• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.35-43
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• 2015

본 연구는 최근 정부의 주요 에너지 관련 정책 중 하나인 지능형 전력망 확산 사업 중 대규모 장비와 전기차, 충전사업 등 다양한 이해관계자가 얽혀있는 지능형 운송 서비스를 도입하는 데 대한 객관적 타당성을 검증하기 위한 방안을 제시하였다. 지능형 운송 서비스를 구성하기 위한 기본적인 사업 모형을 설계하고, 해당 사업에 참여하는 이해관계자를 정의하였으며, 전기차 이용에 따른 이해관계자간 상호 거래를 중심으로 경제성 분석을 위한 기준을 제시 하였다. 특히, 전기차 이용자와 충전사업자의 경우 전기차 보급 규모에 따른 경제성이 크게 달라지는 만큼 극단적인 두 보급 시나리오를 설계하여 각 이해관계자들이 수익 구조가 어떻게 달라지는 지를 비교 분석하였다. 분석 결과 초기 장비 투자비용에 대한 부담을 가진 전기차 이용자와 충전사업자의 경우 해당 사업에 참여하기 위한 경제적 타당성을 확보하기 어려운 상황인 반면 전기차 및 충전설비 공급자의 경우 일정 수준 이상의 수익을 보장받을 수 있을 것으로 예상되었다. 특히, 해당 사업의 추진과 지원의 책임을 가진 정부의 경우 전기차 보급에 따른 에너지 수입 비용 및 이산화탄소 배출 절감에 따른 편익 증가를 통해 전기차 보급 규모에 따라 타 이해관계자에 비해 높은 수익을 보장받을 수 있다는 점을 발견하였다. 따라서 전기차 이용자와 충전사업자에 대한 지원 비율을 일정수준 높일 필요가 있으며, 전기차 사용자와 충전사업자 간 이해가 상충되는 전기차대 충전설비 비율에 대한 다양한 시나리오 분석이 추후 수해되어야 할 것이다. 본 연구의 결과를 통해 향후 성공적인 지능형 운송 서비스 확산을 위해 필요한 사항을 개별 이해관계자 관점에서 확인하는 데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제8권2호
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• pp.68-76
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• 2006

A thermal time-based two-step phenological model was used to project flowering dates of Japanese cherry in South Korea from 1941 to 2100. The model consists of two sequential periods: the rest period described by chilling requirement and the forcing period described by heating requirement. Daily maximum and minimum temperature are used to calculate daily chill units until a pre-determined chilling requirement for rest release is met. After the projected rest release date, daily heat units (growing degree days) are accumulated until a pre-determined heating requirement for flowering is achieved. Model calculations using daily temperature data at 18 synoptic stations during 1955-2004 were compared with the observed blooming dates and resulted in 3.9 days mean absolute error, 5.1 days root mean squared error, and a correlation coefficient of 0.86. Considering that the phonology observation has never been fully standardized in Korea, this result seems reasonable. Gridded data sets of daily maximum and minimum temperature with a 270 m grid spacing were prepared for the climatological years 1941-1970 and 1971-2000 from observations at 56 synoptic stations by using a spatial interpolation scheme for correcting urban heat island effect as well as elevation effect. A 25km-resolution temperature data set covering the Korean Peninsula, prepared by the Meteorological Research Institute of Korea Meteorological Administration under the condition of Inter-governmental Panel on Climate Change-Special Report on Emission Scenarios A2, was converted to 270 m gridded data for the climatological years 2011-2040, 2041-2070 and 2071-2100. The model was run by the gridded daily maximum and minimum temperature data sets, each representing a climatological normal year for 1941-1970, 1971-2000, 2011-2040, 2041-2070, and 2071-2100. According to the model calculation, the spatially averaged flowering date for the 1971-2000 normal is shorter than that for 1941-1970 by 5.2 days. Compared with the current normal (1971-2000), flowering of Japanese cherry is expected to be earlier by 9, 21, and 29 days in the future normal years 2011-2040, 2041-2070, and 2071-2100, respectively. Southern coastal areas might experience springs with incomplete or even no Japanese cherry flowering caused by insufficient chilling for breaking bud dormancy.

• 한국진공학회지
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• 제14권4호
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• pp.252-257
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• 2005

고휘도 마이크로빔 X-선원에 사용할 고휘도 전자빔원을 탄소나노튜브를 이용하여 설계, 제작하였다. 전자빔원은 탄소나노튜브 팁을 이용한 음극, 전자빔 인출용 그리드, 전자빔 가속용 양극으로 이루어진 삼극관 형태의 구조를 가진다. 설계된 휘도 값을 얻기 위하여 X-선 발생부에서의 전자빔 직경이 5 $\mu$m 이하, 빔전류가 약 30 $\mu$A 이상이 요구된다 이러한 요구조건을 만족시키기 위하여, EGUN Code를 이용하여 전자빔의 궤적 및 공간분포 등을 계산함으로써, 탄소나노튜브 팁 및 전자빔원의 구조 등을 최적화 하였다. 제작된 탄소나노튜브 팁은 직경 200 $\mu$m 의 텅스텐 와이어를 전기화학적으로 에칭하여 그 끝을 뽀족하게 만든 뒤 텅스텐의 끝 부분에 탄소나 노튜브를 화학기상법으로 증착하여 제작하였다. 제작된 탄소나노튜브를 이용하여 전자빔 인출실험을 수행하였다. 개발 중인 탄소나노튜브 팁을 이용한 고휘도 전자빔원의 설계 특성 및 기초 실험결과를 보고한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.345-353
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• 2021

