유도 결합 플라즈마에서 안테나 전류의 측정을 통해 시스템 저항을 계산하여 플라즈마 소비 전력을 구하는 기존의 방법은 정밀한 전류 측정의 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 유도 결합 방전 시스템에서 정합회로와 코일 사이에 설치된 전류 측정 장치를 사용하여 방전된 상태에서의 인가한 전력에 따른 코일 전류를 측정하였고, 방전되지 않은 상태에서 방전되었을 때와 같은 전류를 흐르게 인가 전력을 조절하였다. 이때의 측정값이 시스템이 소비하는 전력이라고 할 수 있다. 결과적으로 기존의 시스템 저항의 오차를 고려하지 않기 때문에 개선된 소비 전력값을 좀 더 용이하게 구할 수 있었다.
본 연구에서는 용량가변방식을 적용한 PWM 압축기의 냉방운전 시 소비전력 변화 및 성능향상을 조사하기 위해서 기존 및 개선된 압축기의 능력, 소비전력, COP를 측정하여 비교하였다. 압축기의 효율 향상을 위해 무부하 상태에서 압축기 운전콘덴서의 변경, 복수구동부의 교차운전, 그리고 주 전류단에 코일를 적용하여 소비전력의 변화를 측정하였다. 용량가변형인 PWM압축기는 압축기 능력이 증가함에 따라 소비전력과 COP가 선형적으로 증가하였다. 압축기의 운전 콘덴서를 바꾸어가면서 소비전력을 측정한 경우 소비전력의 최적점이 확인되었다. 한편, 복수 구동부의 적용으로 불필요한 과전압에 의한 소비전력을 감소할 수 있었다.
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.
본 논문에서는 산술 연산을 수행하는 연산자의 수가 많은 펑션유닛의 입력 데이터의 스위칭을 최소화하여 소비 전력을 줄인다. 따라서 회로전체의 전력 소모를 줄이기 위해 연산자가 소모하는 전력을 우선적으로 최소화하는 것은 전력 감소의 큰 효과를 가진다. 본 논문은 VLSI회로에서 전력소비에 가장 영향을 많이 미치는 펑션유닛의 연산과정에서 소비하는 전력을 최소화하는 알고리즘을 제안한다. 펑션유닛에서 모든 연산은 전력소비 정보를 가진 전력 라이브러리를 이용하여 피연산자를 스케줄링한다. 전력 라이브러리는 펑션유닛의 모든 입력에 대해 각각의 컨트롤 스텝마다 입력 데이터의 정보를 갱신하고, 그 정보는 스케줄링 과정에서 사용되어진다. 따라서 모든 연산에서 최적화된 데이터를 펑션유닛의 입력으로 하여 전력소비를 최소화 할 수 있다. 본 논문은 상위 레벨 합성 과정에서 펑션유닛에 대한 최소의 전력소비를 위하여 제안하는 알고리즘을 적용하여 실험한 결과 최대 9.4%의 전력 감소효과가 있었다.
차분전력분석공격은 추측하는 비밀 정보 값에 따라 계산한 중간 값을 전력 소비 모델에 대입하여 전력 소비량을 구한 후 실제 발생한 전력 소비량과 함께 분석하여 암호화에 쓰인 비밀 정보 값을 복원한다. 이 때 흔히 쓰이는 전력 소비 모델로는 해밍 웨이트 모델이나 해밍 디스턴스 모델이 있으며 좀 더 정확한 전력 소비 모델을 구하기 위해서 전력 모델링 기법을 이용한다. 하지만 공격 타켓이 되는 장비가 가정한 전력 소비 모델과 상이한 경우 중간 값에 해당하는 전력 소비량을 옳게 반영하지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실제 공격 장비에서 측정한 소비 전력을 테이블 형태로 저장하여 전력 소비 모델로써 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 암호화 과정에서 활용 가능한 정보(평문, 암호문 등)가 쓰이는 시점에서의 소비 전력을 이용한다. 이 방법은 사전에 탬플릿 구성을 할 필요가 없으며 실제 공격 장비에서 측정한 소비 전력을 이용하기 때문에 해당 장비의 소비 전력 모델을 정확하게 반영한다. 제안하는 방법의 성능을 확인하기 위해 시뮬레이션과 실험을 진행하였으며 제안하는 방법의 성능이 기존의 전력 모델링 기법보다 부채널 공격 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 실험은 주택용, 일반용, 교육용, 산업용, 농사용, 심야전력 등 국내의 종별요금체계에 따라 인공광을 이용한 접목묘 활착촉진장치에서 소비된 전기에너지와 전력요금을 비교하고자 수행되었다. 그 결과 전력요금은 일반용>교육용>산업용>심야전력>농사용의 순서로 나타났으며 접목묘 1주를 활착시키는 데 필요한 전기요금은 농사용의 경우 9.24원이었으며, 일반용 전력요금과 비교할 때 봄과 가을, 겨울, 여름철의 1주당 생산단가는 각각 2.3배, 2.4배, 3.4배로 나타났다. 또한 본 실험에서 소비된 전력은 컴프레서, 가열기, 조명, 가습기, 송풍기의 순서로 각각 28%, 57%, 11%, 3%, 1%로 나타났다. 활착촉진장치에서 소비된 전력 가운데 공조 시스템, 즉 냉·난방이 차지하는 비중이 전체의 85%로서 매우 높게 나타난 바, 공조 시스템에 대한 전력소모량의 절감 방안이 우선적으로 강구되어야 할 것으로 판단된다.
