• Smart Media Journal
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• v.8 no.2
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• pp.21-28
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• 2019

Recent research on energy harvesting wireless sensor networks focuses on the development of techniques to solve the limited energy resource problem and to extend the whole network life efficiently. Energy harvesting technology can increase the lifetime of a network, but data transmission becomes unavailable when it harvests energy from radio frequency, resulting longer network delay with respect to the increased time in energy harvesting. Therefore, building energy harvesting wireless sensor network should consider the possible network delay as well as the network lifetime problem. In this paper, we propose a new MAC protocol that minimizes end-to-end network delay by adjusting the data transmission time for a packet based on estimating the energy for data transmission along with the amount of traffic flowing into the network and harvested energy. For this goal, it engineers an energy management mechanism that adjusts the sleep time of the network by measuring energy harvesting time. In addition, with simulation results it shows that the proposed MAC protocol improves the performance in terms of energy consumption and end-to-end delay, compared to the existing MAC protocols.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.22-24
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• 2004

센서 노드의 제한된 전력(power)으로 인해, 센서 네트워크에서의 통신은 에너지 소비를 최소로 하여 네트워크의 수명을 길게 하는 것이 가장 큰 목표 중 하나이다. 또한, 센서 네트워크에서는 일대일 통신보다는 하나의 노드에서 네트워크 상의 모든 노드로 패킷을 전달하는 브로드캐스트 통신이 빈번히 사용된다 이러한 이유들로 인해서 여러 에너지 효율적인 브로드캐스트 기법들이 제안되고 있다. 이 논문에서는 'Angle-Based' 브로트캐스트 알고리즘을 제안한다. 'Angle-Based' 기법은 각 센서 노드가 자신이 받은 패킷을 통해 이웃 노드와의 각도를 계산하고, 그것을 바탕으로 패킷의 재전송 여부를 결정하는 방식이다. 따라서 이웃 노드들의 정보를 미리 가지고 있지 않고도 재전송 노드의 수를 최소화할 수 있다. 그리고 무엇보다 'Angle-Based' 기법은 높은 신뢰성(reliability)을 제공하는데, 이는 각도 정보를 사용하여 소스의 전송범위 내의 모든 영역에서 골고루 재전송이 이루어지도록 하기 때문이다. 시뮬레이션 결과, 'Ang1e-Based' 방법은 에너지 효율적으로 재전송이 이루어졌으며 이웃 노드들의 정보를 사용하지 않는 다른 브로드캐스트 기법들보다 신뢰성 측면에서 특히 뛰어난 결과를 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.5
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• pp.56-69
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• 1999

본 논문에서는 움직임 보상 차영상 ( motion compensated difference image; MCDI)을 대역 분할한 뒤, 움직임 정보를 이용하여 에너지가 큰 부분만을 선택하여 적응적으로 벡터 양자화를 행함으로써 효율적으로 동영상을 부호화 할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 MCDI의 특성들을 고려하여 에너지가 낮은 부분은 부호화를 행하지 않고, 에너지가 높은 부분에 대하여서만 움직임 벡터의 크기에 따라 클래스를 분류한 뒤 각 클래스에 맞는 코드북을 설계하여 벡터 양자화를 행한다. 이를 위해서는 부호화 되는 에너지가 높은 부분에 대한 정보와 클래스 부분에 대한 정보가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 부가 정보의 양을 움직임 벡터를 이용하여 최소화함으로써 비트율을 크게 줄이면서도 우수한 화질의 복원 영상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.284-286
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• 2013

멀티채널 무선센서네트워크에서 기존의 채널할당 방법들은 각 노드마다 다른 채널을 할당하는 방법을 채택하여 연구하였다. 이러한 경우 노드 간 전송 시에 채널을 수신 노드의 채널로 변경하고 다시 자신의 수신 채널로 변경이 필요하다. 채널 변경에는 에너지를 소모하기 때문에 이를 줄인다면 전송에 좀더 많은 에너지를 사용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 하위 노드의 수를 이용하여 이를 기반으로 채널할당을 하고 성능평가를 통해 에너지소모량을 측정한다. 측정결과 기존 기법에 비해 약 12%의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.294-299
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• 2007

수중 센서 네트워크에서는 물 속이라는 환경적 특성으로 인해 네트워크 구성에 있어서 많은 어려움이 있다. 무엇보다도 배터리를 지속적으로 공급받거나 충전시킬 수 없기 때문에 배터리 고갈로 인한 센서노드의 손실이 발생하고 이는 전체 센서 네트워크 연결을 방해하는 요소로 작용하게 된다. 따라서 본 논문에서는 지역적으로 소스 라우팅 기법을 적용하여 에너지 소비를 줄이는 라우팅 기법을 제안하였다. 먼저 수중 통신에 사용되는 음파와 에너지와의 관계식을 유도한 뒤에 에너지 소비에 중요하게 작용하는 변수들을 이끌어 냈다. 깊은 바다에 설치된 센서 네트워크에서는 깊이에 따른 환경 변수들의 값이 달라질 수 있기 때문에 링크 메트릭에 영향을 줄 수 있음을 확인했고 이를 바탕으로 에너지 소비에 미치는 환경변수들의 영향도와 제안된 라우팅 기법이 에너지 소비에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.24 no.2
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• pp.47-56
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• 2023

