본 연구에서는 하이브리드 면진장치가 설치된 단자유도 구조물의 동적거동을 예측할 수 있는 수치해석모델을 제안한다. 하이브리드 면진장치는 MR 감쇠기와 마찰진자시스템(FPS)으로 구성된다. MR감쇠기의 동적거동을 모형화하기 위하여 뉴로-퍼지 모델을 사용한다. 다양한 변위, 속도, 전압의 조합을 사용하여 MR 감쇠기의 성능실험을 수행한 후 얻어진 데이터를 이용하여 MR 감쇠기 뉴로-퍼지 모델을 ANFIS로 학습시킨다. FPS의 모형화는 본 연구에서 유도한 비선형 모델식에 근거하여 뉴로-퍼지 모형화방법을 사용하여 이루어진다. 본 연구에서는 MR 감쇠기로 전달되는 제어전압을 조절하기 위하여 퍼지논리제어기를 사용한다. 다양한 지진하중을 사용한 진동대 실험을 통하여 얻은 실험체의 동적응답과와 뉴로-퍼지 모형화방법을 사용한 수치해석의 결과를 비교한다. 뉴로-퍼지 모델을 사용하여 MR 감쇠기와 FPS를 모형화해서 수치해석을 수행한 결과 하이브리드 면진장치의 동적거동을 매우 정확하게 예측할 수 있었다.
휴대용 기기의 다양한 기능으로 인해 에너지 절약은 더욱 중요한 문제가 되고 있다. Dynamic Voltage Scaling(DVS)는 임베디드 기기에서 대표적으로 사용되는 에너지 절약 방법이다. 본 논문에서는 응용프로그램의 작업량 변화에 따라 프로세서의 동작 전압과 속도를 조절할 수 있는 DVS 알고리즘을 제안한다. 제안된 DVS 알고리즘은 커널의 DVS 모듈과 응용프로기램의 작업량 변화를 관찰하는 함수로 구성되어 있으며 작업량이 급격히 증가 하거나 감소하는 경우 이에 알맞은 프로세서의 동작 수준을 결정함으로서 작업의 데드라인을 넘기지 않으면서도 전력 소비를 줄일 수 있도록 하였다. 제안된 DVS 알고리즘은 Linux 2.6 커널과 PXA270프로세서를 이용한 임베디드 시스템에서 구현되었다.
본 논문에서는 멀티미디어 서비스를 위한 파워-효율적인 고정 우선순위의 실시간 스케쥴링 알고리즘으로 다중 세분화 자원 예약 기반의 정적 전압 조절 알고리즘 (STATIC-MULTIRSV)을 제안한다. 다중 세분화 자원 예약은 전통적인 데드라인 기반의 자원 예약 보다 높은 연산 자원 사용률과 더 나은 태스크간 독립성을 제공하는 모델로서 [2]에서 소개된바 있다. 다중 세분화 모델을 기반으로 제안된 STATIC-MULTIRSV 알고리즘은 비디오 스트림들의 I-프레임들을 각각의 데드라인을 모두 만족하는 것을 보장하면서 파워 소비를 줄이도록 고안되었다. 제안된 알고리즘은 실시간 리눅스[6] 상에서 구현을 통해 실험적으로 기존의 방법에 비해 파워 소모를 최대 15%까지 줄였음을 보였다.
시스템 자원과 가용한 전력량이 한정적인 모바일 실시간 시스템은 시간제약의 만족뿐만 아니라 시스템 부하가 높을 때는 시스템 자원을 최대한 활용하고 시스템 부하가 낮을 때는 에너지 소모량을 줄일 수 있어야 한다. 멀티프로세서 실시간 스케줄링 알고리즘인 EDZL(Earliest Deadline until Zero Laxity)은 높은 시스템 이용률을 가지고 있으나 에너지 절감기법에 대한 연구가 매우 적다. 본 논문은 멀티코어 플랫폼에서 EDZL 스케줄링의 동적 전압조절(DVFS) 기법을 다룬다. 본 논문은 full-chip DVFS 플랫폼을 위한 동일속도와 per-core DVFS 플랫폼을 위한 개별속도 산정 기법을 제안한다. EDZL 스케줄 가능성 검사에 기반을 둔 이 기법은 단순하지만 효과적으로 태스크들의 수행속도를 오프라인에 결정할 수 있다. 또한 모의실험을 통하여 제안한 기법이 효과적으로 에너지를 절감할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 송전선로에 직렬로 삽입되어 선로의 리액턴스를 동적으로 보상하는 인버터식 직렬보상기에 대한 동적 응동 해석을 기술하고 있다. 이 직렬보상기는 다중펄스로 동작하는 전압원인버터와 결합변압기, 그리고 제어장치로 구성되어 있으며, 점호각을 조절하여 선로의 리액턴스를 가변하고 용량성 뿐만 아니라 유도성 보상도 가능하다. 이 보상기로 선로의 리액턴스를 감소시키면 전송 유효전력의 증각가 가능한데, 이러한 효과를 본 논문에서는 단일기-무한대-버스 전력계통에 대해 EMTP를 이용한 시뮬레션으로 확인하였으며, 또한 축소모형 제작과 실험을 통해 실험적으로 확인하였다.
