스마트 폰과 같은 모바일 기기에서 동작하는 응용 소프트웨어는 제한된 배터리 용량으로 인하여 안정적인 서비스를 지속적으로 제공하는데 어려움을 갖는다. 과거에는 배터리의 수명을 연장 시키거나 소모전력이 적은 하드웨어 장치들을 개발하는 것으로 모바일 기기의 소모전력을 관리하였다. 그러나 시스템에 탑재되는 소프트웨어가 복잡해짐에 따라 소프트웨어에 대한 소모전력 분석 연구도 관심을 갖게 되었다. 이러한 연구들 중에서 모델 기반의 소모전력 분석은 코드가 개발되기 이전에 미리 소모전력을 분석하고, 분석 결과를 기반으로 소프트웨어를 개발한다는 측면에서 소모전력 감소를 위한 하나의 중요한 전략으로 인식되어 오고 있다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어의 행위 모델인 UML의 상태기계(State Machine) 다이어그램을 이용하는 소모전력 분석 기법을 제안한다. 제안하는 분석기법은 상태기계 다이어그램을 페트리 넷으로 변환하고, 이의 시뮬레이션을 통해 소모전력을 예측하게 된다.
스마트그리드는 기존의 전력망과 정보통신 기술을 융합하여 에너지 효율을 최적화할 수 있는 차세대 지능형 전력망이다. 이는 소비자에게는 전력 요금의 실시간 확인을 통해 능동적인 전력소비를 유도하고, 공급자에게는 예상 발전량 측정을 통해 보다 안정적인 전력 시스템을 운용하도록 할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 스마트그리드는 지능형 장치를 통한 양방향 통신 사이에서 데이터 노출, 데이터 도용, 프라이버시 침해와 같은 다양한 보안 위협들이 존재할 가능성이 있다. 따라서 이러한 스마트그리드의 보안 위협에 대응할 수 있는 안전한 환경을 구축하기 위해서는 보안 메커니즘 개발에 핵심이 되는 키 관리 기법이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 해쉬 체인을 이용하여 계층적 구조를 갖는 스마트그리드 환경에 효율적으로 적용 가능한 그룹키 관리 메커니즘을 제안하고, 제안하는 그룹키 관리 메커니즘의 안전성 및 효율성을 분석한다.
전기는 생산과 소비가 동시에 이루어지므로 필요한 전력 사용량을 예측하고, 이를 충족시킬 수 있는 충분한 공급능력을 확보해야만 안정적인 전력 공급이 가능하다. 특히, 대학 캠퍼스는 전력 사용이 많은 곳으로 시간과 환경에 따라 전력 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 효율적인 전력 공급 및 관리를 위해서는 전력 사용량을 실시간으로 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 국내외 대학 건물에 대해서는 전력 사용 패턴과 사례 분석을 통해 전력 사용에 영향을 주는 요인들을 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되었으나, 전력 사용량의 정량적 예측을 위해서는 더 많은 연구가 필요한 상황이다. 본 논문에서는, 기계 학습 기법을 이용하여 대학 캠퍼스의 전력 사용량 예측 모델을 구성하고 평가한다. 이를 위해, 대학 캠퍼스의 주요 건물 클러스터에 대해 전력 사용량을 15분마다 1년 이상 수집한 데이터 셋을 사용한다. 수집된 전력 사용량 데이터는 수열 형태의 시계열 데이터로 기계 학습 모델에 적용 시 주기성 정보를 반영할 수 없으므로, 2차원 공간의 연속적인 데이터로 증강함으로써 주기성을 반영하였다. 이 데이터와 교육기관의 특성을 반영하기 위한 요일과 공휴일로 구성된 8차원 특성 벡터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용한다. 이어, 인공 신경망(Artificial Neural Network)과 지지 벡터 회귀분석(Support Vector Regression)을 이용하여 전력 사용량 예측 모델을 학습시키고, 5겹 교차검증(5-fold Cross Validation)을 통하여 적용된 기법의 성능을 평가하여, 실제 전력 사용량과 예측 결과를 비교한다.
본 연구에서는 전력구조물에 대하여 시공현장에서 일반적으로 산출되는 정보 중 지반의 상태를 지시하는 자료와 시공 상태를 지시하는 자료들을 추출하여 위험도 분석에 사용될 수 있는 요소들을 규정하였고, 전문가 그룹을 대상으로 계층적 의사결정법인 AHP (Analytic Hierarchy Process) 기법을 활용한 가중치 분석을 실시하였다. AHP 기법을 통해 각 위험도 분석요소들의 가중치를 산출한 결과 일관성지수 0.1 이하의 신뢰도 높은 결과가 산출되었고 각 공법별 요소들의 우선순위가 산정되었다. 향후 본 연구에서 선별한 굴착공법별 요소들을 현장에서 획득된 실측값에 대해 각각 범위를 설정하여 배점을 규정하고 본 연구에서 산출된 가중치값을 곱하여 합산값을 산출한다면 해당 전력구에 대한 시공중 위험도를 제시하는데 매우 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
매년 증가되는 전력소비량에 대응하여 스마트그리드 기술을 기반으로 수용가 측의 에너지관리 중요성이 부각되고 있으며, 홈 에너지관리시스템(HEMS, Home Energy Management System)은 전기요금 절감과 효율적인 전력소비의 중요한 체계로써 기대되고 있다. 일반적으로, 가정에서 높은 전력소비를 가진 가전제품은 계절성 부하로 전기온수기, 냉/난방기를 일컫는다. 즉, 계절성 부하에 적절한 에너지관리, '최적부하 스케줄링'은 전기요금 절감과 직결되는 것을 의미한다. 본 논문은 Modified Branch-and-Bound 기법을 사용하여 사용자의 편의성을 고려한 전기온수기(EWH, Electric Water Heater)의 스케줄링을 실시하겠다. 여기서 사용자의 편의성이란, 외부의 온도변화 또는 습관에 따라 그 부하를 사용하는 것을 의미한다. 온수사용량, 수온 설정온도 변화의 편의성 제약조건을 고려하여 온수기를 효과적으로 운영하는 스케줄링을 실시한다. 이러한 편의성 내에서 온수기를 운영하며, 작동모드는 3가지(정지, 일반/급속가열) 모드가 존재하며, 다양한 요금제도에서의 스케줄링 결과를 절감된 전기요금으로 비교하겠다.
