본 에너지 분산 형 미세열량측정에 관한 자료는 에너지 분산 형의 우수한 조작 성을 유지하면서 파장 분산 형과 비슷한 정도의 에너지 분해능을 가질 수 있도록 개선한 것으로 광범위한 에너지의 X선을 검출을 할 수 있다. X선을 검출하기 위해서 이용되는 파장 분산 형은 에너지 분해능이 우수하지만 X선의 파장에 대해 검출 각도를 변화시켜야 하고 검출하고자 하는 특정 X선 종류에 따라 몇 가지의 검출기를 필요로 하고 있다. 그러나 에너지 분산 형의 검출기는 한 개의 검출기로 광범위한 X선을 동시에 검출할 수 있으며 조작 방법도 비교적 용이하다. 그러나 에너지 분산 형은 에너지 분해능이 우수하지 못 하고 또한 인접한 에너지를 갖는 X선은 그 피크가 중첩되어 구별하기가 어려운 경우도 있다. 에너지 분해능은 파장분산 형이 2~20 eV이고 에너지 분산 형은 140~180 eV로 상당한 차이가 있다.
본 논문은 데이터를 보다 적은 소비전력으로 보관하기 위한 에너지 효율적인 파일 분산배치 정책을 제안한다. 이 정책은 개별 하드디스크 용량을 빠르게 가득 채우도록 분산 스토리지의 쓰기 동작을 처리하고, 가득 찬 하드디스크의 모터를 정지시켜 에너지 효율을 향상시킨다. Ceph 분산 스토리지를 수정하여 제안하는 파일 분산배치 정책을 적용하였으며 시뮬레이션을 통하여 제안하는 파일 분산배치 정책이 에너지 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 전력망 연계형 마이크로그리드의 분산에너지자원을 위한 에너지관리시스템의 구조에 대해 서술한다. 전력망 연계형 마이크로그리드의 분산에너지자원 에너지관리시스템은 분산에너지자원들의 상태나 시간대별 차등요금제와 같은 마이크로그리드 내외의 각종 정보들을 다양한 프로토콜들을 통해 수집한다. 에너지관리시스템은 수집한 정보들을 바탕으로 예측과 최적화 계산을 수행하고, 전기요금 절감이라는 마이크로그리드 최적운영 목표를 달성할 수 있도록 분산에너지자원들의 운전 스케줄을 도출한다. 최적운영 달성을 위하여 에너지관리시스템은 내부적으로 효과적 스케줄 도출을 위한 알고리즘을 포함하고 있어야하며, 도출한 스케줄을 외부의 분산에너지자원에 전달할 수 있는 프로토콜을 갖추어야 한다. 예측 과정에서 발생하는 실제와의 오차를 줄이기 위하여 에너지관리시스템은 rolling horizon controller로 작동한다. 도출된 운전 스케줄은 국제표준프로토콜을 통하여 실시간으로 분산에너지자원에 전달되어 마이크로그리드 최적운영을 가능하도록 한다.
본 논문은 차량 내부에서 무선 에너지 전송 기술을 지원하기 위해 분산 안테나 시스템의 사용을 제안한다. 차량 내 무선 에너지 전송 시스템은 에너지 수신 단말기의 이동이 제한적이고, 채널 환경이 정적이며, 인체가 송신기와 가까운 특징을 갖는다. 이러한 상황에서 송신기의 배치는 인체에서의 수신 에너지와 에너지 수신 단말기에서의 수신 에너지의 양에 큰 영향을 미친다. 이에 본 논문은 기존 무선 통신 시스템에서 사용되는 중앙 집중형 안테나 시스템과 분산 안테나 시스템을 적용하였을 때의 차량 내 무선 에너지 전송 성능을 모의실험을 통해 비교하고, 분산 안테나 시스템이 더 좋은 성능을 가짐을 보인다.
분산전원의 계통 연계 증가로 인하여 전력계통의 과도안정도에 미치는 영향 역시 증가하고 있으며, 이로 인하여 재폐로에 미치는 영향 역시 증가하고 있다. 과도 안정도 평가 방법으로는 등면적법, 확장 등면적법, 과도 에너지 함수법 등이 있다. 이 중 과도 에너지 함수법은 포텐셜 에너지와 운동 에너지를 이용하여 과도 안정도를 평가하는 방법으로 분산전원이 연계된 배전계통 같이 복잡한 계통에서 과도 안정도 평가를 용이하게 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 에너지 함수를 이용한 분산전원 연계 계통의 재폐로 기법을 제시하였다. 에너지 함수를 이용하여 계통의 과도 안정도를 평가하며, 그 여부에 따라 재폐로 방법을 달리한다. 또한, 제시한 기법을 EMTP MODELS로 구현하였으며, 한전 실 계통에 적용하여 그 타당성을 평가하였다.
