효율적인 에너지 관리는 제한된 자원을 가지는 센서 네트워크에서 매우 중요한 요소이며, 클러스터 기법은 그러한 관점에서 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나, 클러스터 헤더의 에너지 사용이 집중되는 문제가 발생할 수 있으며, 클러스터 헤더가 전 영역에 골고루 분포되지 않고 특정 영역에 집중되는 경우, 클러스터 멤버의 전송 거리가 크거나 매우 불균등한 상태가 될 수 있다. 전송거리는 에너지 소모의 문제와 직결될 수 있다. 특정 노드의 에너지가 빨리 고갈되는 것은 센서 네트워크 생존 기간을 줄이고, 전체 센서 네트워크의 효율이 저하되므로 센서 노드들의 균등한 에너지 소모는 매우 중요한 연구과제이다. 본 연구에서는 센서 클러스터 기법에서 클러스터 헤더와 센서 노드가 에너지를 균등하게 사용하기 위한 요소들을 분석하고, 클러스터 헤더가 센서 네트워크 전역에 골고루 분포하는 균등분포 클러스터링을 제안한다. 제안하는 클러스터 기법은 멀티홉 라우팅을 사용하여 원거리 전송으로 인한 센서 노드의 에너지 소모를 줄인다. 기존 연구에서 멀티홉 클러스터 기법은 클러스터 구성과 라우팅 경로 설정의 2단계 과정을 통해서 멀티홉 클러스터 경로를 설정하는 반면, 제안하는 방식은 클러스터 헤더를 선출하는 과정에서 클러스터 라우팅 경로를 설정하여 제어 메시지 과정을 최소화한다.
토양으로부터 발생하는 증발과 식물에서 일어나는 증산을 모두 포함하는 증발산은 일반적으로 연구된 물리식과 경험식 등을 이용하여 산정하고 lysimeter 실측 자료를 이용하여 지역 특성에 맞게 검증하는 방법을쓰고 있다. 하지만 이와 같은 방법은 어느 한 점에만 국한되어 적용되기 때문에 공간적인 제약이 있으며 외부환경의 영향을 크게 받는 증발산의 특성상 이를 일반화하는 데에도 어려움이 따른다. 따라서 이러한 점들을 보완하고 해결하기 위해 원격탐사 (Remote Sensing)를 이용하여 넓은 지역에 분포되어 있는 증발산량을 공간적으로 산정하고자 한다. 증발산량은 크게 물수지, 에너지수지 방법을 이용하여 구할 수 있으며, 본 연구에서는 에너지수지 방법을 기반으로 한 원격 이미지 처리 모형을 이용하여 에너지 수지식의 각 항을 이루는 순복사 에너지, 토양열 플럭스, 현열 플럭스와 함께 증발산을 나타내는 잠열 플럭스를 통합적으로 처리하여 산정, 이를 지도로 나타내고 기본적인 통계분석을 실시하였다. 작성된 지도는 유역 내 토지 피복, 식생 분포, 고도 등 외부 인자들의 변화에 따라 증발산량이 공간적으로 어떻게 변화하는지를 알아볼 때 유용하게 쓰일 것이며, 다른 증발산 지도와의 비교를 통해 연구지역에서의 시간 변동성을 파악하는 데에도 도움이 될 것이다.
