• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제30권4호
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• pp.15-21
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• 2010

Radiation data are the best source of information for estimating average incident radiation. Lacking this or data from nearby locations of similar climate, it is possible to use empirical relation ships to estimate radiation from days of cloudiness. It is necessary to estimate the regression coefficients in order to predict the daily global radiation on a horizontal surface. There fore many different equations have proposed to evaluate them for certain areas. In this work a new correlation has been made to predict the solar radiation for 16 different areas over Korea by estimating the regression coefficients taking into account cloud cover. Particularly, the straight line regression model proposed shows reliable results for estimating the global radiation on a horizontal surface with monthly average deviation of -0.26 to +0.53% and each station annual average deviation of -1.61 to +1.7% from measured values.

• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
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• 한국태양에너지학회 2012년도 춘계학술발표대회 논문집
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• pp.126-129
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• 2012

In this work a new correlation has been made to predict the solar radiation for 16 different areas over Korea by estimating the regression coefficients taking into account cloud hours of bright sunshine. Particularly, the multiple linear regression model proposed shows reliable results for estimating the global radiation on a horizontal surface with monthly average deviation of -0.26 to +0.53% and each station annual average deviation of -1.61 to +1.7% from measured values.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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• pp.359-360
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• 2020

리튬 이온 배터리가 전기 자동차의 주 동력원으로 사용됨에 따라 배터리의 잔존 수명 예측기술의 중요성이 부각되고 있다. 사용 환경에 적합한 잔존 수명 예측을 위해 전기 자동차의 주행 환경을 모사하여 충전 및 방전이 빈번하게 나타나는 UDDS 프로파일에서 범용적으로 사용할 수 있는 수명 인자를 선정하는 것이 필수적이다. 배터리의 잔존 용량과 가장 상관도가 높은 수명 인자를 선정함으로써, 인공지능 기반 예측 알고리즘의 정확도 향상을 기대 할 수 있으며, 태양광 ESS와 같은 상이한 특성의 어플리케이션에도 범용적인 적용이 가능하다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제38권1호
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• pp.1-11
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• 2018

In this work, we propose weather prediction models to estimate hourly outdoor temperatures and solar irradiance in the next day using forecasting information. Hourly weather data predicted by the proposed models are useful for setting system operating strategies for the next day. The outside temperature prediction model considers 3-hourly temperatures forecasted by Korea Meteorological Administration. Hourly data are obtained by a simple interpolation scheme. The solar irradiance prediction is achieved by constructing a dataset with the observed cloudiness and correspondent solar irradiance during the last two weeks and then by matching the forecasted cloud factor for the next day with the solar irradiance values in the dataset. To verify the usefulness of the weather prediction models in predicting a short-term building load, the predicted data are inputted to a TRNSYS building model, and results are compared with a reference case. Results show that the test case can meet the acceptance error level defined by the ASHRAE guideline showing 8.8% in CVRMSE in spite of some inaccurate predictions for hourly weather data.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제30권2호
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• pp.46-53
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• 2010

In this paper the feasibility of wind power forecasting from MOS(Model Output Statistics) was evaluated at Gosan area in Jeju during February to Octoberin 2008. The observed wind data from wind turbine was compared with 24 hours and 48 hours forecasting wind data from MOS predicting. Coefficient of determination of measured wind speed from wind turbine and 24 hours forecasting from MOS was around 0.53 and 48 hours was around 0.30. These determination factors were increased to 0.65 from 0.53 and 0.35 from 0.30, respectively, when it comes to the prevailing wind direction($300^{\circ}\sim60^{\circ}$). Wind power forecasting ratio in 24 hours of MOS showed a value of 0.81 within 70% confidence interval and it also showed 0.65 in 80% confidence interval. It is suggested that the additional study of weather conditions be carried out when large error happened in MOS forecasting.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제44회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.440-441
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• 2013

