클라우드 컴퓨팅 환경에서 자원의 TDP(Thermal Design Power)와 사용률을 이용한 소비전력 예측 방안

박상면,문영성 한국차세대컴퓨팅학회 2016 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.12 No.1

클라우드 컴퓨팅은 IT 인프라의 초기투자비용과 유지보수에 대한 부담을 줄이는 방안으로 적합하다고 여겨지면서발전하였다. 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라, 그 환경을 유지하기 위해 소모되는 전력에 관한 문제가 발생하였다. 따라서 소비전력을 줄이거나 전력효율을 향상시키기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 전력 효율을 향상시키기 위해서는 소비전력을 측정해야한다. 하지만 소비전력을 측정하기 위해 전력측정기를 사용하는 것은 추가적인 비용이발생할 뿐만 아니라 전력측정기를 설치해야 하는 번거로움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전력측정기를 이용하지 않고 소비전력을 예측하는 수식을 제안한다. CPU, Memory, Hard disk의 TDP와 사용률을 이용하여 전력을예측하는 예측 방안을 제안한다. 또한 제안한 수식의 정확성을 입증하기 위하여, CPU 테스트를 수행하여 예측소비전력과 실제소비전력을 비교분석 하였다. 그 결과 수식을 이용한 예측전력과 전력측정기를 이용한 실제전력의 오차율평균은 CPU 테스트에서 5.75%를 보였고, Hard disk 테스트에서는 8.54%를 보였다. Cloud computing is suited to reduce costs of maintaining IT infrastructure and initial investment, so it has been developed. As cloud computing is developed, problems of power consumption to maintain the environment are occurred. So, several studies for reducing power consumption or improving power efficiency have been performed. However, for improving power efficiency, we have to measure power consumption. For measuring the power consumption by using the power meter has not only additional cost, but also inconvenience for installing power meter. Thus, we propose prediction method of power consumption using utilization rate of CPU, Memory, and Hard disk. Also, to prove accuracy of prediction method, we perform the CPU test to compare and analyze between predictive power consumption and actual power consumption. As a result, there are differences between the predictive power consumption and actual power consumption value about 5.87% in the test.

기후 데이터를 활용한 미세먼지가 가정용 전력소비량에 미치는 영향 연구 - 서울지역 봄철(4월), 가을철(10월)을 중심으로 -

황해석,정상,이정윤,서혜수 한국재난정보학회 2022 한국재난정보학회 논문집 Vol.18 No.3

Purpose: The purpose of this study is to suggest that the existing power demand prediction method including power demand according to fine dust is included in the existing power consumption by using an air purifier to improve the air quality due to fine dust. Method: The method of the study was compared and analyzed using data on the concentration of fine dust in Seoul for three years, household power consumption, and climate observation, and the effect of fine dust on power consumption in Seoul was identified in April and October. Result: The power consumption of home air purifiers in Seoul due to fine dust differences between April and October was calculated to be 2,141 MWh, accounting for 3.4% of the total difference in the use of home appliances in April and October. Conclusion: The effect of fine dust on household power consumption was verified, and power demand prediction is essential for economic system operation and stable power supply, so power consumption due to fine dust should be considered as well as focusing on power consumption of existing air conditioners and heaters. 연구목적: 본 연구의 목적은 대기의 미세먼지로 인해 공기의 질을 개선하고자 공기청정기를 사용함으로써, 발생하는 가정용 전력소비량을 확인해 기존의 전력 수요예측 방식에 미세먼지에 따른 전력수요를 포함하여 예측할 것을 제안하고자 한다. 연구방법: 연구의 방법은 서울지역의 3년간 미세먼지의 농도, 가정용 전력소비량, 기후관측 데이터를 활용하여 비교분석하였고, 4월과 10월을 대상으로 미세먼지가 서울지역 전력소비량에 미치는 영향을 파악하였다. 연구결과: 연구의 결과는 4월과 10월의 미세먼지 차이에 의한 서울지역 가정용 공기청정기 전력소비량이 2,141MWh로 산정되어, 4월과 10월의 가전기기 사용의 전체 차이의 3.4%에 해당한다. 결론: 미세먼지가 가정용 전력소비량에 미치는 영향을 확인하였으며, 전력 수요예측은 경제적인 계통 운영과 안정적인 전력 수급에 필수적이므로, 기존의 냉·난방기의 전력 소비에 중점을 두어 예측하는 것뿐만 아니라, 미세먼지로 인한 전력 소비도 고려해야 한다.

