• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.349-350
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• 2018

본 논문에서는 전기 자동차 충전소의 전력 소모량 추정 알고리즘을 웹 서버에 도입하여, 충전소에 의한 전력소비가 주변 전력 계통에 미치는 영향을 모니터링할 수 있는 시스템을 제안한다. 우선, 관련 기관으로부터 공급 받는 지역 내 실시간 충전소 별 이용 상태 정보로부터 충전 시간과 그 횟수를 도출하고, 이를 충전소 마다 누적하여 소비 전력을 추정한다. 이렇게 추정된 충전소 별 전력 소모량을 웹 페이지를 통해 사용자에게 시각화하여 제공한다. 또한 같은 지역의 구간별 실시간 교통량 또한 같은 방식으로 제공하여, 전기 자동차 충전소 전력소모량의 변화 추이와 교통량의 변화 추이 간 상관관계를 확인할 수 있도록 한다. 따라서 제안하는 시스템은 지역 내 전기 자동차 충전소의 전력 소모량 및 그 변화 추이 관측하고 이를 바탕으로 지역 내 충전소 추가 설치 필요성, 전력 계통 부하 예측, 충전소 재배치 등 전기 자동차 충전소 운영 전략을 수립하는데 사용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.366-367
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• 2011

오늘날 컴퓨터 시스템에서 중요하게 생각하는 분야 중 하나가 저전력이다. SSD는 기계적인 요소가 없어서 충격에 강하고 랜덤 읽기, 쓰기 성능이 HDD에 비해 좋아 HDD를 대체할 새로운 저장 장치로 여겨지고 있다. 또한 소모 전력도 HDD에 비해 작을 것으로 예측했다. 하지만 실제 소모량은 HDD와 크게 차이 나지 않았다. SSD의 소모 전력이 커진 원인을 파악하기 위해 SSD의 구성 요소를 파악하고 각 요소의 소모량을 시뮬레이터를 이용하여 분석했다. SSD의 전력 소모는 Flash Memory Controller, DRAM, NAND Flash 의 소모량이 90% 이상을 차지했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.707-710
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• 2014

최근 지능형 전력망을 통한 전기요금의 실시간 측정이 가능해지면서 시간별 전력 사용량 및 이에 해당하는 비용 산출이 가능하게 되었다. 이에 따라 전기 요금 절감을 위해서는 매 시간 전력 소모를 체크하고 제한 전력 이상을 사용하지 않아야 한다. 본 논문은 지능형 전력망 사용 빌딩에 유전알고리즘을 이용하여 전력을 효율적으로 제어할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 각 시간대별 전력 소모량을 계산하여 제한 전력을 넘는 사용량은 다른 시간대로 분산하고 사용하지 못한 전력은 나머지 연산을 통하여 전력 소모량이 최소인 시간대에 분포시키는 나머지 연산을 적용하였다. 또한 실제 전기 사용량 데이터를 기반으로 제안기법이 시간대별 전력소모량의 편차를 해소하고, 기존 전력 사용 패턴에 비해 전력요금의 절감에 기여할 수 있음을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.208-210
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• 2003

본 논문은 내장형 시스템에서 저전력 소모를 위한 선택적 페이지 캐쉬 사용 기법을 제안한다. 내장형 시스템의 저장매체로 널리 사용되고 있는 플래쉬 메모리는 데이터를 압축하여 저장하기 때문에 리눅스에서 사용되는 페이지 캐쉬가 효과적으로 동작한다. 하지만 플래쉬 메모리는 RAM 보다 전력 소모가 적기 때문에 페이지 캐쉬 사용에 따른 빈번한 RAM 접근 횟수는 전력 소모량을 증가시킨다. 따라서 저전력 시스템 운영을 위해서 페이지 캐쉬를 선택적으로 사용하는 것을 제안한다. 리눅스 운영체제상에서 구현된 시스템을 바탕으로 수행속도가 향상되고 전력 소모량이 감소함을 보인다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.4
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• pp.25-33
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• 2014

This paper proposes a power-efficient scheduling scheme that stochastically minimizes the power consumption of real-time tasks while meeting their deadlines on multicore processors. In the proposed scheme, uncertain computation amounts of given tasks are translated into probabilistic computation amounts based on their past completion amounts, and the mean power consumption of the translated probabilistic computation amounts is minimized with a finite set of discrete clock frequencies. Also, when system load is low, the proposed scheme activates a part of all available cores with unused cores powered off, considering the leakage power consumption of cores. Evaluation shows that the scheme saves up to 69% power consumption of the previous method.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.343-344
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• 2015

