센서 네트워크에서 에너지의 제한은 이전의 다른 많은 네트워크 시스템과 구별되는 특징을 가지게 한다. 따라서 센서 네트워크에서의 가장 중요한 연구 주제는 에너지를 절약하도록 하는 것에 초점이 맞춰진다. 기존의 센서 네트워크에서는 주로 Network, Mac, Phy 계층에서 연구가 진행되었으며, 또한 사용자가 센서 네트워크의 Lifetime을 미리 정할 수 없었다. 하지만, 어떤 센서 네트워크에서는 어떤 특정한 시간까지 생존할 필요가 있을 것이다. 이 논문에서는 미리 정해진 Lifetime을 보장하는 노드의 응용 수준에서의 에너지 소모 모델을 제공한다. 이와 같은 일을 하기위해서, 첫 번째로, 센서 네트워크에서의 응용을 6가지로 구분하고, 응용에서 필요로 되는 5가지 연산을 정의했다. 두 번째로 이러한 5가지의 연산을 포함하는 에너지 소모 모델을 만들었으며, 이것을 가지고 각각의 연산에서 소모되는 에너지를 통계적인 기법을 통해서 계산한다. 마지막으로 노드가 미리 정해진 시간까지 생존하도록 각각의 노드에서 응용의 에너지 소모 계획을 다시 작성한다. 예를들면, 응답주기와 센싱주기의 변경을 통하여 에너지의 소모를 줄일 수 있다. 결과적으로 이러한 일들은 노드가 정해진 시간까지 생존하도록 보장해 준다.
본 논문은 머신 기술 언어를 이용하여 전력 소모가 최소화된 임베디드 코어 자동 생성 시스템의 설계에 대해 기술한다. 머신 기술 언어를 사용하여 어플리케이션에 적합한 임베디드 코어를 빠른 시간에 설계하기 위해 어플리케이션 실행시 동적 전력 소모가 최소화된 코어를 생성하는 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 각 인스트럭션의 파이프라인 스테이지의 행위 정보로부터 파이프라인 해저드를 찾아내며 처리하는 능력을 가진 임베디드 코어를 생성한다. 생성된 코어는 파워 소모가 최소화되게 만들어져 있다. 자동 생성 시스템의 검증을 위해 ARM9, MIPS R3000에 대해 SMDL로 기술하고 전력 최적화 과정을 거쳐 HDL 코드를 자동 생성하였으며, 어플리케이션에 대해 시뮬레이션을 수행하여 소모되는 전력을 측정하였다. 실험 결과로 생성된 프로세서는 정확한 동작을 수행하였고, 어플리케이션과 생성된 코어에 따라 동적 전력 소모가 $20%{\sim}40%$ 줄어드는 것을 확인하였다.
무선 모바일 네트워크 환경에서 노드 이동성은 에너지 소모를 가중화시킨다. 본 논문에서는 노드 이동성으로 인한 에너지 소모를 줄이고, 클러스터 멤버 노드의 수명 주기를 연장시키기 위하여 클러스터 기반의 노드 관리 알고리즘 (CNMA: Cluster-based Node Management Algorithm)을 제안한다. 제안된 CNMA 알고리즘은 클러스터 내에서 클러스터 헤더 노드와 멤버 노드들의 이동성을 추적하고 이들의 관계를 주기적으로 모니터링함으로써 에너지 잔량을 분석한다. 그리고 노드들의 상태 전이 과정을 분석하여 클러스터링 분할과 병합을 수행한다. 본 연구의 목적은 노드 이동성으로 발생된 에너지 소모를 최소화하기 위한 것이다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 알고리즘이 이동성으로 인한 에너지 소모를 효율적으로 제어할 수 있음을 보이며, 에너지 수명 주기가 향상됨을 보인다.
본 논문은 효율적인 CPLD 저전력 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 DAG를 이용한 그래프 분할 방식을 적용하였다. 주어진 회로를 DAG로 표현한 후 각각의 노드의 값을 설정하여 회로를 구현하고자 하는 CPLD의 구성 요소에 맞도록 매핑 가능 클러스터를 생성한다. 생성된 매핑 가능 클러스터의 OR 텀수와 입력 변수의, 출력 변수의 수를 고려하여 매핑 가능 클러스터의 소모 전력 값을 구한다. 생성된 매핑 가능 클러스터와 소모 전력 값을 고려하여 소모전력이 최소가 되는 매핑 가능 클러스터를 선정하여 회로를 구현한다. 실험은 [9]와 비교하였으며, 소모전력이 감소되어 알고리즘의 효율성이 입증되었다. 논문에서는 소모 전력을 위한 FPGA 알고리즘을 제안하였다.
현재 이동용 장치(Mobile Device)들에서 전력 소모는 사용자들의 요구에 따라 성능 다음으로 중요한 비중을 차지하고 있다. 특히 배터리 셀의 기술 증가에 비해 프로세서들의 성능 및 요구하는 소비전력이 크게 증가함에 따라 프로세서의 전력 소모를 최소화 하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 특히 프로세서의 전력 소모가 많은 비중을 차지함에 따라 프로세서의 전력 소모를 낮추기 위한 방법으로 많은 프로세서들은 DVS(Dynamic Voltage Scaling)와 DFS(Dynamic Frequency Scaling)를 지원한다. 실제 프로세서의 전력 소모는 공급전압에 의 제곱에 비례하고 동작 클럭(Clock) 주파수에 비례한다. 그러나 공급전압은 다시 동작 클럭 주파수에 비례함으로써 DVS와 DFS를 지원하는 대부분의 프로세서는 동작 클럭 주파수를 낮춤으로서 많은 전력 소모를 줄일 수 있게 된다. 그러나 동작 클럭 주파수를 낮추게 되면 태스크들의 실행 시간이 길어지게 되어 실시간 시스템에서 실시간성을 보장하지 못하게 된다. 본 논문에서는 상호간에 공유자원을 갖는 태스크들의 실시간성을 보장하며 동작 클럭 주파수를 낮추는 알고리즘을 제안한다.
