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기술 융합(TC)
데이터센터 냉각 시스템의 에너지 절약을 위한 인공신경망 기반 열환경 예측 모델
Artificial Neural Network-based Thermal Environment Prediction Model for Energy Saving of Data Center Cooling Systems
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- 발행기관
- 국제문화기술진흥원 바로가기
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- 간행물
- The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) KCI 등재 바로가기
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- 통권
- Vol.9 No.6 (2023.12)바로가기
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- 페이지
- pp.883-888
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A440781
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Since data centers are places that provide IT services 24 hours a day, 365 days a year, data center power consumption is expected to increase to approximately 10% by 2030, and the introduction of high-density IT equipment will gradually increase. In order to ensure the stable operation of IT equipment, various types of research are required to conserve energy in cooling and improve energy management. This study proposes the following process for energy saving in data centers. We conducted CFD modeling of the data center, proposed an artificial intelligence-based thermal environment prediction model, compared actual measured data, the predicted model, and the CFD results, and finally evaluated the data center's thermal management performance. It can be seen that the predicted values of RCI, RTI, and PUE are also similar according to the normalization used in the normalization method. Therefore, it is judged that the algorithm proposed in this study can be applied and provided as a thermal environment prediction model applied to data centers.
- 한국어
- 데이터센터는 24시간 365일 IT 서비스를 제공하는 곳이기 때문에, 2030년에는 데이터센터의 전력 소비량은 약 10%로 증가될 것으로 예측되고, 고밀도 IT장비들의 도입이 점차 증가하면서, IT장비가 안정적으로 운영될 수 있도록 냉방 에너지 절감 및 이를 위한 에너지 관리가 갖춰져야 하기에 다양한 연구가 요구되고 있는 상황이다. 본 연구는 데이터센터의 에너지 절약을 위해 다음과 같은 과정을 제안한다. 데이터센터를 CFD 모델링하고, 인공지 능기반 열환경 예측 모델을 제안하였으며, 실측 데이터와 예측 모델 그리고 CFD 결과를 비교하여 최종적으로 데이 터 센터의 열관리 성능을 평한 결과 전처리 방식은 정규화 방식으로 사용되었고, 정규화에 따른 RCI, RTI 및 PUE의 예측 값 또한 유사한 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안하는 알고리즘으로 데이터센터에 적용될 열환경 예측 모델로 적 용 및 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
1. 인터넷 데이터 센터(Internet Data Center, IDC)
2. IDC 열 환경 기준
3. 인공지능 기반 예측 알고리즘
Ⅲ. 인공지능 예측 모델링 설계 및 구현
1. 시뮬레이션 CFD 모델링
2. 열환경 예측 모델 알고리즘 설계
Ⅳ. 실험결과 및 성능평가
1. RTIReturn Temperature Index) 예측결과
2. 열관리 성능 : 온도 분포 RCI 예측결과
3. 데이터 센터의 PUE 예측결과
4. 제안한 모델의 성능평가
Ⅴ. 결론 및 향후과제
References
키워드
데이터 센터 에너지 절약 CFD 열환경 예측 모델 CNN-LSTM 열관리 성능평가 Data Center Energy Saving CFD Thermal Environment Prediction Model CNN- LSTM Thermal Management Performance Evaluation저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 국제문화기술진흥원 [The International Promotion Agency of Culture Technology]
- 설립연도
- 2009
- 분야
- 공학>공학일반
- 소개
- 본 진흥원은 문화기술(Culture Technology) 관련 산·학·연·관으로 구성된 비영리 단체이다. 문화기술(CT)은 정보통신기술(ICT), 문화적 사고 기반의 예술, 인문학, 디자인, 사회과학기술이 접목된 신융합기술(New Convergence Technology, NCT)로 정의한다. 인간의 삶의 질을 향상시키고, 진보된 방향으로 변화시키고, 문화기술 관련 분야의 학술 및 기술의 발전과 진흥에 공헌하기 위하여, 제3조의 필요한 사업을 행함을 그 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2384-0358
- eISSN
- 2384-0366
- 수록기간
- 2015~2025
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 600 DDC 700
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