인공지능 외
지능형 교통 안전 시스템 딥러닝 기술로 8% 성능 향상
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최근 도로 교통 안전을 위한 지능형 시스템 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이 시스템은 CCTV로부터 영상을 수집하여 비정상적인 상황을 자동으로 탐지하는 기능을 지닙니다. 특히, 딥러닝 모델을 이용한 객체 검출 기술이 성능을 크게 좌우합니다. 기존 데이터세트는 양과 질에서 한계가 있어, 비정상 상황을 포착하는 새로운 증강 데이터 생성이 필요합니다. 본 발명은 딥러닝 기반 객체 검출 모델로 운전 가능 영역과 보행자를 검출하고, 이를 기반으로 증강 데이터를 생성하여 학습 데이터의 다양성을 증가시키는 방법을 제시합니다. 실험 결과, 증강 데이터를 이용한 학습 모델이 기존 데이터만을 사용한 모델보다 탐지 성능이 8% 이상 향상된 것으로 나타났습니다. 이는 지능형 교통 안전 시스템의 도로 이상 탐지 성능을 크게 향상시키고, 다양한 보행자 이상 행동 상황을 효과적으로 포착할 수 있음을 보여줍니다.교통 안전데이터세트객체 검출딥러닝 모델딥러닝
동력기관 외
저비용 고효율 벅컨버터 솔루션의 필요성과 방법
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DC-DC 벅컨버터는 입력 전압을 낮추어 특정 전장부품에 맞는 전압을 제공합니다. 최근 고전압 배터리 수요가 증가하면서 벅컨버터의 전력 변환 효율을 높여야 할 필요성이 대두되고 있습니다. 기존의 반도체 소자인 질화갈륨(GaN)과 규소(Si) 소자는 각각 비용과 전력 손실 문제를 가지고 있습니다. 따라서 복수의 스위치와 커패시터를 사용해 순차적으로 전력 변환을 수행하면서 전력 손실을 줄이고 비용을 절감할 수 있는 새로운 방법이 제안되었습니다. 이 기술을 통해 전기차 및 다양한 전자기기에서 전력 변환 효율을 높일 수 있습니다.커패시터규소 소자목표 효율GaN 소자스위치
분산원장 외
블록체인으로 더욱 안전해진 원격검침 시스템을 만나보세요
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원격검침 기술은 수도, 전기, 가스 등 자원 및 에너지의 효율적이고 정확한 측정을 위한 핵심 기술입니다. 그러나 기존의 검침 시스템은 많은 시간과 인력을 필요로 하며, 데이터 위변조 가능성이 있는 보안 문제를 안고 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 블록체인 기술을 통합한 새로운 원격검침 시스템이 제안되었습니다. 블록체인은 데이터를 안전하게 보호하며, 스마트컨트랙트를 통해 검침 데이터 인증과 무결성을 제공합니다. 이 시스템은 자원 및 에너지 공급업체와 스마트미터 간의 원활한 데이터 교환을 가능하게 하여, 검침 과정의 투명성과 신뢰성을 높이는 데 기여합니다.자원 검침무결성블록체인 기술스마트 시티데이터 보안
분산원장 외
블록체인 기반 재생에너지 잉여 관리 시스템 설계와 기대효과
