최근에 이르러, 범용 컴퓨터 뿐만이 아니라 임베디드 시스템 및 모바일 장치에서도 광범위하게 멀티코어 프로세서가 이용되어 그 성능이 증대되고 있다. 이러한 멀티코어 프로세서 시스템의 전력 소비량이 매우 중요하므로, 설계의 초기 단계에서 그 값을 정확하게 예측할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 멀티코어 프로세서에 대하여 빠른 속도를 갖는 명령어 자취형 (trace-driven) 모의실험기 기반의 전력 분석기를 개발하였다. 이 때, 각 코어를 구성하는 하드웨어 유닛별 소비전력을 계산하여 합산하였다. 또한, SPEC 2000 벤치마크를 입력으로 모의실험을 수행하여 명령어 당평균 전력 소비량을 측정하였다.
본 논문에서는 기존의 ISO/IEC 18000-7 등의 규격에서 제시하고 있는 태그 수집 알고리즘을 개선하여 리더기의 태그 수집 시간을 대폭 감소시킨 저전력 능동형 RFID 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 건설현장과 같은 대규모인원의 출입현황을 실시간 확인하는 시스템에 적용할 수 있도록 적용환경에 따른 시스템의 요구조건을 정의하고 분석하여 능동형 RFID 태그의 동작에 따른 전력소모유형을 구분하고 이를 기반으로 한 정확한 배터리 수명을 계산하는 방법을 제시한다. 또한, 제시된 계산 모델을 이용하여 능동형 RFID태그의 배터리 수명을 예측할 수 있게 함으로서 기존방식과 제안된 방식의 배터리 소비전력을 산출하여 능동형 태그의 수명을 예측하고 비교하였다.
미디어 플레이어에서의 디코딩 과정은 많은 연산을 필요로 하며, CPU로부터 높은 소비전력을 초래한다. 디코딩 연산을 줄이는 것은 CPU 소비 전력을 감소시킬 수 있지만 사용자로부터 비디오 품질을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 H.264의 품질 확장성을 이용하여 새로운 CPU 전력 관리 기법을 제안한다. 첫째, VQM(Video Quality Metric)을 사용하여 계층적 비디오 코딩의 서로 다른 양자화 인자를 고려한 새로운 비디오 품질 모델을 제안한다. 그리고 이전 디코딩 시간과 프레임 크기를 선택적으로 융합한 디코딩 시간 예측기법에 기반한 새로운 동적 전압 기법을 제안한다. 최신 스마트폰에서 구현하였고, 사용자 테스트를 수행하였다. 제안한 기법을 실제 측정에 적용하였을 때 리눅스 동적 전압 및 주파수 조절(DVFS) 거버너에 비해 34%의 에너지 감소를 보였고 사용자 테스트를 통해 실험 영상의 품질 하락을 사용자는 인지하지 못하거나 용인될 수 있음을 확인하였다.
우리나라는 자원 빈국인 동시에 에너지 다소비 국가이다. 또한 전기 에너지에 대한 사용량 및 의존도가 매우 높고, 총 에너지 사용의 20% 이상은 건물에서 소비된다. 딥러닝과 머신러닝에 대한 연구가 활발해지면서 다양한 알고리즘을 에너지 효율 분야에 적용하려는 연구가 진행되고 있으며, 에너지의 효율적인 관리를 위한 건물에너지관리시스템(BEMS)의 도입이 늘어가는 추세이다. 본 논문에서는 스마트플러그를 이용하여 직접 수집한 가구당 기기별 에너지 사용량을 바탕으로 데이터베이스를 구축하였다. 또한 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 수집한 데이터를 효과적으로 분석 및 예측하는 알고리즘을 구현하였다. 추후 이 데이터는 에너지 사용량 예측을 넘어 전력 소비 패턴 분석 등에 적용할 수 있다. 이는 에너지 효율 개선에 도움이 될 수 있으며, 미래 데이터의 예측을 통해 효과적인 전력 사용량 관리에 도움을 줄 것으로 기대된다.
