컴퓨팅 성능향상과 장비의 증가는 전력소비의 증가로 이어져 데이터센터 경영자에게 운영경비의 증가로 피할 수 없는 중요한 문제가 되었다. 그래서 미국의 데이터센터에서는 에너지 효율화 지수인 PUE(Power Usage Effectiveness)를 표준지수로 정하고 에너지소비를 관리하고 있다. 데이터센터에서 소비되는 에너지에서 IT부문과 비IT부문의 에너지 소비비율은 50:50 비율이다. IT장비는 처음 도입 시 에너지 효율적인 장비를 도입하면 컴퓨터 운영상에서 에너지를 절감할 기회는 많지가 않지만, 비IT부문은 설비운영적인 측면으로 안정성을 고려하면서 동시에 효율적인 운영환경을 유지하는 것이 가능하다. 본 문서에서는 비IT부문에서 전산실 장비의 열복도-냉복도 분리 배치가 에너지 절감효과가 어느 정도인지 실험을 하였으며, 그 실험결과를 기술하였다.
반도체 소자 제조 공정에 사용되는 공정 펌프는 전체 소요되는 에너지(소비전력)에 52%를 소비하고 있다. 이러한 이유 때문에 반도체 fab 내에서 에너지 절감을 논의할 때 항상 공정용 진공 펌프가 1 순위에 오를 수밖에 없는 것이다. 반도체 공정용 진공 펌프는 사용되어지는 공정에 따라 유지되는 진공도가 달라지고 이에 따라 소비전력과 투입되는 utility의 양이 바뀌게 되어 진공도와 공정에 따른 에너지 소비의 pattern이 다르다. 한국표준과학연구원 진공센터에서는 각 공정 대응용 펌프의 종류에 따라 배기속도, 도달진공도, 소비전력, 진동, 소음 등 기본 펌프 성능 평가, light gas인 helium에 대응하는 기본 성능평가를 실시하고 있다. 또한 부가적으로 soft/medium 공정용의 경우 저전력 mode의 소비전력의 진공도에 따르는 측정변수의 pattern을 측정/분석하고 있으며, harsh 공정용의 경우 50~300 slm의 유량 주입에 따른 내구성 특성을 monitoring하고 있다. 드라이펌프의 기본적인 평가 성능과 각 회사의 SPM (single pump monitoring system) 측정 변수인 온도, 배기구 압력 변화 등의 자체 진단 인자를 포함하여 반도체 공정에서 드라이 펌프의 운용에 필요한 냉각수, $N_2$, 등과 같은 utility의 사용량 및 온도변화 등을 측정하여 드라이 펌프의 에너지 소비 pattern을 분석하고자 한다.
본 논문에서는 저전력 기술인 DVFS (Dynamic Voltage Frequency Scaling) 응용을 위하여, 동작주파수의 변화에도 소비전력이 일정한 특성을 갖는 전류모드 회로를 적용함에 있어서, 저속 동작에서 소비전력이 과다한 전류모드 회로의 문제점을 전류모드 회로에서 sub-threshold 영역 동작의 MOSFET을 적용함으로써 소비전력을 최소화하는 설계기술을 소개한다. 회로설계는 MOSFET BSIM 3모델을 사용하였으며, 시뮬레이션한 결과, strong-inversion 동작일 때 소비전력은 $900{\mu}W$이었으나, sub-threshold 영역으로 동작하였을 때, 소비전력이 $18.98{\mu}W$가 되어, 98 %의 소비전력의 절감효과가 있음을 확인하였다.
최근 환경보호를 위한 그린IT 기술이 주목을 받으면서 정부차원의 스마트 그리드가 부각되고 있다. 스마트 그리드는 궁극적으로 전력을 효율적으로 사용하여 소비자는 전력사용 요금을 절감하고 정부는 환경을 보호할 수 있게 된다. 하지만, 정부 차원에서의 일방적인 전력관리에는 한계가 있고 전력을 소비하는 사용자 역시 능동적으로 전력 사용량을 줄여야 큰 효과를 볼 수 있다. 따라서 본 논문은 임베디드 센서네트워크를 기반으로 일반 사용자도 댁내에서 혹은 빌딩에서 능동적으로 사용할 수 있는 스마트 전력절감 시스템을 제안한다.
