본 연구는 시간-면적 방법론을 적용하여 도시교통수단의 토지소모 효율성을 비교분석하고자 하였다. 도시의 주요 교통수단을 대상으로 그간의 연구와 달리 각 수단에 적합한 교통조건과 운행여건을 고려한 토지소모효율성 산정식을 도출하였고, 도출된 식을 이용하여 각 수단별 1km 통행시의 인당 시간-면적 소모량을 계산하여 비교하였다. 또한 산정식을 이용하여 소모량과 운행속도와의 관계를 분석하여 각 수단의 소모량의 범위를 비교하였으며, 주차에 의한 시간-면적 소모량을 명확히 제시하기 위해 외곽으로부터 도심으로 통행하는 통근자의 가상 왕복통행을 가정하여 수단별 통행에 따른 총 시간-면적소모량을 비교분석하였다. 연구의 결과, 이용시설에 상관없이 승용차 이용자가 가장 소모량이 많은 것으로 나타났고, 도시철도를 포함한 대중교통수단의 효율성이 우수한 것으로 나타났다. 예상과는 달리 도보와 자전거는 높은 소모량을 보였다. 그럼에도 불구하고 단거리 통행시 버스를 대체할 수 있는 수단으로 나타났다.
본 논문은 소모 전력 계산을 위해 회로를 구현하고자 FPGA 기술 매핑을 위한 소모 전력을 고려한 재사용 모듈 생성 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 FPGA 기술 매핑을 위해 사용되는 재사용 모듈에 대해 소모 전력을 고려하여 RT 라이브러리를 생성하는 알고리즘이다. 소모 전력 계산을 위해 회로를 구현하고자 하는 FPGA를 선정한다. 선정된 FPGA를 구성하고 있는 LUT의 조건을 고려하여 전체 소모 전력이 최소가 되도록 기술 매핑을 수행한다. 이러한 정보를 이용하여 할당된 결과의 모듈들 중에서 주어진 소모 전력에 맞는 모듈을 선정하여 회로를 구현한다.
반도체 공정의 발달로 인해 하나의 칩에 많은 양의 소자를 넣는 것이 가능해지면서 상대적으로 넓어진 공간에서 캐시 메모리가 차지하는 공간의 비중이 증가하고 있다. 상대적으로 비중이 커진 캐시 메모리는 CPU가 소모하는 전력의 50%에 상당하는 전력을 소모하는 등 시스템의 성능뿐만 아니라 전력 소모에도 큰 영향을 주고 있다. 현재 시스템 성능 향상과 전력 소모 절감을 위하여 캐시 메모리의 논리적 구조를 개선하기 위한 많은 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 다양한 용도로 사용되는 범용 시스템이 아닌 특정 응용분야에 최적화되어 사용되는 소규모 임베디드 시스템에 적합한 직접사상캐시를 위한 재구성 가능한 백업캐시를 제안하려고 한다. 제안하는 백업 캐시는 특정 레지스터 값을 이용해서 백업캐시를 재구성 가능하게 하여 응용분야에 따라 직접사상캐시의 성능 향상과 전력소모를 절감하도록 하여 시스템의 성능향상과 전력소모를 절감시키는 역할을 할 것이다.
본 논문은 FPGA 기술 매핑을 위한 소모 전력을 고려한 재사용 모듈 생성 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 FPGA 기술 매핑을 위해 사용되는 재사용 모듈에 대해 소모 전력을 고려하여 RT 라이브러리를 생성하는 알고리즘이다. 소모 전력 계산을 위해 회로를 구현하고자 하는 FPGA를 선정한다. 선정된 FPGA를 구성하고 있는 LUT의 조건을 고려하여 전체 소모 전력이 최소가 되도록 기술 매핑을 수행한다. 이러한 정보를 이용하여 할당된 결과의 모듈들 중에서 주어진 소모 전력에 맞는 모듈을 선정하여 회로를 구현한다.
