센서네트워크를 위한 여러 가지 저전력 MAC들이 제안되어 있다. 그 중 IEEE802.15.4은 동기화로 인한 전력소모가 많은 단점을 가지며 전력소모를 줄이기 위한 수면(sleep)과 각성(awake)을 반복하는 슈퍼프레임(superframe) 동작으로 지연시간이 길어지는 단점이 있다. 대표적 비동기 B-MAC은 체크인터벌에 따라 지연시간을 짧게 할 수는 있지만 송신단에서는 과도한 프리엠블로 전력소모가 발생하며 수신단에서는 오버히어링으로 전력 손실이 발생하는 단점을 가진다. 기존 MAC들의 지연시간과 전력소모 불균형으로 인한 단점을 보완하기 위해 비동기식 B-MAC 기법에 체크인터벌을 적응형으로 운용하는 방법[1]이 제안된 바 있다. 제안 방식에 따른 스루풋과 지연시간 측면의 성능을 분석한다.
휴대폰 시장은 전세계 보급률이 2007년에 75%정도를 차지할 만큼 거대하다. 이러한 휴대폰 시장은 개발도상국에서의 규모 확대와 선진국의 Second Phone 경향의 증가로 인해 지속적으로 확대되고 있다. 이제 휴대폰은 더 이상 단순한 전화기를 벗어나 통합멀티미디어화 되어가는 추세이다. 휴대폰이 통합멀티미디어 제품으로 변모함에 따라 다양한 기능을 탑재한 차세대 제품을 설계해야 하는 연구자들은 여러 요인들을 고려해야 하는데 그 중에서도 가장 중요한 요인이 바로 사용자 인터페이스와 배터리 수명이다. 휴대폰의 통합멀티미디어화는 다양한 기능과 편리한 인터페이스를 제공하지만 이로 인해, 배터리 수명은 줄어들었다. 전력소모가 많은 휴대폰의 기능을 제한하는 방안을 사용한다면 배터리 수명은 증가하겠으나, 이는 높아져 가는 소비자의 요구를 만족 시킬 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 음향적 기능과 촉각적 기능을 사용하였을 때 소모되는 전력 패턴을 분석하고자 한다. 본 논문의 실험은 벨소리(음향적 기능)의 박자별 전력 소모량과 진동(촉각적 기능)의 주기에 따른 전력 소모량, 그리고 진동벨(음향적 기능 + 촉각적 기능)은 벨소리를 포함한 진동의 길이와 주기에 따른 전력량을 측정하였다. 본 논문에서는 전력을 측정하기 위하여 인스펙터를 사용하였고 측정 휴대폰은 삼성전자의 SCH-W550 모델을 이용해서 실험을 하였다. 실험결과, 본 논문에서 실험한 세 가지 방법 중에서 진동벨을 이용할 경우 사용자 인터페이스 설계에 보다 효과적임을 확인할 수 있다.
지구 저궤도 위성의 임무 운용 시 전력 시스템을 안전하고 운용하고 에너지 균형을 만족하는 임무를 설계하기 위해 계획된 임무에 대한 전력 파라미터를 예측해야 한다. 이 논문에서는 다양한 미션 프로파일에 대해 위성의 생성 전력, 소모 전력, 배터리 방전 정도(Depth of Discharge, 이하 DoD), 버스 전압, 충/방전 전류 등을 예측함으로써 미션의 유효성 및 에너지 균형을 검증하기 위한 전력 시뮬레이터를 제안한다. 제안된 전력 시뮬레이터에는 인공위성의 생성 전력을 모사하기 위해 태양전지판(Solar Array, 이하 SA)의 모델, SAR (Solar Array Regulator)의 3가지 동작 모드를 구현하였다. 또한 소모 전력을 모사하기 위해 버스 및 탑재체의 각 유닛 별 소모 전력, Unit on/off configuration, 탑재체 운용 모드 등을 고려하였다. 버스 전압 및 충/방전 전류를 예측하기 위해 배터리 및 주변 회로를 모델링하고 임의의 DoD, 충방전 전류에 대해 배터리 전압 및 버스 전압을 예측한다. 구현된 전력 시뮬레이터를 이용해 에너지 균형을 분석하고 임무 계획의 적합성을 쉽게 판단할 수 있다.
센서 네트워크에서 소비전력 측정은 실제 필드에서 실측을 통해 수행하기 어렵기 때문에 시뮬레이션을 통하여, 소비전력을 예측하고, 노드들의 교체시기를 결정하게 된다. 시뮬레이션 툴은 센서 네트워크의 여러 요소들을 시뮬레이션 하는데 이 요소들은 전력 소비량, 패킷 전송 트래픽, 네트워크 구성 형태 등이 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 시뮬레이션 요소 중 큰 비중을 차지하는 전력 소모를 시뮬레이션하기 위한 센서 노드의 전력 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 전력 모델은 시뮬레이션 시 연산을 최소화하기 위하여 센서 노드의 기능별 전력 소모 특성에 따라 기존에 실측된 데이터가 연산을 대체 할 수 있는 부분은 수식 계산을 생략한다. 이러한 경우 전력 소모 예측의 정확도는 떨어지지만 연산량이 감소하여 빠른 시뮬레이션이 가능하다. 제안하는 모델은 정밀한 시뮬레이션보다는 빠른 시뮬레이션 속도를 이용하여 두 개 이상의 센서 네트워크 알고리즘 간의 전력 소모차를 분석하는데 적합한 모델이다.
