• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.5
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• pp.943-950
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• 2019

Machine learning can greatly improve the efficiency of work by replacing people. In particular, the importance of machine learning is increasing according to the requests of fourth industrial revolution. This paper predicts monthly power transactions using MLP, RNN, LSTM, and ANFIS of neural network algorithms. Also, this paper used monthly electricity transactions for mount and money, final energy consumption, and diesel fuel prices for vehicle provided by the National Statistical Office, from 2001 to 2017. This paper learns each algorithm, and then shows predicted result by using time series. Moreover, this paper proposed most excellent algorithm among them by using RMSE.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.1
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• pp.155-160
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• 2019

In this paper, we propose an efficient grid-independent ESS control system through the control of renewable energy and agricultural ICT by utilizing the prediction of energy production and consumption. The proposed system is an integrated management system that can perform maintenance and monitoring by visualizing the accurate phase and data of power system. It can automatically cope, collect, process, and control the data. Also, it can analyze the power generation of solar power generation, consumption pattern of installed facilities, and operation trend of facilities. Further, it can predict the consumption of energy production and present the optimal energy management method by using the OpenAPI of the Korea Meteorological Administration, thereby reducing unnecessary energy consumption and operating cost.

• Journal of the Korean Solar Energy Society
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• v.32 no.3
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• pp.42-49
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• 2012

신경망방법은 공학, 경영 그리고 정보기술과 같이 다양한 분양에서 널리 사용되어지고 있다. 신경망방법은 기본적으로 예측, 제어, 식별과 같은 기능을 가지고 있는데, 본 논문에서는 신경망방법을 이용하여 C사의 모델 T의 히트펌프 전기부하를 예측하였다. 부하예측은 시스템을 더욱 효율적이고, 적절하게 만들기 위해 필요하다. 본 논문에서 사용된 히트펌프는 지열원 히트 펌프 시스템이다. 이 지열 히트 펌프의 부하는 사전에 미리 예측되어진 외기온도 및 건물 열부하에 따라 측정 학습된 전력 소비량으로 겨울에는 난방, 여름에는 냉방에 대한 전력 부하를 예측할 수 있다. 이 신경망방법은 신경망 학습 순서를 통해 부하 예측을 위해 히트펌프의 성능데이터를 필요로 한다. 이 부하 예측 인공지능망 방법으로 외기 온도별 건물 통합형 지열 히트 펌프 부하가 예측되어질 수 있다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.17 no.2
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• pp.251-256
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• 2017

Recently, multicore processor system is widely adopted not only in general purpose computers but also in embedded systems and mobile devices in order to improve performance. Since the power dissipation issue of multicore processor system is very significant, it must be estimated accurately in the early design stage. In this paper, a fast power analysis tool for a high performance multicore processor based on the trace-driven simulator has been developed. To achieve it, the power dissipation of each hardware unit per core are added. Using SPEC 2000 benchmarks as input, the trace-driven simulation has been performed to estimate the average power dissipation per instruction.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1998.05a
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• pp.179-184
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• 1998

'90년대 이후 전기에너지의 효율적 이용에 따른 절약과 전력사용패턴의 개선을 목적으로 하는 수요관리 즉 DSM(Demand Side Management)의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 전기소비량의 약 60%를 차지하는 산업용에 대해서는 전동기 보급율 조사, 냉방수요 행태 조사 및 조명기기 보급실태 조사와 같이 단일기기나 온도에 대한 조사 및 분석만이 이루어져 왔으며, 산업용 전체를 대상으로 업종별 End-Use별 사용실태 조사, 분석, 예측 등 체계적 분석이 이루어지지 않았다. (중략)

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.176.2-176.2
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• 2012

