• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.1078-1090
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• 2022

모바일 기기 배터리의 잔여 시간 예측은 배터리 잔량별 사용 시간 데이터의 분포 특성에 영향을 받는다. 특히 이상치 데이터가 존재하는 경우, 통계적 회귀 기법의 예측 성능을 왜곡시킬 수 있다. 이에 본 논문에서는 통계적 회귀 기법의 예측 성능 향상을 위해 이상치 데이터를 탐지 및 처리하는 프레임워크를 제안하였다. 제안한 프레임워크는 먼저 배터리 잔여 시간 예측에 영향을 주는 이상치 데이터를 탐지한다. 탐지된 이상치 데이터는 평활 과정을 통해 새로운 값으로 치환된 후, 이상치 데이터와 치환된 데이터 간의 차이를 개별 데이터에 분배한다. 마지막으로 개별 데이터를 재강화하여 예측 성능을 향상시키고자 한다. 제안한 프레임워크의 성능 분석을 수행한 결과, 배터리 잔여 시간의 예측 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.536-545
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• 2020

모바일 스마트 장치 배터리의 잔여 시간을 예측하기 위해 범용 통계적 회귀 기법을 적용한 경우, 배터리 잔량별 배터리 사용 시간의 편차가 커질수록 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도가 낮아진다. 따라서 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도를 향상시키기 위해서는 배터리 잔량별 배터리 사용 시간의 편차가 큰 원 측정 데이터를 가공 처리하여 정제된 데이터로 변환시키는 작업이 필요하다. 이에 본 논문에서는 원 측정 데이터를 정제된 데이터로 가공 처리하는 데이터 전처리 프레임워크를 제안하였다. 제안한 프레임워크를 통해 가공 처리하여 정제된 데이터를 범용 통계적 회귀 기법에 적용한 결과, 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도가 향상됨을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제33권5호
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• pp.341-350
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• 2014

본 논문에서는 수중음향 센서 네트워크에서 자기 조직화 기법을 활용하는 에너지 효율적 클러스터링 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러스터 헤드 선출에 각 노드의 배터리 잔여량 정보와 이웃 노드의 수를 고려하며, 클러스터 헤드의 배터리 잔여량이 특정 수준 이하로 떨어졌을 경우에만 클러스터 재구성을 수행함으로써 노드의 에너지 소모를 줄이고 네트워크 전체에 에너지 소모를 분산시켜 네트워크의 수명을 연장시킬 수 있다. 또한, 클러스터 헤드는 클러스터 멤버 노드로부터 수집한 데이터를 다중 홉 중계 방식으로 싱크 노드에 전송하여 에너지 소모를 줄인다. 컴퓨터 모의실험을 통해, 일정 시간 경과 후 전체 노드의 배터리 잔여량의 합, 생존 노드의 수, 네트워크 구성 단계에서의 에너지 소모량, 전체 노드의 에너지 소모 편차 등을 구하고 대표적 클러스터링 기법 중의 하나인 LEACH 기법과 비교 및 분석한다. 모의실험 결과, 제안 기법이 LEACH 기법에 비해 네트워크 운용 시간을 두 배 향상시킬 수 있으며, 전체 노드의 에너지 소모 편차 또한 감소시킴을 알 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.531-536
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• 2022

배터리를 효율적으로 관리하기 위해서는 배터리의 건강 상태와 잔여 수명을 정확하게 추정하고 관리하는 것이 중요하다. 배터리는 같은 종류여도 설비용량 및 전압 등의 특성이 다르며 학습용 모델을 위한 배터리와 모델을 통한 예측을 위한 배터리가 서로 다를 경우에는 정확도 측정에 한계가 있다. 본 논문에서는 전압의 분포와 방전 시간을 이용한 엔트로피 지수를 일반화하고 4개의 배터리를 각각 1개씩 교차적으로 훈련 집합과 테스트 집합으로 정의하여 기계학습의 선형회귀 분석을 통하여 배터리의 건강 상태를 예측하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 평균 절대값 퍼센트 오차를 이용하여 95% 이상의 높은 정확도를 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제31권8호
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• pp.542-550
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• 2012

본 논문에서는 수중센서 네트워크에서 자기 조직화 기법을 활용하여 네트워크 토폴로지를 적응적으로 제어하고 노드 간 통신에 소요되는 에너지를 최소화하는 해법을 제안한다. 제안 기법은 네트워크 전체의 중앙제어 기능 없이 국지적으로 노드들 간의 시그널링을 통해 각 노드의 배터리 잔여량 정보를 공유하고 이를 바탕으로 클러스터의 헤더를 선출하거나 필요한 경우 네트워크 토폴로지를 지역적으로 조정함으로써 네트워크 전체의 수명을 연장할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 수중센서 네트워크에서의 대표적 토폴로지 구성법인 LEACH 기법과 제안 기법을 비교 분석한다. 이를 위한 성능 파라미터로서 네트워크 구성 일정 시간 후 배터리를 모두 소진하지 않은 생존 노드 개수, 배터리 잔여량 편차, 네트워크 구성을 위한 초기화 단계 및 구조 조정 단계에서의 에너지 소모량을 사용한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권7B호
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• pp.649-658
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• 2009