전력소비행위 변화를 위한 전력소비패턴 분석 및 적용

장민석,남광우,이연식 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.4

In this paper, we extract the user's power consumption patterns, and model the optimal consumption patterns by applying the user's environment and emotion. Based on the comparative analysis of these two patterns, we present an efficient power consumption method through changes in the user's power consumption behavior. To extract significant consumption patterns, vector standardization and binary data transformation methods are used, and learning about the ensemble's ensemble with k-means clustering is applied, and applying the support factor according to the value of k. The optimal power consumption pattern model is generated by applying forced and emotion-based control based on the learning results for ensemble aggregates with relatively low average consumption. Through experiments, we validate that it can be applied to a variety of windows through the number or size adjustment of clusters to enable forced and emotion-based control according to the user's intentions by identifying the correlation between the number of clusters and the consistency ratios. 본 논문에서는 사용자의 전력소비패턴을 추출하고 사용자의 환경 및 감성을 적용한 최적 소비패턴을 모델링한 후, 이 두 가지의 패턴을 비교 적용하여 사용자의 전력소비행위 변화를 통한 전력의 효율적 사용 방법을 제시한다. 유의미한 소비패턴을 추출하기 위하여 벡터 표준화 및 이진 데이터 변환방법을 사용하고, k-평균 군집화를 적용한 앙상블의 합집합에 대한 학습과 k값에 따른 지지도를 적용하였으며, 최적 전력소비패턴 모델은 상대적 평균 소비량이 적은 앙상블 합집합에 대한 학습 결과를 기준으로 강제 및 감성 제어를 적용하여 생성하였다. 실험을 통하여 전력소비행위 변화 유도대상 추출 시 클러스터의 수와 일치율 간의 상관관계를 파악함으로써, 사용자의 의도에 따라 강제 및 감성 기반의 제어가 가능하도록 클러스터의 수나 크기 조절을 통한 다양한 윈도우에 적용할 수 있음을 검증하였다.

제조업 생산활동과 전력소비 간의 인과관계 분석

임재규 ( Jae Kyu Lim ),김종익 ( Jong Ik Kim ) 한국환경경제학회·한국자원경제학회(구 한국환경경제학회) 2014 자원·환경경제연구 Vol.23 No.2

본 연구에서는 제조업종의 전력소비와 생산활동 간 인과관계를 분석하기 위해 1985년~2011년 동안의 업종별 연간 전력소비량과 실질부가가치 자료를 이용하여 단위근검정, 공적분검정, 오차수정모형을 통해 시 계열분석을 수행하였다. 연구결과 제조업 전체적으로 양방향의 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 업종별 특성에 따라 구분하여 도출한 인과관계에서도 전력비다소비업종, 고부가가치업종, 저 부가가치업종에서는 전력소비와 생산활동 간에 양방향의 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 다만 전력다소비업종의 경우 전력소비에서 생산활동으로의 단방향 인과관계가 발견되었다. 이러한 결과는 전력수요관리정책은 효율개선을 우선적으로 추진하여 생산활동에 미치는 부정적인 영향을 최소화해야 하고, 증가하는 전력수요를 안정적으로 충족하기 위한 전력공급체계를 구축할 필요가 있음을 보여준다. This study analyzed Granger causality between power consumption and production activity in manufacturing sector, by using error correction model. It found that there exists the connection between power consumption and production activity in manufacturing sector. By reflecting the industrial characteristics, it found not only the bilateral causality (power consumption ↔ production activity) in power non-intensive industry, high value-added industry and low value-added industry, but also one-way causality (power consumption → production activity) in power-intensive industry. These results imply that power demand management policy focusing on efficiency improvement is necessary primarily to minimize negative impacts on production activity, and also stable power supply system is required to meet the increase of power demand.