전력계통 해석의 정밀도 향상을 위해서는 배전용변압기 1차측 기준의 정확한 부하역율 데이터 입력이 요구되나, 현재 역율산정을 위한 유 무효전력 측정설비가 변압기 2차측에만 설치되어 변압기 자체에서 소모되는 무효전력에 대한 보다 정확한 고려방법 모색이 필요하다. 이와 관련하여 본 고에서는 변압기 OLTC 변화에 따른 소모 무효전력 변화량 고려방법, 변압기 2차측 유, 무효전력 측정치 및 조상설비 운전실적 등 제반 요소를 고려한 변압기 1차측 기준의 역율 산정방법을 제시하고, 현재 우리계통에서 운전되고 있는 154kV 전 변전소 전 변압기 및 154kV 직거래고객에 대하여 계절별, 요일별, 시간대별로 총 44개 케이스의 부하역율 특성분석 결과를 이용 계통해석시 적용되는 부하데이터의 정밀도 향상방안과 부하역율 변경 적용시 계통해석 결과에 미치는 영향 등에 대한 우리나라 실 계통 대상 모의 결과를 다루었다.
지속가능한 모바일 상황인지 서비스를 위한 효율적인 전력 사용에 대한 연구가 요구된다. 모바일 상황인지 서비스에 대한 전력소비 연구를 위해서는 모바일 상황에 맞는 전력 측정 및 분석 도구가 요구되며, 모바일기기 내부의 다양한 모듈의 동작에 대한 관찰이 가능해야 한다. 하지만 기존의 전력측정 도구의 경우 센서동작에 대한 모델링에 대해 ON/OFF 와 같은 간단한 모델로 정의하여, 전력의 원인이 되는 센서모듈의 동작에 대한 정보를 얻기 어렵다. 이에 본 논문에서는 GPS 모듈을 대상으로 안드로이드 API 계층에서 명시하는 모듈의 동작을 바탕으로 GPS동작정보를 기록하는 전력측정도구를 제안하였다. 제안된 전력측정도구를 이용하여 상용 내비게이션 애플리케이션의 실행에 따른 전력소모를 측정하였으며, API에 명시된 GPS 모듈의 동작상태들의 변화를 확인하였다.
멀티프로세서가 임베디드 시스템에서 널리 쓰임에 따라 지원되는 전력 최소화 기법을 이용하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 에너지의 소모량을 줄여야 할 필요성이 대두된다. 본 논문은 동적 전압 스케일링 및 전력 셧다운을 이용하여 에너지 소모를 최소화 하는 태스크 스케줄링 알고리즘을 멀티프로세서 환경을 위해 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 전력 셧다운시의 에너지 및 타이밍 오버헤드를 고려하여 반복적으로 태스크 할당 및 태스크 순서화를 수행한다. 제안된 반복적인 태스크 스케줄링을 통해 전체 에너지 소모를 줄이는 가장 좋은 해를 얻을 수 있었다. 전체 에너지 소모는 리니어 프로그래밍 모델 및 전력 셧다운의 임계 시간을 고려하여 계산되었다. 실제 어플리케이션으로부터 추출된 표준 태스크 그래프에 기반을 둔 실험 결과를 통해 하드웨어 자원 및 시간제한에 따른 에너지 소모 관계를 분석하였다. 실험 결과를 볼 때 제안된 알고리즘은 기존의 우선권 기반의 태스크 스케줄링에 대해서 의미 있는 성능 향상을 얻을 수 있었다.
최근 IT기술의 발전에 따라 2025년 전 세계의 데이터 규모가 현재보다 10배 정도 증가할 것으로 예상한다. 이러한 인터넷 기술의 급속한 발전은 데이터센터 내에서 서버시스템의 고사양화와 저장매체의 대용량화 등을 초래하며, 이는 데이터센터의 전력 소비를 증가시키는 원인이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 데이터센터의 서버시스템에 대한 전력 소모패턴을 분석하여 에너지 절전정책을 추천하고 이를 실시간으로 모니터링하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 데이터센터의 개별 서버시스템에 대한 전력 소모패턴을 모니터링하고 분석할 수 있으며, 서버시스템의 실제 동작 시간을 효율적으로 관리하여 데이터센터의 전체 전력소모량 대비 10% 내외 정도가 절감될 것으로 기대한다.
이 논문에서는 시스템 수준의 전력 소모를 분석하는 방법론을 설명한다. 응용의 시스템 수준 전력 모델을 구하기 위해서, 시스템을 이루는 각 부분들을 선형적으로 모델링하고, 이를 모두 더한다. 선형적으로 모델링된 식의 파라메터들을 구하기 위해서, 회귀분석에 기반한 분석을 한다. 이를 위해서 다양한 벤치마크들을 준비하고, 응용에 대해서 측정을 한 것과 수정된 시뮬레이터에서 필요한 정보를 얻어야 한다. 이렇게 분석한 전력 모델의 예측치는 5% 내의 정확도를 가짐을 확인하였다.
동적 전력 관리는 서로 다른 전력소모를 갖는 전력상태들을 시스템 구성 요소에 할당하고 상황별로 전력상태를 관리함으로써 시스템의 전력 소모를 현저하게 줄여줄 수 있다. 전력관리의 주 기능은 구성요소의 상태천이를 언제 수행하느냐 이며 이를 위하여 추계적 프로세스에 기반한 동적 전력관리 모델을 개발한다. 동적 모델은 시스템 큐와 다양한 모델링 기능을 표현할 수 있는 페트리 네트의 확장형인 SRN(Stochastic Reward Nets)을 이용하여 개발되며 성능분석을 함께 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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