 세계적으로 태양광 발전 시설 보급이 증가하고 있다. 하지만 태양광 발전은 지리, 날씨와 같은 환경의 영향을 받기 쉬우므로 안정적인 운영과 효율적인 관리를 위해 정확한 발전량 예측이 중요하다. 하지만 변동성이 큰 태양광 발전을 수학적 통계 기술로 정확한 발전량을 예측하는 것은 불가능하다. 이를 위해서 정확하고 효과적인 예측을 위해 딥러닝 기반의 기술에 관한 연구는 필수적이다. 또한, 기존의 딥러닝을 활용한 예측 방식은 장, 단기적인 예측을 나누어 수행하기 때문에 각각의 예측 결과를 얻기 위한 시간이 길어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 시계열 특성을 가진 태양광 발전량 데이터를 사용하여 장단기 통합 예측을 수행하기 위해 순환 신경망의 다대다 구조를 활용한다. 그리고 이를 다양한 딥러닝 모델들에 적용하여 학습을 수행하고 각 모델의 결과를 비교·분석한다.
무선 센서 네트워크에서, 각 노드들의 정확한 위치 정보를 파악하는 것은 효율적인 네트워크 환경 구축과 수집된 정보를 효율적으로 활용하기 위해 필수적이다. 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 일반적으로 많이 사용되는 수신신호세기(RSS) 기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현될 수 있으나 채널의 상태 혹은 장애물 등 외부의 간섭으로 인한 신호의 왜곡 또는 감쇄가 발생하므로 이를 이용한 위치 추정 시 오차에 의한 영향을 충분히 고려하여야 한다. 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해, 일반적으로 충분한 수의 수신 신호 세기 표본의 획득하지만, 표본수가 늘어날수록 전송 시 에너지 소모가 발생한다. 본 논문에서는, 에너지 효율의 문제와 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해 전력 손실 지수 추정을 통한 베이지안 압축 센싱(Bayesian Compressive Sensing)을 사용하는 수신신호세기 기반 위치 추정 기법을 제안한다. RSS 기반 위치 추정 시 중요한 요소인 전력 손실 지수의 추정을 통해, 실제 채널 환경에서의 적응적인 위치 추정을 가능하게 하며 또한 위치 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그리고 적은 수의 표본으로 신호를 복원하는 기술인 압축 센싱(Compressive Sensing) 기법을 무선 센서 네트워크에 적용함으로써 에너지 효율적인 위치 추정 기법을 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과에서, 제안하는 기법은 적은 수의 측정으로 다수의 불특정 노드에 대한 정확한 위치 추정이 가능하게 하며 채널 환경에 상관없이 강인한 성능을 가짐을 확인하였다. 그리고 제안하는 방법은 압축된 수신 신호 세기를 취급하므로 네트워크 트래픽과 에너지 소모를 줄이는데 효율적임을 검증하였다.
가정 가사생활을 자동으로 관리 하는 Home Automation System은 점차 발전하고 있으며, 에너지의 절약과 재사용에 관한 부분 또한 점차 관심이 높아지고 있다. 일반 아파트에서 난방은 필수이다. 난방의 방법은 크게 두가지로 나눈다. 하나는 전기를 이용하는 것이고 다른 하나는 온수를 이용하는 것이다. 전기를 이용하면 전기요금의 상승으로 효률적이지 못하다. 그러나 온수를 이용하면 비용 면에서 많은 절감이 된다. 온수를 이용할 때, 온수의 온도가 모든 파이프에서 동일하지 못하다. 그러므로 실내의 온도를 설정치와 일치하지 못할때가 있다. 이러한 문제의 해결은 온수 파이프내에 온도 센서를 부착하여, 이 온도를 실시간으로 전송하고, 수신 측에서 온수의 온도를 조절하면 된다. 본 논문에서는 보일러 내부의 순환 pump가 난방수 순환에 따른 동력을 방바닥 시멘트 몰탈 내부의 소형교류 발전기에 의해서 전기에너지를 얻어 동작하는 저전력 기반의 난방배수관 자동온도 배수장치를 제안한다. 시스템의 전원은 프로펠러 수차 방식을 사용하여 분사수 충돌 방식을 사용하였으며, MCU 모듈은 atmel 사의 ATmega8, 통신모듈을 위하여 Chipcon사의 CC1020을 사용하였다.
