• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.564-566
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• 2011

최근 에너지 소비의 지속적 증가 및 에너지 가격의 급격한 상승으로 그린 IT 도입 운영이 필수적인 요소로 인식됨에 따라 서버 발열 및 데이터센터 에너지 절감을 위해 IT 인프라가 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로 대체 되어가고 있다. 본 연구에서는 오픈 소스 기반 클라우드 플랫폼을 구축하고 클라우드 컴퓨팅 노드의 다양한 자원 값을 이용한 전력제어 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 클라우드 노드의 자원 효율을 높이면서 전력 소모를 절감하여 그린 IT 실현에 기여할 것으로 기대된다.

• 원자력산업
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• 제5권9호통권31호
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• pp.60-61
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• 1985

장기적으로 우라늄의 공급이 안정될 수 있고 전체적으로 볼때 전력생산비가 낮아질 수 있다는 설명을 듣고 보니 더욱 원자력발전소에 대한 인식이 달라졌다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1920-1926
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• 2006

서비스 로봇의 사회 적 관심으로 인하여 서비스 로봇의 개발에 있어 많은 연구가 실시되고 있으나, 단일 플랫폼의 한계에 봉착해 있다. 이 한 한계를 극복하기 위하여 유비쿼터스 네트워크와 연계한 유비쿼터스 기반 서비스로 봇이 대안으로 자리 잡고 있다. 이를 위하여 유비쿼터스 센서 네트워크를 통하여 주변 환경에 대한 상황인식 및 위치 인식과 같은 기능을 위하여 RFID 및 초음파 센서를 이용한 시스템이 등장하여 실제 로봇에 적용되어 좋은 결과를 낳고 있다. 하지만 RFID의 경우 수동형 센서를 이용할 경우 거리에 따른 인식률의 제한이 따르며 초음파 센서의 경우 이를 구동하기 위하여 높은 전압을 요구하므로 저 전력 기반의 센서 네트워크에 응용하기에는 많은 한계가 따른다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 기반 위치인식을 위하여 센서 네트워크 모듈을 구현하고 이를 기반으로 RSSI 위치인식 시스템을 구현하고자 한다. 이러한 RSSI 위치인식 시스템의 경우 각 센서 노드에서 들어오는 신호의 RSSI만을 측정하고 이에 따른 거리로 환산하여 위치를 산출함으로 인하여 저 전력의 센서 네트워크를 그대로 활용할 수 있으며, Ad-Hoc 네트워크 설계시 거리에 따른 제한도 극복할 수 있을 것이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.777-784
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• 2019

인적이 드문 한적한 곳이나 산악 지역에서 화재가 발생 하였을 때 화재 상황을 정확하게 파악하고 적절한 초동 대처를 한다면 피해를 최소화할 수 있으므로 사전 화재인지시스템과 자동알림시스템이 요구된다. 본 연구에서는 객체인식을 위한 딥러닝 알고리즘 중 Faster-RCNN 및 SSD(single shot multibox detecter)을 사용한 화재 인식시스템을 전력선 통신과 연동하여 자동알림시스템을 시연하였으며 향 후 고압송전망을 이용한 산불화재 감시에 응용 가능함을 제시하였다. 학습된 모델을 장착한 라즈베리파이에 파이카메라를 설치하여 화재 영상인식을 수행하였으며, 검출된 화재영상은 유도형 전력선 통신망을 통하여 모니터링 PC로 전송하였다. 학습 모델별 라즈베리파이에서의 초당 프레임 율은 Faster-RCNN의 경우 0.05 fps, SSD의 경우 1.4 fps로 SSD의 처리속도가 Faster-RCNN 보다 28배 정도 빨랐다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.817-821
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• 2007

제한된 배터리를 가지고 있는 내장형 시스템에서 전력을 최소화하여 제한된 전력을 오랫동안 사용하는 기술은 중요한 문제로 인식되어 왔다. 최근 내장형 시스템은 대형 TFT-LCD와 터치스크린을 장착하면서 그에 따른 전력소비가 더 증가하고 있다. 본 논문에서는 GUI에서 전력소모를 감소할 수 있는 방안인 프레임버퍼 모니터링을 연구하였다. 프레임버퍼 모니터링 기법은 화면의 퀄리티(Quality)를 보장하는 범위 내에서 Refresh-rate과 Backlight을 조절하여 LCD에서 전력 소모를 줄이는 방법이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1493-1495
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• 1999

본 논문에서는 변압기 유중 가스 분석 자료와 고장에 관련된 특징을 학습시킨 신경 회로망을 이용하여 전력용 유입 변압기의 새로운 고장 진단 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 신경 회로망을 이용한 고장 진단 방법(유중 가스 분석 방법)은 입력으로 가스 구성비 분석(IEC 기준) 및 주요 가스 분석(한국 전력 공사 기준) 자료를 채택하였다. 또한, 출력으로 전력용 유입 변압기의 고장 유무 및 고장 종류의 특징을 신경 회로망으로 추출하였다. 따라서 입력된 유중 가스 분석 결과에 따라 전력용 유입 변압기의 진단 결과(고장 유무 인식 및 해석)가 제시되도록 구성하였다. 제안된 신경회로망을 이용한 변압기 고장 진단 방법은 한국 전력 공사의 변압기 유중 가스 기록으로 효용성을 입증하였다. 따라서 유중 가스 분석만으로 현실성 있는 변압기 진단 및 상태 추정이 가능하게 되었고, 이것의 적용으로 적절한 유지 및 보수 대책 방안을 제시할 수 있게 되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.147-150
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• 2011