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재생에너지는 햇빛, 물, 지열 등 재생 가능한 자원을 활용해 얻는 에너지입니다. 하지만, 태양광 발전은 밤에는 거의 불가능해 전력 사용 패턴과 불균형이 발생합니다. 이를 해결하기 위해 고가의 에너지 저장 시스템(ESS)을 설치해야 하지만, 초기 비용과 유지보수 비용이 부담됩니다. 본 발명은 잉여 에너지를 블록체인 채굴 시스템에 제공하여 보상을 받도록 설계된 시스템입니다. 이로써 ESS 설치 없이 잉여 에너지를 효율적으로 활용할 수 있습니다. 또한, 블록체인을 통해 거래 과정을 자동화하고, 거래 기록의 무결성을 보장하며 비용을 절감할 수 있습니다. 특히 스마트 컨트랙트를 통해 에너지 거래 절차를 자동화하여 운영 효율성을 높입니다.분산 시스템잉여 에너지스마트 컨트랙트ESS블록체인 채굴
신재생에너지 외
블록체인으로 에너지 거래의 새 시대를 열다
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기존의 에너지 거래 플랫폼은 단일 서버 기반으로 구성되어 단일 실패점 문제와 데이터 위변조 위험이 존재했습니다. 블록체인을 기반으로 한 플랫폼이 제안되었지만, 대부분의 시스템은 단순한 거래만 지원하여 다양한 거래 조건을 제공하지 못했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 제안된 하이퍼레저 블록체인 기반 P2P 에너지 거래 시스템은 다양한 거래 조건을 지원하며, 체인코드를 통해 피어셋을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 이를 통해 에너지 거래의 유연성과 효율성이 크게 향상될 것입니다.에너지 거래 조건에너지 거래 시스템블록체인 기반 에너지 거래스마트 계약에너지 거래 유연성
나노구조 외
부피 대비 정전용량을 극대화하는 나노구조 슈퍼커패시터
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슈퍼커패시터는 높은 충방전 효율과 반영구적인 사이클 수명으로 인해 보조 배터리나 배터리 대체용으로 사용할 수 있는 중요한 전자 부품입니다. 하지만 기존 제조 방법은 시간이 많이 소요되고 대형화가 어렵습니다. 새로운 나노구조 슈퍼커패시터는 복수의 나노구조물이 마련된 전류집전체를 통해 부피 대비 정전용량을 극대화하고, 섬유형상으로 제작 가능하여 다양한 변형에도 금속 소재의 갈라짐 문제를 해결할 수 있습니다. 이를 통해 소형 전자 장치에 적합한 경량 전원 장치를 제공하며, 고용량 에너지 저장 장치로도 활용될 수 있습니다.금속 소재 갈라짐슈퍼커패시터고용량 에너지 저장전류집전체전도성 나노구조물
이차전지
구름의 움직임을 정확히 반영한 태양광 발전량 예측 방법
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태양광 발전량은 날씨, 특히 구름의 양과 움직임에 큰 영향을 받습니다. 기존 방법들은 공간 정보를 포함하지 않아 예측 정확도가 낮습니다. 이번 기술은 태양광 사이트의 공간 정보를 1차원 벡터로 표현하고, 이를 시간 정보와 결합하여 2차원 시공간 행렬을 생성하여, 뉴럴 네트워크를 통해 예측 모델을 개발합니다. 이 방법은 데이터를 쉽게 구조화하여 예측 정확도를 높이고, 새로운 사이트에서도 정확한 발전량 예측이 가능합니다. 결국, 태양광 발전의 효율성을 극대화하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다.에너지 관리 시스템공간 정보CNN뉴럴 네트워크태양광 발전량 예측
이차전지
인공지능으로 더 정확한 배터리 수명 예측, 어떻게 가능할까?
