센서네트워크의 전력소모를 최소화, 최적화하기 위해서는 센서노드들을 실제 환경에 설치하기 이전에 시뮬레이터를 이용하여 센서네트워크의 전력상황을 정확히 추정해야 한다. 이러한 시뮬레이터를 위해서는 센서노드의 소모에너지를 정확히 분석할 수 있는 전력모델이 반드시 요구된다. 본 논문은 센서노드의 소비전력을 정확하게 측정할 수 있는 환경과 방법을 제시하며, 이 환경과 방법을 이용하여 센서노드의 소모전력을 명령어기반과 동작상태기반으로 정확히 측정 분석하고, 센서네트워크 시뮬레이터에 적용할 수 있는 전력모델 개발과정에 대해 소개한다. 전력모델링에 사용된 센서노드는 ATmega128L과 CC2420으로 구성된 Nano-24노드이다.
정보통신과 네트워크의 발전으로 인하여 유/무선망의 통합이 일반화되어가고 있다. 이러한 시점에서 무선환경에서 데이터 통신을 위한 프로토콜로서 WAP이 사용되고 있다. 이러한 WAP에서 안전한 통신을 위하여 개발된 WTLS는 인터넷 프로토콜인 TCP/IP에서 사용되는 TLS를 무선환경에 맞도록 최적화한 것이다. 그러나 WTLS는 WAP 보안문제, 종간 문제, 소비전력 등의 문제점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 WTLS의 단점들을 없애고자 WTLS에 사용되는 암호알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 단일형태가 아닌 혼합형 알고리즘을 사용하기 때문에 계산상의 복잡도를 줄여 소비전력 및 보안문제를 해결할 수 있다.
전력소비를 이용한 부채널 분석은 Chip 기반의 보안디바이스의 키를 해독하는 효과적인 방법으로 알려져 있다. 기존의 전력소비정보는 저항의 직렬연결을 이용한 전압분배 방식을 사용한다. 이 방법은 디바이스에 인가되는 전압의 크기에 종속적이며. 그 크기가 작은 경우 노이즈의 영향을 크게 받아 신호 왜곡이 발생되고, 일부 신호 손실이 발생된다. 이와 같은 이유는 부채널 분석의 성능을 저하 시킨다. 본 논문에서는 OP-Amp를 이용한 전류-전압 변환방식을 적용하여 전력소비 정보를 계측함으로써 부채널 분석의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제시한다. OP-Amp를 이용한 전류-전압 변환방식을 사용하여 전력소비 정보에 포함되는 노이즈의 영향을 줄일 수 있다. 따라서 부채널 분석의 성능을 향상됨을 실험을 통해 검증한다.
최근 스마트폰을 포함한 사물 인터넷(IoT) 기술 기반의 스마트 기기의 급속한 확산에 따라 IEEE 802.11 무선 랜에서 전력 소비 또한 급격히 증가하고 있다. 특히 모바일 기기 사용자가 급격하게 증가하면서 가정이나 사무실 같은 실내 환경에서 사설 무선 AP(Access Point) 설치가 급증하고 있는 추세이다. 본 논문은 현재 무선 AP의 비효율적인 운영을 개선한 무선 AP의 전력 소비 절감 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘 동작은 STA(Station)의 무선 AP 접속 여부에 따라 구분되며, STA가 있을 경우는 STA로 전송할 데이터가 있을 때와 없을 때로 나뉜다. STA가 없는 경우, 수면 모드로 동작하여 불필요한 전력 소비를 최소화한다. 또한 추가적으로 STA가 접속을 하고 있는 경우에도 데이터를 수신하지 않을 경우에는 인증 및 결합이 유지된 상태로 수면 모드를 운영한다. STA로부터 데이터 요청이 있을 경우 STA의 거리와 전송률을 파악하여 STA의 전송률을 만족하는 최소의 송출 전력으로 패킷을 전송한다. 이때, STA와 최초로 스캔 과정을 하는 데 필요한 관리 프레임은 최대 송출 전력으로 전송한다. 본 논문에서 제시한 시나리오를 바탕으로 제안한 전력 소비 절감 알고리즘이 적용된 무선 AP에서의 전력 소비량은 기존 방안이 적용된 무선 AP와 비교하면 약 18%, 전력 소비 절감이 적용되지 않은 일반적인 무선 AP와 비교하면 약 35% 감소했다.
본 논문에서는 차량 추돌 방지 레이더용 24GHz 전압제어발진기를 제안한다. 제안한 회로는 TSMC $0.13-{\mu}m$ 고주파 CMOS 공정 ($f_T/f_{MAX}=120/140GHz$)으로 구현되어 있고, 1.5 볼트 전원전압에서 동작한다. 전체 칩 면적과 소비전력을 줄이기 위해 수동형 인덕터 대신 트랜지스터와 전류원으로 구성된 능동형 인덕터부를 사용하였다. 제작된 전압제어발진기는 기존 연구 결과에 비해 동작주파수에서 6.1mW의 낮은 소비전력 특성과 $0.06mm^2$의 매우 작은 칩 면적 특성을 보였다.
