최근 각종 스마트 기기들이 급증함에 따라 방대해 지는 데이터들을 관리하기 위하여 IT 서비스 기업들의 클라우드 시스템이 요구되었다. 하지만 폭발적으로 늘어나는 이용자와 다양한 스마트 기기들 때문에 기존의 클라우드 시스템으로는 방대한 데이터 관리를 서비스하기 위해 많은 전력이 소모 되고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 기존 클라우드 시스템의 전력 효율을 개선하기 위해 은닉마르코프 모델을 적용한 클라우드 시스템 모델을 제안한다.
최근 들어 이동형 장치 및 휴대형 장치 같은 소형 임베디드 장치들이 빠르게 확산되고 있다. 이들 장치의 응용 프로그램들은 점차적으로 복잡하게 되어 그 처리 능력이 증대되었으며, 그에 따라 배터리 수명이 장치 사용에 있어 가장 심각한 제약사항이 되고 있다. 그래서 전력 소모를 줄이는 방법이 많이 연구되고 있으며, 전력 소모 감소 기능 (저전력)이 지원되는 하드웨어, 소프트웨어가 탑재된 제품들도 생산되고 있다. 본 논문에서는 임베디드 자바플랫폼인 J2ME 에 저전력 기법을 적용하기 위해 IBM과 MontaVista Software에서 제안한 동적 전원 관리(Dynamic Power Management : DPM) 기법을 탑재한 실시간 운영체제 UbiFOSTM 를 기반으로 저전력 자바 API 를 제안하고, 실험을 통해 30% 정도의 전력 감축이 됨을 보인다.
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.
IoT 네트워크에서 클러스터와 싱크 노드 사이의 게이트웨이 역할을 하는 클러스터 헤드의 전력 관리는 IoT 단말의 수가 증가함에 따라 점점 더 중요해지고 있다. 특히 클러스터 헤드가 이동성을 가진 무선 단말인 경우, IoT 네트워크의 수명을 위하여 전력 소모를 최소화할 필요가 있다. 또한 IoT 네트워크에서의 전송 딜레이는 IoT 네트워크에서의 빠른 정보 수집을 위한 주요한 척도 중 하나이다. 본 논문에서는 IoT 네트워크에서 정보의 전송 딜레이를 고려한 저전력 버퍼 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 심층 강화학습 방법에서 사용되는 심층 Q 학습(Deep Q learning)를 사용하여 수신된 패킷을 포워딩하거나 폐기함으로써 전송 딜레이를 줄이면서도 소비 전력을 절약할 수 있다. 제안한 알고리즘은 비교에 사용된 기존 버퍼 관리 기법과 비교하여 Slotted ALOHA 프로토콜 기준 소모 전력 및 딜레이를 개선함을 보였다.
슈퍼컴퓨터 시스템의 성능과 보유 용량이 증가함에 따라 전력소비, 전산실 냉각, 시스템 설치 공간, 유지비용 등의 여러 가지 문제가 대두되고 있다. 이러한 문제의 시작은 슈퍼컴퓨터의 성능증가에 따라 전력밀도가 증가하는 것과 관계가 있다. 그래서 제조사에서는 저전력 서버, 고효율 서버를 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 또한, 시스템 관리측면에서도 시스템 가상화, 통합화를 통하여 서버의 수를 줄여서 전력소비를 줄이는 방안도 나오고 있다. 본 논문에서는 24시간 365일 서비스를 하는 시스템을 위하여 시스템을 사용하지 않는 시간에는 전원을 끄고 작업이 시작되면 다시 서버에 전원을 공급하여 살리는 기능을 자동적으로 하는 전원자동관리 시스템(Power Automatic Management System, PAMS)을 설계하였다. PAMS는 서버 전력소비에서 70%를 차지하는 대기전력을 절감하는 효과를 기대할수 있다.
