• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2000.02a
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• pp.36-37
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• 2000

최근 Micro-Opto-Electro-Mechanical(MOEMS)기술의 발달과 더불어 적응 광학(Adaptive optics)분야나 패턴 인식 분야에 적용 가능한 공간 빛 변조기의 개발이 이루어지고 있다. 적응 광학용 공간 빛 변조기는 대기의 turbulence에 의하여 왜곡된 빛의 위상을 파면 센서(wave sensor)와 실시간 제어기를 통해 보정하는 역할을 한다. 적응 광학 분야에서 상업적으로 사용되던 기존의 공간 빛 변조기는 전왜소자 배열(piezoelectric actuator array)에 의하여 지지되는 평면 거울을 사용하여 크기가 크고 전력 소비도 심하며 무엇보다도 가격이 비싸다는 단점이 있었다$^{(1)}$ . 그러나 MOEMS 기술의 적용으로 인해 공간 빛 변조기의 크기 및 무게 그리고 소비 전력이 줄어들었으며 반도체 공정을 통한 대량 생산으로 저가로 생산할 수 있게 되었다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.352-354
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• 2006

최근 PDA, PMP, 핸드폰 등 휴대용 임베디드 기기의 사용이 증가되고 기능이 점점 다양해지며, 고성능을 추구하게 됨으로써 전력 소모 역시 증가하게 되었다. 휴대용 임베디드 기기는 대부분 배터리를 기반으로 동작하므로 에너지원이 제한적이어서 한정된 에너지원을 효율적으로 사용하는 전력관리 기법에 대한 연구가 많은 관심을 받고 있다. 시스템 사용시간의 연장을 위해 시스템의 성능 저하를 최소화하면서 소모되는 전력을 최소화하기 위한 여러 방법들이 제시되었으나, 기존의 방법들은 각각의 방전 패턴에 따라서 사용시간이 달라지는 배터리의 특성을 고려하지 않고 주로 시스템의 평균 전력 소비 감소만을 목적으로 한다. 이에 본 논문에서는 배터리의 방전 특성을 고려하여 휴대용 임베디드 기기에서 배터리의 사용시간을 연장할 수 있도록 MicroC/OS-II 운영체제에서의 순간 최대전력 분산 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.458-460
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• 2020

스마트미터의 기술 발달과 보급으로 인해 전력데이터의 수집이 보다 수월 해짐에 따라 각 시스템에 효율적인 맞춤 서비스 제공을 위한 전력 데이터 분석 기술에 관한 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 관련하여 본 논문에서는 숙박업소의 각 방마다 전력소비량을 측정 및 수집하여 전력소비패턴을 분석하고 특징 추출 및 XGBoost 를 이용한 머신러닝 분석방법으로 각 방의 사람 재실 여부를 판별하는 방법을 소개한다. 이와 같은 연구를 통해 추후 숙박업소 혹은 숙박업소를 이용하는 소비자들의 맞춤 서비스 제공에 응용 및 적용 할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.20 no.1
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• pp.53-60
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• 2020

This paper aims to examine the insulation performance of insulated gang form by changing the energy (power) consumption and concrete calorific value to assist in concrete protection in cold weather. According to the test results, the general gang form will generate three times the energy (power) consumption for 12 hours after the concrete is poured. In contrast, insulated gang foam consumed no energy (power) for 21 hours after pouring. The final power consumption was 3.7 times higher than that of the general gang form, confirming the improved performance of insulated gang form with regard to energy (power) consumption. The calorific value examination shows that the calorific value changes significantly according to the change of outside temperature after concrete placement in the case of the general gang form. However, in the case of the insulated gang form, only a slight heat loss occurred in the part of the frame, and it showed a constant heating pattern from the concrete casting to the demolding of the mold.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.47 no.8
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• pp.29-35
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• 2010

In this paper we propose a new pattern generator for a BIST architecture that can reduce the power consumption during test application. The principle of the proposed method is to reconstruct an LFSR circuit to reduce WSAs of the heavy nodes by suppressing the heavy inputs. We propose algorithms for finding heavy nodes and heavy inputs. Using the Modified LFSR which consists of some AND/OR gates trees and an original LFSR, BIST applies modified test patterns to the circuit under test. The proposed BIST architecture with small hardware overhead effectively reduces the average power consumption during test application while achieving high fault coverage. Experimental results on the ISCAS benchmark circuits show that average power reduction can be achieved up to 30.5%.

• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.11a
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• pp.282-287
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• 2011

Of school buildings, university building requires various case analysis unlike buildings in the elementary, middle and high schools in accordance with its characteristic for variables such as characteristic of department, construction structure and material, the number of persons admitted and schedule. Through the case research on the 'D' university located in Daejeon, this study made a comparison on the monthly and yearly consumption of gas and electricity of the most recent 3 years and implemented analysis on the usage pattern and standby power of air conditioning and heating by the hour and month using PCCS(Power Consumption Consulting System) as respects electricity that is considered to have a possibility of energy-saving. The result of analysis showed that enormous amount of electric power was used during the night time for freeze protection and burst in winter season and standby power was increased in winter season as a result.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.4 no.11
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• pp.369-382
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• 2015

Energy aware server clusters aim to reduce power consumption at maximum while keeping QoS(quality of service) compared to energy non-aware server clusters. They adjust the power mode of each server in a fixed or variable time interval to activate only the minimum number of servers needed to handle current user requests. Previous studies on energy aware server cluster put efforts to reduce power consumption or heat dissipation, but they do not consider energy efficiency well. In this paper, we propose an energy efficient cluster management method to improve not only performance per watt but also QoS of the existing server power mode control method based on autonomous learning. Our proposed method is to adjust server power mode based on a hybrid approach of autonomous learning method with multi level thresholds and power consumption prediction method. Autonomous learning method with multi level thresholds is applied under normal load situation whereas power consumption prediction method is applied under abnormal load situation. The decision on whether current load is normal or abnormal depends on the ratio of the number of current user requests over the average number of user requests during recent past few minutes. Also, a dynamic shutdown method is additionally applied to shorten the time delay to make servers off. We performed experiments with a cluster of 16 servers using three different kinds of load patterns. The multi-threshold based learning method with prediction and dynamic shutdown shows the best result in terms of normalized QoS and performance per watt (valid responses). For banking load pattern, real load pattern, and virtual load pattern, the numbers of good response per watt in the proposed method increase by 1.66%, 2.9% and 3.84%, respectively, whereas QoS in the proposed method increase by 0.45%, 1.33% and 8.82%, respectively, compared to those in the existing autonomous learning method with single level threshold.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.901-903
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• 2005

최근 배터리를 에너지원으로 작동하는 모바일 디바이스의 사용이 늘어남에 따라 배터리를 효율적으로 사용하기 위한 연구에 않은 관심이 증대되고 있다. 한편 배터리는 각각의 방전 패턴에 따라 사용가능한 시간이 결정이 되며 따라서 효율적인 배터리 관리 정책에 따라 배터리 사용 시간을 연장 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 기존 평균 전력 소비 감소만을 고려한 방법들과 달리 배터리의 방전 특성을 고려한 순간 최대전력 분산 기법을 적용하여 운영체제 수준에서 효율적인 전력사용 기법을 제시하고 이를 통해 전체 시스템의 효율적인 에너지 관리를 할 수 있음을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.575-577
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• 2018

'대기전력(standby power)'이란 전원을 끈 상태에서 전기제품이 소비하는 전력이다. 한국전기연구원의 2011년 전국 대기전력 실측조사에 따르면 일반 가정의 경우 보통 전체 전기 사용량의 6% 이상이 대기전력으로 버려지고 있으며, 한해 약 4천2백억 원이 낭비되는 셈이라고 발표하였다. 이에 따라 본 논문에서는 'Fitbit'를 이용하여 수면 패턴을 파악하고, 사용자가 잠자는 사이에 사용하지 않는 기기의 전원을 차단할 수 있는 수면 분석 기반 스마트 멀티탭을 제안한다.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.1
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• pp.18-23
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• 2024

Power efficiency management in smart farms is important due to its link to climate change. As climate change negatively impacts agriculture, future agriculture is expected to utilize smart farms to minimize climate impacts, but smart farms' power consumption may exacerbate the climate crisis due to the current electricity production system. Therefore, it is essential to efficiently manage and optimize the power usage of smart farms. In this study, we propose a system that monitors the power usage of smart farm equipment in real time and predicts the power usage one hour later using GRU. CT sensors are installed to collect power usage data, which are analyzed to detect and prevent abnormal patterns, and combined with IoT technology to efficiently manage and monitor the overall power usage. This helps to optimize power usage, improve energy efficiency, and reduce carbon emissions. The system is expected to improve not only the energy management of smart farms, but also the overall efficiency of energy use.