인간의 삶과 밀접한 관련이 있는 태양 에너지는 전세계적으로 에너지 부족 문제 해결방안을 위한 대체 에너지 자원으로 각광 받고 있다. 즉 태양으로부터 방출되어 지표면에 도달하는 태양광은 연간 약 23,000 TW(Perez et al., 2009)로써 다른 어떤 종류의 에너지원보다 풍부하기 때문에 태양광 발전은 양적인 측면에서의 무한한 잠재력뿐만 아니라 환경적인 측면에서 무공해라는 장점을 가진다. 특히 국내에서는 2030년까지 태양광 에너지와 풍력 및 수소에너지들은 3대 국가 에너지 전략 분야로 집중 육성되고 있다(한국과학기술정보연구원, 2007). 지표면에 도달하는 태양 에너지 평가 및 분석을 위하여 일사계에 의한 관측 자료가 이용될 수 있으나 관측 영역 및 관측 정밀도 문제 때문에 태양 복사 모델(Solar Radiative Transfer Model)에 의한 계산 자료가 중요하게 활용된다. 이 연구에서 한반도의 지표면 태양광 계산을 위하여 사용된 모델은 Iqbal(1983)에 근거한 것으로써 단일 기층의 모형대기를 가정한 모델이며 상세 모델(Line-by-Line Model)에 의하여 보정하여 2009년 1월부터 2009년 12월까지 한반도의 지표면 태양광 시공간 분포를 계산하였다. 이 계산을 위하여 대기 중의 가스와 에어로졸 및 구름 성분들에 대한 모델 입력자료 등이 요구되며 이 자료들은 기상청의 수치 모델(Regional Date Assimilation and Prediction System; RDAPS)과 기상 관련 인공위성(OMI와 MODIS 및 MTSAT-1R 등)으로부터 발췌하여 사용하였다. 그 결과 이 연구 기간(2009년 1월 ~ 2009년 12월)동안 1 km 간격의 수평면에 대하여 계산된 한반도의 지표면 태양광은 안동과 대구 및 진주를 연결하는 지역에서 최대값($5400MJ/m^2$ 이상)이 나타났다. 그러나 지표면 일사 관측 자료의 공간 분포는 이 연구 결과와 차이가 있었으며 그 원인은 관측소 일사계의 보정 및 관리운영에 따른 자료 정확성 결여 때문으로 평가된다.
전통적인 음성 향상 방법은 잘못된 잡음의 추정에 따라 남아있는 잡음이 발생하여 음성 스펙트럼을 왜곡하거나 음성 프레임을 찾지 못하여 음성 인식 성능을 저하시키는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 음성 에너지 분포 처리와 음성 에너지 파라미터를 융합한 음성 검출 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 음성 에너지를 최대화시켜 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 이용하였다. 또한, 음성 신호의 특징 파라미터 중에서 작은 값을 가지는 로그에너지 특징의 구간에서는 큰 에너지를 가지는 구간에 비해 상대적으로 로그에너지 값을 더 많이 키워서 잡음이 포함한 음성신호의 로그에너지 특징의 크기와 비슷하게 하여 훈련과 인식 환경의 불일치를 융합으로 인해 줄여준다. 인식 실험 결과 기존 방법에 비해 향상된 인식 성능을 확인할 수 있었으며, car 잡음 환경의 음성 구간 적중률은 낮은 SNR구간인 0dB과 5dB에서는 97.1%와 97.3%의 정확도를 보였으며, 높은 SNR구간인 10dB와 15dB에서는 98.3%, 98.6%의 정확도를 보였다.
