사료중에 포함된 총에너지는 이것이 전량 동물에게 이용되는 것이 아니고 여러가지 형태로서 손실이 일어나는 것이다. 분과 뇨 그리고 열량증가로서의 에너지의 손실을 공제하고 실제로 동물에게 이용되는 에너지를 정미 에너지라고 하며 정미에너지는 다시 생산과 유지에 쓰이기 위한 것이다. 동물에게 실제로 이용되는 유효에너지인 정미에너지가를 추정하는데는 가소화에너지, 대사에너지, 생산에너지가 흔히 사용되고 있으나 그중에서 구하기가 비교적 쉽고 유효에너지의 훌륭한 척도가 될 수 있는 대사에너지(ME)의 개념이 가장 많이 쓰이고 있다. 대사에너지의 약점은 동물의 체내에서 일어나는 에너지의 손실중 열량증가(Specific dynamic action)로서의 손실을 고려하지 않았다는데 있으며 이로 인해서 몇가지 문제점들이 발견되고 있으나 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔으며 앞으로도 계속해서 검토되어야 할 것이다. 성장중의 병아리를 대상으로 ME를 추정하는 방법은 많은 학자들에 의해서 창안되었으며 실제로 많은 단미사료의 ME함량에 대한 데이타는 손쉽게 구할 수 있다. 그러나 산란계를 대상으로 한 시험은 많지 않았으며 병아리로부터 얻어진 데이타를 산란계에 적용하고 있는 실정인바, 어떤 사료에 대해서는 병아리와 산란계 사이에 이용성이 다를 수 있다는 점에서 앞으로는 보다 많은 단미사료에 대해서 산란계로부터 직접 측정하여 이용함이 바람직하다. 생물학적인 사양시험을 통해서 직접 측정된 ME가와 그 사료의 화학적 성분함량과의 관계를 조사함으로써 화학적 조성으로 ME가를 추정하는 방법의 개발은 그 추정치가 반드시 정확하지는 않다 하더라도 사전 지식이 없는 새로운 단미 사료에 부딛쳤을때 그 사료의 대략적인 에너지가를 짐작하는데 도움을 준다. 각종 단미사료의 ME함량에 대해서 우리나라에서 측정된 자료가 많지 않고 대부분 외국의 데이타를 이용하고 있는 실정인바 앞으로는 우리나라에서 실제 사용되고 있는 많은 단미사료에 대한 ME가 직접 국내에서 측정, 이용되어야 할 것으로 생각한다.
자연채광에 관한 에너지 해석을 하기 위해서는 주광조도를 예측하여야 하며, 주광조도를 예측하기 위해서는 천공상태를 추정할 수 있어야만 한다. 즉, 천공상태의 최저상태나 최소설계기준을 추정할 수 있어야만 자연채광에 의한 에너지 절약을 해석할 수가 있다. 천공상태를 추정하는데에는 CIE에서 개발한 정적 천공모델이 많이 이용되어 왔다. 그러나 천공은 정적광원이 아니라 시간에 따라 동적으로 변하고 있음으로 자연채광설계에서 에너지의 영향을 평가하기 위해서는 보다 융통성이 있는 천공모델이 요구된다. 따라서 이 논문은 그동안 동적천공을 나타낼 수 있도록 개발된 비표준천공의 추정방법, 동적 천공상태의 추정방법, 주광조도와 천공휘도의 추정방법, 주광의 유용성 평가방법 등을 비교분석함으로써, 앞으로 우리나라 기후상태에 적합한 자연채광용 천공모델을 개발하는데 기초자료화하였다.
최근 에너지 하베스팅 기술은 배터리 용량 부족 문제를 해결하여 네트워크 수명을 향상시킬 수 있는 방안으로 관심을 받고 있다. 하지만 기존 연구의 경우 정확한 채널정보를 바탕으로 한 이상적인 환경에서의 하베스팅 기술만을 고려하였다. 본 논문에서는 채널 추정 절차와 이에 따른 채널 추정 오차를 반영한 현실적 에너지 하베스팅 네트워크 환경에서 에너지 효율성을 향상시키기 위한 자원 할당 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 최적화 기법을 이용하여 시스템 데이터 전송률, 에너지 획득량, 불완전한 채널 추정 특성 등을 동시에 고려한 스케줄링 및 파워 할당 해를 찾는다. 제안 기법은 에너지 효율성 관점에서 기존의 하베스팅 기법보다 향상된 성능을 보이며, 채널 추정 오차가 반영되었을 때의 에너지 효율적 자원할당 방법에 대한 새로운 정보를 제공한다.
본 연구는 산업연관분석을 이용하여 장래 신 재생에너지의 보급이 유발하는 경제적 파급효과를 분석하기 위한 방법론을 고찰해 보았다. 신 재생에너지의 보급이 유발하는 파급효과를 분석하기 위한 방법론으로는 먼저 이미 수행된 사례가 있는 방법으로 신 재생에너지 요소기술의 수요 창출 추정치를 바탕으로 투입계수표를 이용하여 수행한 분석이 있다. 그러나 신.재생에너지는 2030년까지 전체 에너지원의 11%를 대체하는 것을 목표로 장기적인 측면에서 보급되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 기존 방법과 더불어 RAS방법, 평균증가배율방법, 라그랑즈승수방법을 통해 목표 분석연도의 산업연관표를 추정하여 분석하는 방안과 산업연관표 상에서 신 재생에너지산업을 하나의 산업으로서 독립시켜 분석하는 방안에 대해서도 고찰해 보았다. 이러한 고찰은 신 재생에너지보급의 산업 파급효과 추정의 신뢰성을 높이기 위한 사전 작업이 될 수 있다.
