노동력부족이 심화되는 농촌현실에서 이앙을 하지 않는 벼직파재배가 점차 확대되고 있다. 본 연구에서는 건답과 담수직파재배를 실시하고 기존의 이앙재배와 수량성, 노동생산성 및 수익성을 비교하여 영농노력을 절감하고 경영비용을 저하시킬 수 있는 가능성을 검토하여 직파의 적부를 평가하였다. 다수성을 진속하면서 경영을 개선하기 위하여 농용자재의 적정투입과 생력화로서 영농노력을 절감하고 경영비용을 저하시켜 벼농사의 경영채산성을 확립 하고자 하였다. 직파재배는 무효분얼이 많이 발생하여 유효경비율이 50%에 불과하였고 출수기는 약 9일이 지연되었으나 현미수량은 이앙과 차이가 없이 455kg/10a(건답), 480kg/10a(담수)을 생산하였다. 노동시간투입은 이앙에 비하여 17%(건답), 28%(담수)씩 감소시켰고 생산비소요는 20%(건답), 32%(담수)를 절감하였고 농용에너지 투입은 건답은 약 5% 감소시켰으나 담수는 3% 증가되었다. 담수재배가 건답보다 생력화와 생산성에서 보다 효과적이었다. 직파재배는 본답기간이 연장되어 비료와 제초제의 증시가 필요하였고 앞으로 이들 보조에너지들의 절감과 효율성을 높이는 기술이 개발되어야 하겠다.
센서 네트워크에서 압축은 종단 간 지연시간과 에너지 사용량 사이의 이율배반적인 관계가 있다. 데이터의 크기를 줄이기 위해 압축을 하면, 추가적인 지연시간과 에너지 소비가 발생하지만, 전송으로 인한 에너지 소모는 감소하게 된다. 일반적으로, 배터리기반 센서 네트워크에서는 지연시간을 손해 보더라도 네트워크의 생존시간을 최대화하기위해 압축을 널리 사용하고 있다. 한편 태양 에너지 기반 센서 네트워크에서는 주기적으로 에너지 재생산이 이루어짐에 따라, 동작하는데 충분한 에너지양 이상의 에너지가 존재할 가능성이 있다. 본 논문에서는 여분의 에너지를 사용해 종단 간 지연시간을 감소시키는 에너지 적응형 선택적 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 에너지가 충분하지 않을 때, 에너지 소비를 줄이기 위해 압축을 사용하고, 에너지가 충분한 경우에는 종단 간 지연시간 감소를 위해 압축을 사용하지 않는다. 시뮬레이션을 통한 에너지와 지연시간의 성능평가를 통하여 제안하는 기법의 우수성을 증명하였다.
태양 에너지를 이용한 무선 센서 네트워크에서는 공급되는 에너지의 변화가 크고 저장할 수 있는 배터리 용량이 제한적이기 때문에 이에 적응적으로 대처할 필요가 있다. 또한, 이렇게 변화하는 에너지 공급에 대처하기 위해 노드의 동작을 빈번히 변화시키는 것과는 달리, 일정한 수준 이상으로 안정되게 동작 하는 것을 필요로 하는 응용이 있을 수 있다. 따라서 태양 에너지 기반 센서 시스템에서 사용 가능한 에너지를 최대한 이용함과 동시에 일정 수준의 에너지를 안정적으로 제공하기 위해서는, 각 노드가 자신이 수집 할 수 있는 에너지의 양을 예측하고 이를 효율적으로 할당하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 시간 슬롯 단위의 수집 가능 에너지량에 대한 기댓값 모델을 기반으로, 각 시간 슬롯에 할당되는 에너지의 변화를 최소화함과 동시에, 주기적으로 수집되는 태양 에너지를 최대한 활용하기 위한 효율적인 에너지 할당 기법을 제안한다. 또한 이들의 유효성을 확인하기 위하여 테스트베드 구축하고, 우리의 기법을 평가하였다.
최근 무선 센서 네트워크(Wireless sensor network, WSN)의 제한된 수명을 근본적으로 해결하기 위하여 에너지 수집형 노드를 사용한 WSN 연구가 진행되고 있다. 하지만, 이러한 연구를 원활히 지원하기 위한 에너지 수집형 WSN 시뮬레이터는 거의 없는 상태이다. 에너지 수집형 WSN을 위한 시뮬레이터들은 기존의 배터리 기반 WSN 시뮬레이터의 에너지 모델과는 달리, 에너지 수집 모델과 소비 모델이 결합된 새로운 에너지 모델을 필요로 한다. 아울러 새로운 프로토콜 제안 시, 제안된 프로토콜의 성능과 비교할 수 있는 대표적인 에너지 수집형 WSN을 위한 라우팅 및 MAC 프로토콜들이 포함되어 있어야 한다. 본 논문에서는 다양한 환경 에너지 중 가장 널리 사용되는 태양 에너지 기반의 센서 노드 및 네트워크를 지원하는 시뮬레이터를 설계하고 구현하였다. 제안하는 시뮬레이터는 날씨 및 계절 등의 외부환경과 솔라셀 및 에너지 저장 장치 등의 내부 환경 특성을 고려하여 설계된 에너지 수집 모듈이 구현 되어있고, 태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크를 위한 대표적인 라우팅 및 MAC 프로토콜 기법들이 구현 되어 있다. 아울러 사용자 친화형 GUI를 제공하여 손쉬운 사용이 가능하다.