지열에너지는 지구가 생성될 당시부터 지구 내부에 존재하는 무한한 열에너지로 온실가스 배출이 적으며 태양광이나 풍력 등 다른 신재생 에너지와는 달리 일정한 에너지를 공급할 수 있는 항상성 에너지로 기저부하를 담당할 수 있다. 지열을 이용한 전력 생산은 1904년에 이탈리아 라데렐로에서 처음으로 시작되었으며, 현재까지 화산지대를 중심으로 활발히 이루어지고 있다. 2001년에서 2005년 사이에 전세계 지열발전용량은 약 13% 증가하였으며, 2005년을 기준으로 약 8,933MWe의 지열발전설비가 가동 중이다. 최근 들어 지하 심부까지 시추하여 지열저장소(geothermal reservoir)를 형성하고 이를 통해 지열에너지를 생산하는 새로운 시스템인 EGS(Enhanced Geothermal Systems)가 개발됨에 따라 비화산지대에서도 지열발전소를 건설하려는 움직임이 가속화되고 있다. EGS는 지하 심부의 불투수성 결정질 암반에 존재하는 지열에너지의 경제적인 생산뿐만 아니라 물을 주입하여 생산시키는 순환 방식을 이용하여 지열에너지 획득의 매개 역할을 하는 지열수의 고갈 문제를 해결하였다. 결정질 암반에서의 지열저장소의 형성은 암반 내에 분포하는 불연속면에서 주로 발생하며, 이를 위한 압력 조건은 현지 암반의 응력 분포 특성과 암반 및 불연속면의 물성에 좌우된다. 시추공을 통해 지하 심부의 암반에 수압이 가해지면 물의 주입으로 불연속면의 마찰력이 감소하며, 이로 인해 불연속면에 전단변형이 발생하게 된다. 전단변형은 불연속면을 열린 상태로 유지시켜 지열저장소를 형성하게 된다. 불연속면의 전단 변형시 발생하는 미소 탄성파는 시추공 주변에 설치한 모니터링 장비에서 측정되며, 모니터링 장비에 의해 측정된 미소 탄성파 발생 지점의 클러스터는 지열저장소의 공간적 분포 및 규모를 추정할 수 있는 자료가 된다. 현재 EGS를 이용한 지열발전 프로젝트는 프랑스 슐츠, 스위스 바젤, 호주 하바네로에서 대표적으로 진행 중이다. 슐츠는 현재 1.5MWe의 파일럿 플랜트를 가동 중이며, 하바네로는 파일럿 플랜트 건설 단계를 진행중이다. 스위스 바젤은 지열저장소를 형성시킬 목적으로 수행된 주입시험에서 발생된 문제에 대한 기술의 신뢰성을 확보할 목적으로 잠시 중단된 상태다. 제주도는 신생대에 분출하여 형성된 대표적인 한국의 화산지형으로 지열부존 가능성이 높을 것으로 예상되는 지역이다. 따라서 폐사는 지열에너지 부존 특성을 파악하기 위한 심부 물리 탐사 및 탐사정 시추가 실시될 예정이며 궁극적으로 국내 최초의 상용화된 지열발전소 건설을 목표로 하고 있다.
한국해양연구원(KORDI)의 파랑자료를 기초로 하여 한반도 근해의 파랑에너지 분포를 분석하였다. 파랑자료는 최근 24년(1979∼2002)간의 바람자료를 바탕으로 HYPA와 WAM모델을 이용하여 모사된 것이다. 파랑에너지, 즉 파력의 평가는 선형이론에 근거한 파주기를 가정하는 형태를 이용하여 하였다. 대략 3 kw/m 정도의 가용 파랑에너지가 한반도 근해에 분포한다고 말할 수 있으며, 계절과 지역에 따라 10 kw/m이상의 파랑에너지가 나타나는 곳도 있다. 제주도의 남서쪽 해역이 상대적으로 양질의 파랑에너지가 존재하는 것으로 평가된다.
고도의 경제성장에 지속되고 있는 가운데 에너지를 효과적으로 사용하는 연구와 기술은 꾸준히 개발되고 있으며, 에너지를 효율적으로 관리하기 위해서는 에너지의 사용량을 분석하여 에너지 사용량에 관여한 요인들의 특성을 파악하여야 한다. 따라서 에너지 사용 데이터의 정확한 측정은 에너지 관리측면에서 중요한 요소로 작용한다. 본 연구에서는 데이터 측정의 중요성을 인식하여 전기에너지 모니터링 시스템의 신뢰성 평가방안을 제시한다. 전통적인 통계 기법에 따라 측정오차 값을 확률변수로 하여 통계량으로 정하고, 이 통계량의 분포를 생각하여 임의의 신뢰구간을 적용하고 측정 정확도의 신뢰수준을 결정하는 절차 및 방법을 제시한다. 제안된 절차는 모집단의 평균과 표준편차 정보가 없을 때 그리고 적은 표본자료에도 용이하게 이용될 수 있도록 t-분포의 누적분포함수를 사용하여 에너지 측정장비의 신뢰도를 평가하는 방안을 활용하였다.
