본 논문에서는 정적인(static) 무선 애드 혹 네트워크(wireless ad hoc network)상에서 동작하는 에너지 효율적인 broadcast알고리즘인 "MST based Broadcast with Hitch-hiking(MBH)"알고리즘을 제안한다. MBH는 BIP[1]에 Hitch-hiking기법[2]을 적용시킨 BHH(Broadcast by Hitch-Hiking)[3]에 비해 적은 시간 복잡도를 가지면서 더 적은 에너지를 소모해 broadcast를 수행할 수 있음을 실험을 통해 확인할 수 있었다. 또한 분산(distributed) MBH는 1-hop 이웃정보만을 이용해 broadcast 트리를 구성하기 때문에 높은 확장성(scalability)을 가지며, 빠르고 효율적으로 에너지 효율적인 broadcast 트리를 구성할 수 있다. 또한 분산 MBH는 이동성을 고려한 동적 네트워크의 잦은 위상변화에 빠르게 적응할 수 있도록 쉽게 확장할 수 있다.
무선 센서 네트워크는 제약된 하드웨어와 개방된 환경으로 인해 싱크 홀 공격에 취약한데 이를 위해서 INSENS가 제안되었다. 이러한 INSENS는 베이스 스테이션과 센서 노드들 사이에 거리를 기반으로 경로를 설정하므로 이벤트가 자주 발생할 경우 특정 경로에 노드들은 트래픽이 증가하여 에너지 불균형을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 네트워크 상황을 고려하여 균형적으로 에너지를 소모하게 하는 퍼지 시스템 기반의 효율적인 경로 설정 방법을 제안한다. 퍼지 시스템은 배터리 잔량, 홉 수, 경로설정 횟수의 입력을 통해 네트워크의 효율적인 경로를 설정한다. 그러므로 제안 기법은 효율적인 경로 선택으로 트래픽을 분산시켜 전체 센서 네트워크의 수명을 연장한다.
에너지 효율성이 중요한 무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기술은 클러스터 헤드 노드가 클러스터 멤버 노드의 데이터를 병합하여 싱크노드로 전송함으로써 센서노드들과 싱크노드 사이의 통신 횟수를 줄여 에너지 효율을 얻는다. 이와 관련된 연구로 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) 프로토콜은 센서 네트워크의 데이터 처리 및 전송 부하를 센서 노드 전체에 분산 시켜 무선 센서 네트워크의 수명을 연장 하였다. 본 논문에서는 분산형 클러스터링 라우팅 기법 중 가장 대표적인 LEACH의 클러스터 헤드 결정 방법에 대한 고찰과 이를 토대로 새로운 확률적 클러스터 헤드 결정 방법의 도출을 이루어 내고자 한다.
모바일 애드혹 네트워크는 기존의 셀룰러 네트워크와는 달리 고정된 기지국이 존재하지 않고 모바일 노드들만으로 구성된 네트워크이다. 모바일 애드혹 네트워크의 각각의 노드들은 제한된 자원과 한정된 용량을 가진 배터리로 동작한다. 만일 이 배터리를 모두 소모하게 된다면 중간 노드들이 다운이 되고, 결과적으로 전체 네트워크가 단절되는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 한정된 자원을 최대한 효율적으로 사용해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 클러스터 기반의 애드 혹 네트워크 환경에서 발생하는 경로 요청 시 클러스터 내부의 에너지 분산을 통한 네트워크 생존 시간을 연장시키고자 하였다. 효율적인 에너지 분산을 위해 칼만 필터를 통한 클러스터 내부의 트래픽 변화량을 예측하고, 예측값과 노드의 에너지 잔량을 기준으로 경로를 설정하도록 하였다. 실험 결과 생존 시간을 23% 증가시켰고, 칼만 필터를 통한 트래픽 변화량 예측값의 오차는 6.3%로 나타났다. 앞으로 칼만 필터의 관측값을 확장하여 예측값에 대한 오차를 줄이고, 보다 복잡한 네트워크 환경에 적용하는 연구가 필요하다.