해양에너지를 비롯한 신재생에너지를 이용한 분산형 발전시스템 설계의 기초자료로 활용하기 위해 본 연구에서는 도서 주민의 전력소비량을 실측 분석하고 시기별 전력소비 패턴을 개발하였다. 실측조사는 남해안에 위치한 곤리도의 5가구를 대상으로 2010년 10월부터 2012년 2월까지 수행되었다. 월평균 전력소비량은 가구에 따라 12월 혹은 1월에 최대값이 발생하였다. 가구별 월간 전력소비량은 H가구가 J가구보다 2~3배 많았지만 가구별 1인당 월평균 전력소비량은 J가구가 H가구보다 10~30% 가량 많은 것으로 조사되었다. 시각별 전력소비 패턴을 개발한 결과 여름철에는 20시에서 자정 사이에 최대 전력소비가 발생하고, 겨울철은 여름철에 비하여 하루 동안의 전력소비 변화는 완만하지만 18시 이후 자정까지의 시간대에 전력소비가 증가하는 경향을 보였다. 가구별 주중과 주말의 전력소비 패턴은 매우 유사한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 사용자의 전력소비패턴을 추출하고 사용자의 환경 및 감성을 적용한 최적 소비패턴을 모델링한 후, 이 두 가지의 패턴을 비교 적용하여 사용자의 전력소비행위 변화를 통한 전력의 효율적 사용 방법을 제시한다. 유의미한 소비패턴을 추출하기 위하여 벡터 표준화 및 이진 데이터 변환방법을 사용하고, k-평균 군집화를 적용한 앙상블의 합집합에 대한 학습과 k값에 따른 지지도를 적용하였으며, 최적 전력소비패턴 모델은 상대적 평균 소비량이 적은 앙상블 합집합에 대한 학습 결과를 기준으로 강제 및 감성 제어를 적용하여 생성하였다. 실험을 통하여 전력소비행위 변화 유도대상 추출 시 클러스터의 수와 일치율 간의 상관관계를 파악함으로써, 사용자의 의도에 따라 강제 및 감성 기반의 제어가 가능하도록 클러스터의 수나 크기 조절을 통한 다양한 윈도우에 적용할 수 있음을 검증하였다.
상황인지 어플리케이션은 다양한 센서를 이용하여 상황을 추론하므로 전력 소비가 크고 이에 대한 상세한 평가 결과를 제공하는 연구는 미비하였다. 또한 기존의 전력 소비에 대한 정보는 사용자의 사용 패턴을 고려하지 못하고 전체적인 소비량만을 제공하거나, 센서가 사용하는 전력에 대한 정보를 구분하여 제공하지 못하였다. 그렇기 때문에 개발자들이 전력 소비를 고려하여 어플리케이션을 개발하는 데 유의미한 정보가 제공되지 않았다는 문제점이 있다. 개발자들에게 상황인지 어플리케이션이 사용하는 모바일 디바이스의 컴포넌트가 소비하는 전력에 대한 상세한 평가 정보가 제공된다면, 전력 소비를 고려하여 상황인지 어플리케이션의 개발이 가능해 질 것이다. 본 논문에서는 사용자의 사용 패턴을 고려하여 상황인지 어플리케이션의 작동 시 사용되는 다양한 컴포넌트가 소비하는 전력을 평가할 수 있는 BMT(Bench Mark Test) 모델을 제안하고, 이를 통한 상세한 평가 결과를 개발자들에게 제공하고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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