무선통신 기반의 원격검침 시스템은 설치의 용이함, 설비공사 및 유지보수 비용절감, 다양한 검침시스템으로의 적용의 유연성, 그리고 네트워크 확장성의 용이함 등의 장점으로 인해 최근 다양한 원격검침분야에서 활발히 활용되고 있다. 하지만, 이같은 다수의 장점에도 불구하고, 멀티 홉 기반의 원격검침망에서는 매 검침데이타 획득시마다 과다한 양의 트래픽을 발생시킴으로써, 데이터 충돌과 간섭의 확률을 증대시키고, 불필요한 전송으로 인한 에너지 낭비와 함께 특정 노드들의 에너지만 급격하게 소모되는 에너지 불균형 현상을 야기하고 있다. 그리하여 본 논문에서는 멀티홉 기반의 무선 원격검침망에서 발생하는 트래픽의 양을 최소로 줄임으로써 검침망의 각 노드들의 에너지 보존은 물론 다양한 문제점들을 해결할 수 있는 효율적인 검침데이타 수집기법을 제안하고, 성능평가를 통해 제안하는 기법에 대한 성능의 우수성을 입증한다.
산업현장에서 취급되거나 가공되는 원료의약품 분진의 폭발 위험성은 항상 존재하며, 이로 인한 폭발사고가 자주 발생되고 있다. 본 연구에서는 원료의약품 시료 3종의 분진폭발특성을 측정하였다. 주요 폭발특성 측정값은 록소프로펜산은 평균 입경이 $5.31{\mu}m$이며, $P_{max}$는 8.4 bar, 최소점화에너지는 1 mJ < MIE < 3 mJ이며 최소점화온도는 $550^{\circ}C$이다. 클로피도그렐 캄포르술폰산염은 평균 입경이 $95.63{\mu}m$이며, $P_{max}$는 7.9 bar, 최소점화에너지는 30 mJ < MIE < 100 mJ이며 최소점화온도는 $510^{\circ}C$이었다. 리팜피신은 평균 입경이 $26.48{\mu}m$이며 $P_{max}$는 7.9 bar, 최소점화에너지는 1 mJ < MIE < 3 mJ이며 최소점화온도는 $470^{\circ}C$로 나타났다. 이들 값을 적용하여 폭연지수($K_{st}$)와 폭발지수(EI)의 폭발위험등급을 구하고, 원료의약품 분진의 폭발 위험성을 비교 검토하였다. 그 결과 폭발 위험성은 록소프로펜산과 리팜피신의 폭발등급은 St 2이고 폭발위험등급은 severe이며, 클로피도그렐 캄포르술폰산염의 폭발등급은 St 1이고 폭발위험등급은 strong으로 나타났다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network : WSN)에서 한정된 에너지를 가진 센서 노드의 동작 기간을 연장하기 위해서 LEACH와 PEGASIS, PEDAP 등의 대표적인 라우팅 방식이 제안되었다. 이들은 데이터가 완전 퓨전(perfect fusion)되는 환경에서 주기적으로 데이터를 수집하여 한 노드로 전송하는 convergecast 라우팅 방식을 사용한다. 그러나 convergecast와 에너지 분배를 동시에 다루는 과정에서 토폴로지에 관한 특성과 한계에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이 논문은 한 번의 convergecast에 소비되는 총에너지의 관점에서 토폴로지를 다음과 같이 연구하였다. 우리는 주요 라우팅 토폴로지로 최소 스패닝 체인(Minimum Spanning Chain : MSC)과 최소 스패닝 트리(Minimum Spanning Tree : MST), PEGASIS 체인, 제안하는 LECSEN체인을 소개하거나 정의하였다. 우리는 MSC를 선형 프로그래밍(LP) 방식으로 풀었으며, MSC나 MST에 준하는 토폴로지를 만들기 위해서 LECSEN 체인을 제안하였다. Monte Carlo 방식의 시뮬레이션을 통해 토폴로지의 전체 길이와 각 링크 길이의 분포를 분석한 결과, 대부분의 WSN 환경에서 LECSEN은 MST에 필적할 만큼 에너지를 적게 소모하고, 각 센서 노드의 에너지 소비가 매우 균등하였다. 그러므로 우리는 LECSEN 체인이 WSN 라우팅에서 매우 유용하다는 사실을 확인하였다.
본 논문에서는 피어의 소모 에너지와 잔여 에너지를 고려한 비용함수를 설계하고 시스템 내에 비용이 최소인 피어가 부모 피어로 선택될 수 있는 분산적 부모 피어 결정 방법을 제안한다. 각 피어가 자신의 이웃 피어 정보만을 이용하여 비용이 최소인 이웃 피어를 부모 피어로 선정하는 기존 기법과는 달리 제안 기법은 피어들 사이에 집단지성을 구축하고 이를 통해 부모 피어를 결정한다. 집단지성을 형성하여 부모 피어 검색 범위를 분산적으로 확장함으로써 제안기법은 기존 기법에 비해 최소 비용 피어가 부모 피어로 선택될 확률을 증가시키며 알고리즘 운영을 위한 시그널링 부하를 감소시킨 다는 것을 모의실험을 통해 검증하였다.
