무선센서네트워크에서 센서 노드들은 정보를 수집 및 취합하기 위해 다양하게 사용되고 있다. 각 센서들은 베터리 전력을 사용하여 에너지 절약은 가장 중요한 이슈 중 하나다. 현재까지 에너지 소모가 가장 큰 장거리 통신 시 에너지 절약 및 분산제어가 용이한 클러스터링의 데이터 병합 관련 분야는 꾸준히 관심을 받아오고 있다. 최근 이를 기반으로 데이터 병합 시 생기는 딜레이를 최소화하고, 에너지 소비량 도 고려한 다양한 알고리즘들이 제안되었다. 하지만 토폴로지 형성 시 데이터 병합 딜레이와 에너지 효율을 동시에 최적화하는 상황에서 장거리 노드 간 링크 생성 문제는 여전히 해결되지 않고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 노드 간 링크를 재구축하여 트리의 구조유지하면서 링크들의 길이를 줄일 수 있는 트리 재구축 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 센서 네트워크 환경에서 최적화된 분산 R-tree를 사용하여 공간 범위 질의 처리시 센서들의 에너지 소모를 최소화하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 센서 네트워크를 이용하는 공간 범위 질의 처리시 센서들의 공간상의 위치에 대한 색인을 이용하는 새로운 방법이다. 최근들어 센서 네트워크 환경에서의 공간 범위 질의는 특정 지역에 대한 센서 노드들의 집계 값을 계산하는 방법으로 더욱 중요시되어지고 있다. 기존 연구들은 공간 범위 질의 처리의 중요성을 많이 언급을 하였지만 현재까지 이에 대한 효율적인 방법에 대해서는 제안하지 못하고 있는 실정이다. 제안된 기법에서 센서 네트워크 상의 각각의 센서 노드들은 자신과 자신의 자식 노드들의 위치를 포함하는 MBR을 갖는다. 공간 범위 질의는 제안하는 분산 R-tree를 기반으로 센서들의 공간상의 위치와 질의 범위가 서로 겹치는 지역에 대하여 평가된다. 이러한 접근방법은 공간 범위 질의에 대한 평가를 수행함에 있어 참여하지 않는 불필요한 노드들과의 통신을 방지하여 센서 노드들의 에너지 소모를 최소화한다.
유도분극(induced polarization; IP) 탐사 중 광대역 혹은 빛띠(spectral) IP (SIP) 탐사법에서는 교류 전류를 송신원으로 하였을 때 나타나는 매질의 진동수에 따른 복소전기비저항의 크기와 위상을 측정하며, 진동수에 따라 값이 변화하는 복소전기비저항의 분산 혹은 이완 반응을 분석하게 된다. 이때 분산곡선은 등가회로 모델과 같은 이완 모델을 통해 설명할 수 있는데, 다중목적함수 최적화 기법을 적용하여 분산곡선에서 SIP 이완모델의 변수들을 예측해보았다. SIP 이완현상을 설명하기 위해 가장 많이 이용되는 Cole-Cole 모델 계열의 변수를 구하기 위해 크기 오차와 위상 오차를 최소화하는 두 가지 목적함수로 설정하고 다중목적함수를 최적화하기 위해 유전 알고리듬을 이용하였다. 다중목적함수 최적화 기법을 이용한 Cole-Cole 모델 변수 구하기는 수치 모델에 대해서는 잘 구해졌으나 기존에 보고된 SIP 실내실험 자료에 피팅할 경우, 주로 위상 크기가 작을 때(약 10 mrad 이하) 피팅이 맞지 않는 경우가 많았다. 이는 다중목적함수로 사용하는 크기와 위상의 자료 오차 사이에 스케일이 맞지 않아 발생하는 한계로 추정되며, 향후 복소전기비저항의 분산 곡선에서 SIP 변수를 예측하기 위해 이러한 한계를 극복할 수 있는 기계 학습 등 다양한 기법들에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
한정된 용량의 배터리에 의존하는 무선 Ad-hoc 네트워크(MANET)에서는 에너지 효율을 높이기 위한 다양한 클러스터링 기법과 라우팅 알고리즘이 연구되고 있다. 이러한 무선 Ad-hoc 네트워크에서는 에너지 효율이 높은 클러스터 기반의 라우팅 알고리즘이 많이 사용된다. 그러나 일반적인 클러스터 방식에 따른 라우팅 알고리즘에서는 클러스터 헤드 노드에 부하가 집중되어 에너지 소모가 많은 문제점을 가진다. 이 문제를 보완하기 위해서 클러스터 헤드 노드의 재 선출을 통해 에너지 소모를 분산하는 동적 클러스터링 방식이 사용되고 있다. 그러나 동적 클러스터링 방식 또한 높은 빈도의 클러스터 재형성 과정에서 많은 에너지를 소모하는 문제점이 있다. 즉, 지금까지 연구되어온 알고리즘은 클러스터 구성에 대한 효율적인 알고리즘을 제시하고 있지만 불필요한 에너지 소모를 최소화하는 최적의 헤드 노드 선정 방법과 클러스터 관리를 통하여 에너지 효율을 높일 수 있는 해결책을 제시하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 위의 클러스터 문제를 해결하기 위해 TICC(Time Interval Clustering Control) 알고리즘 기법을 제안한다. 제안된 TICC은 각 노드의 에너지 속성 값에 따라 에너지 Level을 분류하고 분류된 에너지 Level에 따라 타이밍을 고려한 클러스터링 및 노드 관리방법이다. 이러한 TICC기법을 적용하여 실험을 하였고 결과적으로 클러스터 전체의 에너지 효율을 향상되고 Lifetime이 증가함을 보였다.