교내 실습에 사용한 소모품은 그 내역을 실습일지에 수기로 작성해야하는 불편함이 있다. 또한 학기가 종료된 후 모든 소모품의 입고내역 및 사용내역은 소모품 수불 대장에 모두 기입 되어야 한다. 본 논문은 이러한 불필요하고 반복성 있는 문서화 작업을 효율적이고 편리하게 처리할 수 있는 시스템을 목표로 한다. 이 시스템은 Spring Framework 기반으로 개발되었다.
본 연구에서는 남성용 소모직물의 품질향상을 위해 국외 유명 브랜드 소모직물의 물성을 분석하고 이를 바탕으로 국내 소모직물을 시생산하여 국외 소모직물과 비교 분석하였다. 분석방법은 의류소재의 객관적인 평가방법인 KES-FB system과 국내 복지 전문가 등에 의해 평가된 주관적인 평가방법인 Blind field test 방법으로 소모직물의 물성을 평가하여 두 측정 방법 간의 결과를 비교해 보고자 한다. 본 연구에서는 이태리와 영국 그리고 국내에서 생산된 7개 품종의 14개 소모직물 시료를 사용하였다.
본 논문에서는 임베디드 시스템에서 사용되는 대표적 저전력 마이크로컨트롤러인 ATmega128을 대상으로 명령어 레벨의 소모전류를 측정, 모델링하였다. 마이크로컨트롤러가 소모하는 전류는 메모리의 접근 유무에 의해 차이가 나며, 메모리 접근 명령어가 메모리 비접근 명령어에 비해 내부 메모리 기준으로 17% 더 높은 전류소모를 나타낸다. 프로그램의 메모리 접근 명령어 사용빈도가 높을수록, 메모리 계층구조에서 낮은 계층의 정보를 접근할수록 프로그램의 전력소모는 비례한다고 관찰된다. 본 논문에서는 명령어 레벨의 소모전류모델화를 통하여 실제 프로그램의 전력소모를 예측, 분석하고 메모리 접근 명령어의 비율을 줄이는 방향으로 프로그램의 전력소모를 최적화한다. 또한 마이크로컨트롤러 기반 시스템에서 프로그램 실행 전력을 최적화할 수 있는 기법을 하드웨어와 소프트웨어 측면에서 다양하게 제안한다.
과거 연료소모량과 오염물질 배출량을 추정하기 위한 연구에서는 주로 속도변수를 이용하였으나, 속도의 변화에 따른 연료소모량 및 오염물질 배출량의 변화를 올바르게 반영하지 못하는 문제점이 대두되었다. 이러한 문제점을 극복할 수 있는 대안으로 평가받는 것이 가속도이다. 이처럼 가속도 변수가 중요하게 다루어지고 있으나 여전히 연료소모량이나 오염물질 배출량과 관련하여 급가속을 판단할 만한 기준이 모호하다. 이에 본 연구에서는 연료소모 및 $CO_2$ 배출량을 증가시켜 급가속으로 판단할 수 있는 가속도 임계치를 추정하고자 하였다. 가속도 임계치 및 모형추정을 위해 LPG 중형 승용차량에 장착한 차량 정보 저장장치로부터 가속 주행실험시 수집한 실시간 데이터를 수집 분석하였다. 가속의 특성상 동일한 가속도라 할지라도 정지상태인지 여부에 따라 동일한 가속도에 대한 연료소모량, $CO_2$ 배출량이 상이하게 나타난다. 따라서 실험을 통해 정지상태에서 가속시 관성을 극복하기 위한 동력이 요구되는 속도의 범위를 확인하고 이중 출발 가속주행시 임계가속도를 도출하였다. 가속 주행실험 결과 연료소모 및 $CO_2$ 배출 증가량이 급격히 증가되는 임계가속도를 도출하기 위해 CART 분석을 이용하였으며, 그 결과 정지 상태에서 가속하는 경우 $2.598m/s^2$, 의 가속도가 연료 및 $CO_2$ 배출량을 크게 증가시키는 임계 가속도인 것으로 추정되었다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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