'08.12$\sim$'09. 2월 동절기에 세계경제위축 심화에 따른 수출 급감으로 제조업은 마이너스 성장을 기록함에 따라 우리나라 전력소비의 53[%]를 차지하는 산업용 전력이 약 7[%]의 감소율을 나타내고 있다. 또한 국내에는 내수경기침체에 따른 전력소비 감소와 평년 대비 기온 상승으로 인한 난방수요 감소로 일일 전력수요 패턴에 많은 변화를 보이고 있다. 본 연구에서는 동절기의 최대전력, 평균전력, 상대계수에 의한 전력수요 패턴, 시간대별 온도민감도 분석을 통하여 최대전력은 GDP 성장률 보다는 기온변화에 민감한 반면, 평균전력은 GDP 성장률에 비례하여 감소하는 추세를 보이고 있는 것으로 분석되었다. 이 자료를 근거로 동 하절기의 최대전력과 평균전력의 정확한 전력 수요 예측으로 전력계통을 경제적이고 안정적으로 운영할 수 있다고 여겨진다.
Studies on the development of various energy management programs and real-time bidirectional information infrastructures have been actively conducted to promote the reduction of power demands and CO2 emissions effectively. In the conventional energy management programs, the demand response program that can transition or transfer the power use spontaneously for power prices and other signals has been largely used throughout the inside and outside of the country. For measuring the effect of such demand response program, it is necessary to exactly estimate short-term loads. In this study, the power consumption patterns in both individual and group consumers were analyzed to estimate the exact short-term loads, and the relationship between the actual power consumption and seasonal factors was also analyzed.
캐시 에너지의 소비 전력을 줄이기 위해 필터 캐시가 제안되었다. 이와 같은 필터 캐시의 사용으로 인해 50% 이상의 전력 사용 감소 효과를 가져왔으나, 상대적으로 시스템 성능은 평균 20% 가량 감소되었다. 필터 캐시의 사용으로 인한 이 같은 성능 감소를 최소화하기 위해서, 여러 가지 형태의 필터 캐시 예측가 제안 되었다. 본 논문에서는 기존에 제안된 주요 필터 캐시 예측 모델들을 소개하며, 각각의 방식에 있어서의 핵심 특징 및 해당 방식의 문제점을 분석한다. 분석 결과, 필터 캐시의 참조 실패를 야기하는 기존 방식의 중요한 문제점을 확인하였으며, 이를 바탕으로 본 논문에서는 개선된 형태의 새로운 필터 캐시 예측기 모델을 제안한다. 제안된 방식은 MSB라 불리는 참조 비트를 고안하여 이를 기존의 필터캐시와 BTB에 새롭게 활용한다. 본 논문에서 제안된 방식의 성능을 검증하기 위해 SimpleScalar 시뮬레이터와 MiBench 응용 프로그램을 활용하여 모의실험을 수행하였다. 실험 결과 제안된 방식은 기존 방식 대비, 필터 캐시 예측 실패율, 필터 캐시 활용률 및 전력 소모량 시간 지연 등 모든 면에서 평균 5%의 성능 향상을 가져 왔다.