Hydrogen energy is an eco-friendly energy that produces heat and electricity with high energy efficiency and does not emit harmful substances such as greenhouse gases and fine dust. In particular, smart hydrogen energy is an economical, sustainable, and safe future smart hydrogen energy service, which means a service that stably operates based on 'data' by digitally integrating hydrogen energy infrastructure. In this paper, in order to implement a data-based hydrogen charging station demand forecasting model, three hydrogen charging stations (Chuncheon, Sokcho, Pyeongchang) installed in Gangwon-do were selected, supply and demand data of hydrogen charging stations were secured, and 7 machine learning and deep learning algorithms were used. was selected to learn a model with a total of 27 types of input data (weather data + demand for hydrogen charging stations), and the model was evaluated with root mean square error (RMSE). Through this, this paper proposes a machine learning-based hydrogen charging station energy demand prediction model for optimal hydrogen energy supply and demand.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.4
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• pp.29-36
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• 2022

Existing IoT sensor nodes operate by receiving energy from a battery. But due to the characteristics of sensor nodes that are widely distributed for collecting various information, there is a disadvantage that the battery needs to be periodically replaced. In order to overcome this disadvantage, energy can be harvested from sunlight or high-temperature steam through an energy harvesting system. However, since the harvested power is quite limited, it is difficult to use applications that require instantaneous high power such as communication. We propose the design of the high-power energy harvesting system where a switch control unit compensates for the limited harvested energy with the energy storage device such as a capacitor. To verify the proposed system, an energy harvesting system based on sunlight was implemented, and we confirmed the maximum supply power to the application and the maximum supply time according to capacity of the energy storage device.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.190-192
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• 2002

무선 통신 기술의 발달과 함께 응급상황이나 전시와 같이 필요에 의해 임의의 장소에 형성되어 사용되어질 수 있는 네트워크의 필요성이 커지면서 Ad-hoc 네트워크에 관한 여러 가지 연구가 진행되고 있다. Ad-Hoc 네트워크에서는 기존의 유선 네트워크 망에서와는 달리휴대용 기기들만으로 네트워크 망이 형성이 되어있고 이때 휴대용 기기들은 대부분 배터리를 에너지원으로 사용한다. 무한대의 에너지를 갖고 있다고 볼 수 있었던 종전의 유선 네트워크에서와는 단리 배터리를 에너지원으로 사용하는 Ad-Hoc 네트워크에서는 효율적인 에너지 자원 관리가 중요한 이슈가 된다. 이에 관련된 연구의 하나로 Chang과 Tassiulas는 [1]에서 시스템 활동시간 증가에 초점을 두고 Ad-Hoc 네트워크상의 라우팅 경로를 재조정해 줌으로써 시스템의 활동 시간을 늘이는 라우팅 방법을 제안하였다. 그러나, 그들의 방법에서는 단지 데이터 전송에 사용되는 에너지의 양만을 고려한 모델로, 에어신호의 전송 에너지 사용은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 Ad-hoc 네트워크의 라우팅에 데이터 전송 뿐만 아니라 제어신호의 전송 에너지 사용을 함께 고려한 라우팅 방법을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.277-278
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• 2015

해당 연구 시스템은 신재생에너지, 에너지저장장치를 연계하여 수용가의 전력소모기기를 효율적으로 제어할 수 있는 에너지 네트워크 고효율 시스템 기술로 수요반응 또는 사용자 설정에 따른 제어신호 생성 및 전달, 전력소모기기 사용량 분석을 통한 에너지 사용분석, ESS와 신재생에너지 투입에 대한 제어 및 분석, ESS, 신재생에너지, 에너지게이트웨이, 전력소모기기 간 분석을 통한 Load Balancing 기능을 제공하고자 한다. 현재는 연구단계로 설계 및 연계 통신은 완료상태이며, 주요 알고리즘 적용을 진행 중에 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.653-656
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• 2010

MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서는 노드들의 에너지가 제한적이기 때문에 에너지 효율적인 경로 설정이 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 AOMDV(Ad-hoc On-demand Multipath Distance Vector)를 기반으로 노드의 에너지를 고려한 경로 설정과 유지 기법이 추가된 라우팅 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안한 다중경로 라우팅 프로토콜은 노드의 에너지 잔량을 고려하여 경로를 설정하기 때문에 에너지 고갈로 인한 경로 재설정 횟수를 줄일 수 있으며, 노드의 에너지 잔량 임계치를 설정하여 노드의 에너지 잔량이 임계치 이하가 되면 에러 패킷을 전송함으로서 경로 변경 및 재설정시 생기는 데이터의 손실과 전송지연을 줄일 수 있다.