ICT의 보급, 확대는 데이터 센터의 중요성을 높이고 보다 성능이 좋으며 체적 당 소비전력이 큰 서버를 수용할 수 있는 데이터 센터의 수요를 창출하고 있다. 현재 데이터 센터는 데이터 센터 활용 시에 구성요소들에 대한 상당한 대역폭을 필요로 하나 현 데이터센터에 적용된 토폴로지는 고성능 IP 스위치/라우터를 사용하더라도 네트워크 엣지 계층에서는 기본 활용도의 50%의 bandwidth밖에 지원하지 못한다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 OMNeT++을 이용하여 데이터 센터 토폴로지 중 하나인 Fat-tree를 모델링하고 데이터 센터 제반 환경을 구축, latency, power consumption, heat dissipation 등의 기준지표를 성능평가 하였다.
본 논문에서는 대규모 LoRaWAN 환경에서 무선 통신을 통한 단말기와 게이트웨이 간에 패킷의 송수신에 있어 시간 및 소비전력의 특성의 도출이 가능한 시뮬레이터인 LoRaEnergySim에서 LBT 방식의 미디어 접근 제어 방식을 지원하도록 개선하여 국내 TTA 표준에 따른 시뮬레이션이 가능하도록 한다. 이를 위해 LoRaEnergySim 프레임워크 노드의 상태 전환 모델에 LBT 상태를 추가하고 에너지 프로파일에 LBT 상태에서 소비되는 에너지 항목을 추가한다. 개선된 LoRaEnergySim 시뮬레이션의 기능을 검증하기 위해 임의의 패킷에 대해 상태 전환 모델에 따라 하나의 상태에서 소비되는 전력과 다음 상태로 전이되기까지 소요되는 시간을 도식화 할 수 있는 부가 모듈을 구현한다.
시장에는 다양한 속성과 가격의 제품이 동시에 존재하고 있으며, 소비자가 이 제품들 중에서 어떠한 제품을 선택했는지 살펴봄으로써 그 소비 행위가 어느 정도 효율적이었는지 판단할 수 있다. 본 연구에서는 소비 효율성을 가격과 속성의 관점에서 정의하고, DEA 기법을 이용하여 한국의 주요 정보통신 및 전력 제품에 대한 소비자 효율성을 측정하고자 하였다. 분석 결과 에어컨, TV, 디지털 카메라, MP3 플레이어, 컴퓨터 시장에서는 상대적 효율성이 낮은 제품이 많이 선택된 반면, 냉장고와 세탁기 시장에서는 소비자의 효율성 분포가 정규 분포에 가까운 형태로 나타났다. 또한 정보 구득 관련 항목에 대한 설문 결과를 함께 고려하여 제품별 효율성 차이를 설명하고자 하였으며, 마지막으로 개별 소비자의 효율성과 특성 변수가 전력 사용량에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구는 소비 효율성이라는 개념을 정량적으로 측정하여 해당 제품의 시장에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있으며, 제품의 구매와 에너지 사용을 함께 고려함으로써 분석의 범위를 확대하였다는 점에서 의의가 있다.
IEEE 802.11 표준에서 지원하는 전력절감모드(Power-Saving Mode)의 실제 전력 효율성과 통신 성능의 차이를 다양한 트랙픽 환경에서 실험한다. 그리고 전력절감모드로 운영 중인 스테이션이 다른 스테이션의 통신 성능에 미치는 영향도 조사한다. 일반적으로 전력절감모드는 전력 소비면에서는 효율적이지만 통신성능을 저하시킨다. 그러나 트래픽의 종류에 따라 통신 성능의 저하에는 차이가 발생하며 별도의 혼잡제어를 하지 않는 트래픽의 경우에는 전력절감모드의 운영이 성능면에서 의미가 있음을 확인하였다.
이동 장비들은 베터리를 전원으로 하고 있으며 이들이 사용하는 무선 통신에 소모되는 전력을 줄이는 것은 베터리의 적은 전력량을 고려해 볼 때 매우 중요하다. 본 논문은 802.11b infrastructure환경에서 저전력 통신 기법을 개발하기 위해 전송 전력이 통신 성능에 미치는 영향을 실험하였다. 실험 결과 사무실 수준의 공간에서는 성능에 영향을 미치지 않으면서 전력을 낮출 수 있고, 이 경우 전송으로 인한 전력 소비에서 18%정도의 전력 절감이 가능하리라는 것을 확인 할 수 있었다.