반도체 소자가 고집적화 되고 미세화 될수록 좁은 면적에 여러 기능을 가진 우물을 형성시켜야하나 기존의 우물로는 고온 장시간 열처리로 인하여 측면 확산이 깊게 되고, 불순물 농도 분포는 표면으로부터 농도가 점차 낮아진다. 따라서 기존 우물의 불순물 분포로는 기생 트랜지스터에 의한 렛치-엎과 알파 입자에 의한 SER의 감소를 위하여 필요한 벌크에서의 고농도 분포를 유지하기가 곤란하다. 이러한 문제는 차세대 반도체 개발을 위해서는 반드시 해결해야 할 것이며 이것을 해결할 수 있는 공정으로는 고 에너지 이온 주입과 저온, 단시간 열처리이다. 고 에너지 이온 주입 시의 불순물 분포를 어떻게 제어할 것인가에 대한 것과 여기서 부수적으로 나타나는 격자 손상과 그 회복 및 잔류결함의 성질을 어떻게 알고 이를 게터링 등에 이용할 것이냐에 대한 것이다. 실리콘 기판 내로 가속된 이온은 실리콘 격자와 충돌하면서 많은 1차 결함이 생기고. 이들은 후속 열처리 과정에서 활성화되면서 대부분은 실리콘 격자의 위치에 들어가 활성화되고. 그 나머지는 실리콘내의 격자간 산소, 격자간 실리콘. 격자 빈자리와 상호 작용을 하여 2차 결함을 형성한다. 에피택셜 웨이퍼와 p-type웨이퍼에 비소 이온을 고에너지로 주입후 2단계 열처리에 의한 농도분포변화와 핵생성과 결함성장에 관해 실험하였고, 핵생성온도는 $600^{\circ}C$이하이고, 성장에 필요한 온도는 $700^{\circ}C$이상이다.
최근 한정된 자원으로 인한 에너지 수요가 증가하면서 에너지 절약 문제가 중요한 과제로 대두되었다. 본 논문에서는 효율적인 에너지 절약 문제를 해결하기 위한 방법으로 열 영상과 퍼지 제어 기법을 적용하여 실내 냉방 장치의 풍향과 풍속을 제어하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 실내 냉방 장치의 풍향과 풍속을 제어하기 위해 획득한 초기 열 영상을 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Sky, Blue의 온도 값을 가지는 RGB 값이며 각 색상은 $24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가진다. 본 논문에서는 색상 분포 영상을 좌에서 우로 5개의 계층 구간으로 분류하여 온도를 분석한다. 실내 공간의 색상 분포 영상을 분석하여 얻어진 각 계층 구간의 온도와 대기 중의 습도를 퍼지 소속 함수에 적용하여 구해진 결과 값을 비퍼지화 하고 최종적으로 풍향의 세기를 제어한다. 그리고 열 영상을 분석하여 풍향의 우선순위, 풍향의 지속시간을 결정한다. 제안된 방법을 $300{\times}400$ 크기의 열 영상을 대상으로 기존의 시스템과의 전력량 차이를 시뮬레이션 한 결과, 제안된 방법이 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
DRAM에서 셀 파라메터들의 확률 분포를 고려하여 데이터 보유 시간에 대한 분포 특성을 계산하였다. 셀 파라메터와 셀 내부 전압의 과도 특성으로부터 데이터 보유 시간의 식을 유도하였다. 접합 공핍 영역에서 발생하는 누설 전류의 분포 특성은 재결합 트랩의 에너지 분포로, 셀 캐패시턴스 분포 특성은 유전체 성장에서 표면 반응 에너지의 분포 특성으로, 그리고 sense amplifer의 감도를 각각의 독립적인 확률 변수로 보고, monte carlo 시뮬레이션을 이용하여, 셀 파라메터 값들의 확률적 분포와, DRAM 셀들의 데이터 보유 시간에 대하여cumulative failure bit의 분포함수를 계산하였다 특히 sense amplifier의 감도 특성이 데이터 보유 시간 분포의 tail bit에 상당히 영향을 미침을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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