최근 한정된 에너지를 기반으로 동작하는 센서 네트워크 환경에서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로써 이벤트 발생 여부에 따른 노드의 가변 센싱 및 전송 기법의 경우, 특정 노드에서 네트워크 혼잡을 야기하여 전송 패킷의 손실 및 전송 모듈의 과다 사용으로 인한 네트워크의 수명이 감소하게 된다. 이를 해결하기 위해, 유전자 알고리즘을 기반으로 네트워크 패킷을 주변 노드로 분산시키는 TARP 가 제안되었다. 하지만 TARP 의 경우, 유전자 알고리즘의 핵심 단계인 적합도 평가에서 사용되는 적합도 함수에 인접 노드의 평균 데이터 전송량 및 데이터 분산만을 고려하여 트래픽을 분산하기 때문에, 전체 네트워크 수명에 대한 추가적인 고려가 필요하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 유전자 알고리즘 기반의 에너지 인식 트래픽 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 적합도 평가에서 잔여 에너지량 및 단일 노드의 데이터 전송량을 추가적으로 고려함으로써, 보다 효율적인 트래픽 분산을 수행하여 네트워크 수명을 증가시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 트래픽 분산 기법(TARP)과 제안하는 기법과의 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 평균 27% 이상의 네트워크 수명의 향상을 보였다.
1)MCFC 기술의 특징; 고 효율, 환경 우수성, 연료의 다양성, 탄산가스 농축 분리, 배열 이용 발전, 2)효과; 에너지 절약 및 탄산가스 배출 절감, 석탄가스 이용 및 미 이용 에너지 활용 3)소형 분산전원; 열 병합 발전용 분산 전원 활용, 도심지 설치 에너지 공급 시스템 4)석탄가스 이용 화력발전 대체 발전 방식 활용(중략)
최근 클라우드 컴퓨팅의 발전과 상업적인 성공과 함께 클라우드 자원의 이용률을 최대로 유지하면서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 연구에 대한 관심이 커지고 있다. 자원의 사용률이 최대로 높아지게 되면 에너지 소비량이 급격하게 증가하여 많은 에너지를 사용하게 되므로 자원의 사용율과 에너지 사용은 트레이드오프 관계를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 자원의 최대 사용 및 효율적인 에너지 사용을 위해 에너지 소비가 최적이 되는 자원 이용률의 임계값을 찾기 위한 연구를 수행하였다. 실험을 위해 자원 중 가장 많은 에너지를 소비하는 CPU를 이용하였고, 전력 측정을 위해 KEM2500 전력계와 ThrottleStop_500 프로그램을 사용하였다. 실험 결과 CPU 사용률이 약 90%일 때 에너지 사용량이 급격하게 증가하였으며, 기존의 평균 자원 이용률과 비교했을 때 12.3% 정도의 전기량이 더 소모됨을 확인하였다. 따라서 클라우드 컴퓨팅에서 CPU 자원의 이용률이 90%일 때 에너지가 최적이라고 할 수 있다.
AODV나 DSR과 같은 Reactive 라우팅 방식은 트래픽이 발생되는 시점에서 경로를 탐색하는 방법으로서 최적 메시지 전송 경로가 유효하다면 트래픽의 증가와 과도한 에너지 소비를 고려하지 않고 계속적인 동일 전송 경로의 사용으로 인해 특정 노드에 대하여 에너지 소모가 심화될 뿐만 아니라 전송지연이 발생된다. 본 논문에서는 과중한 트래픽 상태를 분산 시켜 전체 네트워크의 균형적인 에너지 소비를 위하여 Reactive 라우팅 방법에서 특정 노드의 트래픽 상태, 에너지 상태, 라우팅 시간을 고려한 노드 상태 기반 부하 분산 방법(NSLB: Node Status-based Load Balancing Method)을 제안한다.
MANET(Mobile Ad hoc Network)은 두 대 이상의 이동 무선 단말로 구성되는 네트워크로 단말의 한정된 에너지 때문에 많은 제한성을 가지게 된다. MANET에서 특정 노드들의 조기 에너지 소진은 네트워크 성능에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결책으로 송, 수신지 사이에 가능한 많은 노드 비중첩 다중 경로를 구축하고, 각 경로상 노드가 가진 평균 에너지, 최소 에너지, 혹은 에너지 분산 값에 따라 다중 경로를 통해 패킷을 분산 전송한다. 에너지 정보 수집 방법을 크게 Static 방식과 Dynamic 방식으로 나누며, 수집하는 에너지 정보에 따라 Static-Average, Static-Minimum, Static-Variance, 그리고, Dynamic-Average, Dynamic-Minimum, Dynamic-Variance 등 6가지 방식으로 나누고, NS2 시뮬레이션을 통해 그 성능을 비교하고 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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