In Smart mobile devices embedding big.LITTLE architectures, the conventional multi-core assignment scheme for user applications may incur wasteful energy consumption and long response time. In this paper, we propose a user experience assisted energy-efficient multicore assignment scheme. Our simulation results show that the proposed scheme achieves at 40% less energy consumption and at 20% less response time comparing to the legacy scheme.
최근 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있는 스마트 그리드는 기존 전력망의 에너지 효율을 최적화하고자 하는 차세대 전력망을 말한다. 그 중에서 수요 반응(Demand Response)은 현재 전력망과 차별화되는 핵심 기술이다. 가정에서 전력 요금의 최소화 및 사용자의 만족도를 최대화하기 위해, 본 논문은 가정에서 사용하고 있는 여러 종류의 전력 기계의 특성을 활용하여, 최적화 문제를 통한 스케쥴링 알고리듬을 제안한다. 여러 전력 기계의 소비패턴을 수학적 모델로 유도하였으며, 하루 동안 각 시간에서 전력 기계의 중요도에 따른 최적화된 스케쥴링 기법을 제안한다. 실제 통계 수치를 활용한 본 논문의 실험 결과에서는 제안하는 최적화 스케쥴링 알고리듬이 전력요금을 최소화하는 유틸리티에 매우 효과적인 것으로 나타났다.
에너지 소비가 큰 건물은 내부 온/습도, 이산화탄소 농도, 미세먼지 농도 등의 일정 공기 질을 유지하면서 에너지 비용을 최소화할 수 있는 제어계획을 수립하는 것이 필요하다. 기존 건물에서 실내 환경의 운영은 설정된 실내 환경 값을 기준을 벗어나면 설비 기기를 제어하는 방식으로 이루어진다. 이는 단 시간에 고에너지를 투입하여 장비를 가동시키므로 에너지 소모가 크며 peak 전력이 높아 에너지 비용이 크다는 문제가 있다. 따라서 온도를 포함한 환경이 변해가는 상황을 예측하고 사전에 에너지 사용 계획을 수립하여 관리 제어를 수행함으로써 예열부하 등의 불필요한 에너지 손실을 절감하려 한다. 이를 위해 실내 환경이 변화하는 것을 예측하고 후보 제어계획으로 제어를 수행할 때 소요되는 에너지가 어느 정도인지 시뮬레이션하여 제어계획의 적합도를 평가한다. 기존 EnergyPlus와 같은 시뮬레이션 도구는 모델이 복잡하여 시뮬레이션에 많은 시간이 필요하기 때문에 환경 변화를 반영하기 위해 주기적으로 재수립되는 수많은 제어계획 데이터를 단시간에 시뮬레이션하기에 부적합하다. 본 논문에서는 빠른 시뮬레이션을 위해 실제 운영 데이터와 에뮬레이션을 통해 획득한 운영 데이터를 기반으로 학습 알고리즘을 이용하여 제어계획 적용 시의 미래 상황을 예측한다.
인류문명의 발달과 더불어 자동차는 우리의 일상생활에서 가장 긴요한 문명의 이기로서 교통 및 수송수단의 대부분을 차지하고 있음은 주지의 사실이다. 좀더 편리하고 이상적인 자동차를 지 향하려는 인간의 의지는 자동차의 기관을 비롯하여 각종장치의 구조 및 작동성능을 최적화하는데 크게 이바지하여 왔으며, 이러한 노력은 자동차용 기관의 효율증대와 배기저감 등에 많은 발 전을 가져오게 되었다. 특히 에너지타동이후 우리나라를 비롯한 세계여러나라는 자원의 소비절 약을 극대화하려는 방향으로 많은 연구가 이루어지고 있다. 자동차용 연소기관의 성능은 초기 에는 주로 출력성능에 주안을 두어 설계하여 왔으나 점차 배기에 의한 대기오염문제가 제기됨에 따라 배기가스의 유해성분저감, 소음저감, 내구성 증대를 비롯하여 연료소비절감을 감안한 경 제성을 감안하여 설계하게 되었으며 최근에는 이들을 충족시키면서도 최적제어시스템을 갖는 자동차로 발전하게 되었다. 자동차용 연소기관의 주류는 지금까지 사용하여 오고 있는 가솔린 기관, 디이젤기관이며 이 외에도 가스 터빈, 전기자동차용기관, 등이 일부 사용되고 있다. 이 러한 관점에서 여기서는 주로 자동차용 가솔린기관과 디이젤기관의 진전과 최근의 동향에 대하여 개괄적으로 고찰하여 보기로 한다.
수요 반응은 전력망의 신뢰성을 높이고 비용을 최소화하기 위해 수요가 가장 많은 시간대에 고객이 소비패턴을 조정하도록 유도한다. 재생 에너지원을 스마트 그리드에 통합하는 것은 간헐적이고 예측할 수 없는 특성으로 인해 상당한 도전 과제를 안고 있다. 강화 학습 기법과 결합된 수요 대응 전략은 이러한 문제를 해결하고 기존 방식에서는 이러한 종류의 복잡한 요구 사항을 충족하지 못하는 경우 그리드 운영을 최적화할 수 있는 접근 방식으로 부상하고 있다. 본 연구는 재생 에너지 통합을 위한 수요 반응에 강화 학습 알고리즘을 적용하는 방법을 찾아 적용하는데 중점을 둔다. 연구의 핵심 목표는 수요 측 유연성을 최적화하고 재생 에너지 활용도를 개선할 뿐 아니라 그리드 안정성을 강화하고자 한다. 연구 결과는 강화 학습을 기반으로 한 수요 반응 전략이 그리드 유연성을 향상시키고 재생 에너지 통합을 촉진하는 데 효과적이라것을 보여준다.
