RF신호로부터 전력을 수집하는 에너지 하베스팅 기술은 센서의 전원 공급 문제를 해결함으로써 네트워크의 수명을 향상시킬 수 있는 방안으로 최근 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 무선 정보 및 전력 동시 전송을 위한 효율적인 알고리즘을 제안하고자 한다. 먼저, 에너지 하베스팅 네트워크에서 채널의 probability density function을 이용하여 water-level의 하계값을 찾은 후, 이를 기반으로 파워 할당 해를 도출한다. 또한, 최소 필요 획득 에너지 조건을 효율적으로 만족시켜줄 수 있는 파워 분할 방안을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안은 기존 방안에 비해 최소 필요 획득 에너지 조건을 보장하면서 평균 데이터 전송률을 향상시키고, 최적해에 비해서는 10% 미만의 미미한 성능 저하가 있었지만 계산 복잡도를 현저히 줄일 수 있음을 보인다.
지구온난화를 막기 위하여 전지구적 노력이 경주되고 있는 가운데 2005년 1월 EU ETS(European Union Emission Trading Scheme)가 본격적으로 시작되었다. EU ETS에서는 구체적 집행활동을 위하여 국가 할당계획(NAP : national allocation plan)을 제출하도록 하고 회원국은 각 개별 시설에까지 할당량을 부여 하도록 하였다. 이 과정에서 조기행동에 대한 문제가 회원국별로 선택적으로 처리되도록 규정하였다. 배출양의 BAU(Business As Usual)가 높게 설정되는 것을 예방하는 한편, 조기행동을 실시하지 않는 기업의 무임승차를 방지하기 위하여 조기행동에 대한 보상이 필요하지만, 조기행동과 관련된 보상은 개별시설의 할당량 및 공정한 경쟁에 영향을 미칠 수 있기 때문에 할당량 수용성에 영향을 미치게 된다. 현재 온실가스 감축 의무부담국가가 아닌 우리나라에서 기후변화협약으로 인하여 진행될 국가할당계획을 효율적으로 수행하기 위해서는 배출권 할당 또는 제한이 이루어지기 전에 조기행동에 대한 보상원칙 정립, 할당규칙 및 데이터 수집에 대한 노력, 기타 정책과의 통합적 접근이 요구된다.
현재 미국을 둘러싸고 있는 에너지상황은 한마디로 비상 사태하에 있다고 하겠다. 계속되는 석유수입은 국제수지의 대폭적인 적자를 발생시켰고 달러유가의 신임을 흔들리게 하는 일대요인이 되고 있다. 그리고 세계는 미국에 대하여 석유절약, 대체에너지개발 등 에너지정책의 확립을 촉구하고 있다. 이같은 실정하에서 금년 7월 15일 카터 미대통령은 외국으로부터의 석유수입을 77년도 수준으로 동결시키고, 석유수입할당제를 실시할 것을 발표하면서, 전략 제일주의의 에너지 정책을 펴나기기로 하고 있다. 사실 국가에너지계획의 우선순위는 에너지절약 R&D가 가장 중요시되고 있으며 다음이 석탄, 신에너지, 원자력의 순으로 되어 있다. 그러면 이같은 카터대통령의 강력한 에너지절약지향은 어떤 형태로 개개의 R&D프로그램에 나타나 있는지 알아보기로 한다.
휴대폰이나 PDA 등 무선 이동 장치에 내장되는 자바가상기계는 필요 에너지를 모두 밧데리에서 공급받는다. 밧데리의 빈번한 재충전이나 교체 등에 따른 불편을 줄이기 위해서는 임베디드 자바가상기계의 에너지 사용을 최소화하는 것이 매우 중요하다. 자바가상기계의 에너지 사용은 자바 클래스의 저장에 따른 정적 에너지 사용과 바이트코드 실행 및 쓰레기 수집기의 작동 등에 따른 동적 에너지 사용으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 simpleRTJ 상용 임베디드 자바가상기계의 에너지 사용에 대해 분석해보았다. simpleRTJ의 주요 특징인 프리레졸루션과 ROM 이미지 형식이 에너지 사용에 미친 영향에 대해 분석하였으며, 고정 크기 메모리 할당과 에너지 소비의 상호 관계에 대해서 고찰하였다.
본 논문에서는 신경회로망과 유전자 알고리즘을 이용하여 셀룰러 무선채널 할당을 위한 최적화 알고리즘을 제안하였다. 채널할당 과정을 채널할당 문제에 내포된 제한사항들을 나타내는 에너지함수의 최소화 과정으로 규정하였다. 채널간, 인접채널, 사이트간의 세 가지 제한사항이 고려되었다. 최적의 채널할당을 위하여 신경회로망을 이용한 방식에서는 강제적인 채널 할당 및 셀 순서 변화 등의 기법이 개발되었고 유전자 알고리즘 방식에서는 자료구조와 적절한 유전연산자를 개발하였다. 실험결과로서, 두 최적화 방법의 채널할당률을 나타내었고 그 결과들을 비교하였다.