센서 기술, CMOS 기반의 반도체 장치, 네트워크 프로토콜 및 통신기술의 주요한 기술적 진보와 함께 무선 센서 네트워크의 활용 범위는 확대 및 다양화 되었으며, 여러 산업에 적용되어 유익하게 사용되고 있다. 특히 주변 환경의 현상을 모니터링하는 무선 센서 네트워크에서는 센서가 측정한 정보를 싱크로 전달하기 위해, 멀티 홉을 통한 전송 경로를 구성하거나 모바일 싱크기술을 사용하여 노드들과 통신하였다. 하지만 데이터 교환에 따른 높은 에너지 비용 및 노드들의 에너지 불균형, 데이터 전송지연으로 인한 측정데이터 값과 실제 값 간의 시간차이 등은 추가적인 연구가 필요한 부분이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 무선 센서 네트워크 모델을 제시한다. 빈번한 메시지 교환에 따른 통신비용을 줄이기 위해 무선 센서 네트워크를 구성하는 노드들의 지리적 상관성을 사용하여 주변 노들의 상황을 예측하는 상황 예측 모델을 개발했다. 또한 시스템에 치명적일 수 있는 이상징후가 발생하면 이를 신속하게 모니터링 시스템에 경고하기 위해 이상징후 파악 모델을 개발했다. 모의실험결과에 따르면, 상황 예측 모델 적용한 경우가 그렇지 않은 경우보다 오차가 작았고, 이상징후 파악 모델을 사용하여 데이터 전송 지연 속도를 줄일 수 있었다. 본 연구는 지리적 위치를 식별할 수 있는 무선 센서 네트워크 모니터링시스템의 효율적인 통신기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
현재, 센서네트워크 기술을 이용한 많은 응용들이 개발되고 있다. 이러한 많은 응용 가운데 이동객체 트래킹 기법은 중요한 이슈 중에 하나이다. 그러나 현재 이에 대한 연구는 많은 연구가 이루어지지 않은 상태이며, 존재하는 연구는 다음과 같은 2가지 문제점을 가지고 있다. 첫째, 이동객체의 트래킹을 위해 반복적으로 센서노드를 방문해야하는 오버헤드가 발생한다. 둘째, 여러 이동객체를 동시에 지원하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 시그니처 기반의 효율적인 데이터 집계를 이용한 이동객체 트래킹 기법(SigMO-TRK)을 제안한다. 이를 위해, 첫째, 공간 필터링 방법을 이용하여 효과적으로 이동객체들의 궤적을 집계하기 위한 지역적 라우팅 계층트리를 구성한다. 둘째, 시그니처를 사용하여 효율적으로 모든 이동객체들의 궤적에 대한 트래킹을 수행한다. 또한, SigMO-TRK를 확장하여 주어진 질의에 대한 이동객체의 유사궤적을 검색한다. 마지막으로, TOSSIM 시뮬레이터를 사용하여 제안하는 이동객체 트래킹 기법이 기존의 트래킹 기법보다 에너지 효율성 측면에서 우수함을 보인다.
공기압축기는 공장 및 설비 가동에 사용되는 필수 장비로써 미국 산업용 전기의 약 30%를 소비하고 있으며, 소비전력 절감을 위해 고급화된 기술 방안들이 제시되고 있다. 압축공기 변화량의 진폭변동이 작을 경우 시스템 안정성이 증가하며, 소비전력을 절감시켜 효율적인 에너지 시스템 설계를 가능하게 한다. 일반적으로 통계적 분석에서는 데이터의 분포를 정규분포, 로그정규분포, 감마분포 등을 이용하여 나타내지만, 압축공기 변화량을 나타내는 데이터처럼 긴 꼬리를 가지는 경우, 한 가지의 분포를 적용하는 것은 적합하지 않을 수 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 압축공기의 변화량과 관련된 데이터를 두 개의 영역으로 나눈 혼합분포함수를 적용하여 평균전력 절감 가능성을 제시하였다. 이는 압축공기 변화량이 충분히 큰 수를 초과하는 영역에서는 가우시안 분포보다는 일반 파레토 분포가 더 정확한 퀀타일 값을 추정하는 데에 적합하기 때문이다.
