• Journal of Technology Innovation
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• v.20 no.2
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• pp.161-187
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• 2012

Recently, environmentally friendly technology are becoming important due to reconsideration about climate change and environmental pollution. In addition, as well as technical skills and social interaction through an analysis of the nonlinear transition management and policy implementation are emerging. This study of the development of photovoltaic industry in Korea 10 years analyze with strategic niche management (SNM) based on the theoretical and multi-layered perspective (MLP) is used as the analytical framework. Choose the gerverment-support project for niche technology, through a process of quantifying and alnalyze the phase transition to Regime with the numerical method and policy vision, learning effects, and network that key elements of SNM, MLP. Through the analysis of the photovoltaic industry technology-commercialization phase was investigated. This conventional overall and step-by-step model for technical management is proposed to replace exiting linear and narrow method and through the case study its validity was confirmed.

• Journal of Energy Engineering
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• v.29 no.2
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• pp.1-9
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• 2020

In recent days, fuel cell has received attention from the world as an alternative power source to hydrocarbon used in automobile engines. With the industrial advances of fuel cell, There have been a lot of researches actively conducted to find a way of generating hydrogen. Among many hydrogen production methods, Solid Oxide Electrolysis Cell(SOEC) is not only a basic way but also environment-friendly method to produce hydrogen gas. Solid Oxide Electrolysis Cell has lower electrical energy demands and high thermal efficiency since it is possible to operate under high temperature and high pressure conditions. For these reasons, experimental researches as well as studies on numerical modeling for Solid Oxide Electrolysis Cell have been under way. However, studies on numerical modeling are relatively less enough than experimental accomplishments and have limited performance prediction, which mostly is considered as a result from inadequate effects of electrochemical properties by temperature and pressure. In this study, various experimental studies of commercial Membrane Electrode Assembly (MEA) composed of Ni-YSZ (40wt%, Ni-60 wt% YSZ)/8-YSZ (TOSOH, TZ8Y)/LSM (La_0.9Sr_0.1MnO₃) was utilized for improving effectiveness of SOEC model. After numerically analyzing effects of electrochemical properties according to operating temperature, causing the largest deviation between experiments and simulation are that Charge Transfer Coefficient (CTC), exchange current density, diffusion coefficient, electrical conductivity in SOEC. Analyzing temperature effect on parameter used in overpotential model is conducted for modeling of SOEC. cross-validation method is adopted for application of various MEA and evaluating feasibility of model. As a result, the study confirm that the numerical model of SOEC based on structured process of effectiveness evaluation makes performance prediction better.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.147-150
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• 2010

현재 우리나라 제주도에서 스마트 그리드 실증단지를 만들어 한국형 스마트 그리드의 효용성과 실효성을 검증하려고 하고 있다. 이는 우리나라에 적합한 스마트 그리드 시스템을 실행하기 위한 범 정부 차원의 프로젝트다. 또한 다른 국가들도 자국의 정치, 경제, 기술, 기타 환경에 맞는 최적의 스마트 그리드 시스템을 찾기 위해서 구상하고 실행에 옮기고 있다. 따라서 다른 국가의 스마트 그리드 동향을 알아봄으로써 우리나라가 스마트 그리드의 국제 표준화 선점 및 핵심기술 확보 등을 통한 신 비즈니스 모델을 창출할 수 있고, 최적의 스마트 그리드 시스템을 찾아 궁극적으로는 전기 에너지의 고효율화 사용으로 온실가스를 감축 할 수 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 국내 스마트 그리드의 동향 및 미국, 일본, 중국, 유럽등의 스마트 그리드 동향에 대해서 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1674-1675
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• 2011

USN환경에서 다양한 정보를 획득하기 위한 수 십~수 천개의 배터리 기반 센서노드의 유지, 보수에 많은 시간과 비용이 소요되어 배터리 기반의 센서노드는 USN 산업의 한계점으로 작용한다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 센서노드 배터리 충전용 무선전력획득 모듈을 제안한다. 무선전력전송장치가 전송하는 RF 전력을 전력획득모듈이 효과적으로 획득 및 효율적인 관리를 통해 센서노드가 정보를 센싱하고 전송하는데 소모하는 전력 및 자연 방전되는 배터리 전력을 보충한다. 무선전력획득모듈이 적용된 센서노드를 통해 배터리 전력을 일정하게 유지시켜 배터리 교환 주기를 반영구적으로 연장함으로써 USN의 신뢰성과 적용가능성을 높이고 USN산업의 활성화에 기여할 수 있다. 본 논문은 34dBm의 전력전송장치와 무선전력획득모듈 사이의 거리 5m에서 -2dBm의 전력을 획득하여 센서노드용 70mAh의 리튬폴리머 배터리의 충전을 통해 시스템을 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.960-961
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• 2015

청정지역으로 규정된 제로에미션 지역을 통과하기 위해서는 배터리를 포함한 전기시스템을 사용하여 외력 특성과 무관하게 안정된 운전성능을 유지해야만 한다. 또한 전기시스템이 항구에서 완충된 상태로 출항이 진행되어서 목표지점에 도착한 경우 뿐만 아니라, 운항 중 발전기 시스템에서 배터리를 충전하고 회항지점에서 항구까지 안정된 전력을 유지해야만 한다. 그러나 운항이 진행되면서 선체에 작용되는 외력을 극복하기 위해 추진력을 급속히 변화하게 된다. 이러한 방법은 제한된 에네지를 사용하는 전기시스템에서 급격한 속도 변화는 에너지 사용량을 증가시키고, 진동, 발진등 추진체에 수명을 단축시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전기시스템의 전력 변화량을 기반으로 제로에미션을 운항하는 운전방법을 제안한다. 제안된 속도제어방법은 모드별로 선정된 속도변화량을 기준으로 모터의 토크응답성과 전력 변화특성을 PSIM을 사용하여 모의시험하였고, 구동부 하드웨어를 구현하여 성능을 부하 모의시험장치에서 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.362-365
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• 2011

