• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권2호
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• pp.70-74
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• 2006

기존 DS-CDMA 시스템은 부가 백색 가우시안 잡음, 채널 왜곡 그리고 다중 사용자에 의한 간섭 잡음과 같은 환경에서 성능이 열화된다. 이런 성분들로 인하여, 수신기에서 PN 확산 코드의 자기 상관 값이 감소한다. 이 기술은 확산 코드의 상관성을 근거를 두고 있다. 본 논문에서는 상관성을 높이기 위해서, DS-CDMA와 chirp 변조를 결합한 binary chirp DS-CDMA 기술을 제안하였다. binary chirp 심볼은 좋은 상관값을 지닌다. 따라서 BC DS-CDMA systems이라고 부르고자 한다. 시스템의 성능을 평가하기 위해서, AWGN 잡음과 전력선상에 존재하는 할로겐 잡음에서의 성능을 비교 하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법이 기존 방법보다 더 나은 성능을 가지고 있음을 알 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권8C호
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• pp.663-669
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• 2012

세계 각국에서 에너지 문제를 해결하고 새로운 성장 동력을 발굴하기위해 스마트 그리드에 대한 관심이 증대되고 있으며 관련 기술 확보에 많은 노력을 기울이고 있다. 그 중 AMI(Advanced Metering Infrastructure)는 가장 먼저 구축되어야 하며 스마트 그리드의 핵심 요소로 주목 받고 있다. 우리나라에서도 제주도 스마트 그리드 실증단지에서 다양한 기술을 접목해 기술개발과 실증을 진행 중에 있으며 한국전력에서는 광대역 전력선 통신 기술을 중심으로 인프라 구축이 활발하게 진행 중에 있다. 전력선 통신 기술을 이용한 AMI 시스템은 별도의 통신회선을 구축하지 않고 전력공급 라인을 이용할 수 있어 전력회사 입장에서 이상적인 방법이나 통신을 위해 고려된 인프라가 아니므로 통신이 불가능한 지역이 발생한다. 본 논문은 Binary CDMA와 전력선통신 기술을 동시에 이용하여 AMI 시스템을 구축하기 위한 요구사항을 분석하고 Binary CDMA를 중심으로 기본 통신 프로토콜을 설계 하고, 네트워크 관리, 중계 기능을 구현하였다. 이를 통해 Ad-hoc 기술인 Binary CDMA 고유 기술을 AMI 시스템에 적용하기위한 방안을 도출하였으며 유선(전력선통신)/무선(Binary CDMA)을 동시에 활용할 수 있는 시스템을 구축할 수 있었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2008년도 하계학술대회 논문집
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• pp.148-150
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• 2008

지구온난화와 화석연료의 고갈 등 에너지관련 문제들이 발생함에 따라 제한된 자원의 효율적인 소비가 중요한 연구주제로 다루어지고 있다. 특히 자원수입국인 우리나라의 경우는 국제 유가 급등과 같은 에너지파동에 상당히 민감하기 때문에 에너지 관리를 통한 정확한 수급정책 수립 및 효율적인 소비생활이 무엇보다 중요하다. 이를 위해 우선적으로 취할 수 있는 해결책 중의 하나가 댁내 가전기기의 불필요한 전력낭비를 최소화하는 것이다. 이번 연구에서는 전력선통신(PLC)기반 원격검침 인프라를 활용하여 1차적으로 가전기기의 대기전력을 지능적으로 관리함으로써 전력낭비를 최소화하고 2차적으로 전력소비모니터링 서비스를 제공함으로써 사용자가 능동적으로 전력소비를 줄일 수 있도록 하는 지능형 홈에너지 관리시스템을 개발하였으며, 실제 수용가를 대상으로 구축, 운영함으로써 향후 에너지를 효율적으로 관리할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권9호
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• pp.799-804
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• 2016

광대역 전력선 통신은 전류의 흐름과 함께 효과적인 양방향 통신을 얻기 위하여 전력선 분배망을 통신 매체로 이용한다. 그러나 전력선은 통신에 최적화된 채널이 아니므로 인터넷, 음성 및 데이터 서비스에 대한 통신 시스템의 개발은 시뮬레이션에 의한 성능 분석에 적합한 측정 기반의 전송 모델을 필요로 한다. 본 논문에서는 복잡한 전달 함수를 기술하는 분석 모델을 다중 전력선 모델의 감쇠 및 경로 파라미터를 획득하는데 이용하였으며 이를 바탕으로 주파수 응답특성을 계산하였다. 계산된 결과는 다중경로에 의한 주파수 선택성 페이딩과 주파수에 대한 신호의 감쇄를 보여주었으며 이는 실험 결과와 잘 일치하였다. 이론모델에 적용한 배전선을 실험적으로 구성한 후 배전선에 전기적인 신호를 인가하는 방법으로 비접촉식 결합을 위한 페라이트 코어로 구성된 유도 결합 장치를 사용하였다. 신호 결합 손실은 커플러에 감긴 권선수에 의해 최소화 될 수 있다. 3회 권선 결합 효율은 일회 권선 결과보다 6dB 이상 개선됨을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.822-828
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• 2018

최근 전력 사용량의 증가로 인한 대규모 블랙아웃 등 에너지 문제가 대두되고 있으며, 이 문제들로 인해 전력 소비량 예측에 대한 정확도를 개선할 필요성이 부각되었다. 본 연구에서는 딥 러닝 기반의 전력 사용량 예측 실험을 통해서 실제 전력 소비량과 예측된 전력 소비량의 차이를 계산하고, 이를 통해서 전력 예비율을 기존 대비 하향 조정할 수 있는 가능성에 대해서 살펴본다. 예비 전력은 사용하지 않으면 손실되는 전력으로, 본 논문에서의 딥 러닝 기반 전력 소비량 예측을 통해서 여분의 전력을 과도하게 생산하지 않도록 오차범위 내에서 전력 예비율을 감소시킬 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 본 논문에서 사용하는 딥 러닝 기법은 시계열 데이터를 처리하는 Long-Short-Term-Memory(LSTM) 구조의 학습 모델을 이용한다. 컴퓨터 시뮬레이션에서는 임의 생성한 전력 소비 데이터를 토대로 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 토대로 전력 사용 예측값을 구하고 실제 전력 소비량 간에 오차를 계산한 결과 오차율 21.37%를 얻을 수 있었다. 이는 최근의 전력 예비율 45.9%를 고려할 때, 본 연구에서 제안한 전력 소비량 예측 알고리즘을 적용하는 경우 20% 포인트 정도의 예비율 감축이 가능하다.