무선 센서 네트워크는 무작위로 설치된 센서 노드가 스스로 네트워크를 형성하여 수집한 환경 정보를 전송하는 네트워크이다. 센서 노드는 매우 제한된 자원으로 동작하기 때문에 무선 센서 네트워크는 기존 네트워크에서 사용되는 기법을 적용하기 어렵다. 특히 제한된 에너지를 가지고 동작해야 하기 때문에 전송에 소모되는 에너지를 줄이기 위한 연구와 다양한 종류의 데이터를 효율적으로 전송하여 QoS를 향상시키기 위한 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 연구들이 가졌던 단점을 개선하기 위해 노드에서 소모되는 에너지의 분산과 QoS를 고려한 에이전트 기반의 프레임워크를 제안한다. 에이전트의 행동을 결정하는 정책을 유전자화 시켜 각각의 에이전트가 스스로 자신의 행동을 결정하여 동작할 수 있게 하면서 유전자 알고리즘을 통해 에이전트의 정책을 최적화 할 수 있도록 하였다. NS-2를 이용한 시뮬레이션 결과 기존의 기법에 비해 본 논문에서 제안한 기법이 노드에서 소모되는 에너지를 분산시켜 네트워크의 생존시간을 연장시키는 것을 확인할 수 있었다. 또한 긴급한 데이터의 전송 성공률을 27%, 긴급하지 않은 데이터의 전송 성공률도 14% 향상시켜 네트워크의 QoS를 향상시켰다.
스펙트럼 센싱은 인지 라디오에서 가장 핵심이 되는 기술이다. 이미 여러 논문에서 에너지 검출기를 바탕으로 하는 스펙트럼 센싱 기법들에 대해 연구하였지만, 실제 시스템에서는 노이즈의 분산을 정확히 추정하는 것이 어려우므로 에너지 검출기를 쓰면 시스템이 요구하는 오경보 확률을 유지할 수 없는 문제가 생긴다. 이에 본 논문에서는, 인지 라디오가 예측 가능하지만 알지 못하는 주사용자의 신호를 검출해야 할 때 노이즈의 분산을 몰라도 스펙트럼을 검출할 수 있는 새로운 검출기를 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 검출기는 노이즈의 분산을 몰라도 스펙트럼을 검출할 수 있으며 노이즈 분산의 변화에 강인한 특성을 지닌다는 것을 보인다.
메탄의 수증기-이산화탄소 복합개질반응에서 니켈 촉매의 탄소 침적 저항성에대한 Ce 증진 효과를 살펴보기 위해, Ni-Ce/${\alpha}-Al_2O_3$ 촉매를 제조하였다. Ce/Ni 비율 변화에 따른 촉매 비표면적, Ni 입자 분산도 및 촉매 활성 변화를 살펴보았고, Ce 첨가량을 최적화 할 수 있었다. Ce/Ni 비율 증가에 따라 NiO 결정크기가 감소하고 표면적과 Ni 분산도는 증가하였다. 특히, Ce/Ni=0.5 첨가 시, 촉매는 가장 넓은 비표면적과 Ni 분산도를 가졌으며, 우수한 촉매 활성 및 높은 탄소 침적 저항성을 보였다. 또한, 본 연구에서는 Ni과 Ce 담지 방법에 따른 Ni 분산도 향상과 Ni과 Ce간의 접촉 면적 극대화를 통한 활성산소 공급 향상에 대한 영향을 함께 살펴보았다. Ni과 Ce를 동시 함침법과 연속 함침법으로 담지하여 비교한 결과, 동시 함침법으로 제조한 Ni-Ce/${\alpha}-Al_2O_3$ (Ce/Ni=0.5) 촉매가 가장 우수한 촉매 성능 및 높은 탄소 침적 저항성을 보였다. 이는 동시 함침법으로 고분산된 Ni 입자와 담체간의 강한 상호작용 형성과 원활한 활성 산소 공급에 기인한 것이다.