전원관리 및 전력소모 절감 기술은 휴대폰, 노트북 등의 휴대 기기 사용이 보편화되고 다기능화, 고성능화함에 따라 지속적으로 발전해 왔다. 특히 반도체 소자의 선폭이 나노미터급으로 초미세화 됨에 따라 누설 전류가 급증하고 칩의 처리 성능을 높이기 위해 클록 주파수를 높이면서 스위칭 전류 소모도 증가하므로, 이러한 동적/정적 전력소모 증가를 억제시킬 수 있는 다중 문턱전압 소자, DVFS, sub-threshold, 클록 게이팅, 저전압 회로 기술이 SoC 설계에 점진적으로 적용되고 있다. 이에 본 고에서는 휴대폰용 부품을 중심으로, 무선 통신 기능을 갖춘 기기의 전력소모 요인을 분석하고 배터리 사용시간을 연장시킬 수 있는 저전력 SoC 기술 동향을 살펴보고자 한다.
다양한 임베디드 플랫폼 및 모듈이 개발됨에 따라 최근 많은 IoT 어플리케이션은 Raspberry PI 또는 Arduino등의 메인 플렛폼을 기반으로 무선 모뎀을 UART등으로 연결하여 활용하고 있다. 본 논문에서는 이러한 범용 플렛폼에서 활용되는 RF 모듈에서의 저전력 전원관리 기법을 제안하고 실험을 통해 제안 기법의 성능의 우수성을 입증한다.
휴대 기기의 보급 확대에 따라 작은 배터리의 사용 시간 연장을 위해 배터리의 전력 관리 기법이 필요하다. 기존의 전력 관리 기법들은 전압 변경에 따른 오버헤드를 고려하지 않거나 부분적으로 고려하였다. 따라서 전압 변경 오버헤드는 개인용 멀티미디어 시스템의 실시간 태스크의 스케줄을 보장 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문은 전압 변경 오버헤드를 고려하면서 시스템의 이용률 정보를 바탕으로 사용 가능한 주파수의 개수와 연속된 주파수 사이의 간격을 조절하여 소비 전력을 줄이는 전력 관리 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 주파수 변경 회수를 줄여 기존의 CC RT-DVS 방법과 smoothing 방법에 비해 10에서 25%정도 소비 전력을 절감할 수 있다.
배터리로 동작하는 휴대용 임베디드 시스템에서 에너지 소모는 중요한 설계 파라미터이며, 동적 전력 관리는 잘 알려진 저전력 설계 기법중의 하나이다. 본 논문에서는 실시간 시스템에서 에너지를 고려한 태스크 스케줄링 알고리듬을 제안한다. 제안한 스케줄링 알고리듬은 시스템에 여유 시간이 존재할 경우 장치 중첩도가 높은 태스크가 우선적으로 수행되도록 스케줄링 하여 장치의 전력 상태 전환 횟수를 줄여준다. 전력 상태 전환 횟수가 줄어들 경우 상태 전환에 따른 전력 소모가 감소하고, 동적 전력 관리의 기회를 더욱 얻을 수 있다. 실험 결과 EDF 알고리듬으로 동작 하는 시스템에서 동적 전력 관리를 한 경우와 비교하였을 때 에너지 소모가 약 23% 감소하였다.
친환경 에너지가 이슈가 되면서 버려지는 에너지를 유용하게 사용하는 에너지 수확기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히 밀도가 낮은 에너지를 수집하여 저장하는 장치에 대한 연구가 활발하다. 하지만 대부분의 전원관리 회로가 수동적인 회로로 이루어져 있어 여러 상황에 대처하기에는 부족함이 있다. 본 논문은 저전력 마이크로프로세서를 이용하여 계속적으로 배터리 대용의 대용량 캐패시터의 전압을 점검, 관리하는 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통하여 변화하는 환경에 맞추어 캐패시터의 전압 수준을 효과적으로 제어할 수 있을 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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