센서 네트워크는 지정된 지역 내에서 흩어져 있는 센서 노드들에 의해 주변 현상을 감지하여 싱크 노드로 전송한다. 하지만, 센서 노드들은 제한된 배터리 용량을 가지기 때문에 영구적인 수명을 보장할 수 없다. 따라서 에너지 효율적인 라우팅을 통한 네트워크 수명의 최대화가 매우 중요하다. 이 논문에서 우리는 클러스터 기반의 효율적인 데이터 전송 라우팅 프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜은 여러 개의 유동성 싱크가 존재하는 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 데이터 전송을 지원한다. 기존의 제안된 클러스터 기반의 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜(CBPER)은 위와 같은 네트워크 환경에서 두 계층 데이터 전송 라우팅 프로토콜(TTDD)의 단점인 과도한 컨트롤 패킷 사용을 보완하여 제안되었다. 하지만, 데이터 전송 과정에서 최적의 경로로 전송하지 않기 때문에 네트워크의 에너지를 효율적으로 사용하지 않는다. 이에 본 논문에서는 클러스터 기반의 효율적인 데이터 전송 라우팅 프로토콜을 기반으로 데이터 전송 경로를 최적 경로로 선택하여 데이터를 전송함으로서 센서 노드들의 배터리 소모를 줄이고 전체 네트워크의 수명을 연장시킨다. 제안한 프로토콜과 CBPER의 비교 실험을 통해 제안한 프로토콜의 성능이 더 에너지 효율적임을 검증한다.
최근 들어 무선 멀티미디어 서비스를 위한 Wireless Sensor Network 에 관한 연구가 활발히 진행됨에 따라 그 응용의 한 부분으로써 이미지 센서를 이용하여 이미지 데이터를 전송하는 WISN(Wireless Image Sensor Networks) 에 관한 연구가 시작되었다. WISN은 센서노드의 제한된 자원(배터리, 대역폭, 처리속도, 메모리 크기)으로 인해 많은 어려움을 갖는다. 특히 그 중에서 제한된 배터리로 인해 이미지 센서노드는 효율적인 에너지 관리가 필요하다. 이미지 센서노드의 에너지 소모는 이미지 캡쳐 과정, 이미지 데이터의 처리 및 가공(compression)과정, 이미지 데이터의 전송 과정에서 발생한다. 또한 수 Kbyte 이미지 데이터는 기존의 무선센서 네트워크의 데이터보다 훨씬 크기 때문에 빈번한 이미지 데이터의 전송은 노드의 수명을 단축시켜 전체 네트워크의 분단을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 JPEG 이미지 크기의 변화량을 고려하여 전송 횟 수를 최소화하는 기법을 제안한다. 종단 센서노드는 자신이 이전 JPEG이미지와 현재 JPEG이미지의 크기를 비교하여 특정 임계값 이하이면 전송하지 않고, 임계값 이상일 때에는 변화된 특정 부분의 이미지만을 보냄으로써 데이터량을 줄이게 된다. 결과적으로 효율적 에너지 관리를 통해 센서 노드의 라이프타임을 향상 시키는 결과를 가진다. 제안된 기법을 검증하기 위하여 테스트 보드를 만들어 제안된 기법과 일반적인 방법에서의 데이터의 전송 횟수 및 에너지 소모량과 노드의 라이프타임을 비교하여 제안된 기법의 성능의 우수함을 보였다.
최근 모바일 기기 및 우선 통신의 발달로 인하여 지오센서 네트워크가 실생활의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이에 따라 센서 노드의 제한된 에너지를 효율적으로 사용할 수 있는 미들웨어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 미들웨어들은 센서 노드의 고유한 처리 능력 몇 가능을 고려하여 개발하지 않았기 때문에, 제한된 시스템 자원만을 사용하는 센서 노드에서는 운영이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 지오센서 네트워크에서 에너지 효율성을 자원하는 바이트코드 기반 데이터 서비스 미들웨어를 설계 및 구현한다. 제안하는 미들웨어는 첫째, 하드웨어 추상화를 지원하는 데이터 관리자와 최소한의 바이트코도 명령어를 통하여, 센서 노드에 최적화된 기능만을 제공한다. 둘째, 불필요한 데이터를 제거함으로써 데이터 전송량을 최소화하는 데이터 집계 질의처리 및 데이터 필터링을 통하여, 센서 노드의 에너지 효율성을 향상시킨다. 마지막으로, 기존 연구인 SwissQM과의 성능 평가를 통해 제안하는 미들웨어가 데이터 전송량과 평균 에너지 소모량 측면에서 에너지 효율적임을 보인다.
