• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권2호
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• pp.11-18
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• 2020

사물인터넷 (IoT, Internet of Things)의 최종단 장치들은 배터리로 운영되는 제품군이므로 초저전력(Ultra-low power: ULP)에 대한 세심한 고려가 필요하다. 마이크로 컨트롤러 (Micro Controller Unit: MCU) 업계는 에너지 절약을 위해 매우 효과 적인 기능을 개발해 왔으며, 제조사 별로 서로 다른 에너지 소비를 줄일 수 있는 여러 가지 동작 모드를 적용하고 있기 때문에, 개발자들은 MCU 선택에 어려움을 겪을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 벤더 및 기능 세트의 MCU를 비교할 수 있는 표준화 된 벤치마크 방법인 ULPMark 벤치마크에 대해서 소개하고, 이 평가에서 우수한 평가를 받은 2개의 플랫폼이 초저전력 동작을 위해 제공하고 있는 하드웨어 기능에 대해서 분석하였다. 또한, 드라이버 API와 세부 레지스터 제어를 통해 개발자들이 이 기능 들을 활용할 수 있는 방법에 대해 조사하고 분석 하였다.

• ETRI Journal
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• 제39권2호
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• pp.275-283
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• 2017

A green technology for reducing energy consumption has become a critical factor in ICT industries. However, for the telecommunications sector in particular, most network elements are not usually optimized for power efficiency. Here, we propose a novel energy-efficient packet switching method for use in an IP network for reducing unnecessary energy consumption. As a green networking approach, we first classify the network nodes into either header or member nodes. The member nodes then put the routing-related module at layer 3 to sleep under the assumption that the layer in the OSI model can operate independently. The entire set of network nodes is then partitioned into clusters consisting of one header node and multiple member nodes. Then, only the header node in a cluster conducts IP routing and its member nodes conduct packet switching using a specially designed identifier, a tag. To investigate the impact of the proposed scheme, we conducted a number of simulations using well-known real network topologies and achieved a more energy- efficient performance than that achieved in previous studies.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.623-625
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• 2015

최근 발전소 온배수가 수열에너지로서 신재생에너지의무할당제(RPS)에 포함됨으로써 농업 및 수산업에 온배수를 활용하려는 움직임이 커지고 있는 상황이다. 특히 농업 및 수산업에서 에너지가 차지하는 비용이 큼으로써 에너지 효율에 대한 관심이 증대하고 있다. 네델란드 같은 선진국에서는 시설원예에서 효율적인 에너지 사용과 재배작물별 에너지 소요량등과 같은 데이터를 ICT 기반의 진단 시스템을 개발하여 농업 종사자에게 배포하고 있다. 국내에서도 향후 발전소 온배수를 이용한 시설농업의 확산에 대비하여 해외 농업 선진국의 에너지 활용 사례(Greenergy) 와 발전소 온배수 활용에 대한 에너지관리시스템(EMS : Energy Management System)을 제안하고자 한다.

• 동력기계공학회지
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• 제21권5호
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• pp.5-12
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• 2017

With the difficulties in increasing the efficiency of conventional crank-driven compressors due to mechanical loss, compressor manufacturers have investigated new kinds of compressor such as a free piston compressor mechanism. This study investigates the energy efficiency of two different types of compressor for a household refrigerator. One is the conventional crank-driven compressor, and the other one is a linear compressor. The energy efficiencies of these compressors are evaluated. Experimental results show that the linear compressor has 10% lower power consumption than the brushless direct-current (BLDC) reciprocating compressor. The linear compressor demonstrates excellent energy efficiency by reducing the friction loss. Furthermore, a motor efficiency exceeding 90% is achieved by using a linear oscillating mechanism with a moving magnet. Additionally, the compressor stroke to piston diameter ratio of the oscillating piston in the linear compressor can be adjusted in order to modulate the cooling capacity of the compressor for improved system efficiency.

• 상하수도학회지
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• 제24권6호
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• pp.683-690
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• 2010

Renewable and unutilized energy (biogas power generation, wind power, solar, small hydro-power, sewage heat source, etc.) seems to be suitable to install for the sewage treatment facilities. There are 357 sewage treatment plants in 2007. 17 plants among these have been operating for self-supporting energy by using solar power, small hydro-power and biogas in 2008. Newly built sewage treatment plant of 96,000 $m^3$/day for a newtown is expected to get up to energy consumption of 10 GWh/yr. If solar energy, small hydro-power and biogas-equipments were applied to the new treatment plant, self-supporting energy of the new sewage treatment plant will get up to 56.1%. As a results, about 2,379ton $CO_2$/yr $CO_2$ emission reduction can be expected by using renewable energy. These efforts for self-supporting energy will lead sewage treatment plant to new energy recycle center.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.127-132
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• 2021

