본 논문에서 저자들은 선박의 자동 인식 시스템(AIS: Automatic Identification System)을 이용한 광역 해상 교통 관제 시스템의 개념과 현재의 추세를 소개하면서 동시에 초기 개발을 시도하였다. 이를 위해서 무궁화 위성을 AIS 개발을 위하여 사용하였다. 즉 해상에서 GPS에 의해 얻어지는 선박의 위치가 무궁화 위성을 통하여 관제 센터에 인력의 개입 없이 자동으로 보고되는 시스템을 구축하였다. 이와 같은 시스템은 레이더를 이용하는 기존의 관제 시스템보다 더욱 넓은 영역을 통제할 수 있으며 정보의 불확실성도 매우 감소한다. 본 연구에서 개발된 시스템의 시험 관제 결과는 인공위성과 AIS를 이용한 광역 해상 교통 관제 시스템의 충분한 가능성을 보여주고 있다.
LED 조명은 IT융합 시대로의 진화에 따라 단순조명에서 인간중심화 및 다기능화 시스템 조명으로 발전하였다. 이로 인하여, 다양한 센서기능, 통신기능 등의 IT기술과 응용소프트웨어와의 융합을 통하여 사용 환경 변화에 따른 조명 제어로 에너지가 절감되고 빛의 세기와 색 조절 등 다양한 사용자 중심의 맞춤형 조명이 요구 되고 있다. 이러한 지능화된 시스템 조명을 위해서는 사용자 중심의 센서 적용 및 제어가 가능해야한다. 따라서 본 논문에서는 LED 조명관제를 위한 유무선 통신 플랫폼 및 관제시스템을 제안하고자 한다. LED 조명 관제 시스템은 Bluetooth 매쉬 네트워크를 통해 데이터를 송수신하며, LED 조명 제어, LED 조명 상태 모니터링, 에너지 사용량 모니터링, 에너지 피크점 관리 등의 기능을 제공한다. 제안한 유무선 통신 플렛폼과 관제시스템을 통해 LED 조명의 수명 연장 및 에너지 절약 등이 가능할 것으로 기대된다.
글로벌 기후변화 및 에너지 부족이라는 문제는 단순한 어려움이 아니라, 인류 생존의 위협이라는 문제로 다가오고 있다. 이에 따라 국제 환경에서도 탄소배출 규제라는 공감대가 형성되어 향후 점차 에너지 소비 및 탄소배출 저감이라는 문제가 더욱 강조될 것이다. 이러한 즈음에 맞추어 국내 전체 에너지의 25%를 차지하고 있는 건물 에너지 소비에 대한 관리 분야는 국가적으로도 관심을 소홀이 할 수 없는 부분이다. 이에 지식경제부에서는 100대 전략 후보기술에 "건물 및 집단 에너지 최적 운영 시스템" 분야를 선정해 놓고 있다. 이에 본 고에서는 건물 에너지관리 기술에 대한 현황 및 동향에 대하여 알아보고, 최근 건물 에너지관리 분야에서 주요 기술로 인식되고 있는 통합관제센터에서 다수 건물의 에너지를 모니터링하고 관리함으로써 건물 관리 측면에서 경제성을 제공하고, 통합관제센터의 에너지 전문가 또는 전문가 시스템에 의해 에너지 최적화 방안을 도출해내는 원격 에너지관리 시스템 기술에 대하여 알아본다. 이를 위해 현재 대표적인 연구개발 사례로 고효율 건물 에너지 감응형 EMM 플랫폼 기술개발에 대하여 알아보도록 한다.
Gartner에 따르면 현재 IT산업에서 배출하는 Co2의양은 전 세계 배출량의 2%에 해당하고, 국내 IT기기의 탄소 배출량은 1,750만톤, 2012년에는 2,110만 톤으로 증가할 것으로 예상하고 있다. 이 중 전 세계 기업의 전산설지 전력 소비량은 1척억kWh가 소모되고 있으며, 서버의 전력소모량은 매년 20%씩 증가할 것으로 보고 있다. 또한 IT 시설물은 이산화탄소가 배출되는 7%의 가장 높은 비율을 차지하고 있다. 이에 따라 에너지 경비 절감 및 효율성을 높이고 탄소 배출량 감소를 위한 기술 및 솔루션 개발을 위한 그린 IT기술의 필요성이 높아지고 있다. 이러한 IT 시설물의 에너지 사용량을 실시간으로 확인, 온 습도 센서를 통한 자료 분석을 통하여 대상시설에 맞는 탄소배출량을 환산하여, 이를 활용한 에너지 시설의 제어를 통해 탄소배출과 경비를 절감시키는 시스템이 스마트탄소 통합관제시스템이다. 그리하여 본 논문에서는 통신 프로토콜 단에서부터 '관제'시스템의 성격에 맞고, 저장소의 공간을 효율적이고, 탄소 배출량을 감축시키는데 일조하는 스마트탄소 통합관제시스템의 프로토콜을 설계하고, 이를 테스트 하였다.