센서 네트워크 환경에서 센서 노드에게 가장 큰 이슈는 저전력이다. 이러한 센서 노드에서 저전력화를 제공하는 것은 하드웨어 뿐만 아니라 소프트웨어에서도 중요하다. 유휴 시간에 마이크로 컨트롤러가 활성 상태로 대기 하는 대신 마이크로 컨트롤러가 제공하는 파워 슬립 모드를 이용하여 모든 주변 장치의 전원을 차단함으로서 저전력을 실현할 수 있다. 그러나 빈번한 슬립 모드 진입은 오히려 더 많은 전력을 소비하기 때문에 슬립 모드로 들어가는 시기와 나오는 시기를 적절하게 제어 하는 것은 쉬운 일이 아니다. 그러므로 본 논문에서는 타이머 인터럽트를 활용하여 슬립 모드 제어 정책을 포함하는 컴포넌트 기반의 멀티 스레드 지원 센서 OS를 구현하였다. 코드 크기의 최적화로 성능 향상을 꾀하였으며, 이로서 전력 소비도 줄일 수 있다. 또한, 컴포넌트 기반의 구조는 다양한 하드웨어를 쉽게 지원할 수 있으며, 응용 분야에 따라 다양한 어플리케이션을 쉽게 제작할 수 있도록 설계하였다.
본 논문에서는 일반 사무실 및 홈 네트워크의 PC를 포함한 다양한 주변 기기들의 과다한 전력소모를 최소화하기 위한 전력관리서버(EMS), 네트워크 멀티콘센트(Smart Plug), PC 제어를 위한 PC Agent 그리고 원격지에서의 관리를 위한 스마트폰 App. 을 개발하고 그 성능을 평가하였다.
최근 많은 임베디드 실시간 시스템에 동적 전압 조절(Dynamic Voltage Scaling: DVS)을 지원하는 프로세서를 사용하고 있다. 이런 시스템의 설계 및 동작의 최적화를 위한 중요한 요소 중 하나가 전력(power)이다. 동적 전압 조절을 지원하는 프로세서의 슬로우다운을 이용하므로서 많은 소비 전력을 절약할 수 있다. 본 논문에서는 태스크의 동기화가 필요한 임베디드 실시간 시스템에서 효율적인 전력 소비를 위해 태스크들의 슬로우다운 값을 구하는 휴리스틱 알고리즘들을 제안한다. 기존 알고리즘에서는 상대 마감시간이 작은 태스크의 슬로우다운 값은 상대 마감시간이 크거나 같은 태스크의 슬로우다운 값보다 크거나 같아야 한다는 제약조건을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 제약조건을 완화하여 기존 알고리즘과 같은 시간복잡도를 가지면서 전력을 더 작게 소비하는 휴리스틱 알고리즘들을 제시한다. 실험을 통해 소비전력 면에서 효율적임을 보였다.
본 연구에서는 머신 러닝 기법을 활용하여 공장에서 발생하는 에너지 사용량에 대한 데이터 분석 및 패턴 추출에 대해 다룬다. 통계학이나 기존의 방법들은 몇 가지 물리적 특성을 반영하는 수학적 모델을 구축하는 반면, 머신 러닝을 통한 접근방법은 데이터 학습을 통하여 모델의 계수들을 결정하게 된다. 기존의 방법들은 특정한 구조를 갖는 수학적 모델을 구축해야 한다는 어려움이 있으며 과연 데이터의 특징들을 잘 반영하는지에 대한 의문이 존재했다. 그러나 머신 러닝을 통한 방법은 사람이 구축하기 어려운 작업들을 용이하게 구축한다는 장점을 가지고 있기 때문에 데이터 간의 관계를 파악하기에 더 효율적이라는 장점을 가지고 있다. 공장의 에너지 소비에 직접적으로 영향을 끼치는 요소들이 존재하며 이러한 전력 소비는 시간에 따른 데이터로 나타나게 된다. 각 요소들로부터 발생하는 소비 전력을 계측하고 데이터 베이스를 구축하기 위해 각 요소에 센서를 장착하였다. 취득된 데이터에 대해 전처리 과정 및 통계적인 분석을 거친 뒤, 머신 러닝을 통해 패턴을 분석하는 과정을 거쳤다. 이를 통해 공장에서 발생하는 소비 전력 데이터에 대한 패턴 분석을 진행하였다.
본 논문에서는 임베디드 RISC 코어의 성능 및 전력 소모 개선을 위해 동적 분기예측 구조, 4원 집합연관 캐쉬 구조, ODC 연산을 이용한 클록 게이팅 기법을 제시한다. 동적 분기 예측 구조는 분기 명령에 대해 다음에 실행될 명령에 대한 예측 주소를 저장하는 BTB (Branch Target Buffer)를 사용한다. 4원 집합연관 캐쉬는 네 개의 메모리 블록을 한 개의 캐쉬 블록에 사상되는 구조로서 직접사상 캐쉬에 비해 접근 실패율이 낮고 라인 교체 방식으로 Pseudo-LRU 방식을 채택하여 LRU 정보를 저장하는 비트 수를 감소시킨다. ODC를 이용한 클록게이팅 기법은 논리합성 개념인 무관조건의 입출력 ODC 조건을 찾아 클록 게이팅 로직을 삽입함으로써 동적 소비전력을 줄인다. 제시한 구조들을 임베디드 RISC 코어인 OpenRISC 코어에 적용하여 성능을 측정한 결과, 기존 OpenRISC 코어 대비 실행시간이 약 29% 향상 되었고, Chartered $0.18{\mu}m$ 라이브러리를 이용하여 동적 전력을 측정한 결과, 기존 OpenRISC 코어 대비 소비전력이 16% 이상 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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