LMDI를 활용한 서울시 전력소비량 특성 연구

한준,정연미 한국환경정책학회 2020 環境政策 Vol.28 No.2

This study decomposed changes in Seoul's electricity consumption during the period 2002-2017 by LMDI method. Specifically, the changes in electricity consumption in five sectors - household, industrial, commercial, transportation, and public/other sectors - were decomposed by electrification rate effect, per capita energy consumption effect, energy intensity effect, per capita GRDP effect, and population effect. The effects applied by sector were different. The main analysis results and implications are as follows. First, the per capita GRDP effect had the greatest impact on changes in electricity consumption in Seoul. A policy approach is needed to decouple the Seoul's economic growth from electricity consumption. Second, the electrification rate effect had the second greatest impact on electricity consumption in Seoul. It is desirable to expand renewable energy-based electrification and it is necessary to consider it as an energy conversion indicator. Third, the reduction of energy consumption per capita in the household sector and the decrease in energy intensity in the commercial, public/other, industrial, and transportation sectors have driven the reduction of electricity consumption in Seoul. Since the factors affecting electricity consumption are different in each sector, it is necessary to establish differentiated demand-side management policies for each sector. 이 연구에서는 LMDI 방법론을 활용해 2002~2017년 기간 동안 서울시 전력소비량 변화를 요인 분해하였다. 구체적으로는 서울시 5개 부문, 즉 가정, 산업, 상업, 수송, 공공·기타 부문의 전력소비량 변화를 전력화율 효과, 1인당 에너지소비량 효과, 에너지집약도 효과, 1인당 GRDP 효과, 인구 효과의 5개 요인으로분해하되, 부문별로 요인을 달리하였다. 주요 분석 결과 및 시사점은 다음과 같다. 첫째, 서울시 전력소비량증가와 관련해 1인당 GRDP 효과의 영향이 가장 컸는데, 향후 서울시의 경제 성장과 전력 소비 간의 탈동조화를 위한 정책 접근이 필요하다. 둘째, 서울시 전력소비량 증가와 관련해 전력화율 효과의 영향이 두 번째로컸다. 에너지 전환의 취지를 고려해 재생가능에너지 기반의 전력화 확대가 바람직하며, 이에 대한 지표를 에너지 전환 관련 지표 중 하나로 고려할 필요가 있다. 셋째, 가정 부문의 1인당 에너지소비량 감소와 상업, 공공·기타, 산업, 수송 부문의 에너지집약도 감소는 서울시의 전력 소비를 줄이는 방향으로 영향을 미쳤다. 전력 소비에 영향을 주는 요인이 부문마다 다르므로 부문별로 차별화된 전력수요관리 정책 수립이 필요하다.

클라우드 컴퓨팅 환경에서 자원의 사용률을 이용한 소비전력 예측 방안

박상면 ( Sang-myeon Park ),문영성 ( Young-song Mun ) 한국인터넷정보학회 2016 인터넷정보학회논문지 Vol.17 No.1

최근 클라우드 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라, 언제 어디서나 스마트 폰이나 컴퓨터로 접속하여 업무를 처리할 수 있다. 또한 IT 인프라를 구축하기 위한 초기투자비용과 유지보수에 대한 부담을 줄이는 방안으로 적합하다고 여겨지면서 클라우드 컴퓨팅은 발전 하였다. 클라우드 컴퓨팅의 수요가 급격하게 늘어남에 따라, 데이터센터의 환경을 유지하기 위해 소비되는 전력에 관한 문제가 발생 하였다. 이 문제를 해결하기 위해서는 먼저 소비전력을 측정할 수 있어야 한다. 비록 전력측정기를 이용하여 소비전력을 측정하는 것은 정확한 소비전력을 얻을 수 있지만, 추가비용이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 전력측정기에 의존하지 않고 소비전력을 예측하는 방안을 제시한다. 제시한 방안의 정확성을 입증하기 위해 클라우드 컴퓨팅 환경에서 CPU와 Hard disk 테스트를 실시하였다. 테스트가 진행되는 동안, 제안한 방안과 전력측정기에 의해 예측 값과 실제 값을 얻고. 오차율을 계산하였다. 그 결과 CPU 테스트에서 예측 값과 실제 값의 차이는 약 4.22%이고, Hard disk 테스트에서는 약 8.51%을 보였다. Recently, as cloud computing technologies are developed, it enable to work anytime and anywhere by smart phone and computer. Also, cloud computing technologies are suited to reduce costs of maintaining IT infrastructure and initial investment, so cloud computing has been developed. As demand about cloud computing has risen sharply, problems of power consumption are occurred to maintain the environment of data center. To solve the problem, first of all, power consumption has been measured. Although using power meter to measure power consumption obtain accurate power consumption, extra cost is incurred. Thus, we propose prediction method about power consumption without power meter. To proving accuracy about proposed method, we perform CPU and Hard disk test on cloud computing environment. During the tests, we obtain both predictive value by proposed method and actual value by power meter, and we calculate error rate. As a result, error rate of predictive value and actual value shows about 4.22% in CPU test and about 8.51% in Hard disk test.