최근 들어 기후변화로 인해 물과 에너지 순환에 관한 정확한 이해가 요구되고 있다. 현재 미기상학적 플럭스 타워 네트워크는 수문학적, 생태학적 분석에 있어서 주춧돌역할을 하고 있다. 하지만 플럭스 타워의 에디공분산 방법을 활용한 잠열 플럭스 측정은 여러 가정사항에 따른 시스템적 오류를 내포하고 있고 이에 따라 과소평가된 잠열 플럭스 원시자료의 보정이 필요하다. 몇몇의 보정방법 중 보엔비를 활용한 방법이 가장 유용한 방법 중 하나로서 여기에는 플럭스타워에서 측정한 순 복사에너지 및 기타 플럭스(현열, 지열) 등이 요구되며 이러한 자료에 대한 정확한 측정 및 검증이 필요하다. 본 연구에서는 설마천, 청미천 유역의 플럭스타워에서 측정된 순 복사에너지를 검증하기 위해 두 가지 형태의 이론적으로 계산된 순 복사에너지와의 비교검증을 실시하였다-(1) FAO 56 기반의 일평균 순 복사에너지 (2) Bastiaansen (1995)가 제안한 순간 순 복사에너지. 본 연구의 결과는 플럭스타워에서 측정된 순 복사에너지는 이론적으로 계산된 순 복사에너지와 상당히 비슷한 경향성을 보인다는 것을 제시했다. 또한, 측정된 순 복사에너지를 이용하여 관측된 잠열플럭스를 보엔비 보정방법에 적용시킨 결과 에너지수지에 더욱 부합하는 것을 알 수 있었다.
재생에너지 및 분산자원의 증가로 에너지신산업에서는 전통적인 데이터뿐만 아니라 다양한 에너지 관련 데이터들이 생성되고 있다. 즉 다양한 재생에너지 설비와 발전 데이터, 계통 운영 데이터, 계량 및 요금 관련 데이터뿐만 아니라 새로운 서비스와 분석을 위해 필요한 기상 및 에너지 효율화 데이터 등이 있다. 에너지 빅데이터 처리 기술은 분산자원, 계통, AMI(: Advanced Metering Infrastructure)를 포함한 전력 생산·소비 인프라의 전반기에서 발생하는 데이터를 체계적으로 분석 ·진단할 수 있다. 이를 통해 ICT(: Information and Communications Technology)산업과 에너지 산업 간 융복합의 새로운 비즈니스 창출을 지원하는 기술이 될 수 있을 것이다. 이를 위해서 수집된 데이터의 항목별 특성 분석 및 연관관계 표본 추출과 각 특징들의 범주화 및 요소 정의 등 데이터 분석 시스템에 대한 연구가 필요하다. 또한 데이터의 손실 및 이상 상태 처리를 위한 데이터 정제 기술에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그리고 에너지 데이터를 실시간으로 저장 및 관리할 수 있도록 Apache NIFI, Spark, HDFS(: Hadoop Distributed File System)에 대한 개발 및 구축이 필요하다. 본 연구에서는 위와 같은 다양한 전력거래를 위한 전반적인 에너지 데이터 처리 기술과 시스템를 제안하였다.
이 논문은 블록체인[1] 기술을 활용한 소규모 분산전력자원 거래 플랫폼에서의 정산소요시간에 대한 고찰이다. 먼저 연구에 적용한 "AMI 인프라를 활용한 국민 VPP 에너지 관리 시스템 (AI 기반의 에너지 거래 플랫폼)"을 소개한 후, 테스트베드 환경 내 IoT 전력 빅데이터[2] 분석으로 인증된 프로슈머의 발전(감축)량에 근거하여 지급되는 블록체인 암호화폐 코인의 정산과정 그리고 소요시간에 대하여 알아본다. 더불어 기존 람다 아키텍처에 MapD[3]를 적용한 GPU Fast 빅데이터 전력 빅데이터 분석 시스템 구성을 제시 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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