데이터 병합은 무선 센서 네트워크에서 발생하는 통신량 축소로 에너지 소비의 최소화를 달성하기 위해 적용되는 기법이다. 이런 데이터 병합의 시간 제어는 종단간 지연시간을 최적화하면서 병합 시간의 적응적인 조절로 WSNs의 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 따라서 본 논문은 WSNs에서 데이터 정확성과 종단간 지연시간 사이에 발생하는 상충조건의 최적화를 위해 무선 손실을 고려한 적응성 있는 타이밍 제어 프로토콜을 설계하였다. 이 프로토콜은 무선 손실의 변화에 적응성을 있는 데이터 병합을 수행할 수 있도록 선택적 참여율과 중요도를 결정함으로써 네트워크 전체에 패킷 전송 횟수를 균등하게 분배하여 전체 네트워크 안정성을 높일 수 있도록 하였다.
최근 Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)은 높은 유동성 및 낮은 하드웨어 비용으로 5G, 6G 무선 통신에서 큰 관심을 받고 있다. 여전히 Blockage와 에너지 문제가 존재하지만 이러한 문제들은 Reconfigurable Intelligent Surface (RIS)를 활용하여 해결할 수 있다. 또한 RIS를 UAV 통신에 이용함으로써 신호를 받지 못하는 사용자에게 신호를 전송하여 Spectral Efficiency를 향상시키며, 에너지 소비를 줄일 수 있다. 현재 대부분의 연구들은 송신 전력과 RIS 위상을 교대로 최적화하여 Power Consumption 최소화 및 데이터 전송 Delay 최소화 등의 목적을 달성하였다. 본 논문에서는 대역폭 최적화를 포함하여 합산 정보 전달율을 최대화하는 알고리즘을 제안한다. 이에 대한 성능평가를 진행하였고, 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 우수성을 보였다.
최근 전기 사용량의 실제 수요가 예측 수요를 벗어남에 따라 나타나는 전력 수급의 불안감을 해결하기 위하여 정부는 보다 효율적인 에너지 관리에 많이 노력을 하고 있다. 2011년 국내최초의 대규모 정전사태인 블랙아웃 사태이후 현재 우리나라의 전력 설비 예비율은 10% 이하로서 전력수급위기는 반복되고 있다. 또한, 에너지 관리 시스템에 대한 관심과 수요는 사회 전 분야로 확대되고 있다. 본 논문에서는 건물 내 전력수급을 최적화하기 위해 유무선 공유기와 DDNS(Dynamic Domain Name Service)를 이용하여 전기 소비 장치의 원격제어 및 모니터링을 위한 Presonal Energy Management System 설계한다. 향후, 원격제어 및 접속에 대한 사용자의 설정을 최소화할 수 있는 방안에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
제약만족문제(Constraint Satisfaction Problem)의 연구에서 밝혀졌듯이, 제약최적화 문제(Constraint Optimization Problem)를 효율적으로 풀기 위해서는 변수순서화의 경험적 방법이 매우 중요하다. 이기종이 혼합된 무선 센서 네트웍의 에너지 효율적인 집단화 같은 문제는 클러스터 헤드가 기지국에 가깝게 위치하려는 경향이 있다. 본 논문은 이 집단화 문제를 풀기 위해서 정적 우선순위 변수 순서화에 기반을 둔 새로운 접근방법을 제시하고. pnode 라는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 pnode 알고리즘은 우선순위가 가장 높은 변수를 다음 변수로 선택한다. 집단화문제에 있어서 우선순위가 높다는 것은 클러스터 헤드가 최적지역에 근접하게 된다는 것을 의미하며 이것은 문제의 성격상 미리 정해진다. 클러스터화 된 센서 네트웍에서 클러스터 헤드는 에너지 소비가 가장 많이 일어나는 곳이기 때문에 센서 노드뿐만 아니라 클러스터 헤드에서 발생하는 최대 에너지 소비를 최소화하도록 만드는 방법을 찾는 것이 본 논문의 목적이다. pnode알고리즘을 사용하여 시뮬레이션 한 결과 제안된 방법이 다른 방법들보다 우수함을 알 수 있었다.
자연은 인간이 만들어낸 기술적 해결책들보다 현저히 적은 양의 에너지를 소비하며, 적은 물질로 다양한 구조를 창출해 내는 고효율 최적화 시스템이며, 스스로 정화작용과 선순환을 유지하는 환경 친화적 시스템이다. 이러한 자연에서 영감을 얻어 활용하고 응용하는 기술은 최근 나노-바이오기술의 급속한 발전과 더불어 새롭게 각광받는 융합기술 분야로 부각되고 있다. 나노스케일의 생체물질을 관찰하고 특성을 평가할 수 있는 고성능의 장비가 개발되고, 생체 물질을 분자 단위로 조합하고 합성하는 등의 첨단기술이 발전됨에 따라 자연모사기술도 새로운 전기를 마련하고 있다. 자연 생명체/생태계가 지닌 혁신적인 해결 가능성(Innovation Potentials)을 구현하기 위해서는 자연모사기술 분야에 좀 더 체계적이고 지속적인 관심과 지원을 기울여야 할 것이며, 이를 바탕으로 인류가 당면한 에너지 자원 기후변화 환경 문제 등의 글로벌 이슈를 극복하고 선순환의 개념의 자연모사 에코 기술과 지속가능한 혁신 기술 달성이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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