최근 사람이 다수 붐비는 지역에 스마트 폰이나, 태블릿 등을 바로 충전할 수 있는 태양광 모듈이 설치되어 서비스를 제공하고 있다. 하지만 버스 출입과 관련된 정보의 연동이 불가능 하여 충전 중인 스마트 폰이나, 태블릿 등을 두고 버스에 승차하여 분실하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 LPWA 기술과 BLE의 Advertising mode를 이용하여 버스가 접근 할 때 스마트폰으로 알려주는 시스템을 제안한다. 실험결과 NLOS에서 낮은 위치에 존재하는 수신 단말과 버스에 장착된 단말간 통신거리가 최대 640 m인 것을 확인하였으며 이를 통해 약 2~3분 전에 버스의 도착 알람을 받을 수 있는 것을 확인하였으며, Ble의 서비스 거리가 최대 87 m로 버스 정류장 인근에 있어도 서비스를 제공받을 수 있는 것을 확인하였다.
기존의 전력 시스템에서 불필요하게 생성되거나 낭비되는 예비전력을 감소시키고 에너지 사용 효율을 개선하기 위한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 전기기기들의 전원 제어를 통한 에너지 사용 효율을 개선하기 위해 스마트그리드의 요소 기술 중 하나인 스마트미터기를 개발하며, 실시간으로 측정된 전력 사용량을 딥 러닝을 통해 전력 사용량의 트렌드를 분석 및 예측한다. 이후 예측된 전력 사용량과 실시간 전력 사용량을 비교하여 전기기기들의 전원을 제어하는 알고리즘을 제안 및 개발한다. 제안한 딥 러닝 기반의 스마트미터기의 성능을 확인하기 위해서 실제 전력 소비 환경을 구축하였고, 실시간으로 전력 사용 데이터를 확보하여 딥 러닝 모델에 학습시킨 뒤 전력 사용량을 예측하였다. 예측된 값과 실제 사용량을 실시간으로 비교하여 예측을 벗어난 기기들의 전원을 제어하여, 전력 사용량을 감소시키고 에너지 사용 효율이 개선되는 결과를 확인하였다.
전 세계 전력 생산 에너지의 비율은 석탄이 40%, 천연가스 20%, 수력 16%, 원자력 15%, 석유 6%로 모두가 환경오염을 유발하는 에너지다. 또한 화석연료는 지구상에 자원의 편중이 심하기 때문에 가격과 공급면에서 심각한 문제를 야기한다. 이러한 문제로 화석 연료를 대체하게 될 차세대 친환경 에너지로써 태양광 에너지가 각광 받고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 공단에 Test-Bed를 선정하여 수용가의 대응용 태양광 ESS 시스템 적용함에 있어 Peak-cut 운영을 위한 Charge Operation Plan과 Discharge Operation Plan 운영방안을 최대수요전력 감소 시뮬레이션을 통해 검증하고자 한다. 이를 위해 전력사용량이 가장 많은 11월부터 2월의 전력사용량을 선정하여 Charge/Discharge Logic을 적용했다. 본 논문에서 제시한 충전/방전 로직에 따른 시뮬레이션 결과, ESS Peak-cut 서비스 이후의 최대수요전력이 감소하였으며 Peak-target 전력의 50%로 감소함에 따라 계약전력 또한 감소함을 알 수 있다. 이를 통해 계약전력 감소는 해당 수용가의 기본 전력 값을 감소시켜, 경제적 우월성을 기대할 수 있을 뿐만 아니라 전기품질 향상 및 전력공급시스템의 안정화에도 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
멀티미디어 기능을 갖춘 빠른 속도의 컴퓨터의 활용을 뜻하는 정보기술의 교육적 활용은 아직은 초기 단계에 있다고 할 수 있다. 또한 정보기술의 한 형태라고 할 수 있는 인터넷 활용의 경우에 있어서도 컴퓨터의 발전과 더불어 생긴 대화 채널이자 정보 검색의 도구인 인터넷은 교사들로 하여금 그 어느 때보다도 교수-학습 자료를 손쉽게 찾을 수 있게 하고 있으나 인터넷의 교육적 활용 역시 초기 단계라고 할 수 있다. 그리하여 본 연구에서는 이러한 교육정보화 및 교사정보화를 목적으로 교사들(수학교과)의 전반적인 인터넷활용 실태에 관한 조사를 바탕으로 학교교육에서의 인터넷 활용 증진 및 개선 방안에 관하여 알아보았다.