OSI 네트워크 모델의 데이터 링크 계층에서는 노드와 노드 사이에 신뢰성 있는 통신을 목표로 하며, 오류 발생이 잦은 무선 센서 네트워크 환경에서는 FEC(forward error correction) 기법을 주로 사용한다. FEC 기법은 패리티의 길이에 따라 오류 정정률을 설정할 수 있는데 오류 정정률을 높게 설정할수록, 에너지 소모가 크다는 한계가 존재한다. 한편 태양 에너지 기반 센서 네트워크에서는 주기적으로 에너지가 충전되며, 이로 인해 노드가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지보다 더 많은 양의 에너지가 존재할 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 수집되는 에너지 중 여분의 에너지를 사용해 데이터 손실률을 감소시키는 에너지 적응형 Reed-Solomon 기법을 제안한다. 노드의 에너지 상태에 따라 FEC의 패리티 길이를 다르게 설정하여, 에너지와 데이터 손실률의 trade-off(이율배반) 관계를 이용하는 기법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 검증한다.
무선 센서 네트워크(WSN)는 제한된 배터리 자원으로 인해 수명이 짧다는 근본적인 문제뿐 아니라, 고정된 위치의 싱크로 인한 싱크 주변 노드의 에너지 소비가 비정상적으로 증가하는 에너지 불균형 문제도 가지고 있다. 이를 해결하고자, 최근에는 태양 에너지 수집형 노드를 사용하여 에너지를 지속적으로 수집함으로써 배터리 자원 제약 문제를 해결하고, 또한 모바일 싱크를 활용하여 고정된 싱크 노드 근처의 에너지 불균형 문제를 해결하려는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 기존의 고정된 싱크 및 배터리 기반의 WSN을 위하여 제안된 유명한 데이터 수집 기법인 CTP(Collection Tree Protocol)도 이와 같은 에너지 제약 및 에너지 사용 불균형 문제는 고려하지 않고 설계되었는데, 따라서 정전 노드 발생 및 트리 구조의 루프화와 같은 네트워크의 안정성(Reliablilty)이 심각하게 저하되는 문제를 내포하고 있었다. 이를 해결하고자, 본 논문에서는 모바일 싱크와 태양에너지 수집형 노드로 구성된 WSN을 위한 향상된 CTP 기법(Solar-CTP)을 제안한다. 제안된 Solar-CTP기법에서는 수집 에너지 및 사용 에너지양 예측을 통해 노드 동작 모드를 결정한다. 아울러 싱크의 주기적인 이동으로 싱크 주변 노드의 에너지 불균형 문제를 해결한다. 성능검증을 통해 기존 CTP에 비해 Solar-CTP의 정전 노드의 수가 줄어들고, 싱크의 데이터 수집량이 향상된 것을 확인하였다.
본 연구는 거리함수에 기초한 분해분석을 활용하여 표본기간 1995년부터 2009년 한국 14개 제조업의 에너지 생산성 변화요인을 분석한다. 산출거리함수를 적용한 분해산식은 기술적 성장에 따른 생산성 성장효과를 생산요소 및 에너지 믹스와 관련된 다양한 분해요인으로 세분화하는 장점이 있으며 추정결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째 한국 제조업은 90년대 후반 이후 전반적인 에너지 생산성의 향상을 보였으며 표본기간 에너지 저소비형 산업이 경험한 경제적 성과가 핵심적인 요인으로 작용하였다. 둘째 생산프론티어의 성장을 의미하는 기술적 진보에 의한 에너지 생산성 성장이 크게 표출되었으며 효율성 개선을 통한 성장여지가 존재한다. 셋째 주요 생산요소인 노동 및 자본과 관련된 분해요인은 에너지 생산성 변화에 상호 상충된 영향을 미쳤으며 에너지 믹스에 의한 생산성 성장이 확인되었다. 다음으로 본 연구는 산업별 에너지 생산성 변화와 수출성장률의 관계를 추가적으로 분석하였으며 일부 에너지 집약 산업을 제외한 대부분의 산업부문에서 수출생산 성장률과 에너지 생산성의 성장 간 양(+)의 상관관계를 확인하였다.
