• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.12 no.6
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• pp.151-159
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• 2011

Due to the Korean government's renewable energy support policy such as the renewable energy utilization building certificate and enlarging the compulsory ratio of investment on the public building, the rooftop photovoltaic projects are expanding rapidly. It is very important for the rooftop photovoltaic projects to analyze the shading effect of the adjacent structures or own facilities. But, the photovoltaic arrangements are planned by the experience of the designers or simple graphic tools. The purpose of this study is to build the process model for optimizing of rooftop photovoltaic arrangement based on three-dimensional geo-spatial information.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.44 no.3
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• pp.37-42
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• 2007

This paper reconsiders established power conservation models for ubiquitous sensor networks that use relay nodes instead of direct communication and proposes novel network power consumption model with consideration of the channel level and radio chip level simultaneously. We estimate the effect of minimum hop-count policy in terms of network power consumption through simulation of various situations for low power RF module CC2420. It is observed that maximum RF power and minimum hop-count results in lower energy consumption relatively. Also, in total network energy consumption, which is included re-transmission, minimum hop count policy presents decrease by 33.1% of energy consumption in compare with the conventional model.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.13-15
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• 2016

에너지 소비가 큰 건물은 내부 온/습도, 이산화탄소 농도, 미세먼지 농도 등의 일정 공기 질을 유지하면서 에너지 비용을 최소화할 수 있는 제어계획을 수립하는 것이 필요하다. 기존 건물에서 실내 환경의 운영은 설정된 실내 환경 값을 기준을 벗어나면 설비 기기를 제어하는 방식으로 이루어진다. 이는 단 시간에 고에너지를 투입하여 장비를 가동시키므로 에너지 소모가 크며 peak 전력이 높아 에너지 비용이 크다는 문제가 있다. 따라서 온도를 포함한 환경이 변해가는 상황을 예측하고 사전에 에너지 사용 계획을 수립하여 관리 제어를 수행함으로써 예열부하 등의 불필요한 에너지 손실을 절감하려 한다. 이를 위해 실내 환경이 변화하는 것을 예측하고 후보 제어계획으로 제어를 수행할 때 소요되는 에너지가 어느 정도인지 시뮬레이션하여 제어계획의 적합도를 평가한다. 기존 EnergyPlus와 같은 시뮬레이션 도구는 모델이 복잡하여 시뮬레이션에 많은 시간이 필요하기 때문에 환경 변화를 반영하기 위해 주기적으로 재수립되는 수많은 제어계획 데이터를 단시간에 시뮬레이션하기에 부적합하다. 본 논문에서는 빠른 시뮬레이션을 위해 실제 운영 데이터와 에뮬레이션을 통해 획득한 운영 데이터를 기반으로 학습 알고리즘을 이용하여 제어계획 적용 시의 미래 상황을 예측한다.

• 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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.347-348
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• 2007

전력산업에 당초 도입 예정되었던 도매경쟁시장을 운영지원하기 위하여 전력거래소는 지난 2002년 도매경쟁 전력시장 운영시스템(Two Way Bidding Pool Market Operation System; TWBP MOS, 이하 전력시장운영시스템)을 구축하였다. 그러나 이후 배전분할 잠정 중단정책에 따라 구축 완료된 시스템은 실 업무에 적용해보지도 못한 채 폐기될 수도 있는 상황이 발생하였다. 하지만 전력거래소는 배전분할 잠정 중단에 따른 발전 경쟁시장(CBP; Cost-Based Pool) 장기화에 대비, 운영상의 효율성을 개선하고 기 개발된 전력시장운영시스템을 활용하여 급전체계를 개선하는데 성공하였다. 실시간 급전 운영을 위해 기존 EMS에 전력시장운영시스템을 연계하여 전력시장운영시스템의 5분 단위 수요 예측량을 기반으로 송전망 제약과 예비력 요구량 등을 고려한 발전기별 경제부하 배분량 및 예비력 배분량을 결정하고, 추가적으로 EMS에서 수요예측 오차 및 주파수 보정량을 실시간으로 계산하여 발전기별로 배분하도록 함으로써, 1일 전 시행하던 급전계획을 취득 자료를 기반으로 5분 단위로 실시간 계산할 수 있도록 급전 개선하였다. 이를 통해 실시간으로 에너지와 예비력을 동시에 최적화함으로써 전력시장 및 전력계통 운영을 한층 선진화 할 수 있는 계기를 마련하였으며 또한 저비용 발전기 사용을 극대화함으로 발전비용의 절감에도 기여하는 효과를 가져왔다. 이러한 긍정적인 효과에도 불구하고, 전력시장윤영 시스템은 구축된 모든 설비 및 프로그램을 당초 목적에 맞게 활용하지 못한다는 이유 등으로 시스템의 최적화 및 성능 개선에 대한 투자가 망설여지는 현실이다. 특히 온라인 실시간 시스템과 별도로 전력시장운영을 모의 할 수 있는 시뮬레이터가 구축되지 않아 시장의 흐름을 사전 예측하거나 시스템 오류 등을 재현하여 재발 대책 등을 마련하기가 매우 어려운 실정이다. 이에 본 논문에서는 그동안 쌓아온 전력거래소의 전력시장운영시스템 운영관리에 대한 다양한 경험을 바탕으로 구축비용을 획기적으로 절감할 수 있는 전력시장운영시스템 시뮬레이터의 구축방안을 제시하고자 한다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.11 no.2
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• pp.42-47
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• 2016