Prophet와 GRU을 이용하여 단중기 전력소비량 예측

손남례(Nam Rye Son),강은주(Eun Ju Kang) 한국스마트미디어학회 2023 스마트미디어저널 Vol.12 No.11

빌딩에너지관리시스템(BEMS: Building Energy Management System)은 생산 및 소비되는 에너지를 효율적으로 관리하는 시스템이다. 그러나 건물 내 전력소비는 물리적인 특성상으로 인해 생산 및 소비가 일정하지 않아 안정적인 전력 공급이 필수적이다. 이에 따라 건물의 안정적인 전력 공급을 위해서는 정확한 건물 내 전력 소비 예측이 중요하다. 최근에는 시계열분석, 통계분석, 인공지능 등 다양한 방법을 이용하여 전력소비예측에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 Prophet 모델의 장점과 단점을 분석하여 장점인 growth, seasonality, holidays를 선택하였고, Prophet 모델의 단점인 데이터의 복잡성과 외부변수(기후 데이터)의 제한성을 해결하기 위하여 GRU을 조합하여 단기(2일) 및 중기(7일, 15일, 30일) 전력소비량 예측 알고리즘을 제안한다. 실험결과, 제안한 방법은 기존 GRU 및 Prophet 모델보다 성능이 우수하였다. The building energy management system (BEMS), a system designed to efficiently manage energy production and consumption, aims to address the variable nature of power consumption within buildings due to their physical characteristics, necessitating stable power supply. In this context, accurate prediction of building energy consumption becomes crucial for ensuring reliable power delivery. Recent research has explored various approaches, including time series analysis, statistical analysis, and artificial intelligence, to predict power consumption. This paper analyzes the strengths and weaknesses of the Prophet model, choosing to utilize its advantages such as growth, seasonality, and holiday patterns, while also addressing its limitations related to data complexity and external variables like climatic data. To overcome these challenges, the paper proposes an algorithm that combines the Prophet model's strengths with the gated recurrent unit (GRU) to forecast short-term (2 days) and medium-term (7 days, 15 days, 30 days) building energy consumption. Experimental results demonstrate the superior performance of the proposed approach compared to conventional GRU and Prophet models.

저전력기반 슬립모드를 이용한 Chipset 전력 관리 성능 평가

주우혁 ( Woohyeok Ju ),임은정 ( Eunjeong Em ),박지원 ( Jiwon Park ),이동훈 ( Donghoon Lee ) 한국농업기계학회 2021 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1

지능형 디지털 농업 시스템은 ICT 기술을 기반으로 농산물의 생산, 유통, 소비 등 농산업의 전 과정에서 필수적으로 요구되는 미래 농업의 형태이다. 농업 전반의 디지털화를 위해 다양한 현장에서 대응 가능한 농업용 임베디드 장비의 개발과 상용화가 절실하다. 임베디드 장비는 크기가 작고 휴대성을 확보해야하며 한정된 배터리 자원으로 동작됨으로 효율적인 전력 관리에 대한 관심이 증대하고 있다. 본 연구에서 ARM 기반의 임베디드 시스템을 구성하는 요소기술들 중 저전력 기술의 구현과 전력 관리 성능 비교 연구를 수행하였다. 본 연구에 사용된 ARM 보드(D32 pro v2.0.0, WeMos Lolin, China)는 마이크로컨트롤러 칩셋으로 ESP32-WROVER 모듈을 포함하고 있으며, 240MHz의 주기, 4MB 크기의 플래시 메모리, 320KB의 렘 메모리의 성능을 가지고 있다. 또한 칩 내부 모뎀의 전력 관리 라이브러리를 기본적으로 제공하고 있다. ESP32에서 제공하는 데이터 시트를 따르면 Nomal Sleep은 ESP32 Core, ULP Coprocessor, RTC 만 작동하며 전력 소비량 3 ~ 20 mA 수준이다. Deep Sleep은 ULP Coprocessor, RTC 만 작동하여 전력 소비량 10 μA 수준이다. Hibernation의 전력 소비량은 2.5 μA 수준을 나타냈다. 성능 평가를 위해 각 모드별로 10분 동안 슬립모드를 유지하고 1분 동안 모듈을 작동하도록 설정하였다. 본 실험에서는 총 4개의 AA 건전지를 직렬로 연결하여 동일 칩셋에서 각 모드별 전압 측정 결과를 3일간 기록하여 비교하였다. 성능 비교 결과, Hibernation 모드를 활용한 경우가 전압 변화량이 0.41V로 가장 낮은 것으로 확인할 수 있었다. Deep Sleep, Nomal Sleep 모드를 활용한 경우의 전압 변화량은 0.51V, 1.55V 이었다. 위와 같은 연구 결과는 주어진 연구환경에서 수행한 상대적인 평가이므로 정량적인 수치로 성능 평가에 한계가 있으나, 근사적으로 전력소비량을 비교하는 측면에서 활용이 가능할 것이다. 결과적으로 농업의 디지털화 과정에서 개발되는 휴대용 임베디드 장비에서의 전력 소모가 증가하고 있고 제한된 전원에서 효과적인 전력 관리가 필요한 현시점에서 전력 소모 분석의 기초 연구로 활용이 가능하다 판단된다.