본 논문에서는 대기전력 절감을 위한 서버/클라이언트의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 구현된 시스템은 Server를 통해서 Client의 전력에 대한 통제를 하고, 전력 사용량에 대한 내용을 사용자가 인식할 수 있으며, 사용자가 없을 경우 자동으로 Client의 전원을 차단시키고 스마트폰 등의 외부 네트워크에서 전체시스템 제어가 가능하게 함으로써 기존의 전자기기 대기전력의 소비를 줄일 수 있다. 실험결과를 통해 시스템을 이용함으로써 대기전력 소비가 종전의 29.3%로 낮아짐을 확인할 수 있었다. Server는 ARM과 C#, Client는 ATmega와 C, 외부 접속은 PC와 안드로이드, Java를 이용하여 구현하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제21권5호통권101호
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• pp.30-39
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• 2006

유비쿼터스 네트워크 시대가 도래함에 따라 위치인식 기반 응용 서비스 요구 증대에 따른 위치인식 무선 개인영역 네트워크(WPAN) 시스템이 주목을 받고 있다. 특히 초광대역(UWB) 기술은 저비용, 저소비 전력으로 통신뿐만 아니라 실내나 음영지역에서 수십 cm급 이내의 정밀한 위치인식/추적 기능을 줄 수 있어, 유비쿼터스 홈을 구축하기위한 핵심 기술로 인식되고 있으며, 저속 위치인식 WPAN 표준인 IEEE 802.15.4a의 물리계층(PHY)으로 채택되었다. 본 원고에서는 위치인식 UWB 기술과 관련한 IEEE802.15.4a 표준화 현황과 기술 동향에 대해서 살펴보고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제5권3호
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• pp.28-35
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• 1986

우리나라 음성의 유성음을 모음, 비음 및 유성화 자음으로 분류하는 알고리즘을 기술하였다. 먼 저 기존의 PITCH 검출 알고리즘에 의하여 음성을 유성음과 무성음으로 나눈 뒤, 단지 정규화된 1차 상 관계수, 영교차율, LOG 에너지 및 LPG 에너지의 골짜기 검출만을 이용하여, 유성음은 모음, 비음 및 유 성화자음으로 분류하고 무성음은 실제의 무성음과 묵음으로 분류하였다. 그리고 이렇게 분류된 모음에 대하여 단모음 인식을 행하였다. 단지 한 FRAME으로 모음을 대표하였기 때문에 메모리 크기와 인식 시간을 줄였다. 여기서 UP & DOWN 및 수정된 영교차율을 새로이 정의하여 적용한 결과 만족한 결과 를 얻을 수 있었다. LPC 매개변수 및 전력 스펙트럼도 단모음 인식의 FEATURE로 사용하였다. 그리고 각 FEATURE 의 성능을 비교하였다. 이들 FEATURE을 잘 조합하여 2단계 인식을 행한 결과 92%의 높은 인식율을 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1793-1794
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• 2006

네트워크 전력계측 장치는 전국의 수용가 측에 설치되며 전력품질을 감시할 수 있는 단말기와 표준화된 이더넷망(유무선)을 사용한 네트워크 환경과 전국의 전력품질 데이터를 수집할 수 있는 서버로 크게 구성된다. 본 논문에서는 128 샘플링으로 계측되는 전력품질계측 단말기를 구현하고 전력품질 분석 알고리즘을 고안하였으며 이더넷망을 이용하여 전력품질 데이터를 수집하고 수집데이터를 분석하여 전력 품질에 대한 분석을 하였다. 뿐만아니라 전력품질에 영향을 주는 고조파신호들과 OVER/UNDER 전압과 전류 및 주파수, SAG, SWELL, INTERRUPT등을 인식하여 해당 데이터를 메모리에 저장하는 일련의 알고리즘을 연구하였으며 이렇게 저장된 정보를 이더넷망에서 무결성과 신뢰성이 있게 고속으로 전송받을 수 있는 통신 프로토콜에 관한 연구가 수행하였다. 뿐만 아니라 응용프로그램에서 소프트에웨어적인 필터링 기법과 분석알고리즘을 연구하여 이상신호에 대한 원인 판단이 가능하도록 연구한다. 본 논문은 네트워크(인터넷/이더넷)와 전력품질계측 관련 방법론과 SERVER개념을 도입한 유비쿼터스에서 센서네트워크 기법을 전력산업에 융합하려는 연구에 그 요점이 있다.