• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.24 no.1
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• pp.24-32
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• 2018

This paper proposes a Big Data system for energy Big Data which is aggregated in real-time from industrial and public sources. The constructed Big Data system is based on Hadoop and the Spark framework is simultaneously applied on Big Data processing, which supports in-memory distributed computing. In the paper, we focus on Big Data, in the form of heat energy for district heating, and deal with methodologies for storing, managing, processing and analyzing aggregated Big Data in real-time while considering properties of energy input and output. At present, the Big Data influx is stored and managed in accordance with the designed relational database schema inside the system and the stored Big Data is processed and analyzed as to set objectives. The paper exemplifies a number of heat demand plants, concerned with district heating, as industrial sources of heat energy Big Data gathered in real-time as well as the proposed system.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.13-15
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• 2016

에너지 소비가 큰 건물은 내부 온/습도, 이산화탄소 농도, 미세먼지 농도 등의 일정 공기 질을 유지하면서 에너지 비용을 최소화할 수 있는 제어계획을 수립하는 것이 필요하다. 기존 건물에서 실내 환경의 운영은 설정된 실내 환경 값을 기준을 벗어나면 설비 기기를 제어하는 방식으로 이루어진다. 이는 단 시간에 고에너지를 투입하여 장비를 가동시키므로 에너지 소모가 크며 peak 전력이 높아 에너지 비용이 크다는 문제가 있다. 따라서 온도를 포함한 환경이 변해가는 상황을 예측하고 사전에 에너지 사용 계획을 수립하여 관리 제어를 수행함으로써 예열부하 등의 불필요한 에너지 손실을 절감하려 한다. 이를 위해 실내 환경이 변화하는 것을 예측하고 후보 제어계획으로 제어를 수행할 때 소요되는 에너지가 어느 정도인지 시뮬레이션하여 제어계획의 적합도를 평가한다. 기존 EnergyPlus와 같은 시뮬레이션 도구는 모델이 복잡하여 시뮬레이션에 많은 시간이 필요하기 때문에 환경 변화를 반영하기 위해 주기적으로 재수립되는 수많은 제어계획 데이터를 단시간에 시뮬레이션하기에 부적합하다. 본 논문에서는 빠른 시뮬레이션을 위해 실제 운영 데이터와 에뮬레이션을 통해 획득한 운영 데이터를 기반으로 학습 알고리즘을 이용하여 제어계획 적용 시의 미래 상황을 예측한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.8 no.4
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• pp.87-92
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• 2019

This paper describes the pattern analysis for data of the factory energy consumption by using machine learning method. While usual statistical methods or approaches require specific equations to represent the physical characteristics of the plant, machine learning based approach uses historical data and calculate the result effectively. Although rule-based approach calculates energy usage with the physical equations, it is hard to identify the exact equations that represent the factory's characteristics and hidden variables affecting the results. Whereas the machine learning approach is relatively useful to find the relations quickly between the data. The factory has several components directly affecting to the electricity consumption which are machines, light, computers and indoor systems like HVAC (heating, ventilation and air conditioning). The energy loads from those components are generated in real-time and these data can be shown in time-series. The various sensors were installed in the factory to construct the database by collecting the energy usage data from the components. After preliminary statistical analysis for data mining, time-series clustering techniques are applied to extract the energy load pattern. This research can attributes to develop Factory Energy Management System (FEMS).

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.16 no.11
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• pp.69-76
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• 2018

As for V2I(Vehicle-to-Infrastructure) systems with energy-constrained RSUs(Road Side Units), the previous data delivery strategies have not considered the aspect of energy usage at RSUs. A new data delivery strategy has been proposed to determine the RSU's participation in data delivery based on the probability dependent on the RSU's remaining energy, and it showed the lower data delivery time than the previous approaches. In this paper, we propose methods to analyze the number of RSUs participating in data delivery and the variations of RSUs' energy value for the consecutive data deliveries. As a numerical result, compared with the previous strategy, the probability-based data delivery strategy shows the lower number of participating RSUs and the increased average energy value of all RSUs. In addition, from the analytical results, we propose considerations for the real implementations of the similar systems.

