As the existing school building power consumption is expressed by total power consumption, in the view of energy saving is disadvantage. The the power consumption of school building is divided as cooling, heating, lighting and others. The cooling power consumption, heating power consumption, lighting power consumption can be calculated using real total power consumption that gained from Korea Electric Power Corporation(KEPCO). The power consumption for cooling and heating can be calculated using heat transmittance, wall area and floor area, and for lighting is calculated by artificial lighting calculation. but this calculation methods is difficult for laymen. This study was carried out in order to establish the regression equation for cooling power consumption, heating power consumption, lighting power consumption and other power consumption in school building. In order to verify the validity of the regression equation, it is compared regression equation results and calculation results based on real power consumption. As the results, difference between regression result and calculation results for cooling and heating power consumption showed 0.6% and 3.6%.
차분전력분석공격은 추측하는 비밀 정보 값에 따라 계산한 중간 값을 전력 소비 모델에 대입하여 전력 소비량을 구한 후 실제 발생한 전력 소비량과 함께 분석하여 암호화에 쓰인 비밀 정보 값을 복원한다. 이 때 흔히 쓰이는 전력 소비 모델로는 해밍 웨이트 모델이나 해밍 디스턴스 모델이 있으며 좀 더 정확한 전력 소비 모델을 구하기 위해서 전력 모델링 기법을 이용한다. 하지만 공격 타켓이 되는 장비가 가정한 전력 소비 모델과 상이한 경우 중간 값에 해당하는 전력 소비량을 옳게 반영하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실제 공격 장비에서 측정한 소비 전력을 테이블 형태로 저장하여 전력 소비 모델로써 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 암호화 과정에서 활용 가능한 정보(평문, 암호문 등)가 쓰이는 시점에서의 소비 전력을 이용한다. 이 방법은 사전에 탬플릿 구성을 할 필요가 없으며 실제 공격 장비에서 측정한 소비 전력을 이용하기 때문에 해당 장비의 소비 전력 모델을 정확하게 반영한다. 제안하는 방법의 성능을 확인하기 위해 시뮬레이션과 실험을 진행하였으며 제안하는 방법의 성능이 기존의 전력 모델링 기법보다 부채널 공격 성능이 향상됨을 확인하였다.
Peripheral milling is one of the most important wood machining processes in wood industry. Power consumption characteristics of twelve Korean domestic species in peripheral milling were investigated in this study. Image analysis technique was applied to extract proper data from the power consumption profiles. Average power consumption increased as cutting depth increased and specific cutting power decreased as cutting depth increased. However, no significant relationship could be found between density and power consumption and between cutting depth and surface roughness.
For the low-power design of the mobile multimedia system architecture, this paper modeling the mobile multimedia system and analysis the power consumption profile about the whole communication environment. The mobile system model consist of air interface, RIP front-end, base-band processing module and human interface. For the result of power consumption profile analysis, the power consumption of multimedia processing is above 60% compare to the whole power consumption in mobile multimedia system. To minimize the power consumption in processing module which consumes the large power, this paper proposed the Microscopic DVS technique which applies the optimum voltage for the each multimedia frame. For the simulation result, proposed power minimization technique reduce the power consumption about 30%.
In this paper, we investigate how the power consumption of a heat pump dryer depends on various factors in the drying process by analyzing variables that affect the power consumption. Since there are in general many variables that affect the power consumption, for a feasible analysis, we utilize the principal component analysis to reduce the number of variables (or dimensionality) to two or three. We find that the first component is correlated positively to the entrance temperature of various devices such as compressor, expander, evaporator, and the second, negatively to condenser. We then model the power consumption as a multiple regression with two and/or three transformed variables of the selected principal components. We find that fitted value from the multiple regression explains 80~90% of the observed value of the power consumption. This results can be applied to a more elaborate control of the power consumption in the heat pump dryer.
Various Time Synchronization protocols for a Wireless Sensor Network (WSN) have been developed since time synchronization is important in many time-critical WSN applications. Aside from synchronization accuracy, energy constraint should also be considered seriously for time synchronization protocols in WSNs, which typically have limited power environments. This paper performs analysis of prominent WSN time synchronization protocols in terms of power consumption and test by simulation. In the analysis and simulation tests, each protocol shows different performance in terms of power consumption. This result is helpful in choosing or developing an appropriate time synchronization protocol that meets the requirements of synchronization accuracy and power consumption (or network lifetime) for a specific WSN application.
