스마트 그리드란 기존의 전력망에 정보기술을 융합하여 에너지 효율을 최적화하는 차세대 전력망을 구성하는 기술의 하나이다. 본 논문에서는 스마트그리드를 효과적으로 구축하기 위하여 기존 홈 네트워크와 연동되고 효율적인 관리 기능을 제공하는 AMI 시스템을 제안 한다. 확장된 홈 네트워크 기반의 AMI 시스템은 스마트미터, 통신 모듈, 홈 게이트웨이, 보안 모듈, 미터 데이터 관리 시스템, 전력 응용 모듈 등으로 구성된다. 제안하는 홈 네트워크는 전력소모를 줄이고 효율적인 데이터 전송이 가능할 수 있도록 IEEE 802.15.4를 기반으로 설계하였다. 제안 홈 게이트웨이는 웹 서비스를 통해 외부 관리 시스템과 에너지 소비 정보 등을 실시간으로 교환할 수 있고, AMI 시스템은 인터넷을 통하여 홈 게이트웨이와 미터 데이터 관리 시스템 간의 양방향 통신이 가능하도록 설계되었다. 정보 전달의 안전성을 얻기 위하여 보안 알고리즘을 적용 하였으며 보안 알고리즘은 대칭적 블록 암호화 방식인 AES 알고리즘을 사용하였다. 제안 시스템을 사용하는 경우 본 연구에 제한적이기는 하지만 제어를 하지 않을 경우보다 전력 소비가 평균적으로 4~42%정도 줄어드는 것을 실험 결과에서 확인할 수 있었다.
신재생에너지를 활용한 발전원의 경우, 날씨 등의 영향을 많이 받아 전력 생산량이 원활하지 않을 수 있다. 태양광 및 풍력 발전의 효율성을 높이기 위해 에너지 저장 장치(ESS·Energy Storage System)를 활용한다. ESS는 배터리 보호 시스템과 운영관리, 제어체제가 미흡하거나, 설치상의 부주의 등의 원인으로 인해 화재가 속출하고 있으며, 매우 큰 인명 피해와 경제적 손실로 이어지고 있어 ESS의 안정성 및 배터리 보호 시스템 운영관리 기술이 필수적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 ESS 최적화 및 안정적인 운영을 위한 배터리 잔량 산출 알고리즘과 고장 예측 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 배터리의 충전 및 방전 수행 시 실시간으로 전류량을 누적하여 정확한 배터리 잔량을 산출하며, 배터리 셀 간의 전압불균형 현상을 이용하여 배터리의 고장 유무를 산출한다. 제시된 알고리즘들은 ESS를 최적의 상태로 운영하는데 필요한 정확한 배터리 잔량과 고장 예측이 가능하다. 따라서 ESS의 배터리의 정확한 상태 정보를 측정하고 신뢰성 있게 모니터링 하여 대형 사고를 미연에 방지할 수 있다.
최근 정보량의 급격한 증가로 데이터센터는 점차 대형화되고 있으며, 통합적으로 관리/운영되기 위해서는 전산실내 적절한 온도와 습도의 유지가 필수적이므로, 전산실내 에너지의 사용 효율을 극대화하기 위한 연구가 꾸준히 이루어지고 있다. 이 연구에서는 국내 공공부문의 대형 전산실을 모델로 선정하여 전산실 내 서버의 위치, 용량 그리고 냉각시스템 등을 고려하여 전산실내 열/유동특성을 수치적으로 규명함으로써, 에너지 효율 극대화를 추구하고 전력을 절감하여 저탄소 녹색성장과 그린IT 환경을 구축 하고자 한다. 이를 위하여 실제 측정한 환경 데이터를 바탕으로 전산유체역학(CFD)을 이용하여 3차원 비압축성, 정상상태의 열/유동특성을 예측한다. 또한 기존 및 개선된 전산실에 대한 비교결과를 바탕으로 새로운 열/유동조건을 도출하며, 이를 통하여 전산실 운영에 필요한 에너지 효율향상 방안을 제안하고자 한다. 연구 결과, 전산실 천장의 냉기유입부분과 열기배출부분으로 나뉘어 냉복도와 온복도를 형성하며, 내부 서버와 기타 각종 장비들의 발열 등으로 부분적인 열섬(Thermal island)현상이 나타났다. 이러한 열섬현상을 줄이고, 전산실내 환경을 최적화하기 위하여 찬공기 유입부분의 속도, 배출구의 유량, 그리고 냉/온 복도의 역할 변경 등 여러 가지 가능한 매개변수에 대한 연구가 필수적이다. 또한, 서버에서 발생한 고온의 공기를 배출하는 것이 전산실 내 적절한 온도구현에 효과적이며, 열섬현상을 방지하기 위해서는 이 부분에 차가운 공기의 유입이 필요하다는 것을 알 수 있었다.