센서네트워크를 위한 여러 가지 저전력 MAC들이 제안되어 있다. 그 중 IEEE802.15.4은 동기화로 인한 전력소모가 많은 단점을 가지며 전력소모를 줄이기 위한 수면(sleep)과 각성(awake)을 반복하는 슈퍼프레임(superframe) 동작으로 지연시간이 길어지는 단점이 있다. 대표적 비동기 B-MAC은 체크인터벌에 따라 지연시간을 짧게 할 수는 있지만 송신단에서는 과도한 프리엠블로 전력소모가 발생하며 수신단에서는 오버히어링으로 전력 손실이 발생하는 단점을 가진다. 기존 MAC들의 지연시간과 전력소모 불균형으로 인한 단점을 보완하기 위해 비동기식 B-MAC 기법에 체크인터벌을 적응형으로 운용하는 방법을 제안하고 전력소모 성능을 분석한다.
연료소모량 원단위 및 산정모형식은 교통시설 투자사업의 효과분석 시 널리 사용되고 있다. 그러나 최대적재중량과 차량형태에 따라 그 종류가 다양하게 분류되는 대형화물자동차의 차종특성이 반영되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 이전부터 가장 널리 사용되고 있는 대표적인 연료소모량 산정모형을 검토하고, 화물자동차를 대표할 수 있는 5개 차종을 선정하여 현장 주행실험을 수행하였다. 주행실험을 통해 얻어낸 연료소모량 측정값은 본 연구에서 개발된 2차식 형태의 연료소모량 산정모형 개발에 사용되었으며, 실험차종별로 각각 개별모형을 개발하고, 기존 연료소모량 산정모형과 비교해 보았다. 그 결과, 기존모형과 본 연구에서 개발된 모형의 적용결과 간에 적지 않은 차이가 발생했으며, 11톤 카고트럭을 기준으로 만들어진 기존모형과 본 실험 25톤 카고형 덤프트럭의 연료소모량 산정모형의 적용결과가 유사한 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 개발된 5개 연료소모량 산정모형의 적용결과와 기존모형의 적용결과 사이에 약 26%의 차이가 나타남을 확인했으며, 이와 같은 결과는 기존 연료소모량 산정모형이 현실적 한계성을 지니고 있음과 추가적인 보완 연구가 필요하다는 것을 나타내는 결과이다.
여러 온도 조건에서 김치에서 분리된 유산균에 의하여 아질산염을 소모하는 정도와 이들 분리균에 의하여 성장온도와 배지의 pH에 따른 아질산염 소모의 영향을 검토하였다. 15와 2$0^{\circ}C$에서 L. plantarum과 L. sake는 성장 초기에 아질산염 소모 활성이 낮았으나 성장기간과 온도에 따라 활성이 높았고, $25^{\circ}C$와 3$0^{\circ}C$에서는 L. plantarum은 성장 1일 부터 90% 이상, L. sake는 아질산염을 75% 이상 소모하였으며, 성장 2일 이후에는 거의 대부분을 소모하였다. L. mesenteroides는 15와 2$0^{\circ}C$에서는 성장 4일이 경과한 후에 150과 250$\mu\textrm{g}$/$m\ell$의 아질산염에 대한 소모율이 각각 75와 65% 이하로서 Lactobacillus에 비하여 소모 활성 이 낮았으나, 성장 4일이 경과한 후 $25^{\circ}C$에서는 83% 이상, 3$0^{\circ}C$에서는 98% 이상을 소모하였다. 한편, L. plantarum은 600과 900$\mu\textrm{g}$/$m\ell$의 고농도의 아질산염에 대해서도 성장 2일만에 거의 대부분을 소모하였다. 모든 김치 분리 유산균은 성장 온도와 배양 기간에 따라 배지의 pH가 낮아졌으며, 또한 배지의 pH가 낮아짐에 따라 아질산염 소모율이 증가하였다. 15와 2$0^{\circ}C$에서는 배지의 pH가 아질산염의 감소와 관련이 없었으나, $25^{\circ}C$이상에서는 직접적인 관련이 있어서, pH의 감소가 어느 정도 아질산염 소모에 관여하기는 하였지만, pH보다는 온도의 영향이 더 컸다.
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.
반도체 공정기술의 발달로 인해 칩의 집적도가 향상되고 높은 성능의 SoC (System On a Chip)의 구현이 가능해졌다. 하지만 이로 인한 칩의 전력 소모량 증가는 칩 설계시의 중요 제한 요소가 되고 있다 칩 설계의 하위 단계로 갈수록 설계의 수정은 시간과 금전적 비용을 기하급수적으로 증가시키기 때문에, 설계의 상위 단계에서부터 칩의 소모 전력을 미리 추정하는 기술은 필수적이다. 이에 본 연구에서는 효율적인 상위 레벨 소모 전력 추정을 위해 회로를 레벨화 하고, 일부 레벨의 스위칭을 기반으로 회로의 소모 전력을 look up 테이블을 이용하여 모델링하였다 제안한 기술을 이용하여 ISCAS'85 벤치마크 회로에 대해 평균 소모 전력을 추정한 결과, 기존에 알려진 소모 전력 추정 기술에 비해 평균 추정 오차를 $9.45\%$에서 $3.84\%$로 크게 개선한 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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