RFID(Radio Frequency IDentification)는 사물 인식을 위한 시스템으로 유통 물류, 의료 보건, 항공 항만 분야 등으로 사용이 확대되고 있다. RFID 시스템은 비접촉식 시스템 환경이고, 동시에 다수의 태그가 인식되므로 태그 인증을 위한 처리 시간의 단축이 중요하다. 그러나 현재까지의 RFID 시스템에 대한 연구는 태그 인증 과정의 보안 취약점 향상을 위한 것이 대부분이었다. 따라서 본 논문에서는 태그 인증 과정에서 보안에도 안전하고 태그 인증 처리시간의 감소를 위한 효율적인 기법을 제안한다. 본 논문의 제안 기법은 RFID 시스템의 구성요소 중 하나인 데이터베이스에서 태그 ID 검색을 위해 식별 비트를 사용하여 분류된 해당 ID만 검색함으로써 태그 ID 검색 시간을 단축한다. 결과적으로 본 논문의 제안 기법은 데이터베이스의 처리량 및 처리 시간을 감소시켜 태그 ID 인증을 위한 처리시간을 단축하고, 수동형 태그의 에너지 활용도를 향상시키는 것에 의해, RFID 시스템의 성능 향상을 가져온다.
최근 풍력에너지는 풍력터빈의 지능화뿐만 아니라 풍력 발전량 예측 부분에서 컴퓨팅과의 결합이 확대되고 있다. 풍력 발전은 기상상태에 따라 출력변동이 심하고 출력 예측이 어려워 효율적인 전력 생산을 위해서 신재생에너지를 전력계통에 안정적으로 연계할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 분산형 전원의 예측정보를 향상시켜 예측한 발전량과 실제 발전량의 차이를 최소화하기 위한 분산형 전원전력의 단기예측 모델을 설계한다. 제안된 모델은 단기 예측을 위해서 물리모델과 통계모델을 결합하였으며, 물리모델에서 생산된 격자별 예측값 중 예측 지점내 예측지점의 값을 추출하고, 물리 모델 예측값에 통계모델을 적용하여 발전량 산정을 위한 최종 기상 예측값을 생성한다. 또한, 제안 모델에서는 실시간 기상청 관측자료와 실시간 중기 예측 자료를 입력 자료로 사용하여 단기 예측모델을 수행한다.
Wireless Personal Area Network 기술 중 하나인 지그비는 네트워크를 구성할 때 기본적으로 모든 채널에 대해 에너지를 측정한 후 이를 바탕으로 채널을 선택하는 방법을 사용한다. 지그비가 사용하는 주파수 대역인 ISM Band는 특별한 라이센스 없이 누구나 사용할 수 있는 주파수 대역이므로 다양한 간섭 요인들이 존재하게 되며, 이 간섭 요인들 중 지그비의 통신 성능에 가장 큰 영향을 미치는 것은 무선랜으로 알려져 있다. 본 논문에서는 무선랜의 채널 사용 패턴을 사전정보로 활용하여 지그비 채널 선택 과정을 효율적으로 수행할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘에 의하면 지그비 채널 선택 시 일부 지그비 채널에 대해서만 측정하여도 되므로 지그비 네트워크 구성 시 채널 선택에 소요되는 시간을 단축할 수 있게 된다.
센서 네트워크는 수많은 센서 노드들로 구성된 센서 필드와 센서 노드로부터 데이터를 수집하는 싱크 노드로 이루어져 있으며, 유비쿼터스에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 지금까지 연구되어 온 센서 네트워크에 대한 중요한 이슈 중 하나는 센서 노드가 제한된 자원을 가지기 때문에 한정된 에너지를 최대한 효율적으로 사용하여 네트워크의 수명을 연장하는 것이다. 그러나 기존 연구 대부분이 고정된 상태의 싱크 노드를 고려하기 때문에 이동성을 가진 싱크 노드가 다수가 존재하는 경우 여러 가지 문제점이 발생되었다. 따라서 본 연구에서는 이동 싱크노드로의 경로를 유지하고 필요한 에너지의 소모를 줄이기 위해서 클러스터 내에서의 전송을 계층에 따라 단일 홉 모드와 멀티 흡 모드를 함께 사용함으로써, 데이터 보급 및 경로 유지에 사용되는 패킷을 줄이고자 하였다. 또한 데이터 전송에 참여하는 노드의 수를 줄이기 위해 2 계층 그리드 기반의 클러스터 구조를 사용하여 특정 노드만이 데이터 전송에 참여하도록 하였으며, 라우팅을 간단히 하기 위해 패킷 전송 시 격자 방식의 포워딩을 사용하였다. 제안된 방안의 성능평가를 위해서 시뮬레이션을 통해서 두 계층 데이터 전송 라우팅 프로토콜과 비교하였다. 그 결과 2배 정도의 통신량이 줄어드는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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