Recently the information system introduction and the application which use the computer are increasing. The efficient operation of information system helps corporations to improve productivity, customer service and corporate competitive power. SaaS(Software as a Service), which is the developed type of outsourcing in the area of information technology, is to use standardized and packaged application by hosting from the outside of enterprise. SaaS is not developed yet as much as people's interest about that in the initial stage, but its related technology and service capacity are accumulated after repeated trial and error, and it's ready to activate the industry. In the area of information system, studies on the measurement of service quality were followed. But there is little study on service quality measurement in the field of SaaS(Software as a Service). The purpose of this study was to divides the SaaS with e-SERVQUAL and it consider the relationship with the perceived recognition and the usage intention. According to this, variables of traditional research were rejected because SaaS is not developed yet in Korea. But information had a strong effect on perceived recognition. Therefore, business related with in SaaS must have provided a correct information about various applications.
ERP, a typical enterprise application, helps companies to increase their productivity and to support their decision makings. ERP is composed of diverse functions that are optimized under PC environment, whereas the ERP applications on a mobile platform have many constraints such as a small screen, limited resolution, and computing power. Because all the functions of a ERP legacy system are not required for ERP on a mobile device, the core functions of the ERP system should be selected to increase system efficiency. In this study, two main methods were used; interviews and log analyses. The end users using a ERP system were interviewed for their perceptions, and log data analyses were made for the hitting number of specific ERP functions. The differences between the actual usage based on log data and users' cognitive preferences about ERP functions were analysed. Finally, the functional differences between users' perception and actual usage were suggested for some practical implications.
With the increasing popularity of Smart Grid infrastructure, it is much easier to collect energy usage data using AMI (Advanced Measuring Instrument) from residential housing, buildings and factories. Several researches have been done to improve an energy efficiency by analyzing the collected energy usage data. However, it is not easy to store and analyze the energy data using a traditional relational database management system since the data size grows exponentially with an increasing popularity of Smart grid infrastructure. In this paper, we are proposing a Hadoop based Big data system to store and analyze energy usage data. Based on our limited experiments, Hadoop based energy data analysis is three times faster than that of a relational database management system based approach with the current system.
본 연구에서는 Hierarchical K-means 군집화 알고리즘을 이용해 서울의 A아파트 가구들의 전력 사용량 패턴을 군집화 하였다. 차원을 축소해주면서 패턴을 파악할 수 있는 Hierarchical K-means 군집화 알고리즘은 기존 K-means 군집화 알고리즘의 단점을 보완하여 최근 대용량 전력 사용량 데이터에 적용되고 있는 방법론이다. 본 연구에서는 여름 저녁 피크 시간대의 시간당 전력소비량 자료에 대해 군집화 알고리즘을 적용하였으며, 다양한 군집 개수와 level에 따라 얻어진 결과를 비교하였다. 결과를 통해 사용량에 따라 패턴이 군집화 됨을 확인하였으며, 군집화 유효성 지수들을 통해 이를 비교하였다.
Recently, power system is getting larger and more complex. When the complex power system has a problem, it is very difficult even for the experts to find out where the problem is and to make a timely decision by operators. There have been many studies on these problems but the results are not good enough for applying to real power system. Therefore, power system operators always had to judge the exact state of power system and be preparative for the problems that can occur later. We developed new methods that can be applied to complex power system by dividing the system into small modules. By using 'module', we can combine small modules together to make complex power systems and the knowledge base that is applied to fault diagnosis system. As a result, compared to previously developed diagnosis products, operation time is shortened and the knowledge base is become simpler and clearer, which made online usage capable. This system can be used as a complementary measurement that helps the operator from making any mistakes.
This study is designed to predict the overall electric power load, to apply the method of time sharing and to reduce simultaneous load factor of electric power when authorized by user entering demand plans and using schedules into the user's interface for a certain period of time. This is about smart grid, which reduces electric power load through simultaneous load factor of electric power reduction system supervision agent. Also, this study has the following characteristics. First, it is the user interface which enables authorized users to enter and send/receive such data as demand plan and using schedule for a certain period of time. Second, it is the database server, which collects, classifies, analyzes, saves and manages demand forecast data for a certain period of time. Third, is the simultaneous load factor of electric power control agent, which controls usage of electric power by getting control signal, which is intended to reduce the simultaneous load factor of electric power by the use of the time sharing control system, form the user interface, which also integrate and compare the data which were gained from the interface and the demand forecast data of the certain period of time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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