본고에서는 우선 배출권거래에 대하여 시간적 거래 허용 여부에 초점을 맞추어 정산기간을 1년으로 정한 단위기간정산 배출권거래제와 5년으로 설정한 다기간정산 배출권거래제에 대한 경제적 효과를 비교분석하고, 둘째로는 배출권의 초기할당 방식에 따른 일률 할당, 에너지소비 기준 할당, 부가가치 기준 할당 생산액 기준 합당 등의 할당방식의 차이가 어떠한 경제적 효과의 차이를 가져오는지를 분석하였다. 이러한 분석을 위하여 정책효과 분석에 적합하고 장기적인 정책예시효과를 파악할 수 있는 동태적 연산일반균형 모형을 이용하였으며, 배출권거래제에 참여하는 산업을 8개 에너지다소비산업으로 설정하여 분석하였다. 그 결과, 시간적 거래가 허용되는 다기간정산 배출권거래제에서 정산기간 동안 그 잔반기에 배출권을 팔고 후반기에 구매하는 형태의 시점간 거래가 이루어지는 것으로 나타났다. 이러한 현상은 시점간 거래를 허용할 경우 배출권을 저축하는 유인을 발생시킬 수 있다는 Kling and Rubin (1997) 의 분석과 일치한다. 경제적 효과를 비교분석한 결과, 배출권거래가 허용되는 경우가 개별 이행의 경우보다 GDP 손실이 작은 것으로 나타났다. 한편, 단위기간정산 배출권거래제와 다기간정산 배출권거래제를 비교하는 경우, 정산기간이 길어질수록 시점간 거래를 허용하는 다기간정산 배출권거래제의 GDP 손실이 작은 것으로 나타났다. 할당방식에 따른 GDP 손실을 비교하는 경우, 장기적으로 부가가치 기준의 초기할당방식이 다른 할당방식보다 GDP손실이 작은 것으로 나타났다.
RPS(Renewable Portfolio Standards)란 전력의 일정 양 또는 비율을 신$\cdot$재생에너지에 의하여 충당하도록 의무화하는 제도로써 정부지원에 의존한 신$\cdot$재생에너지 보급을 시장기능에 의하여 활성화하려는 새로운 정책도구이다. 본 논문은 이와 같은 RPS제도의 국내 도입에 대비하여 RPS의 기본 개념과 시장기구 하의 운용방식, 정책설계 시 고려사항 등을 살펴보았다. 이를 통하여 신$\cdot$재생에너지 전망 및 계획상의 문제점과 RPS도입에 따른 전력시장에서의 효과 등을 확인하고, 최종적으로는 향후 RPS도입을 위한 정책제언을 도출한다.
차세대 무선 통신 시스템에서는 RF 에너지 하베스팅 기술을 이용하여 센서의 전원 부족 문제를 해결하고자 한다. 본 논문에서는 채널 추정 오차가 존재하는 에너지 하베스팅 네트워크에서 무선 정보 및 전력 동시 전송을 위한 효율적인 알고리즘을 제안하고자 한다. 먼저, 1차원의 완전 검색을 통해 최적의 채널 추정 주기를 찾은 후, MMSE 채널 추정기를 이용하여 채널을 추정한다. 추정된 채널 값을 기반으로, 최소 필요 획득 에너지 조건을 만족시켜주면서 데이터 전송률을 최대화할 수 있는 파워 할당 및 분할 방안을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안은 완벽한 채널 추정을 가정한 최적 방안에 비해 10% 미만의 성능 저하가 있었지만, 기존 방안과 비교할 시에는 데이터 전송률을 20% 이상 향상시킴을 확인 하였다.
개별 사업장이 감축목표 이행기간 이전에 실시한 감축활동 인정여부 및 인정방법은 온실가스 감축목표 설정시 중요한 이슈 중 하나이다. 본 연구에서는 업종별 에너지효율개선을 이용한 조기행동 접근 방식을 제시한 후, 주어진 총 배출허용량 하에서 조기행동 유무시 업종별 할당비중을 비교분석하였다. 분석기간 '01~'09년 중 제조업 모든 업종에서 효율요인이 개선되어 조기행동이 발생한 것으로 나타났다. 조기행동 미고려시 대비 석유/화학 업종을 제외한 모든 업종에서 배출권 할당비중이 증가하였다. 석유/화학의 경우, 제조업 총 효율요인중 29% 비중을 점하지만, 상대적으로 매우 높은 구조요인에 의해 배출량이 급증하였고, 이 결과 조기행동을 고려한 업종별 배출비중(48%)이 조기행동 미고려시 (56%) 대비 감소하였다.
본 논문에서는 하나의 매크로 기지국과 다수의 소형 기지국들로 구성된 이기종 네트워크를 고려하고, 그 기지국들간 협력적 다중 포인트 전송을 가정한다. 또한, 기지국과 단말간 채널은 경로 손실과 레일레이 페이딩으로 구성된다고 가정한다. 이러한 가정에서 주어진 기지국에 대해 단말이 달성할 수 있는 에너지 효율을 제시하고, 이기종 네트워크의 총 에너지 효율을 최대화하기 위한 동적 셀 선택과 송신 전력 할당의 최적화 문제를 공식화한다. 본 논문에서는 최적화 문제를 해결하기 위하여 비지도 딥러닝 기법을 제안한다. 제안된 딥러닝 기법은 기존의 반복적 수렴 방식의 기법들에 비해서 낮은 복잡도를 갖는 동시에 높은 에너지 효율을 제공하는 것이 가능하다. 시뮬레이션을 통해서 제안된 동적 셀 선택 기법이 최대 신호 대 간섭 및 잡음비 기법과 Lagrangian dual decomposition 기법 보다 높은 에너지 효율 성능을 제공함을 보여주고, 제안된 송신 전력 할당 기법은 최대 에너지 효율을 달성할 수 있는 trust region interior point 기법과 유사한 성능을 제공함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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