• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.11-20
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• 2012

본 논문은 비동기식 프로세서, A8051의 명령어 레벨 소비 전력 모델을 제안한다. 제안된 소비 전력 모델은 명령어 레벨로 프로세서가 소비하는 전력을 예측하지만, 프로그램이 실행되는 동안 비동기식 파이프라인의 동작 특성을 반영한다. 따라서, 제안된 방법은 프로세서 소비 전력 모델의 복잡도와 시뮬레이션 시간의 증가 없이 비동기식 임베디드 프로세서 소비 전력 모델의 정확도를 효과적으로 향상시켰다. 제안된 소비 전력 모델은 A8051의 소비 전력 특성을 반영하여 구현되었고 게이트 레벨의 합성한 결과를 이용한 소비 전력 예측 결과와 비교하여 성능 평가를 수행하였다. 제안된 소비 전력 모델은 게이트 레벨의 소비 전력예측 결과와 비교하여 94%의 정확도를 보였고, 1,600 배 이상 시뮬레이션 시간을 단축하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제12권5호통권47호
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• pp.95-106
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• 1997

집적회로 설계에서 소비 전력은 집적도가 증가함에 따라서 중요한 설계 사양으로 전력 소비를 낮추기 위한 저전력 설계 기술에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 저전력 설계 기술은 소비 전력에 대한 정확한 예측 기술과 예측된 결과를 이용한 최적화 기술로 나뉘어 진다. 이들 기술은 논리 수준에서 많은 연구가 진행되었으며 현재, 효과적인 예측과 최적화가 가능한 행위 및 아키텍처 수준의 상위 수준에서 저전력 설계에 대한 연구가 진행되고 있다. 저전력 설계를 위한 최적화 기술, CAD 환경, 그리고 툴에 대하여 살펴보고 상위수준합성 시스템인 HYPER에 대하여 간략하게 소개한다

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1373-1380
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• 2019

에너지의 생산 효율성을 증가시키기 위해 최근 스마트그리드 기술 중 지능형 검침 시스템(AMI, advanced metering infrastructure)의 개발이 활발히 진행되고 있다. 전력 소비 데이터를 분석하고 소비 패턴을 예측하는 일은 AMI에서 핵심적인 부분이다. 본 논문에서는 수집된 전력 소비 데이터를 분석하고 발생할 수 있는 오류들을 정리하였으며 소비 패턴을 월별로 k-means 군집화 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 또한 deep neural network를 이용하여 소비 패턴을 예측하였는데, 가구별 하루 전력 사용량 예측의 어려움을 극복하기 위하여 전력 사용량을 100개의 군집으로 분류하여 이 군집의 하루 평균으로 다음날 군집의 평균을 예측하였다. 실제 AMI에서의 전력 데이터를 사용하여 오류들을 분석하였으며 군집화 방법을 도입하여 성공적으로 전력 소비 예측이 가능하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.7-14
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• 2016

최근 클라우드 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라, 언제 어디서나 스마트 폰이나 컴퓨터로 접속하여 업무를 처리할 수 있다. 또한 IT 인프라를 구축하기 위한 초기투자비용과 유지보수에 대한 부담을 줄이는 방안으로 적합하다고 여겨지면서 클라우드 컴퓨팅은 발전하였다. 클라우드 컴퓨팅의 수요가 급격하게 늘어남에 따라, 데이터센터의 환경을 유지하기 위해 소비되는 전력에 관한 문제가 발생하였다. 이 문제를 해결하기 위해서는 먼저 소비전력을 측정할 수 있어야 한다. 비록 전력측정기를 이용하여 소비전력을 측정하는 것은 정확한 소비전력을 얻을 수 있지만, 추가비용이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 전력측정기에 의존하지 않고 소비전력을 예측하는 방안을 제시한다. 제시한 방안의 정확성을 입증하기 위해 클라우드 컴퓨팅 환경에서 CPU와 Hard disk 테스트를 실시하였다. 테스트가 진행되는 동안, 제안한 방안과 전력측정기에 의해 예측 값과 실제 값을 얻고. 오차율을 계산하였다. 그 결과 CPU 테스트에서 예측 값과 실제 값의 차이는 약 4.22%이고, Hard disk 테스트에서는 약 8.51%을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.3152-3159
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• 2012

본 논문은 비동기식 프로세서를 위한 새로운 명령어 레벨 소비 전력 모델을 제안한다. 최근까지 SoC에 내장되는 프로세서의 소비 전력을 예측하기 위한 다양한 소비 전력 모델들이 제안되었으나, 모두 동기식 프로세서들을 타겟으로 구현되었기 때문에 비동기식 프로세서에 적용할 경우 정확성이 떨어진다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 비동기식 회로의 동작 특성을 반영한 새로운 비동기식 프로세서 소비 전력 모델을 제안하였다. 제안된 소비 전력 모델은 비동기식 8051 프로세서, A8051의 소비 전력 특성을 반영하여 구현되었고 게이트 레벨의 합성한 결과를 이용한 소비 전력 예측 결과와 비교하여 성능 평가를 수행하였다. 제안된 소비 전력 모델의 예측 결과는 게이트 레벨의 소비전력 측정 결과와 비교하여 90.7%의 정확도를 보였고, 1,900 배 이상 시뮬레이션 시간을 단축하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.877-879
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• 2005

