센서를 통해 수집된 데이터는 모든 정보를 취합하는 기지국으로 전송되게 된다. 센서들은 데이터를 전송하면서 지속적으로 주변 환경에 대한 데이터를 수집하여야 하기 때문에 에너지 소모가 크다. 본 논문에서는 수집된 데이터가 효율적으로 전송되어 트래픽 혼잡을 피하면서 에너지 효율성을 고려하는 기법을 제안한다. 트래픽이 증가하거나 감소할 때 전송률을 제어함으로써 Traffic 혼잡을 피하고, 기본적인 CSMA(Carrier Sense Multiple Access) 프로토콜에 최적의 옵션을 설정하여 각 센서에서 에너지 소모를 최소화는 기법이다. 시뮬레이션을 통해 최적의 CSMA 옵션과 제안된 트래픽 제어 기법을 적용하여 성능을 분석하고, 에너지 효율성과 효과적인 트래픽 제어 방법을 제시한다.
무선 센서 네트워크에서 에너지 효율을 높이기 위해 클러스터링 방법이 제안되었다. 클러스터링 방법은 데이터를 수집하고 전달하는 계층 구조를 형성하고 있다. 그러나 대용량 데이터를 전송하는 무선 멀티미디어 센서 네트워크에서 기존의 무선 센서 네트워크의 클러스터링 기법은 과도한 데이터 전송에너지 소모량과 극도로 짧은 수명으로 인하여 적용하는 데에 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존의 문제점을 해결하기 위하여 상황에 따른 협력 통신 기법을 적용한 대용량 데이터 전송 방법으로 EEAC를 제안하여 에너지 효율을 높였다. 실험결과 제안방법은 기존의 방법보다 에너지 효율이 약 2.5배 향상되었음을 보였다.
자유 단조는 고온에 가열한 강괴에 높은 압력을 가하여 원하는 형상의 제품을 만드는 공정으로 에너지 소모가 매우 크다. 여러 개의 강괴를 가열로에 장입하여 고온에 가열한 후 소재를 하나씩 꺼내어 프레스 공정을 수행한다. 가열로에 함께 장입되는 소재들의 조합에 따라 가열 시 소요 시간 및 에너지 사용량이 달라진다. 소재 조합에 따른 가열 비용 예측을 통해 최적의 소재 조합을 결정하여 에너지 효율을 높일 수 있다. 비용 예측 모형을 학습하기 위해서는 가열 소요 시간 및 에너지 사용량 데이터가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 가열로의 온도 및 가스 사용량 데이터를 이용하여 가열로의 가동 상태 변경 지점을 감지하는 방안을 제안한다. 가열로의 온도 및 가스 사용량은 IoT 인프라를 기반으로 손 쉽게 획득할 수 있다. 가열로의 상태 별로 온도 및 가스 사용량에 나타나는 패턴을 이용하여 상태 변경 지점을 감지한다. 이를 통해 가열 공정 데이터를 획득할 수 있을 뿐만 아니라 가열로의 상태를 실시간에 모니터링이 가능함으로써 불필요하게 가열하는 것을 예방하여 에너지 효율을 높일 수 있다.
이 논문은 블록체인[1] 기술을 활용한 소규모 분산전력자원 거래 플랫폼에서의 정산소요시간에 대한 고찰이다. 먼저 연구에 적용한 "AMI 인프라를 활용한 국민 VPP 에너지 관리 시스템 (AI 기반의 에너지 거래 플랫폼)"을 소개한 후, 테스트베드 환경 내 IoT 전력 빅데이터[2] 분석으로 인증된 프로슈머의 발전(감축)량에 근거하여 지급되는 블록체인 암호화폐 코인의 정산과정 그리고 소요시간에 대하여 알아본다. 더불어 기존 람다 아키텍처에 MapD[3]를 적용한 GPU Fast 빅데이터 전력 빅데이터 분석 시스템 구성을 제시 한다.
본 논문에서는 MPEG-4 HE-AAC의 SBR 부호기의 효율을 개선하기 위해 예측 SBR(Predictive-SBR)을 제안한다. SBR 부호기는 주부호기(core encoder)와 결합하여 적은 비트량으로 고주파 성분을 복원할 수 있게 한다. 본 논문에서는 SBR 데이터의 약 70%를 차지하는 포락선 정보를 부호화하는 방법을 개선하여 효율성을 높이고자 한다. 기존 SBR은 포락선 정보의 전송을 위해 다음과 같은 방법을 이용한다. 먼저 고주파 대역의 에너지를 스케일팩터 밴드 단위로 계산한다. 다음으로, 전송정보량의 감소를 위해 델타 코딩 방식을 이용하여 에너지 정보를 부호화한다. 본 논문에서는 SBR의 포락선 정보를 효과적으로 감축하기 위하여 고주파 대역의 에너지를 예측하는 방법을 이용한다. SBR 부호기의 입력 데이터가 SBR 복호기의 입력데이터와 동일하다는 가정 하에 선형 회귀(linear-regression) 기법을 이용하여 고주파 대역의 에너지를 추정한다. 그 후에 추정된 에너지와 원래의 고주파 대역 에너지의 오차를 델타 코딩을 이용하여 부호화한다. 정보를 전송할 때는 고주파 대역 에너지의 델타 코드와 예측 SBR에서 계산한 오차의 델타 코드 중 부호화에 필요한 비트량이 적은 방식을 선택하여 부호화하도록 한다. 그 결과 약 10% 정도의 정보량 감축 효과를 얻을 수 있다.
