스마트 폰과 같은 모바일 기기에서 동작하는 응용 소프트웨어는 제한된 배터리 용량으로 인하여 안정적인 서비스를 지속적으로 제공하는데 어려움을 갖는다. 과거에는 배터리의 수명을 연장 시키거나 소모전력이 적은 하드웨어 장치들을 개발하는 것으로 모바일 기기의 소모전력을 관리하였다. 그러나 시스템에 탑재되는 소프트웨어가 복잡해짐에 따라 소프트웨어에 대한 소모전력 분석 연구도 관심을 갖게 되었다. 이러한 연구들 중에서 모델 기반의 소모전력 분석은 코드가 개발되기 이전에 미리 소모전력을 분석하고, 분석 결과를 기반으로 소프트웨어를 개발한다는 측면에서 소모전력 감소를 위한 하나의 중요한 전략으로 인식되어 오고 있다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어의 행위 모델인 UML의 상태기계(State Machine) 다이어그램을 이용하는 소모전력 분석 기법을 제안한다. 제안하는 분석기법은 상태기계 다이어그램을 페트리 넷으로 변환하고, 이의 시뮬레이션을 통해 소모전력을 예측하게 된다.
최근의 전자업계의 동향을 살펴보면, 휴대 가능한 제품의 요구가 증대되고, 고 집적화 됨에 따라 제품의 크기와 동작속도 뿐만 아니라, 소모하는 전력의 양이 큰 문제로 대두되었다. 더욱이 휴대 장비에서는 전지의 양이 제한되어 있기 때문에, 소모 전력을 줄이는 것은 중요한 문제이다. 휴대 장비가 아니라고 해도, 높은 전력소모를 보이는 제품은 안정된 동작을 위해 값비싼 냉각장치 등을 필요로 한다. 이와 같이 전력소모를 줄이거나 예측할 수 있는 CAD tool에 대한 개발이 시급한 상황이다. 이제까지의 업계의 경향은 물리적 단계의 소모전력을 분석하는 tool의 개발 쪽에 한정되어 있었다. 하지만 이러한 하위 단계에서의 tool은 제품 생산 직전의 단계에서 이루어짐으로, 제품이 원하는 규격에 맞지 않을 경우, 재생산의 비용과 시간의 손실이 크다. 따라서 보다 상위 단계에서의 소모전력 예측 tool의 필요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 기대에 발맞춰 gate 단계에서 소모전력을 예측할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 입력 신호와의 의존성을 줄이기 위해 확률을 이용한 방법을 기초로 하였으며, 알고리즘의 정확성을 입증하기 위해 시스템을 설계, HSPICE를 이용한 시뮬레이션 결과와 비교하였다. 본 논문에서 제한한 알고리즘을 이용하여, 널리 알려진 시스템(ISCAS 85, ISCAS 89)의 소모전력을 예측한 결과, 시뮬레이션을 통해 얻은 결과와 비교해 봤을 때, 10% 이내의 오차 한도를 가진 것으로 분석되었다.
본고에서는, 국내외 대기전력 감소 프로그램 소개를 통해서 스마트 가전 시장의 대기전력 요구사항을 살펴보고, 해당 요구사항을 만족시키기 위한 기술 동향을 분석하고, 장기적인 스마트 가전 소모전력 감소를 위한 기술 방향을 제시하였다. 대기전력 감소 프로그램을 만족하기 위해서는, 전력반도체를 통한 수동대기 상태의 소모전력 감소 기술과 능동대기 상태의 소모전력 감소 기술개발이 동시에 추진되어야 한다. 더불어, 대학 및 연구소를 통한 장기적 지속적인 원천기술 확보와 기업들의 실험적 접근을 제공하는 인프라 구축의 동반 전략과, 더욱 강력한 대기전력 감소 프로그램의 실행을 통해 기술개발의 필요성을 폭넓게 증대시키는 전략적 접근이 바람직하다.
임베디드 소프트웨어의 복잡성 및 대형화로 인하여 기능적 요구사항뿐만 아니라 소모전력 관리와 같은 비기능적 요구사항이 중요시되고 있다. 본 연구에서는 소스 코드 기반의 소모 전력을 분석하는 기존의 접근 방법과 달리 UML 2.0 기반의 모델을 중심으로 하는 임베디드 소프트웨어의 소모전력 분석 기법을 제시한다. 특히 소모 전력 분석을 위해 요구되는 에너지 컴포넌트에 대한 라이브러리 구축에 대하여 제시한다. 제시하는 라이브러리는 모델 기반의 소모전력 분석을 가능하도록 지원할 뿐만 아니라, 임베디드 응용의 변경에 따른 라이브러리 적용이 쉽게 이루어질 수 있다는 장점을 제공한다.
오늘날 컴퓨터 시스템에서 중요하게 생각하는 분야 중 하나가 저전력이다. SSD는 기계적인 요소가 없어서 충격에 강하고 랜덤 읽기, 쓰기 성능이 HDD에 비해 좋아 HDD를 대체할 새로운 저장 장치로 여겨지고 있다. 또한 소모 전력도 HDD에 비해 작을 것으로 예측했다. 하지만 실제 소모량은 HDD와 크게 차이 나지 않았다. SSD의 소모 전력이 커진 원인을 파악하기 위해 SSD의 구성 요소를 파악하고 각 요소의 소모량을 시뮬레이터를 이용하여 분석했다. SSD의 전력 소모는 Flash Memory Controller, DRAM, NAND Flash 의 소모량이 90% 이상을 차지했다.
