• Title/Summary/Keyword: 소비전력 정보

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전력 데이터의 특징 추출 및 XGBoost를 이용한 숙박 업소 재실 여부 판단 (Determination presence of people in accommodation using feature extraction and XGBoost method of energy data)

  • 김에덴;고석갑;손승철;이형옥;이병탁
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.458-460
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    • 2020
  • 스마트미터의 기술 발달과 보급으로 인해 전력데이터의 수집이 보다 수월 해짐에 따라 각 시스템에 효율적인 맞춤 서비스 제공을 위한 전력 데이터 분석 기술에 관한 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 관련하여 본 논문에서는 숙박업소의 각 방마다 전력소비량을 측정 및 수집하여 전력소비패턴을 분석하고 특징 추출 및 XGBoost 를 이용한 머신러닝 분석방법으로 각 방의 사람 재실 여부를 판별하는 방법을 소개한다. 이와 같은 연구를 통해 추후 숙박업소 혹은 숙박업소를 이용하는 소비자들의 맞춤 서비스 제공에 응용 및 적용 할 수 있다.

노드간 에너지 소비를 효율적으로 분산시킨 PRML 메커니즘 (Security Scheme for Prevent malicious Nodes in WiMAX Environment)

  • 정윤수;김용태;박남규;박길철
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.774-784
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    • 2009
  • 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.

서버 클러스터 환경에서 에너지 절약을 위한 학습기반의 서버 전원 모드 제어 (An Autonomous Learning based Server Power Mode Control for Saving Energy in a Server Cluster Environment)

  • 함치환;김호연;곽후근;권희웅;김영종;정규식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.175-178
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    • 2011
  • 서버 클러스터는 성능을 보장하기 위하여, 요청 수에 상관없이 미리 측정된 최대 부하 시점에서 처리 가능한 서버 수를 항상 운영하고 있다. 이것은 서비스의 품질은 보장할 수 있으나, 소비 전력 효율이 낮아 상당한 전력을 낭비하는 단점이 있다. 본 논문에서는 사용자 요청 수에 기반하여 동작시킬 서버의 수를 결정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 기존에 학습된 정보(과거 정보)와 현재의 정보에 근거하여 Off/Sleep 상태의 서버를 On 시키거나, On 상태의 서버를 Off/Sleep시켜, 현 시점에서 필요한 최적의 서버대수를 유지하도록 했다. 15대의 서버로 클러스터를 구성하고, SPECweb을 통해 실험을 수행하였다. 실험결과, 서버 모드를 제어할 경우에 제어하지 않는 경우에 비해 약 35%의 전력이 절감되고, 본 논문에서 제안하는 학습 방법을 추가로 적용할 경우 약 5%의 전력이 추가로 절감되었다.

WSN에서 3차원 노드 배치에 따른 효율적인 키관리 (The Efficiency Key management for three dimensional node deployment in WSN)

  • 이경효;오병균
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1124-1127
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    • 2008
  • WSN에서 센서 노드는 저전력을 필요로 함으로 에너지 소비를 최소화할 수 있어야 하고 기존의 키관리 방식에서 암호키 검색시간의 절약과 키의 위치정보 추출 방법에 따른 효과적인 암호 키 관리가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 키의 배분 및 저장을 3차원 적인 위치기반 키관리 방식을 적용하여 키관리에 있어서 기존의 위치기반의 형식보다 경로키수를 줄여 센서 노드의 에너지 소비를 줄여 가용성 보장을 할 수 있게 하였다.

CNN을 이용한 소비 전력 파형 기반 명령어 수준 역어셈블러 구현 (Implementation of Instruction-Level Disassembler Based on Power Consumption Traces Using CNN)

  • 배대현;하재철
    • 정보보호학회논문지
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    • 제30권4호
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    • pp.527-536
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    • 2020
  • 정보보호용 디바이스의 부채널 정보인 소비 전력 파형을 이용하면 내장된 비밀 키 뿐만 아니라 동작 명령어를 복구할 수 있음이 밝혀졌다. 최근에는 MLP 등과 같은 딥러닝 모델을 이용한 프로파일링 기반의 부채널 공격들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 마이크로 컨트롤러 AVR XMEGA128-D4가 사용하는 명령어에 대한 역어셈블러를 구현하였다. 명령어에 대한 템플릿 파형을 수집하고 전처리하는 과정을 자동화하였으며 CNN 딥러닝 모델을 사용하여 명령-코드를 분류하였다. 실험 결과, 전체 명령어는 약 87.5%의 정확도로, 사용 빈도가 높은 주요 명령어는 99.6%의 정확도로 분류될 수 있음을 확인하였다.