본 연구는 중국의 에너지 수요함수를 추정하기 위해 다양한 방법 중 Dynamic OLS(DOLS) 모형을 이용하고, 그 결과를 표준 공적분 모형과 비교하였다. 내생성을 고려한 DOLS 모형은 Johansen 방법과 비슷한 추정값을 보이지만, Engle-Granger(EG) 모형은 편의를 가지는 것으로 나타났다. DOLS 모형의 결과를 중심으로 살펴보면 중국의 에너지 수요함수 추정결과 노동인구 1인당 실질 GDP가 1% 상승하면 에너지 소비가 0.83% 증가하고, 에너지 가격 1%가 상승하면 에너지 수요는 0.45% 정도 감소하는 것으로 나타났다. 향후 중국의 에너지 소비는 지속적으로 성장할 것으로 예상되며, 우리나라는 세계 에너지 수요 증가와 온실가스 저감에 대비하는 에너지 정책을 수립해야 한다.
전력의 공급지장비 추정은 이질적 경제권간에는 물론이고 동일 경제권 내에서도 추정치가 사례별로 다양한 분포를 갖고 있다. 따라서 일정 목적을 갖고 공급지장비를 추정할 때에는 유사한 목적, 시대 그리고 추정분야에 대한 기존의 사례를 조사하여 참조하여 비교할 필요가 있다. 이러한 점에서 본 연구는 전력의 공급지장비 주요 추정사례를 1948년 스웨덴의 경우 이후 최근에는 1997년 칠레와 이스라엘의 사례까지 조사하여, 이를 추정부문별로 재정리하였다.
문장의 에너지 컨투어 제어를 위한 방법을 제안한다. 제안된 모델은 음절을 기본단 위로 하며 다층 신경망을 이용하여 어절내 각 음절의 피크값을 추정한다. 그리고 신경망 입 력에 문장내 어절의 기능과 관련된 간접적인 피라미터를 수용함으로써 문장단위의 에너지 컨투어 생성을 가능하게 하였다. 본 추정기의 예측오차는 학습문장에 대해 10% 이내로서 높은 신뢰도를 보인다. 또한 이용함으로써 단어사전 없이 단어의 에너지 컨투어 추정을 가 능하게 하였으며, TTS에의 활용 가능성을 보였다.
본 논문은 건설산업의 신뢰성 있는 온실가스 추정을 위해 건설단계에서 사용되는 장비, 자재 및 에너지 사용량에 따른 온실가스 배출량 추정방법론을 고찰하였다. 그리고 온실가스 배출량 추정모델인 Road Construction Emission Model과 시설물탄소배출량 산정 프로그램을 비교분석하였다. 건설장비만을 고려한 배출량 추정은 사용장비의 각종 특성에 따라 차이가 발생할 수 있고, 자재 및 에너지사용에 따른 배출량 추정은 장비의 사용이 대부분을 차지하는 토목공사에서 배제한 단점이 있다. 따라서, 건설산업의 온실가스배출량 측정은 장비의 사용 또는 자재 및 에너지사용에 따른 포괄적인 온실가스 배출량 추정과 이를 위한 기반확충이 이루어져야 한다.
본 논문에서는 에너지 기반 영역 선택과 TDOA에 의해 3차원에서 음원의 방위와 높이를 계산하여 음원 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 본 연구의 목적은 음원 위치 추정에서 계산시간 감축으로, 수평면 3개 신호의 에너지 비교에 의한 영역 선택과 선택된 영역의 TDOA에 의해 방위각을 계산하고, 또 높이 계산을 위한 마이크로폰 신호와 가장 큰 에너지를 갖는 평면 신호와의 TDOA로 높이각을 추정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에 대한 음원 추정실험 결과 수평 방위각 추정에서 평균 $0.778^{\circ}$, 높이각 추정에서 $1.296^{\circ}$의 오류를 보여 기존의 방법과 정확도에서 유사하고, 추정은 1회 신호 에너지 비교와 2회의 TDOA계산으로 가능하여 처리 시간이 단축된다.
서버 클러스터 환경에서 에너지 절약을 위한 방법 중 하나는 서버의 전원을 트래픽 상황에 맞게 제어하는 전원 제어 기술이다. 이는 현재 데이터 센터의 전체 에너지 사용량과 각 서버의 에너지 사용량을 파악하여 적절하게 ON/OFF 상태로 관리하는 기술이다. 이를 위해서 각 서버의 전력을 효과적으로 추정하는 방식이 필요한데, 본 논문에서는 비용 면과 에너지 면에서 효율적인 소프트웨어 방식의 추정 모델을 사용하여 전력을 추정한다. 또한 기존의 전력 추정 모델은 CPU의 유휴(idle) 사용량만을 사용함으로써 현재 서버의 세부적인 CPU 상태나 I/O 장치의 사용량을 정확히 파악하지 못하고, 이는 해당 서버의 전력을 효과적으로 추정하지 못하는 단점으로 이어진다. 본 논문에서는 CPU의 다양한 상태 필드를 활용하여 서버의 CPU 및 시스템의 전반적인 상태를 보다 정확히 파악하고, 이에 따라 서버의 전력을 기존의 두 소비전력 추정 모델(CPU/디스크/메모리 기반의 전력 소비 추정 모델 및 CPU 유휴값 기반의 전력 소비 추정 모델)보다 정확히 측정하는 CPU 필드(field) 기반의 전력 추정 모델을 제안한다. 2대의 서버를 사용하여 실험을 수행하였으며, 전력계를 통해 측정한 실제 전력과 각 추정 모델의 추정 값을 비교하여 평균 오차율을 계산하였다. 실험 결과 기존 소비전력 추정 모델이 평균 8-15%대의 오차율을 보이는 반면, 본 논문에서 제안하는 서버 전력 추정 모델은 2%대의 오차율을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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