최근 신.재생 에너지를 이용하는 분산전원 시스템의 증가로 인하여 직류발전량이 증가하고 있다. 직류 배전 시스템은 전력변환 시 교류 배전 시스템 보다 에너지 변환 효율이 높은 장점을 갖는다. 본 논문에서는 직류 배전 계통을 갖는 빌딩에서 보조전원인 배터리의 개선된 운용 기법을 통하여 설비 용량을 줄일 수 있는 개선된 보조전원 운용기법을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 최대 부하시 보조전원의 에너지를 계통에 보상함으로써 수전설비의 용량을 낮출 수 있음을 검증 하였다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크상에서 QoS를 보장하면서 노드들의 에너지 효율을 최대화하는 다중 계층 클러스터링 기법을 제안하였다. 제안된 방법의 가장 큰 특징은 지정된 시간 내 도착성과 데이터 전송의 신뢰성 등 요구되는 QoS를 만족시키면서 노드들의 분산된 에너지 소모를 통해 전체 네트워크 수명을 증가 시킨다는데 있다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법은 센서 네트워크상에서 가능한 에너지를 절감하면서 데이터 패킷들의 시간 내 도착을 보장할 수 있다는 것을 확인 하였다.
현재 세계적으로 풍력터빈의 설치 용량이 점차 증가함에 따라 계통에 연계되는 에너지양 또한 급격하게 증가하였다. 풍력터빈의 크기 및 수가 적었던 예전에는 전형적인 분산형 전원으로서 계통에 소규모 외란이 발생하였을 경우, 풍력터빈은 운전이 정지되었으며 그로 인해 계통에 미치는 영향은 거의 무시될 수 있었다. 하지만 최근에는 계통에 영향을 줄 만큼 풍력발전단지가 증가함에 따라 계통 외란에 대해서 운전을 정지하지 않고 계통에 협조하는 특별한 형태로 그 역할이 변경되고 있다. 그래서 이미 많은 나라에서는 그 나라에 맞는 계통연계규정(Grid Code)을 만들어 풍력터빈들이 계통에 미치는 영향에 대해 재평가가 이루어지고 있으며 이제는 짧은 순간의 계통 외란에서도 풍력터빈은 지속적인 운전을 해야 하는 LVRT 기능을 법제화하고 있는 추세이다.
Mindlin plate theory includes the shear deformation and rotatory inertia effects which cannot be negligible as exciting frequency increases. The statistical methods such as energy flow analysis(EFA) and statistical energy analysis(SEA) are very useful for estimation of structure-borne sound of various built-up structures. For the reliable vibrational analysis of built-up structures at high frequencies, the energy transfer relationship between out-of-plane waves and in-plane waves exist in Mindlin plates coupled at arbitrary angles must be derived. In this paper, the new wave transmission analysis is successfully performed for various energy analyses of Mindlin plates coupled at arbitrary angles.
본 논문은 한국어 음성 인식을 위한 유성음, 무성음, 묵음 식별에 관한 연구이다. 주어진 음성 구간을 3가지 음성 신호 부류로 식별하기 위하여 패턴 인식 방법을 사용하였다. 여기에 사용한 분석 파 라메타는 음성 신호의 영교차율, 대수 에너지, 정규화 된 첫 번째 자동 상관 계수, 선형 예측 분석에서 얻은 첫 번째 예측 계수, 그리고 예측 오차의 에너지이다. 한편 측정된 파라메타들이 다차원 가우스 확 률 밀도 함수에 따라 분산되었다는 가정하에서 어어진 최소 거리 법칙에 기본을 두고 음성 구간을 결정 하였다. 측정된 파라메타들을 여러 가지 방법으로 조합하여 식별한 결과 영교차율, 첫 번째 예측계수, 예측 오차의 에너지를 측정 파라메타로 사용했을 때 1%보다 적은 식별 오차율을 얻었다.
본 논문은 지속적으로 수집되는 전력량계 데이터를 자동으로 처리, 분석하기 위한 IoT 데이터 기반 자동분석 기법을 제시한다. 에너지 효율을 높이기 위해서는 대상 설비의 관리, 모니터링을 통해 운영을 최적화해야 한다. IoT 기술을 이용하여 에너지 설비 사용 효율을 확인하고, 관리 여부를 판단하는 진단기술을 구현하기 위해서는, IoT 전력량계를 통해 수집된 데이터를 다양한 머신러닝 알고리즘에 입력하여 관리에 필요한 결과 지표를 도출할 수 있어야 한다. 이런 기능을 제공하는 IoT 수집 시스템의 모니터링 및 자동 진단 시스템은 데이터 수집, 분석을 신속하게 수행할 수 있다. 데이터 수집과 고속, 대용량 데이터 저장에 적합한 분산 파일시스템과 고속 시계열 기능을 기반으로 의존도, 유사도 분석실행을 제공하는 고속 전처리 시스템의 특징을 제안한다.
