• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.248-250
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• 2015

건물 또는 실내에서 사용자의 위치를 찾는 스마트 측위 기술은 비콘 노드에서 발생하는 신호의 세기와 식별자 정보로 위치를 검색한다. 하지만 이러한 측위에 사용되는 데이터의 이동 경로는 비콘 노드의 에너지 량, 거리 및 홉 수를 고려하지 않고 설계된다. 또한, 실외와 달리 건물 내의 비콘 노드가 설치된 상황에 따라 데이터 경로가 사라져 데이터를 유실하는 경우가 많이 발생한다. 본 연구에서는 실시간으로 변하는 환경에서 노드의 에너지양, 노드간의 거리 및 홉 수를 고려해 효율적으로 전달하는 방법을 연구했다. 이로써 기존의 고정된 데이터 경로 모델에서의 발생하는 국부적인 에너지 손실 및 데이터 유실의 문제점을 개선했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1260-1263
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• 2009

제한된 배터리를 가지는 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위하여 에너지 소비를 줄이고 효율성을 높이는 다양한 방법이 제안되었다. 센서 노드에서의 데이터 전송은 가장 큰 에너지 소비 활동이 되기 때문에, 데이터가 전송되는 양을 줄여서 에너지 소비를 줄일 수 있는 방법이 한 부분으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 특징을 반영하고, 시간적 연관성만을 고려한 데이터 퓨전 기법인 TiNA(Temporal coherency-aware in-Network Aggregation)를 기반으로 시간, 공간적 연관성을 동시에 고려하여 데이터 퓨전을 하는 효율적인 데이터 퓨전(Data Fusion) 기법을 제안하였다.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.10 no.2
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• pp.43-50
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• 2024

This manuscript proposes an artificial intelligence-based(AI) energy platform system that efficiently use existing energy than creating new energy than creating new energy sources. To this end, it collects public information data portal and statistics data portal and data emissions, including energy usage and greenhouse gas emissions, including energy consumption and greenhouse gas emissions.In addition, it provides strong security and personal information protection functions to overcome the limit of existing energy platform. Through the built energy platform, improving power supply and user convenience of users and users to contribute to global warming issues.In this paper, the contents to implement the contents of the system, and improvement direction from the future completion and improvement direction.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.3
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• pp.175-181
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• 2021

This paper analyzes the artificial intelligence-based approach for short-term energy consumption prediction. In this paper, we employ the reinforcement learning algorithms to improve the limitation of the supervised learning algorithms which usually utilize to the short-term energy consumption prediction technologies. The supervised learning algorithm-based approaches have high complexity because the approaches require contextual information as well as energy consumption data for sufficient performance. We propose a deep reinforcement learning algorithm based on multi-agent to predict energy consumption only with energy consumption data for improving the complexity of data and learning models. The proposed scheme is simulated using public energy consumption data and confirmed the performance. The proposed scheme can predict a similar value to the actual value except for the outlier data.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.1
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• pp.39-44
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• 2023

Renewable energy such as solar and wind power is a resource that is sensitive to weather conditions and environmental changes. Since the amount of power generated by a facility can vary depending on the installation location and structure, it is important to accurately predict the amount of power generation. Using meteorological data, a data preprocessing process based on principal component analysis was conducted to monitor the relationship between features that affect energy production prediction. In addition, in this study, the prediction was tested by reconstructing the dataset according to the sensitivity and applying it to the machine learning model. Using the proposed model, the performance of energy production prediction using random forest regression was confirmed by predicting energy production according to the meteorological environment for new and renewable energy, and comparing it with the actual production value at that time.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.6
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• pp.911-917
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• 2023

In today's world, we find ourselves facing energy crises due to factors such as war and climate crises. To prepare for these energy crises, many researchers continue to study systems related to energy monitoring and conservation, such as energy management systems, energy monitoring, and energy conservation. In line with these efforts, nations are making it mandatory for energy-consuming facilities to implement these systems. However, these facilities, limited by space and energy constraints, are exploring ways to improve. This research explores the operation of a data collection system using low-performance embedded devices. In this context, it proves that an optimized version of RocksDB, a Key-Value store, outperforms traditional databases when it comes to time-series data. Furthermore, a comprehensive database evaluation tool was employed to assess various databases, including optimized RocksDB and regular RocksDB. In addition, heterogeneous databases and evaluations are conducted using a UD Benchmark tool to evaluate them. As a result, we were able to see that on devices with low performance, the time required was up to 11 times shorter than that of other databases.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.301-304
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• 2009

무선 센서 네트워크는 제한된 에너지로 동작하는 다수의 센서 노드로 구성되기 때문에 효율적으로 에너지를 사용 것이 중요하다. 기존의 클러스터 기반 알고리즘은 지역적으로 인접한 다수의 노드들을 클러스터로 구성하고 멤버 노드로부터 수신된 데이터를 병합하여 전송함으로써 에너지 소모를 줄였다. 하지만 클러스터링 과정에서 노드의 밀도를 고려하지 않았기 때문에 불균등한 노드 분포상에서 데이터 병합의 효과를 얻을 수 없는 클러스터를 생성할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링과정에 노드의 밀도를 고려하여 데이터 병합 효과를 최대화하고, 에너지 소모를 줄일 수 있는 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.457-459
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• 2015

Bluetooth Low Energy 기술은 IoT 환경의 개인 영역 통신 시스템의 발달과 함께 저전력 근거리 통신 기술의 대표되는 기술로써 현재까지 에너지 효율을 우선시하여 개발되어 왔다. 하지만 홈 네트워크 환경이나 공공지역에서 서비스되는 음성안내 등의 환경에서 Bluetooth Low Energy 기술이 적용될 경우 Broadcast 형태의 음성 데이터 전달이 요구될 수 있으며, 이 경우 Bluetooth Low Energy를 포함한 대부분의 저전력 근거리 통신 기술에서는 Duty Cycle 등의 에너지 고효율 정책으로 인하여 Broadcast 데이터 수신에 대한 신뢰성이 보장되기 힘들기 때문에, 보편적으로 n-repetition 방식의 데이터 전달 방식을 적용하고 있다. 본 고에서는 이러한 n-repetition 방식의 데이터 전달에 대한 중복 송신에서 발생되는 에너지 소모를 개선시키고자 Nack 기반의 선택적 재전송 형태의 새로운 Broadcast 기법을 제안하며, 실험을 통하여 이에 대한 효율성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.752-754
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• 2012

무선센서네트워크 환경에서는 에너지 효율적인 데이터 패킷 전송을 위해 multi-hop routing 기법과 multi-path routing 기법 등이 연구되고 있다. 두 기법 모두 에너지를 적게 소모하는 경로를 택하여 데이터 패킷을 전송한다. 그러나 에너지를 적게 소모하는 경로를 택하기 위해 센서 노드 간 거리가 가까워져 목적지까지 데이터 패킷을 전송하는데 많은 홉 수를 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 에너지 효율적인 경로를 택하면서 동시에 목적지 가까이에서 데이터 패킷 전송을 이어가는 cooperative communication 기반의 라우팅 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.900-903
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• 2016

A variety of measures in various fields, buildings, factories, offices, supermarkets, etc. through a sensor installed for energy savings and user convenience are transmitted and received by the cloud server. Also, this kind of sensor service increases considering the user's convenience. In this paper, we research a variety of meter data linkage between oracle database and time series database, and data analysis.