본 연구에서는 에너지 기반보호시설 내부에서 발생 가능한 악성코드를 효과적으로 탐지 할 수 있는 네트워크 보안관제 모델을 제안하였고, 제어시스템 운영환경과 유사한 네트워크 환경에서 취득된 데이터를 상세 분석하여 보안관제시스템에 적용 가능한 탐지요소 개발과 보안관제 방안을 제시하였다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안된 네트워크 보안관제 모델이 효과적으로 이상 트래픽을 탐지 가능함을 실증하였다.
오늘날 점점 증가하는 위협 환경에서는 보안 이벤트에 대한 신속하고 효과적인 탐지 및 대응이 필수적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 기업과 조직에서는 다양한 보안관제시스템을 도입하여 보안 위협에 대응하고 있다. 그러나 기존 보안관제시스템은 보안 이벤트의 복잡성과 다양한 특성으로 인해 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기반의 자동화된 통합보안관제시스템 모델을 제안하였다. 인공지능 기술인 딥러닝을 기반으로 하여 다양한 보안 이벤트에 대해 효과적인 탐지와 이를 처리하는 기능들을 제공한다. 이를 위해 모델은 기존의 보안관제시스템 한계를 극복하기 위하여 다양한 인공지능 알고리즘과 머신러닝 방법을 적용한다. 제안된 모델은 운영자의 업무량을 줄이고 효율적인 운영을 보장하며 보안 위협에 대한 신속한 대응을 지원하게 될 것이다.
스마트그리드는 기존의 전력 생산, 운반, 소비의 과정에 정보통신 기술을 접목하여 에너지 절감 및 전기 품질 향상 등을 제공하는 차세대 전력망으로써 스마트 미터 중심의 AMI, 에너지 관리 시스템, 전기 자동차 및 충전소, 재생에너지, 양방향 정보통신 기술, 배전 자동화 시스템 등으로 구성된다. 이중 미터기, 수용가 전력기기, 근거리 통신기술, 데이터 관리 시스템 등은 "제주도 실증단지구축"사업의 핵심 요소로써, 국내 기업들의 활발한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 국내에서 연구되고 있는 스마트그리드 구축과 관련된 소프트웨어들은 외산 솔루션에 기반하고 있거나 자체개발을 통해 이루어지고 있어 기술 지원 부재 및 개발 소요 시간이 길다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 오픈 소스 소프트웨어 기반의 스마트그리드 통합시설관제시스템을 제안하고, 구축하도록 한다.
최근 지능형 관제 시스템은 다양한 응용 분야에서 빠르게 발전하고 있으며, 딥러닝, IoT, 클라우드 컴퓨팅 등의 기술이 지능형 관제 시스템에 활용하는 방안이 연구되고 있다. 지능형 관제 시스템에서 중요한 기술은 영상에서 객체를 인식하고 추적하는 것이다. 그러나 기존의 다중 객체 추적 기술은 정확도 및 속도에서 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 객체 추적의 정확성을 높이고, 객체가 서로 겹쳐있거나 동일한 클래스에 속하는 객체들이 많을 경우에도 빠르고 정확하게 추적 가능한 원샷 아키텍처 기반의 YOLO v5와 YOLO v6을 사용하여 실시간 지능형 관제시스템을 구현하였다. 실험은 YOLO v5와 YOLO v6를 비교하여 평가하였다. 실험결과 YOLO v6 모델이 지능형 관제시스템에 적합한 성능을 보여주고 있다. 실험결과 YOLO v6 모델이 지능형 관제시스템에 적합한 성능을 보여주고 있다.
태양광발전소의 급속한 보급과 다양한 설계, 개발, 시공, 유지보수 관련 기술과 기업이 다양하게 공존하며 2010년 초반부터 구축된 최근의 태양광발전소는 원격 모니터링과 관제가 잘 이루어지고 있으나, 구형의 초기 발전소들은 타 모델과의 호환성이 열악하여 통합된 원격 계측의 기술 표준화가 절실한 상황이다. 본 논문에서는 태양광발전소를 원격으로 운영관제 하기 위한 기술적 가능성, 개발에 필요한 검토와 연구를 진행 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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