무선 센서 네트워크에서 모바일 싱크의 도입은 기존의 고정된 위치의 싱크를 사용하는 WSN에서 발생하는, 싱크 주변 노드들과 외곽 노드들 간의 에너지 불균형 문제(에너지 핫스팟 문제)를 어느 정도 해결할 수 있게 하였다. 그러나 모바일 싱크의 에너지 제약으로 인해 싱크가 모든 노드를 방문하여 데이터를 수집할 수 없기 때문에, 앵커(또는 헤드)라고 불리는 특정 노드에서 데이터를 모으고, 모바일 싱크는 이러한 앵커 노드들만을 방문하는 방법이 널리 사용되고 있다. 최근 연구에서는 모바일 싱크가 보다 효율적으로 에너지 불균형 문제를 해결하기 위하여 모바일 싱크 이동 경로 및 앵커 노드 선정 최적화 방법이 활발히 연구되고 있다. 본 연구에서는 태양 에너지 기반 센서 네트워크를 위한 영역 기반 앵커 선정 기법 및 모바일 싱크 이동 경로 선택 기법을 제안한다. 제안 기법은 각 노드가 수집하는 태양 에너지의 활용을 최대화하고, 에너지 핫스팟 문제를 완화하기 위해 두 개의 라인(영역)을 설정하고 이 라인을 따라 앵커 노드가 선정된다. 모바일 싱크는 데이터 수집을 위해 이 두 라인을 왕복 이동 경로로 택하여 라인 내의 앵커 노드를 방문한다. 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법보다 에너지 불균형 문제가 완화되어 노드의 정전 시간이 줄어들고, 이에 따라 모바일 싱크에서 수집되는 데이터의 양이 증가하는 것을 확인하였다.
우리나라는 자원 빈국인 동시에 에너지 다소비 국가이다. 또한 전기 에너지에 대한 사용량 및 의존도가 매우 높고, 총 에너지 사용의 20% 이상은 건물에서 소비된다. 딥러닝과 머신러닝에 대한 연구가 활발해지면서 다양한 알고리즘을 에너지 효율 분야에 적용하려는 연구가 진행되고 있으며, 에너지의 효율적인 관리를 위한 건물에너지관리시스템(BEMS)의 도입이 늘어가는 추세이다. 본 논문에서는 스마트플러그를 이용하여 직접 수집한 가구당 기기별 에너지 사용량을 바탕으로 데이터베이스를 구축하였다. 또한 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 수집한 데이터를 효과적으로 분석 및 예측하는 알고리즘을 구현하였다. 추후 이 데이터는 에너지 사용량 예측을 넘어 전력 소비 패턴 분석 등에 적용할 수 있다. 이는 에너지 효율 개선에 도움이 될 수 있으며, 미래 데이터의 예측을 통해 효과적인 전력 사용량 관리에 도움을 줄 것으로 기대된다.
이동적응망(MANET: Mobile Ad-hoc Network)은 네트워크 하부 구조를 필요로 하지 않은 무선 단말들로 구성된 네트워크이다. 이러한 특성은 네트워크 단절 가능성을 높게 하기 때문에 이동단말들의 데이터 액세스률이 낮아지게 된다는 문제점을 갖는다. 이를 해결하기 위하여 이동 노드들은 데이터의 중복사본을 갖는다. 이동 노드가 갖는 중복사본은 데이터 일관성을 유지하기 위하여 별도의 중복관리 기법이 필요하다. 하지만 MANET을 구성하는 이동 노드들은 일반적으로 제한된 전력을 가지고 있고 단절될 가능성이 높기 때문에 중복 사본의 일관성 보장은 어려운 문제로 지적되고 있다. 기존에 제안된 MANET에서의 데이터 중복관리 기법은 데이터 액세스 빈도수를 계산하여 액세스률을 높이는 방법에 주안점을 두고 있고 갱신 데이터의 일관성 보장은 그 어려움 때문에 주로 판독 연산만 고려하였다. 갱신 트랜잭션을 지원하는 경우 대부분 높은 통신비용을 이유로 데이터 일관성을 보장하지 않는다. 또한 이동 노드가 다수의 서버를 통해서 갱신 연산을 실행하기 때문에 통신 오버헤드로 인하여 전력소모가 크다. 본 논문에서는 주사본 노드를 통하여 갱신을 가능하게 함으로써 데이터 일관성을 유지할 수 있는 데이터 중복 기법을 제안한다. 제안된 기법은 이동 노드들의 에너지 특성을 고려하여 더 않은 에너지를 가진 노드에게 갱신 전파 및 일관성 유지를 의뢰함으로써 상대적으로 낮은 에너지를 갖는 이동 노드의 에너지 효율을 고려하였다.
