• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.379-383
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• 2007

무선 센서 네트워크에서는 네트워크 부하를 줄이기 위해 다수의 소스 노드가 전송한 데이터를 중간 노드에서 병합하여 전송하는 라우팅 기법을 사용한다. 기존의 DD-G(Directed Diffusion-Greedy) 데이터 병합 라우팅 기법은 데이터 병합 노드의 에너지 효율을 고려하여 단일 경로를 구축함으로써 에너지 소모를 줄일 수 있었다. 하지만 싱크 노드에 근접할수록 에너지 소모가 집중되거나 통신 지연이 증가하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 부하 분산을 고려하여 다중 데이터 병합 경로를 구축하는 새로운 데이터 병합 라우팅 기법을 제안한다. 이 기법은 싱크 노드 주변의 네트워크 부하집중을 분산시키고, 데이터 손실에 대한 재전송 비용을 감소시키기 위해 다중 경로를 이용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.43-45
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• 2004

그리드3는 데이터 그리드로서 고에너지물리를 포함하는, 많은 양의 데이터를 다루는 7개 분야에 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 제공할 목적으로 미국에서 시작되었다. 경북대학교 고에너지물리연구소는 이 프로젝트에 참여하여 그리드3 데이터 그리드를 경북대학교에 구축하고 다른 미국의 26개 사이트와 컴퓨팅 자원을 공유하며 실제 고에너지물리 실험의 데이터 분석에 일조하고 있다. 한국은 27개 Grids사이트 중 유일하게 북미대륙에 위치하지 않는 사이트로서 네트웍과 데이터 전송의 문제점을 테스트해 볼 수 있는 사이트로서의 의의가 크다. 이 논문에서는 경북대의 그리드3 경험을 바탕으로 그리드3의 구축과정을 비롯한 그리드3를 소개하며 한국 데이터 그리드 측면에서 그리드3의 발전방향을 모색해본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.54-55
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• 2018

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.

• Convergence Security Journal
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• v.22 no.2
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• pp.99-104
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• 2022

This study provided a prediction model for solar energy production in Yeongam province, Jeollanam-do. The model was derived from the correlation between climate changes and solar power production in Yeongam province, Jeollanam-do, and presented a prediction of solar power generation through the regression analysis of 6 parameters related to weather and solar power generation. The data used in this study were the weather and photovoltaic production data from January in 2016 to December in 2019 provided by public data. Based on the data, the machine learning technique was used to analyzed the correlation between weather change and solar energy production and derived to the prediction model. The model showed that the photovoltaic production can be categorized by the three-stage production index and will be used as an important barometer in the agriculture activity and the use of photovoltaic electricity.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.2
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• pp.119-126
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• 2012

Local monitoring is an effective technique in securing data of wireless sensor networks. Existing solutions require high communication cost for detecting false data and this results in a network lifetime being shortened. This paper proposes novel techniques of monitoring based secure data aggregation and filtering false data in wireless sensor networks. The aim is to reduce energy consumption in securing data aggregation. An aggregator and its monitoring node perform data aggregation in a 60o sextant cluster. By checking Message Authentication Codes (MAC), aggregation data will be dropped by a forward aggregator if data aggregated by the aggregator and data monitored by the monitoring node are inconsistent. The simulation shows that the proposed protocol can reduce the amount of average energy consumption about 64% when comparing with the Data Aggregation and Authentication protocol (DAA)[1]. Additionally, the network lifetime of the proposed protocol is 283% longer than that of DAA without any decline in data integrity.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.308-310
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• 2012