국내에서 대체에너지 공급 비율을 보면 청정에너지로 분류할 수 있는 태양열에너지, 태양광 에너지, 풍력에너지를 모두 합하여 대체에너지의 10% 이하이며, 대체에너지 비율의 90% 이상을 폐기물로부터 얻은 에너지가 차지하고 있는 실정이다. 신재생에너지원에는 여러 종류가 있지만 해양에너지원에 대해 대상을 설정하고 이에 대한 부존량을 살펴보면 진도 주변의 해역에서 조류발전 부존량이 약 362만 kW가 되며, 시화호와 새만금 등지에서의 조력발전 부존량이 650만 kW, 동해안 후포 연안을 비롯한 파력발전 부존량이 20만 kW가 되는 것으로 알려져 있다. 이에 따라 해양에너지를 실용화하기 위한 연구가 국내외에서 연구되고 있다. 본 논문은 권선형유도발전기를 갖는 조류발전 시스템을 대상으로 연구한 결과로 권선형유도발전기를 제어하기 위한 전력변환장치 개발과 관련한 내용이다. 신재생에너지원이 발전 단가 측면에서 경제성을 갖기 위해서 발전기 용량은 5MW 급까지 대용량화 되어 있는 단계이지만 국내에서는 아직 MW급 이상이 되는 권선형유도발전기와 권선형유도발전기를 제어하는 전력변환장치에 대한 연구 실적이 없는 상황이다. 이에 본 논문에서는 IMW급의 권선형유도발전기에 대한 개발 사례를 소개하면서 유효전력제어, 역률제어 특성과 운전 속도에 따라 변동되는 회전자 측에서의 피상전력 제어 특성에 대해 고찰하고자 한다.
무선 센서 네트워크는 분산처리 환경을 제공해준다. 센서 노드들은 계산 능력, 네트워크 대역폭, 전력 등이 제한된 환경에서 배치되고 스스로 네트워크를 구성하여 수집된 데이터들을 싱크노드로 전송한다. 이런 전형적인 무선 센서 네트워크에서는 네트워크 패킷들 간의 충돌이 발생하며 이로 인해 네트워크 수명이 단축된다. 클러스터링과 네트워크 내부처리는 네트워크 내부의 패킷을 줄여 문제점을 해결한다. 제한된 에너지를 가진 센서 노드가 가능한 오랫동안 동작하게 하는 것이 큰 이슈이기 때문에 많은 연구들이 에너지 절약에 중점을 두고 진행되고 있다. 하지만 본 논문에서는 프로세싱 타임라인에 기반을 둔 협력 처리 모델을 제안한다. 이 모델은 처리의 검증, 총 실행시간의 예측, 무선 센서 네트워크에서 분산 처리에 필요한 최적의 노드 개수의 결정 등을 포함한다. 제안된 모델의 정확성을 실험을 통해 나타내고, 사례 연구로 이 모델이 분산처리 어플리케이션에 사용가능함을 보인다.