Cloud computing represent a new era of computing that's forms through the combination of service-oriented architecture (SOA), Internet and grid computing with virtualization technology. Virtualization is a concept through which every cloud is enable to provide on-demand services to the users. Most IT service provider adopt cloud based services for their users to meet the high demand of computation, as it is most flexible, reliable and scalable technology. Energy based performance tradeoff become the main challenge in cloud computing, as its acceptance and popularity increases day by day. Cloud data centers required a huge amount of power supply to the virtualization of servers for maintain on- demand high computing. High power demand increase the energy cost of service providers as well as it also harm the environment through the emission of CO₂. An optimization of cloud computing based on energy-performance tradeoff is required to obtain the balance between energy saving and QoS (quality of services) policies of cloud. A study about power usage of resources in cloud data centers based on workload assign to them, says that an idle server consume near about 50% of its peak utilization power [1]. Therefore, more number of underutilized servers in any cloud data center is responsible to reduce the energy performance tradeoff. To handle this issue, a lots of research proposed as energy efficient algorithms for minimize the consumption of energy and also maintain the SLA (service level agreement) at a satisfactory level. VM (virtual machine) consolidation is one such technique that ensured about the balance of energy based SLA. In the scope of this paper, we explore reinforcement with fuzzy logic (RFL) for VM consolidation to achieve energy based SLA. In this proposed RFL based active VM consolidation, the primary objective is to manage physical server (PS) nodes in order to avoid over-utilized and under-utilized, and to optimize the placement of VMs. A dynamic threshold (based on RFL) is proposed for over-utilized PS detection. For over-utilized PS, a VM selection policy based on fuzzy logic is proposed, which selects VM for migration to maintain the balance of SLA. Additionally, it incorporate VM placement policy through categorization of non-overutilized servers as- balanced, under-utilized and critical. CloudSim toolkit is used to simulate the proposed work on real-world work load traces of CoMon Project define by PlanetLab. Simulation results shows that the proposed policies is most energy efficient compared to others in terms of reduction in both electricity usage and SLA violation.

• 에너지공학
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• 제23권2호
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• pp.125-148
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• 2014

본 논문은 기술-제도 복합시스템을 활용하여 우리나라의 전력 산업이 현재의 탄소의존 경로에 이르게 된 다양한 원인들을 역사적으로 분석하고, 우리나라 전력산업이 탄소고착에서 벗어나 지속가능한 체제로 전환할 수 있는 가능성에 대해 평가하였다. 분석의 결과 우리나라 전력산업의 탄소고착을 강화시키는 요인들은 시장, 기업, 소비자, 정부측면에 고르게 분포되어 있는 것으로 드러났다. 경제성에 근거한 대규모 발전설비를 선호하는 정부정책과 저렴한 전기요금제도, 요금 인상을 엄격히 억제하는 물가관리 시스템, 여름철과 겨울철 전력수요 급증, 탄력적인 요금제도의 부재, 유연탄과 천연가스 설비의 확대 등이 그것이다. 반면 원자력발전과 스마트 그리드를 제외하면, 탄소고착을 완화시키는 요인들은 주로 환경관련 법률이나 신재생관련 법률이다. 전력산업의 탄소배출이 전원구성에 의해 가장 큰 영향을 받고, 우리 경제가 제조업 기반의 수출 위주이며, 산업과 상업부문의 전력소비가 총 85% 이상이라는 점 등을 고려할 때, 우리나라 전력산업이 이른 시일 내에 탄소고착에서 벗어날 수 있을 가능성은 그리 높아 보이지 않는다. 따라서 우리나라 전력산업이 탄소고착을 탈피하기 위해서는 시장, 기업, 소비자, 정부 차원에서 복합적인 개선 노력이 필요하다. 우선, 시장측면에서는 주요국처럼 독점을 완화하여 적극적인 신재생에너지 확대와 소비자 선택권을 보장하는 조치가 필요하다. 기업측면에서는 적극적인 수요관리와 신재생을 포함하는 분산전원의 확대가 시급한 과제이다. 소비자측면에서는 탄소고착 완화를 위한 다양한 요금제 도입과 소비자의 의식전환 노력 등이 필요하다. 마지막으로, 정부에서는 수급계획 수립 시 중요하게 고려되지 못했던 다양한 외부 비용들, 예를 들어 환경비용, 사회적 갈등비용 등을 포함하는 제도 개선이 시급히 필요하다.

• 환경생물
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• 제39권4호
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• pp.526-535
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• 2021

공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단(11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별(RCP 4.5/8.5) 연대별(2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수(CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.