소수력은 친환경적인 청정에너지 중 하나로 우리나라에는 부존량이 매우 풍부하여 최근 개발에 대한 필요성이 대두되고 있다. 소수력 에너지자원의 적극적인 활용을 위해서는 IT기술 접목을 통한 다양한 응용시스템 및 에너지원 발굴의 기반환경이 필요하다. 본 연구에서는 '국가 수자원관리 종합정보' 홈페이지에서 제공되는 840개 표준유역에 대한 자료를 바탕으로 소수력발전소의 수문특성분석 및 성능예측 기법을 적용하여 소수력 에너지자원량을 산출하였다. 기존 신재생에너지 자원지도 종합관리시스템에서 제공하고 있는 소수력에너지 예상발전용량 보다 정밀한 데이터를 바탕으로 데이터베이스를 구축하였으며, 데이터 분석이 가능한 로컬시스템(Local System)을 사용하여 대권역, 중권역, 표준유역별 단위 유효낙차당 연평균유량, 발전용량을 산출하였으며, 연평균가동률을 40%로 가정하여 연간전기생 산량을 예측하였다. 소수력 자원평가를 위한 GIS 시스템 개발은 광범위하게 산재해 있는 유역의 소수력 에너지 자원을 단시간에 평가할 수 있는 시스템을 개발하였다.
수중 무선 센서 네트워크에서 센싱 데이터는 수온과 염도 등 평균 계산 등을 사용하여 병합이 가능한 경우가 많다. 데이터 병합은 수중 무선 센서 네트워크에서 패킷의 수를 줄이고 에너지를 절약하는 데 큰 도움이 된다. 하지만 데이터 병합으로 인해 지연이 발생할 수 있고, 불필요하게 긴 경로나 싱크 방향이 아닌 경로를 통해 패킷이 전달되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 완화할 수 있는 데이터 병합 기반의 새로운 경로 결정 알고리즘을 제안한다. 제안 논문은 간섭 없이 지연을 줄이고 싱크 방향이 아닌 경로를 제거하여 에너지 효율성을 최대화 한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 에너지 효율과 패킷 지연 면에 있어 우수함을 알 수 있다.
무선 센서 네트워크에서는 배터리를 사용하여 수명이 제한적이고 싱크 주변에 데이터 전송이 많아 핫스팟 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 자식 노드에게 데이터 수집량을 할당하여 전송량을 제한하는 방법을 사용한다. 그러나 이 방법은 싱크 노드에서 먼 노드의 에너지 남는 문제와 데이터 전송 오류 시 할당된 양만큼 전송되지 않는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 부모 노드가 자식 노드에게 데이터 전송 양을 할당하여 전송량을 제한하는 환경에서, 재전송을 통한 오류 복구로 센서 데이터 손실을 방지하는 방법을 제안한다. 이때 각 센서 노드가 할당받은 데이터 전송량과 에너지의 한계를 넘지 않게 재전송량을 결정하고, 여분의 에너지로 오류를 복구하도록 한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 기법이 데이터 전송 오류를 효과적으로 복구하여 데이터를 효율적으로 수집함을 확인했으며, 결과적으로 싱크 노드 및 주변 노드의 에너지 고갈을 최소화하고 데이터 수집률이 증가함을 알 수 있다.
이 논문은 에너지 클라우드 참여 프로슈머의 신뢰성 있는 생산 및 소비량 인증에 기반 한 개인 간 거래, 클라우드 간 거래, 그리고 소규모 분산전력 중개시장 참여 등의 다양한 에너지 프로슈머 비즈니스 모델에 필요한 생산·소비량 인증 기반 전력 거래 시스템에 관한 고찰이다. 이 시스템은 에너지 거래에 있어 가장 중요한 파라미터로 간주할 수 있는 거래 정산의 신뢰성을 확보하기 위한 것으로써 에너지 프로슈머로부터 수집되는 발전·소비 빅데이터 분석에 의한 인증 기반 블록체인 스마트 컨트랙트 체결을 위한 것이다. 이를 위하여 IoT AMI로부터 수집 된 빅데이터 분석 시스템과 AMI 와 연계 구성된 프라이빗 블록체인 네트워크를 적용한 생산량 인증 시스템 구성을 소개하고 블록체인 스마트 컨트랙트를 활용한 전력 거래 매칭 방식을 제안한다. 마지막으로 에너지 클러스터 거래 시스템 및 비즈니스모델을 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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