본 논문은 내장형 시스템의 전력 감소를 위해 사용되는 과거 사용량 기반의 DVS의 단점 인 응용 프로그램의 수행 성능 저하를 보상하기 위해, 운영체제의 스케줄러에서 제공하는 태스크의 미래정보를 이용하는 기법을 제안한다. 대표적 내장형 운영체제인 WinCE.net에서의 스케줄러는 제한된 자원의 효율적 관리를 위하여 동일 응용프로그램의 태스크들을 관리하면서 다음 태스크 시행시간 정보를 갖게 된다. 이러한 룩 어헤드(look ahead)정보와 과거사용량기법을 혼합한 혼합예측기법이 실제 내장형 시스템에서 전력소비를 감소시키며 응용프로그램의 수행 성능보상을 할 수 있음을 보인다.
운영체제 수준의 전력 소모 최적화 기법에 대한 관심이 고조되고 있다. 운영체제는 시스템의 실행에 있어 종합적인 관리를 하기 때문에 시스템의 전력 소모에 막대한 영향을 미칠 수 있고, 이에 따라 전력 소모를 고려한 운영체제(Power Aware OS)에 대한 관심이 매우 높아지고 있다. 마이크로소프트, 인텔, 도시바 등의 회사에서 공동으로 제정한 ACPI 표준은 다양한 장치들의 전력관리를 BIOS/Firmware 수준이 아닌 운영체제 수준에서 효과적으로 고급 기법을 적용할 수 있도록 한다는 점에서 매우 효용성이 높은 것으로 평가받고 있다. 본 논문에서는 데스크탑, 노트북 플랫폼 기반의 ACPI를 임베디드 리눅스 시스템에 구현한 포팅 방법에 대하여 설명한다. 또한 구현 과정 중에 극복되어 왔던 기술적인 측면들에 대하여 고찰한다.
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.
모바일 기기의 성능 향상과 콘텐츠의 고품질화로 인하여 배터리 기반의 대용량 디스크 저장장치를 사용하는 모바일 임베디드 기기의 전력관리 기법이 중요한 문제가 되었다. 디스크 전력관리에 있어 prefetching을 사용하는 전력관리는 매우 유용한 방법이다. 본 논문에서는 디스크 드라이브의 전력관리를 위하여 멀티미디어 환경에서 최적의 Linux Kernel Prefetching 값을 제시한다. 이를 위하여 Prefetching이 인터랙티브 응용보다 멀티미디어 응용에서 효과적임을 보인다. 그리고 disk power state의 특성을 고려하여 모델링을 통하여 prefetching의 효용성을 평가하고 최적의 prefetching 값을 제시하며 실험을 통하여 이를 증명한다.
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.
전력조류계산은 배전계통관리시스템의 기본적인 기능이다. 객체지향기법은 기존의 절차식 프로그램방식보다 많은 장점이 있다는 것이 증명되었다. 객체지향기법을 적용한 전력조류계산 모델링을 배전계통에 적용한다. 뉴턴-랍손방법에 기초한 객체지향 알고리즘을 구현한다. 뉴턴-랍손법에 기반한 방법은 방사상 배전계통의 전압강하와 전력조류를 계산하기 위하여 배전전력 조류방정식을 사용한다.
본 논문은 그래픽 가속기를 포함한 모바일 시스템에서 멀티미디어 응용을 위한 통합전력관리 기법을 제안한다. 가속기가 포함된 시스템이 멀티미디어 프로세스를 실행할 때 QoS를 유지하면서 에너지 절약을 하기 위해서는 가속기의 특징을 고려한 DVS 알고리즘이 필요하다. 그러나 기존 DVS 알고리즘은 CPU 위주로 연구된 알고리즘이여서 가속기가 포함된 시스템에 적용하는 것은 문제가 있기 때문에 CPU와 가속기의 특징을 고려한 통합전력관리 DVS 방법이 필요하다. 제안된 DVS 스케줄링은 리눅스 운영체제 상에 구현하였으며 Intel 2700G 그래픽 가속기가 포함된 Xscale 장치에서 실험을 하였다. 따라서 제안된 DVS 기법이 범용적인 프로세스의 QoS를 보장하면서 에너지 소비를 CPU위주로 연구된 알고리즘보다 평균 12.5% 줄일 수 있음을 밝혔다.