소비 에너지 분석을 통한 이족로봇의 저전력 보행 보정 기법

이창석(Chang-Seok Lee),나두영(Doo-Young Na),김용태(Yong-Tae Kim) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.6

본 논문에서는 소비 에너지 분석을 통한 이족보행로봇의 저전력 보행 보정 기법을 제안하였다. 먼저 이족 로봇의 보행 기본자세의 각 축별 소비 에너지를 분석하여 소비 에너지를 절감하는 기본 보행 자세를 구현하였다. 이족 로봇의 보행 기본자세를 무릎 구부리는 자세로 정하여 소비에너지를 줄이고, 무게중심을 낮추어 자세 안정성을 향상하였다. 이족로봇의 보행시 모터 전류를 측정하여 좌우 다리의 소비 전력을 분석하고, 이를 바탕으로 좌우 에너지 불균형을 제거하도록 보행 자세를 보정하였다. 보행 기본자세의 좌우 소비 전력을 고르게 분포시키게 자세를 보정함으로서 전체 소비 에너지를 감소시키고, 로봇의 좌우 자세 균형을 맞추어 보행시 안정성을 향상하였다. 제안한 소비 에너지 분석을 통한 저전력 보행 구현방법은 임베디드시스템 기반의 소형 이족 로봇을 실제 제작하여 보행 실험을 통해 성능을 검증하였다. In this paper we propose a low-power walking compensation method for biped robot based on consumption energy analysis. Firstly, basic walking motions that can reduce energy consumption of robot movements are implemented based on consumption energy analysis according to robot axes. We define knee bent motion as a basic walking motion. It can improve energy consumption and motion stability by lowering center of gravity of the biped robot. We analyze consumption energy of left and right leg of the robot using motor currents and propose a compensation method of walking motions to reduce unbalance of consumption energy between left leg and right leg. It can also improve energy consumption and walking stability of the robot. The proposed low-power compensation method based on consumption energy analysis is verified by walking experiments of a small biped robot with an embedded system.

共同住宅의 電力消費實態에 관한 硏究

황광일 대한건축학회 2005 대한건축학회논문집 Vol.21 No.12

The purpose of this study is to analyze the characteristics of electric power consumption of apartments in korea. In this study, the design capacity of electric transformers, contract capacity of electric power for common purpose facilities, and also consumption trends of monthly average electric power are surveyed and analyzed.The followings are the results of this study. Among the nationwide survey of apartments, 32 apartments' data were evaluated as effective and available. Between the number of households and the capacity of electric transformers for households, and contract capacity of electric power for common purpose facilities also have obvious mutual relations, respectively. Consumption trends of monthly average electric power shows that summer and winter are more higher than the other seasons, because of air-conditioning power in summer and pumping power for hot water in winter. At the view point of regional analysis, GyeongGi-Do and Seoul's consumptions are 1.5 times higher than the other areas. Electric power consumption for common purpose facilities of central heating system adopted need more power for pumping hot water in winter and is more higher than individual and district heating adopted's. Design capacity of electric power could be a more reasonable as a evaluation criterion, when comparing of electric power consumption between own purposing apartments and rental.