단위면적당 증발산량 중 일부가 식생의 물질 생산에 이용될 수 있는지를 나타내는 지표인 수분 이용효율 (Water Use Efficiency, WUE)은 총 일차생산성(Gross Primary Productivity, GPP)과 단위면적당 증발산량(Evapotranspiration, ET)의 비로 산출된다. 이전 연구들에서의 수분 이용효율의 적용은 수분 스트레스에 대한 작물의 생산성 차이 분석과 같은 작물학과 농림학 분야의 연구들이 대부분이었지만. 기후 변화가 생태계 생산성 또는 에너지 수지에 영향을 미치는 등의 전 지구적 규모의 수문학적 연구에도 적용할 수 있다. 본 연구에서는, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 영상자료에서 1km 해상도로 8일 단위의 총 일차생산성과 증발산량을 산정함으로써 수분 이용효율을 구하였다. 향후에는 산정된 이 지표를 남한지역에 적용하여 수분 이용효율에 대한 지도를 작성하고, 실측된 총 일차생산량과 증발산 값을 이용하여 검증한 후 알고리즘을 개선해 나갈 계획이다.

• Journal of Environmental Policy
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• v.10 no.1
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• pp.93-127
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• 2011

Investment on technology to obtain green energy is prevailing all over the world. The technology development project is more likely to involve multiple sub-projects, each of which is related to develop elementary technology when the project is larger and nation-wide. However, the methodologies identifying optimal combination of elementary technologies among the candidates have been very few. Hence, the purpose of this paper is to propose a novel methodology which provides an optimal combination of green energy technologies. To do so, to-be developed technologies are clustered with multiple categories. Among the technologies, based on Delphi method, the experts select a representative technology, which is indispensible to the green energy system and has the highest connectivity with other elementary technologies. Then the methodology selects an elementary technology from each technology category based on two metrics: Relatedness with representative technology and project risk. To show the feasibility of the proposed methodology, we applied the methodology to an actual windmill development project.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38B no.6
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• pp.446-453
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• 2013

Clustering schemes have been adopted as an efficient solution to prolong network lifetime and improve network scalability. In such clustering schemes cluster ratio is represented by the rate of the number of cluster heads and the number of total nodes, and affects the performance of clustering schemes. In this paper, we mathematically analyze an optimal clustering ratio in wireless sensor networks. We consider a multi-hop to one-hop transmission case and aim to provide the optimal cluster ratio to minimize the system hop-count and maximize packet reception ratio between nodes. We examine its performance through a set of simulations. The simulation results show that the proposed optimal cluster ratio effectively reduce transmission count and enhance energy efficiency in wireless sensor networks.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.31-34
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• 2024

태양광 에너지는 탄소 중립 이행을 위한 주요 방안으로 많은 주목을 받고 있다. 태양광 발전량은 여러 환경적 요인에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 정확한 발전량 예측은 전력 네트워크의 안정성과 효율적인 에너지 관리에 근본적으로 중요하다. 대표적인 인공지능 기술인 신경망(Neural Network)은 불안정한 환경 변수와 복잡한 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있어 태양광 발전량 예측에서 우수한 성능을 도출하였다. 하지만, 신경망은 모델의 구조나 초매개변수(Hyperparameter)를 최적화하는 것은 복잡하고 시간이 많이 드는 작업이므로, 에너지 분야에서 실제 산업 적용에 한계가 존재한다. 본 논문은 2단계 신경망 최적화를 통한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 태양광 발전량 데이터 셋을 훈련 집합과 평가 집합으로 분할한다. 훈련 집합에서, 각기 다른 은닉층의 개수로 구성된 여러 신경망 모델을 구성하고, 모델별로 Optuna를 적용하여 최적의 초매개변숫값을 선정한다. 다음으로, 은닉층별 최적화된 신경망 모델을 이용해 훈련과 평가 집합에서는 각각 5겹 교차검증을 적용한 발전량 추정값과 예측값을 출력한다. 마지막으로, 스태킹 앙상블 방식을 채택해 기본 초매개변숫값으로 설정해도 우수한 성능을 도출하는 랜덤 포레스트를 이용하여 추정값을 학습하고, 평가 집합의 예측값을 입력으로 받아 최종 태양광 발전량을 예측한다. 인천 지역으로 실험한 결과, 제안한 방식은 모델링이 간편할 뿐만 아니라 여러 신경망 모델보다 우수한 예측 성능을 도출하였으며, 이를 바탕으로 국내 에너지 산업에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.5
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• pp.225-234
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• 2015

Nowadays a Virtual Power Plant (VPP) represents an aggregation of distributed energy resource such as Distributed Generation (DG), Combined Heat and Power generation (CHP), Energy Storage Systems (ESS) and load in order to operate as a single power plant by using Information and Communication Technologies, ICT. The VPP has been developed and verified based on a single virtual plant platform which is connected with a number of various distributed energy resources. As the VPP's distributed energy resources increase, so does the number of data from distributed energy. Moreover, it is obviously inefficient in the aspects of technique and cost that a virtual plant platform operates in a centralized manner over widespread region. In this paper the concept of the large-scale VPP which can reduce a error probability of system's load and increase the robustness of data exchange among distributed energy resources will be proposed. In addition, it can directly control and supervise energy resource by making small size's virtual platform which can make a optimal resource scheduling to consider of variable and sensitive load in the large-scale VPP. It makes certain the result is verified by simulation.