최근 무선 센서 네트워크 환경에서 대용량 멀티미디어 데이터에 대한 요구가 증가하면서 통신 대역폭 및 한정적인 에너지의 한계를 극복하기 위한 대안으로 데이터 분할 및 다중 경로 기법들이 제안되었다. 기존 기법들은 데이터 전송 시에 발생하는 부하의 분산을 통해 네트워크의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 증명하였지만, 데이터의 효율적인 분할과 악의적인 공격에 의한 보안성 문제에 대해서 고려하지 않았다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 비트평면 분할 기반의 보안성 있는 비-중첩 다중경로 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 멀티미디어 데이터를 비트평면 단위로 분할하여 다중 경로로 전송함으로써 기존의 키 기반의 암호화 기법을 사용하지 않고도 전체 네트워크에 대한 보안성을 향상 시켰다. 또한 경로 상 노드들의 잔여 에너지를 고려하여 데이터 전송을 수행함으로써 전체 네트워크의 에너지 효율성을 향상시켰다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 노드의 생존율이 평균 50% 이상 향상되었고, 데이터가 노출되더라도 해당 패킷을 가지고 본래 이미지를 복구하는 것이 불가능하기 때문에 높은 보안성을 제공한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.6
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• pp.14-21
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• 2012

지식 정보화 사회로의 진입 이후로 IT 기술은 눈부실 정도로 빠르게 발전하고 있다. 이로 인해서 IT 분야의 전력 소비량도 급증하고 있으며, 전체 전력량의 약 2%를 차지하고 있다. 지구 온난화를 해결하기 위해서 IT 분야 자체의 에너지 절감은 물론 IT 기술을 활용한 가정 및 산업 분야의 에너지를 절감하려는 노력이 전세계적으로 진행되고 있다. 데이터센터는 IT 분야의 총아로 불리며 정보 제공 및 데이터웨어 하우스 기능을 수행한다. 데이터센터와 관련하여 더욱 주목해야할 것은 데이터센터가 전기먹는 하마처럼 엄청난 양의 전력을 소비한다는 것이다. 데이터센터는 그 용량 뿐만 아니라 그 수도 급증하고 있어 에너지 절감은 데이터센터의 미래를 결정짓는 핵심적이면서 필수적인 요소가 되었다. 본고에서는 에너지 효율적인 데이터센터, 즉 그린 IDC(Internet Data Center) 분야의 표준화 동향 및 전망에 대해서 기술하고 있다. 먼저 1장에서는 그린 IDC 연구에 대한 필요성과 국내외 유관 표준화 기구의 현황을 소개한다. 2장에서는 그린 IDC의 정의와 그린 IDC관련 표준화 동향을 살펴본다. 특히 ISO, ITU-T를 비롯한 국제 표준화 기구의 동향과 산업체 표준을 살펴본다. 한다. 3장은 2장에서 살펴본 국제 표준화 기구 및 산업체 표준을 바탕으로 향후 그린 IDC 표준화 추진을 위한 국제 및 국내표준화 추진 방향을 전망해본다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1251-1252
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• 2007

유류비용의 증가, 환경보존, 기존 에너지원의 분산전원으로서의 신재생에너지에 대한 관심과 연구, 개발, 보급등에 대한 관심이 고조되고 있는 현실에서 신재생에너지원에서 발생되는 출력 및 발전환경에 대한 관리 기법의 중요성은 나날히 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존의 신재생에너지 시스템의 관리 현황을 분석하고 새로운 방식을 제안함으로서 신재생에너지에서 출력되는 데이터의 효율적인 관리가 가능하도록 하는 네트워크 통합관리 기능에 대해 논하고자 한다. 본 논문에서는 효율적인 관리 툴의 프로그래밍을 위해 NI사의 LabVIEW S/W를 사용하였으며 각각의 데이터 수집을 위해 DAQ와 측정 트랜듀서를 사용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.188-189
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• 2014

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.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.10
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• pp.51-57
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• 2016

In this paper, we propose an optimal energy management system using the data inference scheme and the cloud hosting technique in order to improve the efficiency of the energy management. We have been interested in the issue that the energy-saving and efficient management techniques are very useful for reducing the production and supply of energy. The energy management system refers to the control and management system in order to enable the efficient use of energy and also to maintain a comfortable and functional working environment effectively with the help of a computer. The proposed system controls a variety of equipment for energy management, and also gets the data for the inference from the changes in energy consumption environment, which is implemented to enable efficient energy management by adapting and controlling the changes optimally in the working environment. In order to evaluate the performance of the implemented system, some experiments have been performed under consideration of the monthly electric power consumption on the server that the inference engine is operating for the target facilities. Finally, the results show that the proposed system has a good performance.