안드로이드 CPU 거버너는 CPU 주파수를 낮추어 CPU 공급 전압을 감소시키는 DVFS (Dynamic Voltage Frequency Scaling) 기반 전력 관리 기법을 사용한다. 그러나 CPU 주파수의 감소는 태스크의 실행 속도 지연을 유발한다. 이로 인해 태스크의 응답 시간 및 마감 시한 초과율이 증가하여 태스크가 제공하는 서비스의 품질 하락이 발생한다. 이에 본 논문에서는 다양한 안드로이드 CPU 거버너들을 전력 소비와 태스크의 응답성 및 마감 시한 측면에서 분석하였다.
미디어 플레이어에서의 디코딩 과정은 많은 연산을 필요로 하며, CPU로부터 높은 소비전력을 초래한다. 디코딩 연산을 줄이는 것은 CPU 소비 전력을 감소시킬 수 있지만 사용자로부터 비디오 품질을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 H.264의 품질 확장성을 이용하여 새로운 CPU 전력 관리 기법을 제안한다. 첫째, VQM(Video Quality Metric)을 사용하여 계층적 비디오 코딩의 서로 다른 양자화 인자를 고려한 새로운 비디오 품질 모델을 제안한다. 그리고 이전 디코딩 시간과 프레임 크기를 선택적으로 융합한 디코딩 시간 예측기법에 기반한 새로운 동적 전압 기법을 제안한다. 최신 스마트폰에서 구현하였고, 사용자 테스트를 수행하였다. 제안한 기법을 실제 측정에 적용하였을 때 리눅스 동적 전압 및 주파수 조절(DVFS) 거버너에 비해 34%의 에너지 감소를 보였고 사용자 테스트를 통해 실험 영상의 품질 하락을 사용자는 인지하지 못하거나 용인될 수 있음을 확인하였다.
세포내 기록법으로써 메기 망막의 제3열신경원에 대한 동적 특성을 관찰하였다. 메기(channel catfish; Ictalurus punctatus)로부터 안구를 적출한 다음 각막, 홍채, 수정체, 초자체 둥을 차례로 제거함으로써 반구형의 eyecup 표본을 만들었다. 이 표본에 Ringer 용액 또는 실험용액을 관류시키면서 빛자극을 가함에 따라 신경원에서 발생하는 전압변동을 유리 미세전극을 통하여 검출하고 amplifier로써 증폭한 후 penwriter를 이용하여 기록하였다. 빛자극원으로는 컴퓨터 모니터를 이용하였으며, 막대형 자극의 이동속도 및 두께를 조절함으로써 대상 신경원의 위치를 포착하고 방향선택성을 조사하였다. GABA$_{B}$ 수용체 작용제인 baclofen에 의해 제3열신경원의 일종인 ON-지속성 신경원에서 암막전압은 과분극되며 지속성 성분은 억제된 반면 일과성 성분은 증대되었으며, 또한 ON-OFF 일과성 신경원은 특정 방향의 자극에 대한 빛반응이 선택적으로 억제되는 방향선택성을 나타내었다.
본 논문은 비주기 태스크에 대한 저전력 스케줄링을 달성하기 위한 새로운 동적 전압 조절(DVS) 알고리즘을 제안한다. 비주기 태스크는 주기(period)가 없고 발생시간(release time)과 최악실행시간(WCET) 예측이 불가능하기 때문에 기존의 DVS 알고리즘으로 스케줄링 할 수 없으므로 전력소모가 많이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 일정한 크기의 주기와 최악수행시간을 갖는 주기적인 가상태스크를 정의하고, 발생한 비주기 태스크를 가상태스크에 할당하여 이미 존재하는 주기 태스크들과 함에 DVS 스케줄링을 수행하는 알고리즘을 제안한다. 가상태스크의 주기와 최악수행 시간은 이미 존재하는 주기태스크들과 가상태스크를 모두 포함한 태스크 활용률을 계산하여, 그 값이 1에 가장 근접하는 값으로 설정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 주기 태스크에 대한 DVS 알고리즘보다 11%의 전력 감소 효과가 있음을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
Recently, mobile embedded systems used widly in various applications. Managing power consumption is becoming a matter of primary concern because those systems use limited power supply. As an approach reduce power consumption, voltage can be scaled down. according to the execution time and deadline. By reducing the supplying voltage to 1/N power consumption can be reduced to 1/N. DPM-S is a well known method for dynamic voltage scaling. In this paper, we enhanced DPM-S by using average execution time aggressively. The frequency of processor is calculated based in average execution time instead of worst case execution time. Simulation results show that our method achieve up to 5% energy savings than DPM-S.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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