우리나라는 자원 빈국인 동시에 에너지 다소비 국가이다. 또한 전기 에너지에 대한 사용량 및 의존도가 매우 높고, 총 에너지 사용의 20% 이상은 건물에서 소비된다. 딥러닝과 머신러닝에 대한 연구가 활발해지면서 다양한 알고리즘을 에너지 효율 분야에 적용하려는 연구가 진행되고 있으며, 에너지의 효율적인 관리를 위한 건물에너지관리시스템(BEMS)의 도입이 늘어가는 추세이다. 본 논문에서는 스마트플러그를 이용하여 직접 수집한 가구당 기기별 에너지 사용량을 바탕으로 데이터베이스를 구축하였다. 또한 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 수집한 데이터를 효과적으로 분석 및 예측하는 알고리즘을 구현하였다. 추후 이 데이터는 에너지 사용량 예측을 넘어 전력 소비 패턴 분석 등에 적용할 수 있다. 이는 에너지 효율 개선에 도움이 될 수 있으며, 미래 데이터의 예측을 통해 효과적인 전력 사용량 관리에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권3호
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• pp.327-332
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• 2016

The routing protocol for low-power and lossy networks (RPL) is an internet protocol based routing protocol developed and standardized by IETF in 2012 to support a wide range of applications for low-power and lossy-networks (LLNs). In LLNs consisting of resource-constrained devices, the energy consumption of battery powered sensing devices during network operations can greatly impact network lifetime. In the case of inefficient route selection, the energy depletion from even a few nodes in the network can damage network integrity and reliability by creating holes in the network. In this paper, a composite energy-aware node metric ($RER_{BDI}$) is proposed for RPL; this metric uses both the residual energy ratio (RER) of the nodes and their battery discharge index. This composite metric helps avoid overburdening power depleted network nodes during packet routing from the source towards the destination oriented directed acyclic graph root node. Additionally, an objective function is defined for RPL, which combines the node metric $RER_{BDI}$ and the expected transmission count (ETX) link quality metric; this helps to improve the overall network packet delivery ratio. The COOJA simulator is used to evaluate the performance of the proposed scheme. The simulations show encouraging results for the proposed scheme in terms of network lifetime, packet delivery ratio and energy consumption, when compared to the most popular schemes for RPL like ETX, hop-count and RER.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.113-119
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• 2014

For the robust design of Motor Driven Power Steering (MDPS) systems, it is important to consider energy efficiency from every aspect such as system configuration and current flow, etc. If design optimization is not considered, it has many problems on a vehicle. For example, when evaluating steering test, particularly the Catch-up test which turning the steering wheel left or right quickly, steering effort should be increased rapidly. Also a vehicle might have poor fuel efficiency. In this study, it is calculated energy consumption for each component of the steering system and analyzed factors of energy consumption. As a result, this paper redefines a method to estimate steering input torque using characteristics of vehicle electric components and then conducts an analysis of contribution for the Catch-up.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.93-99
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• 2019

본 논문에서는 효율적 에너지 관리를 위해 인공 신경망 중 하나인 GRU 모델을 사용하여 전력사용량을 예측하고 예측된 전력사용량과 실제 전력사용량의 비교를 통해 부하를 자동 제어 하는 스마트 미터기를 제안한다. 제안한 스마트 미터기를 통해 GRU 모델을 학습시키기 위해 필요한 전력사용량 데이터를 수집했다. 구현된 스마트 미터기가 전력사용량 자동측정 및 실시간 관찰 기능과 전력사용량 예측을 통한 부하 제어 기능을 가지고 있음을 보여준다. 성능평가 지표 중 하나인 Root Mean Squared Error (RMSE) 값에 약 20%의 마진 값을 이용하여 부하 자동 제어를 위한 기준 값으로 설정했다. 부하 자동 제어 기능을 가진 스마트 미터기로 인해 에너지 관리의 효율성이 증대되는 것을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권1호
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• pp.64-72
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• 2016

In this paper, we utilize a Gaussian process to predict the power consumption in the air-conditioning system. As the power consumption in the air-conditioning system takes a form of a time-series and the prediction of the power consumption becomes very important from the perspective of the efficient energy management, it is worth to investigate the time-series model for the prediction of the power consumption. To this end, we apply the Gaussian process to predict the power consumption, in which the Gaussian process provides a prior probability to every possible function and higher probabilities are given to functions that are more likely consistent with the empirical data. We also discuss how to estimate the hyper-parameters, which are parameters in the covariance function of the Gaussian process model. We estimated the hyper-parameters with two different methods (marginal likelihood and leave-one-out cross validation) and obtained a model that pertinently describes the data and the results are more or less independent of the estimation method of hyper-parameters. We validated the prediction results by the error analysis of the mean relative error and the mean absolute error. The mean relative error analysis showed that about 3.4% of the predicted value came from the error, and the mean absolute error analysis confirmed that the error in within the standard deviation of the predicted value. We also adopt the non-parametric Wilcoxon's sign-rank test to assess the fitness of the proposed model and found that the null hypothesis of uniformity was accepted under the significance level of 5%. These results can be applied to a more elaborate control of the power consumption in the air-conditioning system.