배터리를 이용하는 모바일 장비에서 전력 소비를 줄이기 위한 많은 연구들이 있다. 그 중에 동적 전력 관리(Dynamic Power Management)는 시스템의 각 컴포넌트의 상태를 쉽게 관찰할 수 있다는 측면에서 운영체제에서 접근하기 적합한 전력 관리 방법이다. 본 논문에서는 대표적인 모바일 장비인 노트북에서 하드 디스크의 전력소비를 줄이기 위하여 기계 학습 기반의 동적 전력 관리 방법을 제안한다. 하드 디스크 접근 패턴을 분석하여 Artificial Neural Network(ANN) 기법으로 모형을 만들고 이 모형을 바탕으로 하드 디스크의 다음 유휴기간을 예측하였다. 예측된 유휴기간 동안 하드 디스크로의 공급 전력을 감소시키지 않았을 경우에 소비하는 비용이 전력을 줄였다 다시 늘이는 비용보다 크다면 하드 디스크로 공급되는 전력을 줄임으로써 유휴기간 동안 낭비되는 배터리 전력을 줄일 수 있었다. 본 연구에서 생성된 모형을 하드 디스크 디바이스 드라이버에 적용하면 기존의 시간 경계 값을 이용한 방법에 비해 약 23.05W의 전력 소비 감소를 기대할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1422-1427
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• 2006

임베디드 마이크로프로세서가 소프트웨어를 수행하면서 소비하는 전력을 예측하기 위해서는 마이크로프로세서의 각 명령어가 수행하면서 소비하는 전류를 측정하여 활용한다. 본 논문에서는 임베디드 마이크로프로세서 adc16s310의 산술 및 논리 명령어에 대한 소비 전류를 측정 및 분석하고, 이를 바탕으로 적은 수의 측정 소비 전류 값을 사용하여 비교적 정확하게 모든 명령어 수행의 소비 전류 값을 예측할 수 있는 전력 예측 모델을 제안한다. 본 예측 모델은 마이크로프로세서 adc16s310의 산술 및 논리 명령어에 대하여 총 측정 공간 중 약5.84%의 공간에 대한 측정 전류 값만을 사용하여 평균 오차 0.34%에서 소비 전류 값을 예측할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.18-26
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• 2023

빌딩에너지관리시스템(BEMS: Building Energy Management System)은 생산 및 소비되는 에너지를 효율적으로 관리하는 시스템이다. 그러나 건물 내 전력소비는 물리적인 특성상으로 인해 생산 및 소비가 일정하지 않아 안정적인 전력 공급이 필수적이다. 이에 따라 건물의 안정적인 전력 공급을 위해서는 정확한 건물 내 전력 소비 예측이 중요하다. 최근에는 시계열분석, 통계분석, 인공지능 등 다양한 방법을 이용하여 전력소비예측에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 Prophet 모델의 장점과 단점을 분석하여 장점인 growth, seasonality, holidays를 선택하였고, Prophet 모델의 단점인 데이터의 복잡성과 외부변수(기후 데이터)의 제한성을 해결하기 위하여 GRU을 조합하여 단기(2일) 및 중기(7일, 15일, 30일) 전력소비량 예측 알고리즘을 제안한다. 실험결과, 제안한 방법은 기존 GRU 및 Prophet 모델보다 성능이 우수하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1569-1580
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• 2016

2.4 GHz 능동형 RFID가 보다 활성화되기 위해 개선되어야 할 요인 중 하나는 배터리 수명 문제다. 그러나 현재 까지 소비 전력 예측을 위한 정확한 모델이 존재하지 않는다. 본 연구에서는 태그의 전력 소비를 정확하게 예측 할 수 있는 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 충돌 제어와 query 명령어 사용 방법에 따라 6개의 시뮬레이션 모델을 제안 하였다. 예측 정확도를 높이기 위하여 태그의 작동 모드를 몇 개로 분류하고 그에 따른 전력 소비와 작동 시간을 조사하였다. 태그 수집과 응답 확인 과정을 간소화 하는 Query command 명령 방법과 최근에 제안된 충돌 제어 알고리즘을 본 시뮬레이션 모델에 사용하였다. 소비 전력 이외에도 시스템 효율과 다중 태그의 인식 시간, 그리고 인식률과 같은 성능 지표를 구하여 기존의 ISO/IEC 18000-7 시스템과 비교하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.17-25
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• 2023

도심용 무인항공기의 사용범위가 넓어지면서 다양한 미션을 효율적으로 수행하기 위해서는 배터리를 합리적으로 운용해야 한다. 배터리를 합리적으로 운용하기 위해서는 실제 비행 미션을 수행하기 전에 다양한 시뮬레이션을 통해 최적의 경로를 도출할 수 있다. 이를 위해서는 배터리의 전력 소모 및 에너지 잔량을 예측 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 도심용 무인항공기의 비행 중 속도 및 가속도에 따른 소비전력 간의 관계성을 분석하고 이를 이용해 빠르게 소비전력을 도출 할 수 있는 선형 전력 소모 모델을 도출하였다. 또한, 정확한 전력 소모를 예측하기 위해서 딥러닝에 기반한 전력 소모 모델을 도출하였다. 이때 정확하며 효율적인 전력소모 모델을 얻기 위해 모델링 입력 값으로 1) GPS 3축 속도 및 가속도, 2) IMU 3축 속도, 3) IMU 3축 속도 및 가속도 데이터를 사용한 모델들을 도출하여 비교하였다. 최종적으로 얻은 모델은 전력소모 오차율 5.86%을 얻었으며, 누적 에너지 오차율 1.50%를 얻었다.