임베디드 시스템의 발전으로 인해 다양한 품질 속성에 대한 요구사항들이 증가하고 있다. 배터리를 사용하는 모바일 임베디드 시스템의 경우 제한된 전력공급으로 인해 시스템의 전력소모를 절감하기 위한 노력이 요구된다. 특히 임베디드 시스템에 탑재되는 소프트웨어들이 점차 복잡해지고 다양한 기능을 수행함에 따라 소프트웨어에 대한 소모전력 절감 연구들이 관심 받고 있다. 또한 최근에는 모델 기반 소모전력 분석을 통해 소프트웨어 개발 초기 단계에서 소모전력 요구사항을 반영하기 위한 연구들도 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 SysML(Systems Modeling Language)의 Parametric 다이어그램을 이용한 모델 기반 소모전력 분석 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Parametric 다이어그램의 특성을 이용하여, 실제 전력소모를 유발하는 소프트웨어의 행위에 대한 모델을 작성한다. 이를 기반으로 소프트웨어의 실행으로 인한 소모전력 값을 도출할 수 있으며, 같은 기능을 갖는 모듈들에 대한 소모전력 품질속성을 비교할 수 있다는 장점이 있다.
본 연구는 간편하게 스마트폰에서의 전력 소모를 분석 할 수 있는 프레임워크를 제시한다. 스마트폰은 제한적인 전력 공급을 가지기 때문에 개발자와 사용자는 전력 소모에 최적화된 응용프로그램을 개발하고 선택할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 전력소모 분석 프레임워크를 제공 함으로써 전력 모델 생성, 전력 소모 추정, 추정 데이터 분석 기능을 제공 한다. 본 연구의 프레임워크를 이용해서 Nexus one, Desire, Galaxy S의 전력 소모 분석을 한 결과 평균 80% 이상의 정확도를 얻었다.
임베디드 시스템의 개발에서 저전력을 소모하는 소프트웨어 개발에 대한 요구가 증대하고 있다. 따라서 임베디드 소프트웨어 개발 과정에서 소모 전력에 대한 정량적인 예측을 가능하도록 하는 연구가 늘어나고 있는 추세이다. 기존의 소모 전력 분석은 소스 코드를 중심으로 이루어져왔으나 분석을 위한 노력 및 시간이 많이 요구된다는 단점으로 인하여, 소프트웨어 모델 기반의 소모 전력 분석 기법에 관심을 두는 추세이다. 본 논문은 UML 모델 기반의 임베디드 소프트웨어 모델링 과정에서 설계 모델을 이용한 소모 전력 분석에 주안점을 두었으며, 이를 위하여 OMG가 개발한 MARTE 프로파일을 확장하였다. 이러한 확장은 별도의 분석용 모델을 개발하지 않고, UML 다이어그램을 이용한 소모 전력 분석이 가능하도록 한다.
제한된 전력 원을 사용하는 휴대용기기의 대중화에 따라 제한된 전력 원을 보다 효율적으로 사용할 수 있게 하는 저 전력에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 특히 휴대용 기기의 성능이 더욱더 고성능화 됨에 따라 휴대용 기기에도 SRAM, DRAM, SDRAM등의 각종 메모리 시스템이 사용되기 시작하였다. 또한 이러한 메모리 시스템은 전체 시스템에 있어서 주요한 전력소모 요인이 되었다 따라서 본 논문에서는 이러한 메모리 장치에 대한 전력 소모 특성을 분석 수행하였으며 분석 수행 방법에 있어서 기존의 방법과는 다르게 Address, Data, 제어신호등에 따른 에너지 소모 특성을 분석함으로서 기존의 연구와는 다르게 H/W차원뿐 아니라 더 상위레벨의 S/W차원가지의 에너지 소모 절감 기법 개발을 위한 흑은 저 전력 S/W 제작을 위한 자료로서 사용될 수 있는 기초 자료를 제공하였다.
제한된 용량의 배터리로 동작해야 하는 모바일 시스템에서는 소프트웨어 설계시 성능뿐만 아니라 전력소모도 고려해야 한다. 따라서 소프트웨어의 실행 중에 전력소모를 정확하게 예측할 수 있으면 전력과 성능을 고려한 효율적인 소프트웨어의 설계가 가능해진다. 본 논문에서는 모바일 프로세서의 전력소모 예측을 위해 정량적으로 프로세서의 동작을 분석하고 모델링 하는 통계적인 분석 방법을 제안한다. 제안된 방식은 다양한 벤치마크 프로그램들을 실행하여 프로세서의 성능 모니터링 이벤트들과 전력소모 데이터를 수집한 후 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 분석 등을 적용하여 서로 중복되지 않으면서 전력소모에 크게 기여하는 대표적인 성능 모니터링 이벤트들을 추출한다. 전력 예측 모델은 선택된 성능 모니터링 이벤트들이 독립변수가 되고 전력소모가 종속변수가 되는 회귀분석(regression analysis)을 수행하여 개발한다. 전력 예측 모델은 Intel XScale 아키텍처 기반의 PXA320 모바일 프로세서에 적용하여 평균 4% 이내의 에러율로 전력소모를 예측할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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