• Transactions of the KSME C: Technology and Education
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• v.4 no.1
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• pp.57-62
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• 2016

The Demand Response Market is a nation-wide power and energy management program of electric power demand response operated by KPX (Korea Power eXchange). Therefore, any savings could be determined by KEPCO's AMR(Automatic Meter Reading) data. However, the customers and the service providers participating in the market could not know the real time value due to the 15 minute or even more delayed AMR data communicated. Here, a new concept of a smart box has been introduced and demonstrated to provide the real time saving values compared to the current KEPCO's AMR data approach.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.8
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• pp.1511-1518
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• 2008

Wireless sensor network is a network that consists of small wireless sensor nodes. Sensor nodes transfer the sensed data about the objects or environment to the sink through wireless channel. The energy dissipation by wireless transmission is the primary factor of energy dissipation in the sensor node. To utilize the limitted resource at the sensor node, it is required to reduce the number of wireless transmission. In the paper, we proposes a new energy efficient method, NRMC, to reduce the energy dissipation by using the compression technique - DPCM, Wavlet, Quantization, RLC. With NTRC, the life time of sensor network could be increased.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.671-672
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• 2011

비 신뢰적이고 비 대칭적인 무선 링크를 갖는 무선센서네트워크에서 데이터전송이 성공했음에도 ACK 메시지 전송 실패로 발생하는 불필요한 데이터 재전송을 피해 에너지 효율을 높이는 전송기법들이 제안되었다. 이러한 전송기법의 하나인 Probability-based Data Forwarding(PDF)기법에서 기대 전송 횟수 임계치를 설정해 임계값만큼 데이터를 재전송 하였다면 더 이상 재전송하지 않음으로 불필요한 에너지 낭비를 줄인다. 하지만 PDF 는 데이터 전송 횟수만을 고려함으로, 여전히 ACK 메시지의 신뢰성 있는 전송을 보장하지 못한다. 따라서 본 논문은 에너지 효율적인 PDF 기법에 비 대칭적 무선 노드의 특성을 고려하여 ACK 메시지 전송 시 사용되는 역방향 링크의 신뢰성이 낮다면 높은 신뢰성의 역방향 링크를 갖는 노드들을 선택하여 멀티 홉으로 송신 노드에게 ACK 메시지를 전송하는 기법을 적용한다. 이를 통해 불필요한 데이터 전송을 줄여 에너지의 낭비를 줄이고 무선센서네트워크의 수명을 연장한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.195-196
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• 2017

본 논문에서는 멀티미디어 서버에서 특정 서버를 즉시 종료함으로써 에너지를 절약하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 서버 데이터 배치 기법은 현재 시스템의 부하를 파악하여 부하가 줄어들게 되어 특정 서버를 종료하여도 요청 부하를 충분히 서비스 가능할 경우 서버를 종료한다. 반대로 부하가 증가하게 되어 추가의 서버 사용이 필요하게 되면 서버의 전원을 켬으로써 서비스가 가능하도록 한다. 따라서 멀티미디어 서버의 성능을 최대한 유지하면서 에너지 소비를 크게 절약할 수 있다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 1993.10a
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• pp.23-23
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• 1993

과학로케트에 탑재되는 x-선 검출기에서 검출되는 2 kev 에서 10 kev 사이의 x-선 신호를 분석하여 데이터를 얻고, 전송하기 위한 피로를 설계하고 제작하였다. 신호처리회로의 전체적인 구성은 2 - 10 key의 x-선 에너지 및 event time을 측정하는 회로 및8-선 계수율을 측정하기 위한 카운터회로를 위주로 설계하였으며, x-선 event의 에너지가 측정에너지를 벗어나거나 상승시간이 긴 신호는 anti-coincidence 회로를 통하여 제거되고, 그 계수율이 기록되도록 설계 제작되었다. 또한 신호처리회로에서 얻은 데이터는 telemetry를 통하여 serial 형태로 전송되어야 하므로 8086 microprocessor를 이용하여 데이터를 획득하고 전송하도록 하였다. 따라서 본 실험에서 제작된 신호처리회로의 기능 및 특성에 대해 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.267-272
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• 2007

센서 네트워크는 일반적으로 지정된 지역 내에서 흩어져 있는 센서 노드들에 의해 주변 현상을 감지하여 싱크 노드로 전송한다. 각 센서 노드들은 요청된 질의나 사전에 지정된 질의의 결과를 주기적으로 싱크 노드로 전송한다. 하지만, 센서 노드들은 제한된 배터리 용량을 가지기 때문에 영구적인 수명을 보장할 수 없다. 따라서 중복된 데이터는 한번만 전송하거나, 대표 센서 노드가 값을 모아서 전송함으로서 네트워크 수명을 최대로 보장하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 동적으로 데이터 전송 노드를 선정하는 라우팅 트리인 동적 트리기반의 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘(EDRT)을 제안한다. 기존에 제안된 질의 기반 라우팅 트리(QSRT)는 질의의 결과들이 싱크 노드로 전송할 때, 데이터를 부분 집계 및 패킷 합병을 유도하여 데이터 전송 횟수를 줄였다. 본 논문에서는 각 센서 노드가 부모 노드뿐만 아니라 형제 노드 간에도 데이터를 부분 집계 및 패킷 합병을 할 수 있도록 하여 데이터 전송 횟수를 줄이고, 센서 노드의 에너지 소모량도 감소시킨다. 수행된 실험의 결과는 제안된 EDRT가 QSRT보다 향상된 성능을 보여 준다.