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다중 기계 학습을 활용한 데이터 센터의 냉방 에너지 절감 시스템에 관한 연구 (A Study on the Cooling Energy Saving System for Data Centers Using Multi-Machine Learning)

장현철
- 한국정보처리학회:학술대회논문집
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- 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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- pp.458-460
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- 2019
최근 클라우드 시스템 환경이 점차 늘어남에 따라 데이터 센터(IDC) 구축이 점차 늘어나가고 있다. 데이터 센터는 최근 부각하고 있는 4 차 산업 영역에서 사물 인터넷(IoT), 자율주행차 등 에서 처리될 대용량 데이터로 인한 이를 처리하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 데이터센터 운영에는 대량의 에너지가 필요하다. 수 많은 컴퓨터에서 발생하는 열에너지를 처리하기 위하여 대량의 전력 냉방 에너지를 소비하고 있다. 냉방 공조 운영은 데이터 센터 운영에 중요한 역할을 한다. 이유는 많은 컴퓨터를 가동하는 비용보다 부대 시설로 운영되는 냉방 에너지를 보다 많이 소비하는 현상까지 발생하고 있다. 이에 최근 데이터 센터 냉방 공조 운영을 효율화하는 것에 연구를 맞추고 있다. 본 논문에서는 냉방 공조 운영 효율화 하도록 하기 위해서 다중 기계 학습을 활용한 데이터 센터의 냉방 에너지 절감 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 단수 알고리즘을 활용하여 머신 러닝의 모델구현 방식이 아닌 다중의 기계 학습을 통하여 최적화된 모델을 일일 배치로 생성하여 예측을 하는 시스템이다. 본 시스템을 통하여 사전에 최적화된 냉방 운영을 하여 기존 데이터 센터의 운영되는 과다 냉방을 감축 시켜 에너지를 절감해주는 기능을 제공한다. 본 논문 시스템 연구 결과는 폭발적으로 늘어가고 있는 데이터 센터의 에너지 효율화에 기여할 수 있고, 클라우드 사업에서 경쟁력을 줄 수 있는 운영 시스템 방안을 제시한다.
https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2019m05a.458 인용 PDF

광전기화학 물분해 수소 제조 기술에서 수소화효소 엔자임 활용 (Hydrogenase Enzyme for Photoelectrochemical Hydrogen Production from Water Splitting)

조혜경;정현민;윤재경;이광복;김한성;주현규
- 한국수소및신에너지학회논문집
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- 제33권5호
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- pp.507-514
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- 2022
There is growing interest in sustainable energy sources that can reduce fossil fuel dependence and environmental pollution while meeting rapidly growing energy demands. Hydrogen have been investigated as one of the ideal alternative energies because it has relatively high efficiency without emitting pollutants. The light-sensitized enzymatic (LSE) system, which uses hydrogenase-enzymes, is one of the methods towards economically feasible system configurations that enhance the rate of hydrogen generation. Hydrogenase is an enzyme that catalyzes a reversible reaction that oxidizes molecular hydrogen or produces molecular hydrogen from protons and electrons. In this paper, utilization of [NiFe]-hydrogenase (from Pyrococcus furiosus) in photoelectrochemical hydrogen production system such as handling, immobilization, physicochemical and electrochemical analysis, process parameters, etc. was introduced.
https://doi.org/10.7316/KHNES.2022.33.5.507 인용 PDF KSCI