본 논문에서는 무선 센서 네트워크 기반의 전력 소모 측정 데이터를 모바일 기기로 제공하는 전력 검침 시스템을 제안한다. 디지털 전력량계의 전력 소모 측정데이터를 전송하는 아두이노 보드와 전송된 정보를 수신하는 게이트웨이 및 수집된 전력량을 환산하는 서버와 소비전력을 스마트폰에 모니터링하는 앱으로 구성된다. 전력미터기는 Zigbee를 이용한 Sensor Network를 구성하여 전력데이터를 전송하며 아두이노 보드를 통해 서버에서 소모전력량과 요금을 계산하고, 무선 LAN을 통해 서버에 접속한 모바일 단말기에 전력사용량을 실시간으로 알 수 있도록 한다. 이러한 전력 검침 시스템을 구현하여 실시간으로 집안의 소모전력을 모니터링할 수 있으며 전력절감을 유도하는 것을 목적으로 한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.1
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• pp.119-124
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• 2010

The MAC layer in ad-hoc network which makes network of nodes without infrastructure for a time has became an issue to reduce delay, allocate fairly bandwidth, control TX/RX power and improve throughput. Specially, the problem to reduce power consumption in ad-hoc network is very important part as ad-hoc devices use the limited battery. For solution of the problem, many power control algorithms, such as distribute power control, PCM (Power Control MAC) and F-PCF (Fragmentation based PCM), are proposed to limit power consumption until now. Although the algorithms are designed to minimize power consumption, the latency communication zone is generated by power control of RX/TX nodes. However the algorithms don't suitably reuse the space. In this paper proposes the algorithm to improve data throughput through Spatial Reuse based on a power control method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.469-472
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• 2008

임베디드 시스템에서는 기능적 요구사항 뿐만 아니라 전력량, 응답시간, 견고성 등의 여러 가지 비기능적 요구사항들도 중요하다. 그중에서 전력량에 대한 비기능적 요구사항은 휴대형 임베디드 시스템의 운영에 있어서 핵심적인 요소이다. 임베디드 소프트웨어의 복잡도 및 크기 증가로 전력 소모량이 증가하고 있는 추세이며, 그로인해 소프트웨어 기반의 저전력 소모를 위한 임베디드 시스템 개발 기술이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어 개발의 선행단계에 설계모델 기반으로 소프트웨어 전력소모량을 예측하기 위하여 요구되는 에너지 라이브러리를 구축한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.176-178
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• 2012

SSD는 제자리 덮어쓰기가 안되기 때문에 가비지 컬렉션 연산을 수행한다. 가비지 컬렉션은 동작 시간이 긴 삭제 연산과 유효페이지 복사 연산이 자주 발생하여 SSD의 Active Time을 길게하고 전력소모를 증가시킨다. 본 논문에서는 SSD에서 입력데이터와 일치하는 무효데이터를 재활용함으로써 가비지 컬렉션 횟수를 줄이고, 기존 방법과 비교하여 소모된 전력량을 측정하였다. 무효데이터 재활용 기법을 사용할 때 활성시간의 전력소모가 약 32% 감소했고 전체 전력소모량은 약 17% 감소함을 확인했다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.9B
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• pp.811-820
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• 2006

In this paper, The correlation of the power consumption of sensor node is analyzed according to the analyze parameter in IEEE 802.15.4 star sensor network. And It is studied the influence on analysis parameter. The power consumption of sensor network in transmission process and average transmission power consumption drives to numerical formula. And CSEM WiseNET system measurement value is used. As a simulation result, The power consumption of sensor node in star network consist of 10 sensor nodes is more than 20 % that in single network in average. When beacon signal interval is 0.1 second in all frequency bands, the power consumption of sensor node in up-link is more than 2.5 times that in down-link in average. When beacon signal interval is 1 second and the number of sensor nodes increases to 100 and sensing data increases to 100 byte, the power consumption of sensor node increases to 2.3 times. And The superior performance of 2.4 GHz frequency band has than 868/915 MHz frequency band up to $6{\sim}12$ times.