현재 친환경 에너지에 대한 관심의 증대로 인하여 박막 태양전지 연구에 대한 수요가 증가하고 있다. 특히 InGaN 기반의 박막태양전지는 태양 스펙트럼 전체를 흡수 할 수 있는 넓은 흡수 대역, 비교적 높은 흡수 계수 ($>{\sim}10^5cm^{-1}$) 및 전자의 이동도 등으로 인하여 연구가 활발히 진행되고 있다. InGaN 박막 태양전지의 경우 ITO 층을 전류확산 층으로 많이 사용되는데, 일반적으로 평평한 박막의 형태를 갖는다. 이 평면 ITO 층에 dot을 형성하게 되면 상대적인 굴절률의 차이를 감소시켜 반사되는 빛의 양을 감소시킬 수 있어 태양전지가 흡수할 수 있는 빛의 양을 증가시켜 태양전지의 효율을 향상시킬 수 있다. 또한, 장파장대의 빛의 경우 투과도가 높아 태양전지의 흡수 층을 투과할 가능성을 인하여 효율이 저하될 수 있다. 따라서 반사판을 사용하게 되면 빛의 광학적 경로를 증가시켜 효율을 향상시킬 수 있다. 알루미늄의 경우 InGaN 태양전지의 흡수대역에서 반사도가 90% 이상으로 알려져 있어 반사판으로 사용되기에 적절하여 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 FDTD 툴을 이용하여 ITO dot과 알루미늄 반사판을 이용하여 효율이 향상된 InGaN 박막태양전지의 시뮬레이션을 수행하였다. ITO dot이 존재하는 전류 확산층과 알루미늄 반사판의 투과도 및 반사율을 먼저 계산한 후 태양전지 구조에 적용하여 전류-전압 특성, 외부 양자효율 특성을 예측하였다. Fig. 1은 시뮬레이션된 InGaN 박막태양전지의 구조이다.

• 태양에너지
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• 제18권3호
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• pp.41-50
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• 1998

일반적으로 최종적인 건물 설계에 의한 건물의 에너지 성능은 거주후평가(POE)에 의해 이루어지게 되며, 축적된 평가 결과는 설계에 의한 시행착오를 예측하기 위한 새로운 설계의 Feedback 자료로 이용되어져야 한다. 그러나 이러한 기존 건물의 에너지 평가자료가 구체적으로 편집되어 제시되어 있지 못한 현 실정에서 본 조사는 설계시에 에너지 성능을 비교할 수 있는 척도를 제공해 줄 수 있을 것이며, 추후 건물 에너지 성능규제를 위한 기초 자료가 될 수 있을 것이다. 이에 대전 및 인근지역 35개 공공건물의 건물에너지소비의 패턴이 조사되었으며, 우선 전화국, 백화점, 병원, 연구소, 스포츠센터 수영장, 전시관, 대학교, 호텔의 8개 건물로 분류하였다. 그러나 많은 수의 공공건물은 여러 가지 복합적인 기능을 갖추고 있고 따라서, 건물의 이름만으로 건물의 에너지소비패턴을 분석하기 위하여 (1) 준공연도, (2) 층수, (3) 단열정도, (4) 주연료, (5) 난방면적, (6) 연간난방일수, (7) 평균난방실내온도, (8) 냉방면적, (9) 평균냉방실내온도, (10) 보일러형식, (11) 보일러대수, (12) 보일러용량, (13) 보일러연료사용량, (14) 전기사용량, (15) 최대부하등이 조사되었다.

• 태양에너지
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• 제14권2호
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• pp.17-28
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• 1994

최근에 대체에너지사업 수행지역이 확대됨에 따라 월평균 수평면 전일사량을 예측하기 위한 경험적 상수의 산출이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 일사자료가 없는 지역에서 일조율이나 운량 등에 대한 상관관계를 유도하여 회귀모델을 도출하고, 이를 임의의 지역에 대한 일사량에 적용코자 하였다. 본 연구의 결과, 일조율에 의한 방법에 의하여 유도된 상관관계식은 연평균 오차가 $-4{\sim}+2%$ 범위로 나타나 실측치와 상당히 접한 값을 나타내었다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2011년도 춘계학술대회 초록집
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• pp.68-68
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• 2011