스마트 그리드란 기존 전력망에 IT기술을 접목하여 공급자와 소비자가 양방향으로 실시간 전력정보를 교환함으로써 에너지 효율을 최적화하는 전력망이다. 기존의 폐쇄이던 전력망이 다양한 이해당사자가 참여하는 상호운용성이 보장되는 개방형 구조를 가지게 됨으로써 이에 대한 보안 기술 개발이 시급한 상태이다. 이러한 스마트그리드의 보안 위협에 대응할 수 있는 안전한 환경을 구축하기 위해서는 보안 메커니즘 개발에 핵심이 되는 키 관리 기법이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 이중 해쉬 체인을 이용하여 스마트그리드 환경에 효율적으로 적용 가능한 키 관리 프레임워크를 제안하고, 제안하는 키 관리 프레임워크의 안전성 및 효율성을 분석한다.
ZigBee는 전력소모가 적고 근거리통신방식을 사용하며 저비용인 장점을 가지는 개인 영역 네트워크 (PAN)이다. ZigBee가 산업과 헬스케어 등의 여러 애플리케이션에서 많이 사용되면서, 최근 ZigBee에서의 보안이 중요한 문제로 다루어졌다. 본 논문에서는 ZigBee 네트워크에서의 키 관리 기법을 조사하고 보안능력 및 성능을 분석한다.
플래시 메모리의 수요가 증가하면서, 플래시 메모리를 기반으로 한 SSD는 빠른 I/O 속도를 보이며 충격에 강하고, 저전력과 비휘발성인 특징을 가지고 있다. 하지만 플레시 메모리는 지우기와 쓰기 성능이 읽기 작업에 비해 현저히 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 버퍼에서 각 논리 페이지가 hot 또는 cold 인지를 정확히 예측할 수 있는 PSO 기반의 버퍼 관리 모델을 제안한다. 이러한 모델을 통하여 기존 모델에서의 기법보다 읽기 및 쓰기 적중 횟수와 적중률이 향상되는 것을 증명하였다.
무선 센서 네트워크(WSN : Wireless Sensor Network)는 계산 능력, 전력, 통신 대역폭 등 다양한 제약 조건을 가지기 때문에 기존의 보안 기법을 WSN에 적용하기는 매우 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에 적용 가능한 안전한 그룹통신 기법을 제안한다. 제안한 기법은 클러스터링 기반의 계층적 라우팅 프로토콜인 TEEN(Threshold sensitive Energy Efficient sensor Network protocol) 알고리즘에 보안 메커니즘이 결합된 형태로서, 네트워크는 센서노드, 클러스터 헤더, 베이스 스테이션(BS : Base Station)으로 이루어진다. 보다 강력한 보안성 제공과 효율적인 키 관리를 위해 제안된 기법은 비밀 키 및 공개 키 알고리즘 모두를 사용하며, 전력소모를 줄이기 위해 참여 노드들 간의 통신은 계층적 트리구조에 의해 이루어진다. 따라서 본 논문에서 제안한 기법은 강력한 보안성을 제공할 뿐만 아니라, 통신에 있어 보다 낮은 전력을 소모하므로 무선 센서 네트워크 환경에 적합하다고 할 수 있다.
센서 네트워크는 다양한 환경에 배치되어 환경요소 감시 및 군사적으로 유용한 정보를 제공하는데 사용될 수 있다는 특징을 가지고 있지만, 여러 가지 보안상의 취약점을 갖고 있는 단점이 있다. 따라서 이러한 센서 네트워크의 안전성을 위해서는 반드시 보안 서비스가 요구되며, 센서 네트워크 노드간의 안전한 통신을 위해 보다 안전하고 효과적인 노드 관리 기법이 요구된다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서의 센서 노드의 보안성이 요구되는 환경 및 그룹 키 관리기법에 적합한 효과적인 CH 및 클러스터링 기법을 제안한다. 먼저 각각의 노드들은 매 라운드 설정단계에서 BS와의 통신을 통하여 잔류 전력 및 암호 키를 이용한 인증 메시지를 전송하고 BS는 유효인증비율 및 잔류전력량을 반영하여 이 값들이 높은 노드를 CH로 선발한다. 이후 BS는 매 라운드 마다 이전라운드의 유효인증비율을 반영/누적 하여 적은 양의 에너지 소비로 안전한 클러스터 노드를 선발할 수 있는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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