최근 특정 계절과 시간대에 전력 소비가 편중되어 전력 공급이 불안정해지는 상황이 발생함에 따라 전력을 효율적으로 소비하기 위한 대안으로 스마트 그리드가 등장했다. 기존 전력망에 정보 통신 기술을 접목한 스마트 그리드는 핵심 기술로 수요반응을 포함하고 있으며 이 수요반응은 소비자가 전력시장에 자발적으로 참가하여 전력 사용량, 예상 요금 등 다양한 정보를 제공받아 효율적으로 전력 소비를 가능하게 한다. 본 논문에서는 스마트 그리드 환경에서 가전기기의 효율적인 전력 제어를 위한 SEP 2.0 기반의 자동 수요반응 시스템을 설계하였다.
서버 클러스터에서 부하 분산기는 사용자의 요청을 각 서버로 분산시키는 역할을 한다. 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server)는 소프트웨어적으로 사용되는 부하 분산기로서 여러 가지 스케줄링 방식들을 가지고 있다. 그러나 부하 분산 시에 서버의 유동적인 부하 정보를 반영하지 못하는 단점이 있다. 이에 개선된 방식으로 서버의 동시 연결 개수에 따라 상한계(Upper Bound)와 하한계(Lower Bound)를 설정하고, 요청을 분산하는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling)이 존재한다. 그러나 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔 수 있음에도 불구하고 이 값들이 고정되어 있다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 기존 부하 분산 방법의 단점을 극복하는 서버 전력 정보에 기반한 스케줄링 방식을 제안한다. 제안된 방식은 서버의 부하 정보를 기반으로 에너지를 추정하고 전력 수치를 기반으로 LVS의 가중치 테이블을 주기적으로 갱신한다. 그리고 부하 분산기는 클라이언트로부터 요청 받은 트래픽을 각 서버의 에너지 소모 상태에 따라 적용시킴으로써 에너지 소모가 최소화되도록 부하를 분산한다. 또한 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔수 있음을 고려하여 상한계와 하한계를 설정하지 않고 서버의 상태에 따라 적절하게 요청이 분배되도록 하였다. 15대의 PC를 사용하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과는 기존 부하 분산 알고리즘 중 성능이 가장 좋은 알고리즘에 비해 서버의 성능이 동일한 경우 성능 및 소비전력 면에서 거의 동등하였고, 서버의 성능이 상이한 경우 50.2% 성능 향상 및 27.3% 소비 전력 절감을 확인하였다.
본 논문에서는 근전도 신호 획득 및 분석을 위한 웨어러블 디바이스용 센서 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능은 임상용 근전도 시스템에서 획득된 근전도 신호와 근피로도 및 근활성도의 상관성 분석에 의해 평가되었으며 실측된 소비 전력이 상용 근전도 시스템들과 비교되었다. 5명의 피실험자들의 이두박근 및 삼두박근에서 수집된 근전도 신호를 통한 실험에서, 구현된 시스템이 임상용 근전도 센서 시스템과 근피로도는 1.1~1.4의 상관성을, 근활성도는 약 1.0의 강한 양의 상관 경향성을 보여주었다. 또한 소비전력의 비교에서 구현된 시스템의 소비전력이 상용 근전도 시스템보다 25%~50%의 감소하였다.
기존의 전력망에 정보기술(IT)을 융합하여 전력 공급자와 소비자가 양방향 통신을 통하여 생산과 소비 효율을 최적화할 수 있는 스마트 그리드가 개발되고 있다. 그러나 전력망에 IT 기술이 융합되면서 정보통신 인프라에서 발생하고 있는 보안 문제가 전력망에서도 그대로 재현되고 있다. 스마트 그리드와 같은 제어 시스템 보안 기술은 기존의 IT 보안 기술과는 특성상 여러 가지 차이점이 존재한다. 따라서 전력 인프라에 대한 사이버 공격을 방지하고 대응하기 위하여 보안 기술이 개발단계 초기부터 고려될 필요가 있다. 본 논문에서는 국가 주요 정보하부구조를 구성하게 될 스마트 그리드의 취약성, 특성, 보안 필요성과 요구사항 및 네트워크 설계 원칙 등에 대한 분석 결과를 제시한다.
본 논문은 실시간 임베디드 OS인 TMO-eCos의 데드라인 기반 CPU 저전력 관리 기법을 다루고 있다. 해당 저전력 관리 기법은 경성 실시간 시스템인 TMO 시스템을 위한 태스크 순차화 기법에서 도출된 스케줄링 시나리오를 사용한다. 본 연구팀에서 개발한 스케줄링 사전 분석기는 주기적으로 동작하는 태스크의 주기, 데드라인, WCET를 기반으로 오프라인 분석을 실시한다. 최종적으로 TMO-eCos 커널은 CPU의 전력 소모를 줄이기 위하여 주기적인 태스크의 데드라인을 위반하지 않는 범위에서 CPU의 속도를 조절하여 시스템에서 사용하는 소비전력은 줄이게 된다. 본 논문은 이와 같은 과정과 실제 실험결과를 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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