Due to advances such as photovoltaic power generation and energy storage system, energy self-consumption smart home system in which energy management system is built and energy is generated in house has been actively researched. In particular, due to the instability of the grid after the Fukushima nuclear accident, home system in which generating electricity from photovoltaic, storing and using it in energy storage system was commercialized in Japan. While subsidizing renewable energy projects through a combination of solar and energy storage systems in North America and Europe has expanded home installation. In this paper, we describe development of self-consumption smart home system which is connecting photovoltaic system and energy storage system in home area network and operating it based on real-time price. We implemented automated self-consumption home in which optimizing the use of energy from the power grid with minimal user's intervention.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.5
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• pp.328-333
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• 2017

Mobile game apps, which are popular in various mobile devices, tend to be power-hungry and rapidly drain the device's battery. Since a long battery lifetime is a key design requirement of mobile devices, reducing the power consumption of mobile game apps has become an important research topic. In this paper, we investigate the power consumption characteristics of popular mobile games with multiple threads, focusing on the inter-thread. From our power measurement study of popular mobile game apps, we observed that some of these apps have abnormally high-load threads that barely affect the user's gaming experience, despite the high energy consumption. In order to reduce the wasted power from these abnormal threads, we propose a novel technique that detects such abnormal threads during run time and reduces their power consumption without degrading user experience. Our experimental results on an Android smartphone show that the proposed technique can reduce the energy consumption of mobile game apps by up to 58% without any negative impact on the user's gaming experience.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.16 no.2
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• pp.127-133
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• 2020

As the usages of artificial intelligence is increased, the demand to algorithms for small portable devices increases. Also as the embedded system becomes high-performance, it is possible to implement algorithms for high-speed computation and machine learning as well as operating systems. As the machine learning algorithms process repetitive calculations, it depend on the cloud environment by network connection. For an stand alone system, low power consumption and fast execution by optimized algorithm are required. In this study, for the purpose of smart control, an energy measurement sensor is connected to an embedded system, and a real-time monitoring system is implemented to store measurement information as a database. Continuously measured and stored data is applied to a learning algorithm, which can be utilized for optimal power control, and a system interfacing various sensors required for energy measurement was constructed.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.493-496
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• 2007

As the ubiquitous society period has set in recently, which resulted from both mass distribution of portable devices such as PDA, PMP, Smart Phones, the demand for more optional features of system and multimedia functions has been increasing. In compliance with thoses needs, the amount of information increased in a system and greater power capacities are needed more than ever. Therefore, in portable device which uses battery as a limited source of power, the power management has become a key factor in the system. This paper concentrates on the Power management solution for Smart device for the prevention of missing child. And ARM9 Core was used as CPU and Windows CE 5.0 was ported to the smart device.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.2
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• pp.47-54
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• 2024

The global decrease in traditional energy resources has prompted increasing energy demand, necessitating efforts to replace and optimize energy sources. This study focuses on enhancing energy efficiency in manufacturing plants, known for their high energy consumption. Through simulations and analyses, the study proposes a temperature-based control system for HVAC (Heating, Ventilating, and Air Conditioning) operations, utilizing machine learning algorithms to predict and optimize factory temperatures. The results indicate that this approach, particularly the prediction-based free cooling algorithm, can achieve over 10% energy savings compared to existing systems. This paper presents that implementing an efficient HVAC control system can significantly reduce overall factory energy consumption, with plans to apply it to real factories in the future.