에너지바우처 사업은 해마다 지원 예산의 규모를 증액하고 대상 가구원 특성 기준을 추가하는 등 지속적인 노력에도 불구하고 현재 에너지바우처 사용률은 전국 평균 약 81.8%로 여전히 목표치에는 못 미치는 상황이다. 본 논문에서는 2015년 최초 시행 이후부터 누적된 에너지바우처의 데이터와 에너지연료비(유가 정보, 지역 난방비 등), 기상청의 개방된 기상자료(기상특보, 예보), 한전의 실시간 전력 소비데이터 등 타 정보를 결합하여 인공지능 기반 데이터 분석으로 에너지바우처 사용률을 높여 사용률 저조 원인을 분석하고 이를 기반으로 위험 가구에 대한 사전 탐지와 관리를 위한 시스템을 제안한다. 향후, 제안 시스템의 현실적인 운영을 위해서는 사용률과 연관된 다양한 변수에 대한 분석과 시스템 성능평가가 필요하다.
수중환경에서는 전력 공급이 어렵기 때문에 통신 프로토콜 설계에 있어서 전력 효율은 중요한 고려사항들 중 하나이다. 본 논문에서는 UUV(Unmanned Underwater Vehicle)와 AUV(Autonomous Underwater Vehicle) 같은 이동 노드를 갖는 수중통신망에 대해 에너지 효율적인 매체접속제어(MAC : Medium Access Control) 프로토콜을 연구하였다. 이동 노드간의 통신에서는 데이터 교환 중에 노드 이동으로 인해 서로의 전파 반경을 벗어나 전송 중인 데이터를 완료하지 못하고 에너지만 낭비하는 경우가 발생할 수 있다. 특히, 수중 통신 채널 환경에서는 지상보다 약 $10^5$ 배의 느린 전파 지연을 가지므로 데이터의 전송 완료 전에 서로의 전파 반경을 벗어날 확률이 지상보다 커서 이로 인한 에너지 낭비가 더 많게 된다. 제안한 mobility-MAC 프로토콜은 수신노드의 위치와 노드의 이동 속도를 고려하여 Dropping Zone을 정의하고 데이터 전송 시도를 제어한다. 데이터 전송시도는 Dropping Zone에서 무조건 데이터 전송을 드롭(drop)을 하는 것이 아니라, 데이터 전송 중 노드가 전파 반경을 이탈할 확률을 예측하여 드롭하는 방법이다. 결과적으로, 조건적 드롭을 통해 잘못된 드롭을 감소시켜 전송지연과 통신수율의 향상을 가져왔고 유효한 데이터 드롭으로 에너지 낭비를 방지하여 에너지 효율도 증가되었다.
고에너지물리연구에서는 입자가속기에서 배출되는 막대한 양의 데이터를 저장, 처리하기 위한 계산능력과 대용량의 저장장치를 확보하는데 어려움을 겪어왔다. 또한, 실제 실험에 참여, 연구, 분석하는 인력 또한 전세계에 흩어져 있어 실험의 효율성을 떨어뜨리고 있다. 이러한 어려움을 해결하고자 차세대 인터넷이라 불리는 그리드를 활용하여 고에너지연구에서 필요로 하는 계산자원과 저장장치, 데이터에 대한 접근성 등을 확보한다는 방안이다. 이 글에서는 CERN에서 개발한 EU-DataGrid 소프트웨어를 이용한 고에너지물리 데이터 그리드의 구축 상황을 기술하였다.
친환경 저에너지 중점의 건축설계의 중요성이 점점 커져가고 있다. 또 한편으로는 좀 더 미시적인 관점의 에너지 절약 설계 기법이 요구되고 있다. 이러한 분위기 속에서 에너지 시뮬레이션의 필요성이 점차 증가하고 있으며, 특히 BIM 기반의 에너지 시뮬레이션은 높은 효율성으로 인해 주목받고 있다. 하지만 BIM의 데이터는 아직까지는 미시적인 에너지와 관련된 파라메터가 적용되어 있지 않다. 따라서 본 연구는 조도 센서에 의한 조명 제어 시뮬레이션을 통해 센서 조명 파라메터의 생성 필요성에 대해서 연구하고자 한다. 연구는 BIM을 통해 생성된 데이터를 바탕으로 조도 센서를 설치하고 조도 시뮬레이션을 통해 센서등의 스케줄 데이터를 생성하였다. 그리고 이렇게 생성된 스케줄 데이터를 바탕으로 에너지 시뮬레이션을 실시하여 소비전력의 감소율을 확인하였다. 연구에 따르면 조명에 따른 열부하량과 소비전력량이 각각 20%이상 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 센서 조명 파라메터는 미시적인 에너지 절약 설계를 위해서 BIM 데이터 내에 생성될 필요가 있다고 판단된다. 본 연구는 센서 조명 파라메터의 생성에 국한된 것이 아니라, 이와 같이 미시적인 변인들을 검토하고 BIM 데이터 내에 적용할 필요가 있음을 밝히기 위해 수행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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