최근 무선 센서 네트워크 기술은 환경 모니터링과 같은 분야에서 유용하게 사용된다. 일반적으로 Top-k 질의는 수집한 데이터 중에서 가장 높거나 낮은 k개의 값을 찾는 질의로써, 많은 센서 네트워크 응용 분야에서 널리 쓰이고 있다. 센서 네트워크에서 일정 시간동안 지속적인 모니터링을 위해 Top-k 질의를 주기적으로 수행해야 하는 경우, 인-네트워크 집계(In-Network Aggregation) 기법 또는 필터(Filter) 기법을 사용한 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 에너지 효율성을 지원하기 위해, 고정된 라우팅 트리에서 네트워크의 부하를 분산시키는 라우팅 트리 변경 기법을 제안한다. 아울러, 가장 효율이 좋은 필터 기반의 FILA를 기반으로, 질의 결과의 정확성 및 에너지 효율성을 효과적으로 제공하는 알고리즘을 제안한다.
제한된 배터리 전력을 이용하여 많은 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크는 네트워크의 라이프타임을 연장하기 위해서 각 노드의 에너지 소비를 최소화해야 한다. 그리고, 무선 센서 네트워크의 민감성을 향상시키기 위해서는 각 센서 노드의 에너지 소비를 최소화하기 위한 효율적인 알고리즘과 에너지 관리 기술이 필요하다. 이 논문에서는 노드의 잔존 에너지와 연결도를 이용하여 각 센서 노드의 효율적인 에너지 소비 대신 전체 센서 네트워크의 에너지 효율성을 극대화하면서 목적지 노드로 센싱 정보를 안전하게 전달할 수 있는 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 각 노드의 에너지 소비를 최소화하고 싱크 노드가 클러스터 내 외부에 위치하더라도 시스템의 생명주기를 연장할 수 있다. 제안 기법의 타당성을 검증하기 위해서 NS-2를 이용하여 현실 모델에 맞게 센서 네트워크를 구축하고, HEED, LEACH-C와 함께 전체 에너지 소비, 클러스터 헤드의 에너지 소비, 네트워크 확장성에 따른 에너지 소비 분포들을 평가한다.
본 논문에서는 지구온난화 문제를 해결하기 위해 새로운 에너지원을 만드는 것보다 기존 에너지을 효율적으로 활용하는 인공지능 기반의 에너지 플랫폼 시스템을 제안한다. 이를 위해 공공정보 데이터 포털 및 기상청 데이터를 수집하고 분석하여 최근 5년간 에너지 사용량 및 온실가스 배출량 등 전반적인 에너지 데이터를 전력공급자와 사용자에게 제공하여, 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 실시간 에너지 정보 제공 및 효율적인 분산전원 시스템을 제공하고자 한다. 또한 기존 에너지 플랫폼의 한계점을 극복하기 위해 강력한 보안 및 개인정보 보호 기능을 제공하고 있다. 구축된 에너지 플랫폼을 통해 전력 공급자와 사용자의 편의성을 향상 시키고, 불필요한 과잉 전력 생산을 방지하여 지구온난화 문제에 기여하고자 한다. 본 논문에서는 시스템의 설계부터 구현까지의 내용을 상세하게 설명하고, 향후 보완 및 개선 방향을 제시한다.
본 논문에서는 에러율이 높은 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시키기 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다 제안하는 기법은 무선 링크의 품질을 기반으로 하여 패킷을 송수신한 이후의 잔여 에너지를 미리 추정하고, 그 때의 에너지가 가장 많이 남아 있을 것으로 예상되는 경로로 데이터를 전송한다. 제안하는 기법은 에러율을 고려하기 때문에 불필요한 재전송에 따른 에너지 소비를 줄이고 트래픽도 골고루 분산시킨다. 그리고 송수신 이후의 잔여 에너지양들 중에서 최소값이 가장 클 것으로 예상되는 경로를 선택함으로써 노드의 에너지 고갈을 최대한으로 지연시킨다. 다른 방식들에 비하여 제안하는 기법이 네트워크의 수명을 더욱 연장시킨다는 사실을 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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