무선 센서네트워크의 에너지 효율적 배치에 관한 연구 (A Study on Energy-Efficient Deployment for Wireless Sensor Networks)

  • 문준수;이상학;이승관;정태충
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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    • pp.10-12
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    • 2004
  • 무선 센서네트워크는 센싱 지역에 분산되어 있는 초소형 센서 노드들이 감지/처리한 데이터를 수집노드로 전송하여 원격의 사용자가 센싱 지역의 상황인지를 가능하게 하는 유비쿼터스 컹퓨팅의 기반 네트워크이다. 전력 사용이 극히 제한된 센서 노드를 이용하여 무선 센서 망을 구성, 유지하며 데이터를 수집하기 위해서는 효율적인 망의 형태와 이에 따른 네트워크 배치 전략을 필요로 한다. 클러스터 기반 네트워크의 형태는 밀집도가 높은 센서네트워크에서 데이터병합을 수행하고 노드간 에너지 소비 균형을 이루기 위한 효과적인 구조이다. 본 논문에서는 클러스터 기반의 단일 홉 전송 구조에서 데이터 수집률을 높이고 노드간 에너지 사용의 균형을 이루게 하여 네트워크의 생존시간을 최대화할 수 있는 네트워크 배치 방법을 제안하였다. 클러스터링 기법에 따른 에너지 소비 모델을 분석하고 이를 통해 노드의 적절한 밀집도를 산출하였다. 싱크로부터 멀어질수록, 센서필드의 중앙보다는 외곽에 노드의 배치를 조밀하게 배치하여 네트워크의 생존시간을 늘렸다. 시뮬레이션을 통해 효율적인 네트워크의 배치가 노드간 에너지 소비의 균형을 이루도록 하여 네트워크의 생존시간을 늘일 수 있음을 확인하였다.

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스마트홈 전기에너지 안전진단 기술 개발 (Development on Safety & Diagnosis Technology of Electric Energy under the Surrounding of Smart Home)

  • 최영길;최동호
    • 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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    • 한국전기전자재료학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.155-163
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    • 2005
  • 최근, 국내에서는 스마트홈 기술이 공동주택인 아파트를 중심으로 점차 도입되고 있는 실정이다. 스마트홈의 주거공간은 홈네트워크를 기반으로 하는 다양한 정보(가전)기기들이 활용되고 있다. 이러한 주거생활환경에 의해 전기에너지의 의존도가 지속적으로 증가하고 있어, 먼저 스마트 홈 환경하 수용가 변압기 2차측에서의 전기합선과 누전에 대한 전기안전 및 진단의 기반기술을 제시한다. 다음으로, 주거시스템이 지능형홈으로 발전함으로서, 소비 전기량이 급속히 증가하는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 홈거주자의 정보가 전기기 사용유무에 따라서 전원상태를 지능적으로 차단/통전시켜 소비전력을 최소화할 수 있는 Auto 스위치에 대해 기술하고자 한다.

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Banked Memory System에서 효율적일 전력관리를 위한 KVM의 힙 메모리 관리체계 설계 (A Design of KVM Heap Memory Management for Effective Power Management in Banked Memory System)

  • 최인범;강희성;정명조;이철훈
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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    • pp.868-870
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    • 2005
  • 최근에는 자원이 제한적인 시스템을 위한 embedded JVM 환경에서 자바 응용 프로그램을 수행할 때 embedded JVM 의 성능에 따른 performance 뿐만 아니라 에너지 소비를 줄이는 일이 크게 대두되고 있다. 메모리에서 사용되는 에너지는 메모리에 접근할 때마다 소비되는 dynamic energy와 메모리에 파워가 들어와 있을 때 항상 소비되는 leakage energy 로 구분할 수 있다. embedded 환경을 고려하지 않았던 이전에는 leakage energy 가 중요한 부분으로 인식되지 않았지만, 현재는 dynamic energy 못지 않게 중요한 부분으로 인식되고 있다. 본 논문에서는 Banked Memory System을 사용하는 임베디드 JVM의 환경하에서 leakage energy를 효과적으로 줄일 수 있는 KVM의 힙 메모리 관리체계를 설계하였다.

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LoRaWAN에서 LoRa Class B의 에너지 소비 모델 (Energy Consumption Model of LoRa Class B in LoRaWAN)

  • 홍지연;이경헌;윤주상
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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    • pp.105-107
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    • 2019
  • 최근 몇 년간 소량의 데이터를 송수신하는 Massive IoT 네트워크에 많은 관심을 가지고 있다. 이러한 환경을 구축하기 위해서 저전력 광역 네트워크(LPWAN) 기술 중 LoRa(Long Range) 네트워크를 사용하고 있다. 대부분의 IoT 응용 서비스는 디바이스가 장시간 안정적으로 작동해야 하므로 에너지 효율성을 중점으로 두고 LoRa 디바이스의 수명을 최대화하기 위한 디바이스의 여러 동작들을 설계하는 에너지 소비 모델링이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 LoRa Class B 통신 방식의 에너지 소비 모델을 정의하고 성능을 평가한다.

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전력기술.정보-건축물에 실제 설치한 태양광 발전에 대한 뇌보호 설계 예

  • 이순형
    • 전기기술인
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    • 통권311호
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    • pp.30-31
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    • 2008
  • 이번호에서는 건축물에 설치한 태양광발전시스템에 대한 뇌보호에 대하여 설명하기로 한다. 우리나라는 국토가 좁아 국토를 낭비하면서 무한정으로 지상에 태양광발전설비를 시설할 수는 없는 실정이며, 전세계적으로 전체에너지의 약 75%는 도시에서 소비하고 그 중 40%는 건물에서 사용되고 있으며 건물을 건설하고 이용하는 동안 에너지의 약 50%가 소비되고 오염물질의 34%가 발생한다고 한다. 따라서 건물을 건설시 건물일체형인 BIPV(Building lntegrated Photovoltaic)시스템을 적용시킴으로서 토지매입비와 또 다른 환경파괴를 방지하는 것은 물론 전 국토와 도시를 효율적으로 이용할 수 있는 것이다.

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