최근 에너지 소비의 지속적 증가 및 에너지 가격의 급격한 상승으로 그린 IT 도입 운영이 필수적인 요소로 인식됨에 따라 서버 발열 및 데이터센터 에너지 절감을 위해 IT 인프라가 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로 대체 되어가고 있다. 본 연구에서는 오픈 소스 기반 클라우드 플랫폼을 구축하고 클라우드 컴퓨팅 노드의 다양한 자원 값을 이용한 전력제어 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 클라우드 노드의 자원 효율을 높이면서 전력 소모를 절감하여 그린 IT 실현에 기여할 것으로 기대된다.
현재, 전세계적으로 에너지 자원은 점차적으로 감소하고 있음에도 불구하고 에너지 수요 및 소비는 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따른 에너지 자원을 대체하기 위한 범국가적인 노력 및 연구가 수행되고 있다. 에너지 수요에 따른 공급의 증가 뿐만 아니라 에너지를 효율적으로 소비하는 것은 현 에너지 부족 현상을 해결하기 위한 적절한 수단이 될 수 있다. 본 연구는 에너지를 가장 많이 소비하는 제조 공장의 에너지를 효율적으로 소비할 수 있는 방법을 시뮬레이션하고 분석하였다. 제조 공장에서 가장 많은 에너지를 소비하는 HVAC (Heating, Ventilating, and Air Conditioning) 시스템의 효율적인 운전을 위해 온도기반의 제어를 통한 공장의 에너지 최적화 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 기반으로 실제 공장의 온도와 전력 데이터를 이용하여 머신러닝 알고리즘을 적용하고 공장 온도를 예측하였다. 또한 예측 온도를 이용한 제어 시스템 시뮬레이션으로 공장 에너지의 소비패턴을 분석하고 에너지(전력량) 소비량을 감소할 수 있는 운전 모델을 제안하였다. 공장 에너지 패턴에 있어 HVAC 시스템의 예측 기반 프리 쿨링을 통한 온도제어 알고리즘은 기존 대비 10% 이상의 에너지 절감 효과를 보여 준다. 이 결과는 HVAC 시스템의 최적 제어가 공장 에너지 소비를 절감할 수 있음을 나타낸다. 향후 본 제어 시스템의 알고리즘은 실제 공장의 최적 제어에 적용되어 에너지 소비 절감 운전을 수행할 예정이다.
본 논문에서는 Zigbee 통신을 이용하여 대기전력을 차단함 함으로써 전력 소비를 줄이기 위한 스마트 오피스 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 구현된 시스템은 Server를 통하여 각 Client의 전류에 대한 통제를 가능하게 하며, 전력 사용 상황과 전력량 정보를 통해 사용자에게 고지함으로써 기존의 전자기기의 대기전력의 소비를 줄일 수 있다. 또한 외부 장치에서 Server로의 접근을 통해 제어할 수 있도록 하여 공간적인 문제도 고려하였다. 실험 결과를 통해 시스템을 이용함으로써 대기전력 소비가 종전보다 작아짐을 확인 할 수 있었다. Server는 ARM과 C#, Client는 ATmega와 C를 이용하여 구현하였다.
LCTV에서 대부분의 전력 소비가 이루어지는 곳은 백라이트 유닛이다. 따라서 백 라이트의 소비 전력을 절감하는 기술은 사용자 각자의 에너지 절약 효과만이 아니라 국가적인 에너지 절약 차원에서도 중요하다. 기존의 연구들은 이러한 에너지 절감을 위하여 영상 특성을 분석하여 백 라이트를 조절하는데 그 방법이 픽셀기반의 처리이므로 처리량이 많아 시간이 오래 걸린다. 본 연구에서는 픽셀 기반 처리를 최소화 할 수 있도록 영상의 특성에 따라 밝기 값에 대한 변화를 추적하여 최소 블록 처리로 그 속도를 개선하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 에너지 센서 네트워크 적용을 위한 AC 전력센싱 기능과 지능형 대기전력 차단제어 기능을 가진 무선 스마트 플러그 설계와 적응식 대기전력 차단제어 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 적응식 대기전력 차단제어 알고리즘은 사무기기나 가전기기마다 상이한 대기전력 문턱치를 학습기능에 의해 자동 감지하고, 적응 설정되게 함으로서 사용자의 편이성과 신뢰성 높은 대기전력 차단제어 기능을 제공하여 에너지소비 절감 효과를 극대화 할 수 있도록 하였다. 구현된 시제품의 기능을 검증한 결과, 설계 요구기능을 모두 만족하였으며 대기전력 소비를 절감할 수 있는 지능형 전력센서로서 실용성이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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