배터리 기반 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks, WSN)는 고정된 자원으로 인해 제한된 수명을 갖지만, 태양 에너지 기반 WSN은 에너지가 주기적으로 계속 공급되어, 하드웨어적인 문제가 없는 한 영원히 동작할 수 있다. 한편, 모바일 싱크를 활용한 기법은 데이터 전송 경로를 단축하여 센서의 에너지 소모량을 감소시킬 수 있지만, 비효율적인 싱크의 이동은 에너지 낭비를 초래할 수 있다. 이에 따라 모바일 싱크와 클러스터링을 혼합한 기법들이 제안되고 있지만, 클러스터링은 에너지 불균형 문제로 인한 네트워크 수명 단축을 야기한다. 따라서 본 연구에서는 태양 에너지 기반 WSN에서 모바일 싱크를 효과적으로 지원하기 위한 CE-DSS를 제안한다. CE-DSS는 에너지를 효율적으로 활용해 각 노드의 정전시간을 최소화하면서, 각 클러스터의 데이터를 공유한다. 이로 인해 네트워크 신뢰도가 향상되고, 모바일 싱크의 이동 거리가 단축되어 싱크의 에너지 사용량이 감소된다.
본 논문은 에너지 효율성 지표로써 투입물로 에너지뿐만 아니라 노동과 자본 등을 동시에 고려한 총요소 에너지 효율성을 DEA에 기초하여 2005-2013년 기간 동안 우리나라 16개 시 도의 제조업 부문에 대하여 추정하였다. 추정결과에 의하면, 단일요소 에너지 효율성과 총요소 에너지 효율성 간에 차이가 존재하여 두 지표를서로 보완적으로 사용할 필요성이 있는 것으로 나타났다. 한편, 총요소 에너지 효율성 지표는 대부분의 시 도들에서 높게 나타났는데 서울, 광주, 울산, 경북 등은 프런티어에 위치하지만, 강원, 부산, 대구, 인천 등은 상대적으로 매우 비효율적인 것으로 나타났다. 또한 패널 토빗 모형을 통해 총요소 에너지 효율성의 결정 요인을 추정한 결과에 의하면, 대기업의 생산액 비중이 클수록, 에너지 다소비업종의 생산액 비중이 작을수록, 그리고 전력 사용 비중이 클수록, 총요소 에너지 효율성에 긍정적인 영향을 주는 것으로 추정되었다.
태양 에너지 수집형 IoT 기기는 주기적으로 재충전되는 태양 에너지의 특성상, 에너지 소모를 최소화하기보다는 수집된 에너지를 최대한 유용하게 사용하는 것이 중요하다. 한편, 데이터 기밀성과 프라이버시, 응답속도, 비용 등의 이유로 클라우드가 아닌 데이터 소스 근처에서 머신러닝을 수행하는 엣지 AI에 대한 연구도 활발한데, 그 중 하나는 여러 IoT 장치들이 수집한 오디오 데이터를 활용하여, 다양한 AI 응용들을 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 제공하는 것이다. 그러나, 이와 관련된 많은 연구에서, IoT 기기들은 에너지의 제약으로 인하여, 엣지 서버(IoT 서버)로의 센싱 데이터 전송만을 수행하고, 데이터 전처리를 포함한 모든 AI 과정은 엣지 서버에서 수행한다. 이 경우, 엣지 서버의 과부하 문제 뿐 아니라, 학습 및 추론에 불필요한 데이터까지도 서버에 그대로 전송되므로 네트워크 과부하 문제도 야기한다. 또한, 이를 해결하고자, 데이터 전처리 과정을 각 IoT 기기에 모두 맡긴다면, 기기의 에너지 부족으로 정전시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 IoT 기기의 에너지 상태에 따라 데이터 전처리 여부를 결정함으로써, 기기들의 정전시간 증가 문제를 완화시키면서 서버 집중형 엣지 AI 환경의 문제들(엣지 서버 및 네트워크 과부하)을 완화시키고자 한다. 제안기법에서 IoT 장치는 기기가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지 외의 여분의 에너지 양을 예측하고, 이 여분의 에너지가 있는 경우에만 이를 사용하여 기기에서 전처리 과정, 즉 수집 대상 소리 판별과 잡음 제거 과정을 거친 후 서버에 전송함으로써, IoT기기의 정전시간에 영향을 주지 않으면서, 에너지 적응적으로 데이터 전처리 위치(IoT기기 또는 엣지 서버)를 결정하여 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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