용접 능률과 품질에 영향을 미치는 여러가지 요인들 중에서 용접기의 성능은 가장 중요한 요소의 하나이다. 이러한 점에서 숙련도에 주로 의존하던 종래의 용접성 에 대한 관념이 바뀌어야 하며, 품질 표준화 작업의 일환으로 용접기 제어 성능의 향상도 절실하다고 하겠다. 용접품질의 제어성능에 직접 영향을 주는 요소가 무엇인지 를 생각해 볼때, 그것은 바로 용접부에 공급되는 에너지의 제어, 용접 물리현상의 이해와 관찰을 기초로 적절한 함수의 설정과 함께 이들의 관리가 필요함을 알게된다. system화된 용접기는 이들 용접의 물리적 현상과 그 해석 결과를 어떤 방식으로든 이용하고 제어하여야 할 것이므로, 용접기 전력제어의 중요성과 함께 제어 소자의 성능은 물론 제어 algorithm의 최적화가 필수 요소임을 실감하게 된다. 따라서, 여기 에서는 제조 공정에서 가장 중요한 용접 공정의 하나인 아크 용접(GMAW, GTAW) system 의 개요와 특성 및 향후 기술개발의 과제에 대하여 기술하고자 한다.
각종 환경 규제에 대한 대응이 세계 IT 시장에서 큰 이수로 부각되면서 데이터 센터 유지를 위해 소모되는 막대한 양의 에너지와 저장 장치를 효율적으로 관리하기 위한 통합(Consolidation), 가상화(Virtualization), 최적화(Optimization), 관리 (Leverage) 등의 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 노력의 일환으로 다수의 저장 장치를 계층화하여 전력 소비량 및 데이터 이중화 작업의 강도를 달리하는 새로운 개념의 RAID 기법을 제안한다. G-RAID는 저장 장치의 전력 소비량을 계층화하고 데이터 접근 빈도수에 따라 저장 장치를 선택함으로써 데이터 I/O 성능 저하의 발생을 최소화하면서 전력 소비를 최소화 했다. 또한 파일 시스템과 G-RAID의 블록 맵 정보는 효율적인 작업을 위해 연속적으로 위치한 블록들의 그룹을 기본 단위로 처리되며 그룹 별 접근 빈도수를 고려하여 블록 연결 작업으로 인한 성능 감소를 최소화하고자 했다. 실험 결과, 블록 재배치 작업으로 인한 응답 시간의 향상이 나타났지만 전력 소비 율은 최대 38% 감소하는 것으로 나타났다.
Building energy saving is one of the most important issues in these days. Energy saving control strategies should be developed properly to achieve the saving. One of such area we could apply is the HVAC (Heating, Ventilation and Air-Conditioning) system. Through the optimal control algorithm for building energy management system (EMS), you can not only save the cost of building energy, but also protect HVAC system components against the unexpected condition. In order to verify the effectiveness of building energy saving, field test was accomplished for several months at 'A' building. And to get the measured data, remote control was used. If the remote control is used in BAS (Building Automation System), control and monitoring can be done for all of the building systems, such as HVAC, power, lighting, security and fire-alarm etc. anywhere any time. Using the remote control, Control and monitoring is possible for the testing system without going there. As the results of field test, we could reduce $5{\sim}10\%$ of the building energy cost.