This study was carried out in order to establish the estimation equation for school power consumption using regression analysis based on collected power consumption for two years of weather data and schools are located in Central Changwon and Masan district in Changwon city. (1) The power consumption estimation equation for Heating and cooling is calculated using power consumption per unit volume, the difference between actual power consumption and results of estimation equations is 4.1%. (2) The power consumption estimation equation for heating load is showed 2.6% difference compared to actual power consumption in Central Changwon and is expressed 2.9% difference compared to that in Masan district. Therefore, the power consumption prediction for each school using the power consumption estimation equation is possible. (3) The power consumption estimation equation for cooling load is showed 8.0% difference compared to actual power consumption in Central Changwon and is expressed 2.9% compared to that in Masan district. As the power consumption estimation equation for cooling load is expressed difference compared to heating load, it needs to investigate influence for cooling load.
In this paper, we compared and analyzed the power load patterns of dormitory buildings and office buildings to use them as basic data (demand analysis and capacity design) for the design and operation of microgrids for multi-use facilities, and the following conclusions were got. During the daytime on regular weekdays, the power consumption load pattern of office buildings was relatively large at 264.0~332.3 kWh, and during the evening hours, the power consumption load pattern of dormitory buildings was relatively large at 233.0~258.3 kWh. In the case of vacation, during the daytime on weekdays, the power consumption load pattern of office buildings was relatively large at 279.1~407.4 kWh, and in the evening, the power consumption load pattern of dormitory buildings was relatively high at 280.1~394.1 kWh. During the daytime on regular weekends, the power consumption of dormitory-type buildings was relatively high at 133.5~201.6 kWh, and it was found that the power consumption of dormitory-type buildings appeared relatively high at 187.5~252.1 kWh. During a vacation in the daytime on weekends, the power consumption of dormitory-type buildings was found to be 186.5 kWh~ and 218.6 kWh. The increase in power consumption during a vacation (December-February) compared to normal (April-June) was thought to be due to an increase in electricity demand, and the reason for the higher power consumption in dormitory buildings during the vacation was due to reduced working hours in office buildings.
Recently, the importance of energy demand management, particularly peak load control, has been increasing due to the policy changes of the Second Energy Basic Plan. Even though the installation of distributed generation systems such as Photovoltaic and energy storage systems (ESS) are encouraged, high initial installation costs make it difficult to expand their supply. In this study, the power consumption of a university building was measured in real time and the measured power consumption data was used to calculate the optimal installation capacity of the Photovoltaic and ESS, respectively. In order to calculate the optimal capacity, it is necessary to analyze the operation methods of the Photovoltaic and ESS while considering the KEPCO electricity billing system, power consumption patterns of the building, installation costs of the Photovoltaic and ESS, estimated savings on electric charges, and life time. In this study, the power consumption of the university building with a daily power consumption of approximately 200kWh and a peak power of approximately 20kW was measured per minute. An economic analysis conducted using these measured data showed that the optimal capacity was approximately 30kW for Photovoltaic and approximately 7kWh for ESS.
임베디드 소프트웨어의 복잡성 및 대형화로 인하여 기능적 요구사항뿐만 아니라 소모전력 관리와 같은 비기능적 요구사항이 중요시되고 있다. 본 연구에서는 소스 코드 기반의 소모 전력을 분석하는 기존의 접근 방법과 달리 UML 2.0 기반의 모델을 중심으로 하는 임베디드 소프트웨어의 소모전력 분석 기법을 제시한다. 특히 소모 전력 분석을 위해 요구되는 에너지 컴포넌트에 대한 라이브러리 구축에 대하여 제시한다. 제시하는 라이브러리는 모델 기반의 소모전력 분석을 가능하도록 지원할 뿐만 아니라, 임베디드 응용의 변경에 따른 라이브러리 적용이 쉽게 이루어질 수 있다는 장점을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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