보일러의 압입송풍기 토출구로부터 나온 연소용 공기를 버너가 있는 장소로 이동시키기 위해 설치하는 풍도(air duct)는 보다 원활한 연소용 공기의 공급과 효율적인 운송을 통하여 연소로에서 배출되는 연소 배출물인 SOx, NOx 등이 최소가 될 수 있도록 연소운전조건을 개선하여 연소로 내부에서의 화염을 안정화시킴으로 고효율 보일러의 운전환경을 제공할 수 있기 때문에 설계 단계에서 충분한 연구가 필요하다고 보여진다.(중략)
겨울철 저온기에 온실의 작물재배는 많은 에너지가 소요되어 저온기의 에너지비용을 최소화하는 것이 온실의 운전비용의 절감과 이용효율이 증대되어 농가소득을 높일 수 있다. 저온기에는 작물의 수확량이 적정 온도조건의 80%수준으로 최소 에너지 투입방법 기술을 개발하여 수확량을 증대시킬 필요가 있다. 기존의 난방방법인 온수보일러는 온도유지 안정성은 좋으나 시설비용이 많이 들고 온풍난방은 설치비용은 저렴하나 온도 유지안정성이 다소 떨어지는 단점이 있다. (중략)
건식 제련법에 의한 자용제련 공정에 대하여 공정비용을 최소화시키고 최적 조업조건을 제시할 수 있는 최적화 모델을 개발하였다. 본 모델은 Outokumpu 공정을 기본으로 하여 물질 및 에너지 수지식과 비용 방정식을 포함하였으며 주어진 공정조건에서 공업용 산소량, 탄화수소 연료량, 원료 정광의 구리함량, matte의 구리함량 및 전기료 등이 공정비용에 미치는 영향을 계산할 수 있었다. 모델에 의한 계산결과 25% 구리정광을 원료로 하여 자용제련을 할 경우 matte의 최적 구리함량은 65%, 산화용 가스의 최적 산소함량은 53.4%, 최소 공정비용은 $9.22/ton정광이었다.
고도 컴퓨팅용 응용 프로그램 작성시 "에너지"를 감안하여 가급적 최단시간 내에 최소의 에너지로 해당 연산을 완료하는 설계정책을 고안하고자 한다. 이 논문은 연산과 I/O 비율이 상이한 두 알고리즘에 대해 에너지 소모특성분석, 전력효율 평가를 통해서 고효율 연산 설계법을 제시한다. 정렬 및 매트릭스 곱셈 알고리즘을 대상으로 실험하였고, 연구결과는 대규모 데이터 처리, 가공 등의 영역에서 그린 컴퓨팅을 실현하는데 기여할 것이다.
구조물이 가지는 에너지의 확률밀도함수를 이용한 능도제어 알고리듬을 제안한다. 구조물의 에너지는 Rayleigh 확률분포를 가지는 것으로 가정된다. 이것은 에너지가 항상 양의 값을 가지고 최소에너지가 발생할 확률은 1이라는 조건을 Rayleigh 확률분포가 만족시킨다는 사실에 근거한다. 제어력의 크기는 가정된 확률밀도함수에 따라 구조물의 에너지가 설계자에 의해 설정된 에너지 임계값을 넘을 확률의 크기에 비례하도록 산정되며, 제어력의 방향은 Lyapunov 제어기 설계기법에 따라 결정된다. 제시된 알고리듬은 LQR 제어기와 비교하여 최대응답을 줄이는 효과를 가지며, 제어력의 임계를 고려할 수 있는 장점을 가진다. 또한 Lyapunov 제어기에서 발생가능한 채터링(chattering)현상을 피할 수 있다.
데이타 중심 센서 네트워크에서는 측정된 데이타의 값에 따라 데이타를 저장하는 센서 노드가 결정되기 때문에 같은 값을 갖는 데이타가 빈번하게 발생하면 이를 저장하는 센서 노드에 부하가 집중되어 에너지가 빠르게 고갈되는 문제가 있다. 또한 센서 네트워크가 확장되면 데이타 저장 및 질의 처리시 목적 센서 노드로의 라우팅 거리가 멀어져 통신 비용이 증가되는 문제가 있다. 그러나 기존 연구들은 데이타 저장의 효율적인 관리에만 치우쳐 이와 같은 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비균등 네트워크 분할(Non-Uniform Network Spilt: NUNS) 기법을 제안한다. NUNS는 센서 네트워크를 센서 노드 개수와 분할된 영역 크기 차이가 최소가 되도록 비균등 크기의 Partition으로 분할하고 각 Partition에서 발생한 데이타를 그 Partition 내의 센서 노드가 저장 관리함으로써 센서 노드의 데이타 저장 부하를 분산시키고, 센서 네트워크의 확장에 따른 통신 비용을 줄인다. 그리고 NUNS는 각 Partition을 분할된 영역 크기 차이가 최소가 되도록 센서 노드 개수만큼 비균등하게 Zone으로 분할함으로써 센서 노드가 없는 Zone으로 인해 센서 노드에 부하가 집중되는 것을 막고 불필요한 라우팅 비용을 줄인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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