본 연구에서는 PV cell이 직달 일사에 노출되는 경우와 집광된 태양광에 조사되는 경우의 성능을 비교하는 한편 집광기의 형태에 따른 열적 성능을 검토하고자 하였다. PV cell은 본질적으로 반도체의 특성을 가지므로 작동온도의 상승에 따라 성능이 저하된다는 사실이 알려져 있으며, 태양조사의 강도 및 밀도 등 특성에 따라서도 성능의 변화를 예상할 수 있다. 그러나 이러한 성능변화에 관련된 인자들과 그 영향의 크기에 대한 정량적인 기술자료가 부족하므로 설치와 이용에 한계가 있는 것이 현실이다. 인공태양 장치(solar simulator)를 이용하여 0.7에서 1.2 sun 범위의 태양 조사 환경에서 결정질 실리콘계 PV cell과 집광형 PV cell의 성능을 검토하였다. 집광에 사용한 PTC는 집광면적의 폭이 500 mm이며, 집광 조사면적이 최소 10 mm인 경우 이론적 최대 집광비가 50이었다. PTC의 축방향으로는 균일한 태양조사가 있게된다는 것을 가정하여 모델의 길이는 간편한 실험을 위해 150에서 500 mm의 범위에서 제작하였다. 수평으로 놓인 PTC의 상부 초점 위치로부터 집광면이 아래 쪽에 위치할수록 집광 조사 면적이 증가하므로 PV cell의 크기에 따라 PTC 초점의 위치로부터 거리를 결정하였다. 한편, PTC 자체의 성능도 촛점거리와 집광면 폭의 비에 따라 달라질 수 있다는 가정 하에, 포물면의 최저 위치로부터 촛점거리는 각각 300, 400 및 500 mm가 되도록 세가지 형태를 제작하여 사용하였다. 동일한 형태의 PTC에서 PV cell의 동일한 설치 위치에서도 최고 $110^{\circ}C$ 범위의 PV cell의 작동 (표면) 온도에 따른 성능의 차이를 관찰하기 위해 셀의 후면을 냉각시키는 경우와 그렇지 않은 경우를 비교하였다. PV cell의 표면 온도 측정을 위해서, 후면의 온도와 같이 광선 차단 효과의 우려가 없는 경우에는 열전대를 설치하였으며, 셀의 전면 온도 측정을 위해서는 비접촉식 적외선 온도계를 사용하였다. 냉각 방법으로는 공기를 이용한 자연대류와 액체를 사용하는 강제대류의 경우를 고려하였으며, 필요에 따라 적절히 설계된 히트싱크를 설치하여 비교 실험을 진행하였다. 강제대류 냉각의 경우는 항온조를 사용하여 순환하는 냉각수의 유량과 공급온도를 변화시킴으로써 PV cell의 작동온도를 조절하고, 이에 따른 발전 성능의 변화를 관찰하였다. 본 연구에서 도출한 실험 및 분석 결과는 PV cell의 설치 환경과 작동온도의 변화에 따라 그 성능 변화를 예측할 수 있는 기술적 자료를 제공함으로써 에너지 이용의 합리화를 도모하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.81-83
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• 2023

태양 에너지 수집형 IoT 기기는 주기적으로 재충전되는 태양 에너지의 특성상, 에너지 소모를 최소화하기보다는 수집된 에너지를 최대한 유용하게 사용하는 것이 중요하다. 한편, 데이터 기밀성과 프라이버시, 응답속도, 비용 등의 이유로 클라우드가 아닌 데이터 소스 근처에서 머신러닝을 수행하는 엣지 AI에 대한 연구도 활발한데, 그 중 하나는 여러 IoT 장치들이 수집한 오디오 데이터를 활용하여, 다양한 AI 응용들을 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 제공하는 것이다. 그러나, 이와 관련된 많은 연구에서, IoT 기기들은 에너지의 제약으로 인하여, 엣지 서버(IoT 서버)로의 센싱 데이터 전송만을 수행하고, 데이터 전처리를 포함한 모든 AI 과정은 엣지 서버에서 수행한다. 이 경우, 엣지 서버의 과부하 문제 뿐 아니라, 학습 및 추론에 불필요한 데이터까지도 서버에 그대로 전송되므로 네트워크 과부하 문제도 야기한다. 또한, 이를 해결하고자, 데이터 전처리 과정을 각 IoT 기기에 모두 맡긴다면, 기기의 에너지 부족으로 정전시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 IoT 기기의 에너지 상태에 따라 데이터 전처리 여부를 결정함으로써, 기기들의 정전시간 증가 문제를 완화시키면서 서버 집중형 엣지 AI 환경의 문제들(엣지 서버 및 네트워크 과부하)을 완화시키고자 한다. 제안기법에서 IoT 장치는 기기가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지 외의 여분의 에너지 양을 예측하고, 이 여분의 에너지가 있는 경우에만 이를 사용하여 기기에서 전처리 과정, 즉 수집 대상 소리 판별과 잡음 제거 과정을 거친 후 서버에 전송함으로써, IoT기기의 정전시간에 영향을 주지 않으면서, 에너지 적응적으로 데이터 전처리 위치(IoT기기 또는 엣지 서버)를 결정하여 수행한다.