스마트 그리드 기술은 소비자의 에너지 사용을 실시간으로 감시하고 비사용 기간 동안 차단 요구에 응답할 가정용 기기와 통신함으로써, 에너지 효율을 가정으로까지 확대해 준다. 그러나, 스마트 그리드에서 수집된 정보는 개인 정보의 라이브러리 형태가 될 것이므로 이것을 잘못 다루게 되면 소비자의 개인정보를 크게 해칠 수 있다. 소비자 중심의 투명성과 통제의 원칙이 처음부터 끝까지 필수 설계 원칙으로 취급되지 않는다면 중대한 우려가 있을 것이다. 본 논문에서는 All-Or-Nothing Transform(AONT) 암호화 모드의 특성을 이용하여 스마트 그리드 환경에서의 안전한 소비자 정보보호를 제공하기 위한 효율적인 데이터 분산 보안 관리방안을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 처리속도 측면에서 데이터의 고속 분산 및 복원이 가능하며, 각 비밀조각 사이즈의 총합이 평문과 동일하여 스마트 그리드 시스템의 개인 데이터 처리에 적합하다.
본 연구에서는 조간대에서 유출된 기름의 표착 및 침투과정을 파악하고, 침투된 기름의 해수 침투차단 여부를 검토하는 것을 목적으로 하여 모의 조간대를 이용하여 연구를 수행하였다. 표착된 기름의 침투깊이는 분산유가 가장 낮았으며, 풍화유 그리고 원유의 순서로 깊어지는 경향을 나타냈다. 그리고 기름의 침투는 표착된 기름의 양에 의해 좌우되는 것을 알 수 있었으며, 유출된 기름의 침투는 첫번째 조석에서 거의 대부분 결정되며 그이후에는 거의 변화가 없었다. 침투된 기름은 토양 표층으로부터 2 cm 부분이 가장 농도가 높음을 알았다. 기름의 침투량의 증가와 더불어 해수의 침투량이 감소하였으며, 분산유보다는 원유나 풍화유가 보다 많은 양의 해수를 차단하였다. 따라서 해수의 침투량의 차단이라는 관점에서 볼 때 연안 조간대에서 표착유의 저서생물에 대한 피해는 풍화유나 원유가 분산유보다 클것으로 사료된다.
무선 센서 네트워크은 폭넓은 다양한 응용에서 경제적으로 성공할 수 있는 모니터링 솔루션이다. 그러나 악의적이거나 감시하는 사람이 없는 환경에서 침입을 인식하고 방지하며 안전하고 에너지 효율적인 것을 보장하는 네트워크를 통한 정보의 안전한 전송은 주된 도전이다. 이에 따라, 이 논문은 집적된 데이터의 무결성, 인증성과 비밀성을 보장하기 위하여 안전한 무선 센서 네트워크에 필수적인 보호를 포함하는 분산 클러스터링 프로세스를 제안한다. 안전한 키 관리 스킴을 위하여 대칭형과 비대칭형 키의 전단계 분산의 개념을 사용하고, 클러스터 내에 있는 각 센서 노드가 배치되기 전에 암호화를 위한 전단계 분산 매개변수를 사용하는 센서 네트워크 토폴로지에 기초한 계층적 클러스터에 대한 상세한 스킴에 대하여 기술한다. 마지막으로 무선 센서 네트워크에서 제안된 스킴의 성능 시험 결과를 보인다.
본 논문에서는 WADE Economic Model을 이용하여 분산형전원 구축 시나리오에 따른 우리나라 전력계통의 영향을 정량적으로 평가하였다. WADE Economic Mode 미래의 증가하는 전력수요량[kWh]을 충족시키기 위하여 고려대상기간 동안의 매 년도에 대한 판매전력량 부족분[kWh]을 산정하고 판매전력량 부족분[kWh] 만족시키기 위한 신설발전설비를 시나리오에 따라 CG(Centralized Generation)전원과 DE(Decentralized Energy)전원인 두 가지 그룹으로 조합하여 담당하게 된다. 이와 같이 산정된 미래의 신설설비계획[kW]및 발전량[kWh]을 근거로 발전설비 및 송배전설비 건설비[원], 설비운전유지비[원], 연료비[원], 환경비[원]를 계산하여 전력소매요금을 산정한다. 본 연구에서는 WADE Economic Mode의 적용을 위한 우리나라 실 데이터를 구축하고 이를 WADE Economic Model에 적용하여 우리나라 전력계통에 분산형전원을 투입 시 미치는 영향을 분석함으로서 향후 우리나라 전력수급기본계획의 수립에 필요한 유용한 정보를 도출하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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