Abstract
In this paper, we proposed the low power algorithm consider the battery and the task. The proposed algorithm setting the power consumption of unit time consider the capacity of the battery and the target time. Calculate the power consumption of all tasks. Calculate the average power consumption by the task have maximum power consumption and the task have minimum power consumption. Recalculate average power consumption consider the unit time of task. Compare calculated average power consumption and average power consumption of task. Compared results, low power algorithm processing the average power consumption less than or equal calculated power consumption of task. Low-power algorithm is greater than the average power consumption of the task to perform targeted tasks. Low-power processors and the task by dividing the power consumption of the device in large part for the low-power consumption is performed. Experiments [6] were compared with the results of the power consumption. The experimental results [6] is reduced power consumption than the efficiency of the algorithm has been demonstrated.
본 논문은 배터리와 태스크를 고려한 저전력 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬은 배터리의 용량과 사용 목표 시간에 따른 단위 시간의 소모 전력을 설정한다. 주어진 모든 태스크들의 소모 전력을 계산한다. 태스크들 중에서 소모 전력이 가장 큰 태스크의 소모 전력과 소모 전력이 가장 작은 태스크의 소모 전력의 평균을 구한다. 태스크의 소모 전력의 평균을 단위 시간을 고려하여 다시 소모 전력을 계산한다. 태스크의 평균 소모 전력의 크기가 계산된 소모 전력의 평균보다 작거나 같을 경우 태스크의 평균 소모 전력보다 큰 태스크 들을 대상으로 저전력을 수행한다. 또한, 태스크의 평균 소모 전력의 크기가 계산된 소모 전력의 평균보다 클 경우 계산된 소모 전력의 평균보다 큰 태스크 들을 대상으로 저전력을 수행한다. 저전력은 태스크의 프로세서와 디바이스의 소모 전력을 분할하여 소모 전력이 큰 부분에 대해 저전력을 수행한다. 실험은 배터리를 고려한 저전력 알고리듬인 [6]과 비교하였다. 실험결과 [6]보다 소모 전력이 감소되어 알고리듬의 효율성이 입증되었다.
