모바일 장치의 충전식 배터리 사용 연장을 위한 모듈 제어 방법 설계와 해석 연구

A Study on Design and Analysis of Module Control Method for Extended Use of Rechargeable Batteries in Mobile Devices

본 논문은 모바일 장치에 장착된 충전식 배터리의 사용 시간을 연장하기 위하여 모바일 장치에서 전력 소모 비율을 가장 많이 차지하는 센싱 시스템의 전력 소모를 최소화하는 동적 클럭 공급 제어 알고리즘과 시스템 부하 전력 안정화 알고리즘을 제안하였다. 동적 클럭 공급 제어알고리즘은 센싱 시스템의 전력을 차단할 수 있도록 회로를 구성하여 센싱하지 않는 시간에는 전력을 차단하고 센서 변화율이 낮은 상태를 인지하여 측정 주기를 조정하는 방법으로 센싱 시스템에 소모되는 전력을 감소시킬 수 있다. 시스템 부하 전력 안정화 알고리즘은 전력 소모 상태에 따라 주변 모듈의 전력을 제어하는 알고리즘으로 많은 전력을 요구하는 상황일 경우 클럭 공급을 제어하여 동작 안정화 작업을 수행한다. 실험 결과, 동적 클럭 공급 제어 알고리즘만을 적용하는 경우 센싱 시스템에서 소모되는 전력을 17% 감소시키는 효과를 확인하였고, 시스템 부하 전력 안정화 알고리즘만을 적용하는 경우 9.3%의 전력 소모를 감소시켜 영상 처리와 같은 많은 전력을 요구하는 상황에서 안정적으로 동작할 수 있었다. 두 가지 알고리즘을 모두 적용하는 경우 배터리의 전력 소모가 알고리즘을 적용하기 전보다 67% 감소하였다. 이를 통해 제안한 방법의 신뢰성을 확인하였다.

This paper proposes a dynamic clock supply control algorithm and a system load power stabilization algorithm that minimizes the power consumption of the sensing system, which accounts for the largest percentage of power consumption in mobile devices, to extend the usage time of the rechargeable battery mounted on the mobile device. The dynamic clock supply control algorithm can reduce the power consumed by the sensing system by configuring a circuit to cut off the power of the sensing system and by recognizing the state of low sensor change and adjusting the measurement cycle. The system load power stabilization algorithm is an algorithm that controls the power of the surrounding module according to the power consumption state, and when it requires a lot of power, it controls the clock supply to stabilize the operation. The experimental results confirmed that applying only the dynamic clock supply control algorithm reduces the power consumed by the sensing system by 17%, and applying only the system load power stabilization algorithm reduces power consumption by 9.3%, enabling it to operate stably in situations that require a lot of power such as image processing. When both algorithms were applied, the power consumption of the battery was reduced by 67% compared to before applying the algorithm. Through this, the reliability of the proposed method was confirmed.