제약급전계획은 중앙급전발전기 및 중앙급전부하의 급전값을 산정하기 위해 각 급전주기마다 해당급전주기에 대하여 전력거래소가 예측한 비중앙급전발전기 및 비중앙급전부하에 대한 자료를 기초로 제약요소를 고려하여 작성하는 급전계획이다. 이 급전계획은 실제발전기와 부하의 출력 및 전력소비를 결정하므로 전력수급 조건, 발전기제약, 전력망제약, 보조서비스제약 등을 고려하여 전력의 시장거래가치를 최대화하도록 해야 한다. 본 논문에서는 제약급전을 결정함에 있어 선형계획법의 적용방법을 제시하고, 해의 수렴 개선을 위해 결정변수 및 제약조건의 수를 줄일 수 있는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 누설전력 소비뿐만 아니라 스위칭 전력 소비를 동시에 줄일 수 있는 새로운 저전력 SRAM 회로를 제안한다. 제안된 저전력 SRAM은 대기모드와 쓰기동작에서는 셀의 소스라인 전압을 $V_{SSH}$로 증가시키고 읽기동작에서만 소스라인 전압을 다시 $V_{SS}$가 되도록 동적으로 조절한다. SRAM 셀의 소스라인 전압을 동적으로 조절하면 reverse body-bias 효과, DIBL 효과, 음의 $V_{GS}$ 효과를 이용하여 셀 어레이의 누설전류를 1/100 까지 감소시킬 수 있다. 또한 누설전류를 억제하기 위해 사용된 소스라인 드라이버를 이용하여 SRAM의 쓰기동작에서 비트라인 전압의 스윙 폭을 $V_{DD}-to-V_{SSH}$로 감소시킴으로써 SRAM의 write power를 대폭 감소시킬 수 있고 쓰기동작 중에 있는 셀들의 누설 전류 소비도 동시에 줄일 수 있다. 이를 위해 새로운 write driver를 사용하여 low-swing 쓰기동작 시 성능 감소를 최소화하였다. 누설전력 소비 감소 기법과 스위칭 전력 소비 감소 기법을 동시에 사용함으로써 제안된 SRAM은 특히 미래의 큰 누설전류가 예상되는 70-nm 이하 급 초미세 공정에서 유용할 것으로 예측된다. 70-nm 공정 파라미터를 이용해서 시뮬레이션한 결과 누설전력 소비의 93%와 스위칭 전력 소비의 43%를 줄일 수 있을 것으로 보인다. 본 논문에서 제안된 저전력 SRAM의 유용성과 신뢰성을 검증하기 위해서 $0.35-{\mu}m$ CMOS 공정에서 32x128 bit SRAM이 제작 및 측정되었다. 측정 결과 기존의 SRAM에 비해 스위칭 전력이 30% 적게 소비됨을 확인하였고 사용된 메탈 차폐 레이어로 인해서 $V_{DD}-to-V_{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.
최근 반도체 산업의 급속한 발전으로 반도체 생산 설비 시설 또한 꾸준히 증설되어가는 추세이다. 이에 따라 반도체 산업의 핵심기술로 부각되고 있는 진공 기술은 다양한 응용목적을 위한 진공시스템 설계와 운영을 필요로 한다. 진공시스템의 알맞은 설계는 시스템 구성에 따른 진공특성을 예측하는 것이 중요하며 목적에 부합한 진공펌프를 선택하고 운영하여 최소비용으로 시스템 활용효율성을 극대화할 수 있는 설계를 해야 한다. 또한 공정의 저전력, 대유량화 추세에 따라 고유량 영역의 드라이펌프 부하 내구성 대응 요구에 부응하는 객관적 내구성평가의 정립 및 표준 측정 시험평가 방법의 필요성이 점차 대두되고 있는 경향에 있다. 본 연구에서는 드라이펌프의 공정현장 적응능력 평가를 위하여 최소 1시간에서 3시간동안 압력별 가스부하에 따른 드라이펌프의 실시간 특성을 관찰하였다. 실험은 1 mbar에서 최대 300 mbar까지의 연속적인 부하 조건에서 유량, 진동, 소음, 소비전력과 Sudden Vent Test를 실시간으로 측정하였고 드라이펌프의 특성 분석은 각 용량별 압력에 따른 유량, DP BP 소비전력, 소음, 진동, DP Body Temperature 등의 데이터를 Type에 따라 비교 분석하였다. 이에 부응하는 평가 장치 구축 및 데이터분석은 한국표준과학연구원 진공펌프 평가실험실에서 수행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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