무선 센서 네트워크는 센서 노드 크기의 제약으로 인해 제한된 배터리 용량을 갖는다. 따라서 장시간 동안 네트워크를 유지하기 위해 배터리를 효율적으로 관리해야 하며, 이를 위한 전력 절감 기법이 매우 중요한 기술로 부각되고 있다. 이러한 무선 센서 네트워크의 전력 절감 기법으로 데이터 재사용 기법이 매우 활발히 연구되고 있으며, 본 논문에서는 기존 클러스터 기반의 데이터 재사용 기법의 문제점을 제시하고, 이를 해결하기 위한 트리 구조 기반의 데이터 재사용 기법을 제안한다. 제안된 기법은 무선 센서 네트워크에서의 제한된 배터리를 효율적으로 사용하기 위해 데이터를 최적화된 중계 노드에 임시 저장하고 해당 데이터를 유효시간 내에서 재사용하는 전력 절감 기법으로써 전체 센서 네트워크의 전력 소모를 최소화하고 센서 노드 간에 균등한 전력 소모가 가능하게 한다. 이를 위해 센서 노드의 잔여 배터리 상황에 따른 최적의 임시 저장 노드를 결정히는 방식을 제안하였으며, 이에 대한 수학적 분석 및 시뮬레이션을 통해 무선 센서 네트워크의 전력 절감 효과를 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.31-43
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• 2015

배터리 기반의 실시간 내장형 시스템에서는 실시간성을 만족시키기 위한 고속의 성능뿐만 아니라 배터리의 수명을 늘리기 위한 높은 에너지 효율이 요구된다. 실시간 동적전압조정(Real-Time Dynamic Voltage Scaling : RT-DVS)은 이러한 두 가지 요구사항을 만족시키기 위한 핵심기술이다. 본 논문에서는 ccEDF에 기반한 고 효율의 동적전압조정 알고리듬인 EccEDF를 제안한다. EccEDF는 ccEDF의 최대 장점중 하나인 구조적 단순성을 유지하면서 ccEDF 알고리듬의 보수성에 의해 간과된 소요시간(elapsed time)을 고려하여 태스크의 종료시 슬랙에 의해 절감될 수 있는 최대 이용률을 정확하게 계산할 수 있는 알고리듬이다. 절감될 수 있는 최대 이용률은 조기종료 시점에서 잔여수행시간($C_i-cc_i$)을 잔여시간($P_i-E_i$)으로 나누어 계산할 수 있으며, 플루이드 스케줄링 모델을 이용하여 이를 증명한다. 또한 인텔사의 동적전압조정 프로세서 중 초기 모델인 PXA250과 0.28V에서 1.2V까지 폭넓은 동적전압조정 능력을 가진 최신 IA-32 프로세서의 모델을 사용한 시뮬레이션을 통해 실제 응용에서도 EccEDF가 ccEDF 보다 우수함을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.74-77
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• 2022

최근 사물 인터넷(IoT)의 발전으로 계산 집약적이거나 지연시간에 민감한 태스크가 증가하면서, 모바일 엣지 컴퓨팅 기술이 주목받고 있지만 지상에 고정되어 있는 MEC 서버는 사용자의 요구사항 변화에 따라 서버의 위치를 변경하거나 유연하게 대처할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 엣지 서비스를 제공하는 기법이 연구되고 있다. 그러나 UAV는 지상 MEC와는 달리 배터리 용량이 제한되어 있어 태스크 마이그레이션을 통해 에너지 사용량을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 MEC 서버들 사이의 로드 밸런싱과 UAV MEC 서버의 에너지 효율성을 최적화하기 위해 강화학습 기법인 Q-learning을 이용한 태스크 마이그레이션 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 UAV의 개수에 따라 실험을 진행하여 잔여 에너지와 로드 밸런싱 측면에서 성능을 분석한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권3호
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• pp.259-270
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• 2010

본 논문에서는 무선 애드혹 네트워크에서 센서 노드들의 물리적 위치정보를 기반으로 라우팅 경로를 설정하기 위한 LIGR (Location Information-based Gradient Routing) 알고리즘을 제안한다. LIGR 알고리즘은 물리적 위치정보를 이용하여 소스 노드와 싱크 노드를 잇는 직선의 기울기를 통해 전송 방향과 탐색 범위를 결정함으로써 불필요한 데이터 전송과 경로 탐색 시간 및 전파 지연 시간을 감소시킨다. 또한 포워딩 노드 선택 시 배터리 부족 노드는 2순위 또는 3순위의 우선순위를 갖도록 하여 우선적으로 선택하지 않도록 함으로써 에너지 부족 노드가 네트워크상에서 라우터로서의 기능 수행보다는 데이터 수집을 위한 호스트로서의 기능을 수행하도록 하였다. LGR (Logical Grid Routing) 프로토콜에 비하여 LIGR 알고리즘은 평균 수신율, 평균 지연시간, 평균 잔여 에너지 및 네트워크 처리율에서 개선된 성능을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.75-84
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• 2004

지오캐스팅(geocasting)이란 멀티캐스팅의 특별한 한 종류로서, 어떤 특정한 지역(지오캐스트 영역이라 함)에 있는 모든 노드들에게 데이터를 전송하는 통신형태를 말하며, location-based multicasting(LBM) 이라고 부르기도 한다(1). Ad-hoc 네트워크는 중앙 집중화된 관리나 표준화된 지원 서비스 없이 배터리를 에너지원으로 사용하는 휴대용 기기들이 동적으로 연결되어 구성되는 임시적인 망이다. 따라서, 제한된 에너지 자원을 효율적으로 관리하는 것은 네트워크 활동시간(lifetime)을 최대화하기 위한 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 Ad-hoc 네트워크 환경에서 라우팅 설정시 에너지 값을 고려하여 중간 노드를 선택하는 LBPA(Location-Based Power Aware) 지오캐스팅 알고리즘을 제안한다. 전송 에너지를 균형있게 소비하여 각 이동 호스트의 잔여 에너지의 비율을 일정하게 유지시키는 방법으로 네트워크 활동시간 측면에서 볼 때 기존의 LBM 알고리즘보다 평균적으로 49%, 더 좋은 결과를 실험을 통하여 보여주었다.