3차원 멀티코어 프로세서는 기존의 멀티코어 프로세서에서 문제가 되던 연결망 지연시간과 전력문제를 해결할 수 있는 새로운 프로세서 설계기술이다. 하지만, 전력밀도의 증가로 인해 발생하는 열섬현상은 3차원 멀티코어 프로세서의 새로운 문제점으로 두드러지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 동적 온도 관리 기법이 사용되지만, 동적 온도 관리 기법을 적용하면 시스템에 성능 저하가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 3차원 멀티코어 프로세서에서 문제가 되는 열섬현상을 해결하기 위해 고온의 유닛을 대상으로 동적 온도 관리 기법을 적용하고자 한다. 실험대상으로는 시스템 성능에 많은 영향을 미치고 높은 접근 때문에 고온이 발생하는 TLB 유닛을 사용하고자 한다. 특히, 시스템의 성능 저하를 줄이기 위해서 기존의 시스템보다 낮은 성능을 보이는 마이크로 TLB 구조를 적용해 보고자 한다. 성능이 낮은 구조의 경우 일반적으로 더 낮은 온도 분포를 보이며 동적 온도 관리 기법에 영향을 덜 받기 때문에 동적 온도 관리 기법만 적용한 구조보다 더 낮은 성능 저하를 보일 수 있다. 실험결과 동적 온도 관리 기법을 적용한 경우 기존의 시스템에 비해 23.4%의 성능 저하가 발생하고 마이크로 TLB 구조를 적용한 경우 27.1%의 성능 저하가 발생함을 알 수 있다.
최근 배터리를 에너지원으로 작동하는 모바일 디바이스의 사용이 늘어남에 따라 배터리를 효율적으로 사용하기 위한 연구에 않은 관심이 증대되고 있다. 한편 배터리는 각각의 방전 패턴에 따라 사용가능한 시간이 결정이 되며 따라서 효율적인 배터리 관리 정책에 따라 배터리 사용 시간을 연장 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 기존 평균 전력 소비 감소만을 고려한 방법들과 달리 배터리의 방전 특성을 고려한 순간 최대전력 분산 기법을 적용하여 운영체제 수준에서 효율적인 전력사용 기법을 제시하고 이를 통해 전체 시스템의 효율적인 에너지 관리를 할 수 있음을 보이고자 한다.
최근 데이터 활용이 중요해지고 있는 시대인 만큼 데이터센터의 중요도도 높아지고 있다. 하지만 데이터센터는 24시간 가동되는 막대한 전력을 소모하는 시설이기 때문에 환경적, 경제적 측면에서 문제가 되고 있다. 최근 딥러닝 기법들을 사용하여 데이터센터나 서버에서 사용되는 전력을 줄이거나, 트래픽을 예측하는 연구들이 다양한 관점에서 이루어지고 있다. 그러나 서버에서 처리되는 트래픽 데이터양은 변칙적이며 이는 서버를 관리하기 어렵게 만든다. 또한, 가변적으로 서버를 관리하는 기법에 대한 연구들이 여전히 많이 요구되어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 시계열 데이터 예측에 강세를 보이는 장단기 기억 신경망(Long-Term Short Memory, LSTM)을 기반으로 한 가변적인 서버 관리 기법을 제안한다. 제안된 모델을 통해 현업환경에서 이전보다 안정적이고 효율적으로 서버를 관리할 수 있게 되며, 서버에서 사용되는 전력을 보다 효과적으로 줄일 수 있게 된다. 제안된 모델의 검증을 위해 위키 피디아(WikiPedia) 서버의 트래픽 데이터양을 수집한 뒤 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안된 모델이 유의미한 성능을 보이며, 서버 관리를 안정적이고 효율적으로 수행할 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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