연료전지는 전기에너지와 열에너지를 동시에 사용 할 수 있기 때문에 에너지 효율이 높고 유해 배기물이 거의 없으므로 친환경적이다. 따라서 환경문제가 대두되고 있는 오늘날, 고효율 친환경의 연료 전지는 차세대 에너지원으로 각광받고 있다. 보일러와 계통선에서 열과 전기를 공급받는 기존방식에 비해 연료전지 코제너레이션 시스템의 경우 20%이상 에너지 절감율을 향상시킬 수 있다. 기존 10kW이하의 소용량 발전설비의 경우 대형 발전소와 같은 수준인 30%이상의 전기 효율을 기대할 수 없으나 고분자 전해질 연료전지를 적용할 경우 1kW급에서도 35%의 전기 효율을 기대할 수 있으며 열회수까지 고려할 경우 80%에 가까운 열효율을 달성할 수 있다.(4)연료전지 시스템은 연료전지 스택 이외에, 연료변환장치, 급기설비, 열 및 물관리 설비, 전력변환장치 그리고 제어 장치 등으로 구성된다. 연료전지 시스템 성능은 연료전지 스택의 성능에 가장 의존적인데 연료전지 스택의 성능은 같은 스택이라도 운전 및 제어 방법에 따라서 다양하게 변할 수 있다. 실제로 연료전지 스택 자체의 전기 변환 효율은 최대 40% 까지로 매우 높으나, 다양한 운전 조건에 따라 효율이 30~40% 수준에서 변화는 것이 현실이다. 때문에 시스템을 설계할 때에는 종합화된 시스템 측면에서의 운전까지 고려한 설계와 성능 해석이 필요하다. 그간 연료전지를 활용한 가정용 열병합 발전분야에서는 시스템 설계를 위한 시뮬레이션 기반 성능 해석에 관한 연구가 활발히 진행되어왔다. 하지만 연료전지 스택의 경우 간이화된 성능 모델식을 사용하여 이로 인한 성능 예측모델의 오차가 크게 발생하여 전체 시스템 최적화의 저해요인으로 작용하여왔다. 따라서 본 연구에서는 가정용 연료전지 열병합 발전 시스템을 자체적으로 설계 개발하였으며 이 중 연료전지 스택의 성능모델을 실험기반으로 구축하였다. 먼저 가정용 연료전지 열병합 발전 시스템의 설계는 크게 네 단계로 구분되며 이는 1) 시스템 개념 설계, 2) 연료전지 스택 설계, 3) 주변장치 설계, 4) 제어시스템 설계로 이뤄진다. 연료전지 스택의 성능 모델은 고분자연료전지의 성능에 가장 민감하게 영향을 미치는 온도 및 습도의 변화에 따른 다양한 스택 성능을 예측 가능하도록 개발하였으며 이는 간단한 이론 모델의 구조에 실험 데이터를 기반으로 모델 파라미터를 도출하는 기법으로 이뤄졌다.
네트워크 온 칩 (Network-on-Chip, NoC) 기술은 기존 시스템-온-칩(System-on-Chip, SoC) 설계에서 IP 블록 수 증가와 이에 수반된 상호 연결 네트워크 복잡화 및 데이터 대역폭 제한 등의 문제점을 해결하기 위한 새로운 설계 패러다임이다. 더불어 동작 주파수 증가에 따른 급격한 전력 소모 클럭 신호의 분배와 동기화 문제 역시 중요한 이슈이며, 이에 대한 대안으로 광역적으로는 비동기, 국부적으로는 동기식 (Globally Asynchronous Locally Synchronous, GALS) 인 시스템 설계 방법론이 저전력 기술과 결합되어 에너지 소모를 줄이고 모듈적인 설계를 위해서 고려되어 왔다 GALS 방식의 설계 스타일은 정밀한 시스템 수준 전력 관리를 적용하기 위해 최근 소개되고 있는 전압 주파수 구역 (Voltage-Frequency-Island, VFI) 의 개념과 매우 잘 어울린다. 본 논문에서는 VFI를 적용한 NoC 시스템에서 최적의 전압선택을 통해 에너지 소모를 최소화하는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 최적의 코어(또는 처리 소자) 전압과 VFI를 찾기 위해 통신량을 고려한 코어 그래프 분할, 통신-경쟁 시간을 고려한 타일 매핑, 전력 변화량을 고려한 코어의 동적 전압 조절 그리고 효율적인 VFI 병합 및 VFI 동적 전압 재 조절을 포함한다. 본 논문에서 제안한 설계 방법론은 기존 연구결과 대비 평균적으로 10.3%의 에너지 효율 향상이 있다는 것을 실험 결과를 통해 보여준다.
에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.
유역내의 수력 에너지자원과 수자원의 효율적 관리를 위하여 통합혼합정수계획법(combined mixed integer proguamming)을 사용한 최적 발전기 운영계획 모형을 개발하였다. 통합혼합정수계획법 모형은 기왕에 개발된 혼합정수계획법 모형에서 발생할 수 있는 모순을 해결하기 위하여 개발되었다. 또한, 조건부 제약조건과 택일 제약조건들을 선형계획법 모형에서 사용 할 수 있도록 수정하는 기법을 제안하였다. 미국 콜로라도강 하부유역에 통합혼합정수계획법을 적용한 경우를, 최적화 모형을 사용하지 않은 경우 및 혼합정수계획법을 사용한 경우와 비교한 결과, 최적화 기법을 사용하지 않은 경우보다 유역효율이 0.67% 증가하였고, 혼합정수계획법을 사용한 경우보다 유역효율이 1.53% 감소하였다. 통합혼합정수게획모형의 효율이 감소한 이유는 혼합정수계획법모형보다 전력요구량과의 허용오차를 감소시켰기 때문인 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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