다목적실용위성 3호의 태양전지판은 위성의 -Z축 방향에 고정되어 있는 방식으로 사용되고 있다. 이로 인해 위성이 임무수행을 위한 자세기동을 하게 되면 태양전지판의 태양입사각 변화에 따라 전력생산량이 변하게 되고 이를 예측하여 최대 방전률(DOD : Depth of Discharge)을 넘지 않는 제한조건 내에서 임무 계획을 수행해야 한다. 전력생산량 및 전력소비량을 예측하기 위해서는 전력 모의실험을 수행해야 하며 이를 위해 위성의 자세 및 위치정보, 임무를 고려한 Mission Profile, 태양입사각, 초기 방전률 값을 생성해야 한다. 본 논문은 태양입사각 계산을 위해 위성의 임무(영상 촬영, 지상국 교신)를 반영한 자세 및 위치 정보를 생성하고, 이 결과를 태양입사각 계산 로직에 적용하여 태양입사각을 생성한 결과를 정리하였다. 생성된 결과의 타당성을 검토하기 위해 상용 툴인 STK를 이용하여 비교를 수행하였다. 또한, 전력 모의실험에 사용된 Mission Profile은 위성 운용에 안정성을 높이며 복잡한 임무 시나리오에 적용이 용이하도록 운용 Margin을 고려하여 생성하였다. 본 논문에서 제시한 방안을 실제 수행된 임무 시나리오에 적용하여 전력 모의실험을 수행하였으며, 그 결과를 임무 수행 후 획득된 위성 Telemetry를 이용한 실측값과 비교하여 전력 모의 실험 결과에 대한 타당성을 검증하였다. 실제 초기 운영결과 제한된 전력 허용 범위 내에서 적용이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.25 no.12
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• pp.1730-1738
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• 2001

This paper presents an overview of testing and analyzing field performance of a centrifugal chiller which has a rated capacity of 200 RT(703 kW). Field data of a chiller installed in the cleanroom research building of KIST has been collected far performance analysis. The operating data included start-up, shut-down, and quasi-static state where cooling capacity and compressor power consumption varied cyclically. It was found that the steady-state thermodynamic model could be applied to relate the cooling capacity and COP under quasi-static conditions. The results led to finding the required cooling load pattern and a possible energy saving method. This study provides a method of evaluating performance of a large capacity centrifugal chiller in which field test is necessary.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.16 no.1
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• pp.27-63
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• 2007

Using the CGE model, this paper investigates economic impacts of a shortage in crude oil resulting from voluntary export restraints, OPEC's agreement of a cut in oil production, and/or a storing on speculation. Unlike most previous studies considering oil price as the unpredictable variable, this study constructs the model to determine the oil price endogenously under the condition of an insufficient supply of crude oil. According to IEA's extraordinary steps for a shortage of crude oil, we investigate an economic impact of 7~12% shortage below the level of business as usual. The results show that oil price soars by 17.3~33.5%, the rate of economic growth falls by 0.52~0.96%p, and the consumer price index(CPI) rises by 0.8~1.51%p. These results imply that increasing in 1%p of oil price results in decreasing in 0.03%p of economic growth and increasing in 0.045%p of consumer price index. The production of electricity declines because of the increase in production cost. A shortage of crude oil has an effect on sources of electricity. Most reduction in electricity generation occurs from the reduction in the thermal power generation which is highly dependent on crude oil. The shortage of crude oil causes demand for petroleum to significantly decline but demand for coal and heat to increase because of the substitution effect with petroleum. Demand for gas rise in the first year but falls from the second year.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.540-543
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• 2012

최근에 녹색 IT의 일환으로 IT 장비에서 소비하는 에너지 크기를 감소시킴으로써 발생하는 탄소발생률을 줄이고, 장비 운용 비용을 낮추는 연구가 각광을 받고 있다. 그에 따라 본 논문에서는 차세대 통신망의 강력한 후보로 예상되는 광 버스트 스위칭 망에서 에너지 절감 기법 중 하나인 저 전력대기 방식을 사용할 때 발생하는 에너지 소비량에 대한 수식 모델을 제안한다. 제안된 수식 모델에서는 입력되는 트래픽 패턴을 고려하여 가져갈 수 있는 상태천이확률을 구하고 이에 따른 에너지 소비량을 예측해 볼 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.3
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• pp.360-365
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• 2003

In this paper, GMDH(Croup Method of Data Handling) algorithm which is proved to be more excellent in efficiency and accuracy of practical use of data is applied to electric power demand forecasting. As a result, it became much easier to make a choice of input data and make an exact prediction based on a lot of data. Also, we considered both economy factors(GDP, export, import, number of employee, number of economically active population and consumption of oil) and climate factors(average temperature) when forecasting. We assumed target forecast period from first quarter 1999 to first quarter 2001, and suggested more accurate forecasting method of electric power demand by using 3-step computer simulation processes(first process for selecting optimum input period, second for analyzing time relation of input data and forecast value, and third for optimizing input data) for improvement of forecast precision. The proposed method can get 0.96 percent of mean error rate at target forecast period.