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배터리는 사용 과정에서 성능이 저하되는데, 이를 예측하는 것은 매우 중요합니다. 기존의 배터리 상태 추정 방법은 전기화학 모델과 등가회로 모델로 나뉘지만, 모두 한계가 있습니다. 데이터-구동 방법을 도입하면 복잡한 모델링 없이도 배터리 상태를 정확히 예측할 수 있습니다. 인공지능 기법을 활용해 전압, 전류, 온도 등의 데이터를 학습하고, 머신 러닝 모델(FNN, CNN, RNN)을 통해 배터리의 잔여 수명을 예측할 수 있습니다. 특히, LSTM과 GLU와 같은 고급 기법도 활용됩니다. 이 기술은 전기차, 스마트폰 등 다양한 배터리 응용 분야에서 활용 가능하며, 비용 절감과 사고 예방 등 다양한 이점을 제공합니다.배터리 상태 모니터링머신러닝 충전배터리 사고 예방FNN CNN RNN 모델전압 전류 데이터
이차전지
배터리 상태를 고려한 재생에너지 예측 방법으로 에너지 효율성을 극대화하자
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기존의 재생에너지 예측 알고리즘은 배터리 상태를 고려하지 않아 예측 오차가 발생할 수 있습니다. 특히, 배터리의 충전 및 방전 상태에 따른 오차를 보정하지 못해 효율적인 에너지 사용이 어려웠습니다. 본 발명은 배터리 상태를 고려한 새로운 예측 방법을 제시하며, LSTM을 활용해 시계열 데이터를 처리하고, 강화학습 알고리즘을 적용해 오차를 보정합니다. 이를 통해 배터리의 충전 및 방전 상태를 실시간으로 모니터링하고, 에너지 예측 정확도를 높이며 에너지 손실을 최소화할 수 있습니다. 이 기술은 태양광, 풍력과 같은 재생에너지 시스템은 물론 전기차, 스마트 그리드 시스템에도 응용 가능합니다.에너지 손실 최소화LSTM강화학습전력망 운영스마트 그리드
이차전지
배터리 스케줄링 보정으로 최대 부하 전력 절감
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현대 사회에서 전력 수요 증가와 에너지 효율성 향상은 중요한 과제가 되고 있습니다. 기존 배터리 충방전 방식은 예측 오차와 시간대 변동성에 대응하지 못해 불필요한 충방전 전력과 배터리 감가상각을 초래합니다. 이를 해결하기 위해 예측 오차를 최소화하고 최대 부하 전력을 절감할 수 있는 효율적인 배터리 스케줄링 보정 방법이 제안되었습니다. 이 기술은 예측 오차를 바탕으로 보정 전력을 추정하고 충방전 스케줄을 최적화하여 전력 사용 비용을 절감하고 배터리 수명을 연장하는 데 기여합니다. 실험 결과, 기존 방법 대비 최대 부하 전력을 효과적으로 절감할 수 있었고, 전력 사용 비용이 감소하며 배터리 수명이 연장되는 효과가 확인되었습니다.예측 오차에너지 관리 시스템배터리 수명 연장전력 사용 비용감가상각
이차전지
에너지 사용 패턴을 통한 피크 부하 절감 기술로 전기 요금 줄이기
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에너지 저장 장치는 수용가의 전력 사용 패턴을 분석하여 피크 부하를 최적화하고 전기 요금을 절감하는 데 필요한 기술입니다. 기존의 예측 데이터만으로는 정확한 최적화를 이루기 어렵기 때문에, 이 시스템은 실제 누적 피크 값을 바탕으로 충방전 비율을 산출하여 최적의 운영을 가능하게 합니다. 이 기술은 주거용, 상업용, 산업용 등 다양한 환경에서 활용될 수 있으며, 스마트 시티와 같은 대규모 에너지 관리 시스템에도 적용 가능합니다. 최종적으로 이 기술을 통해 전력망의 안정성을 높이고, 지속 가능한 에너지 사용을 촉진할 수 있습니다.전력 요금 절감에너지 관리 시스템스마트 시티에너지 저장 기술충방전 최적화
이차전지
에너지저장장치로 전력 요금 절감과 효율 극대화하는 방법
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에너지저장장치는 신재생 에너지 저장 및 분산전원, 스마트그리드 환경에서 중요한 역할을 합니다. 데이터센터와 전기차에서 주로 사용되며, 전력 요금 절감을 위한 충방전 제어 기술이 필요합니다. 이 기술은 과거 전력 사용 데이터를 기반으로 예측 부하 프로파일을 생성하고, 실제 부하 값과 예상 피크 값을 비교하여 충방전을 결정합니다. 이를 통해 최대 전력 사용량을 줄이고, 에너지저장장치를 효율적으로 활용할 수 있습니다.전력 공급망에너지 절감실시간 충방전분산전원에너지저장장치