헬스케어 및 의료분야를 위한 배터리 기반 웨어러블 디바이스가 많이 제품화되고 있으나, 효과적인 전력 관리 미흡으로 자주 충전해야 하는 사용자의 불편함이 존재한다. 본 연구에서는 HW에서 제공하는 전력 관리 회로도를 효과적으로 활용할 수 있는 Tickless 기반 운영체제 및 전력 관리 알고리즘을 제시하고, 보드 레벨에서 최소 전력을 소모하는 Cold Restart 기법을 제안한다. 제안된 기법의 운영체제는 기존 운영체제에 비해 웨어러블 디바이스의 응용을 모델링한 4가지 시나리오에서 2배에서 최대 33배의 전력 소모 절감을 가져왔다.
최근 클라우드 시스템 환경이 점차 늘어남에 따라 데이터 센터(IDC) 구축이 점차 늘어나가고 있다. 데이터 센터는 최근 부각하고 있는 4 차 산업 영역에서 사물 인터넷(IoT), 자율주행차 등 에서 처리될 대용량 데이터로 인한 이를 처리하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 데이터센터 운영에는 대량의 에너지가 필요하다. 수 많은 컴퓨터에서 발생하는 열에너지를 처리하기 위하여 대량의 전력 냉방 에너지를 소비하고 있다. 냉방 공조 운영은 데이터 센터 운영에 중요한 역할을 한다. 이유는 많은 컴퓨터를 가동하는 비용보다 부대 시설로 운영되는 냉방 에너지를 보다 많이 소비하는 현상까지 발생하고 있다. 이에 최근 데이터 센터 냉방 공조 운영을 효율화하는 것에 연구를 맞추고 있다. 본 논문에서는 냉방 공조 운영 효율화 하도록 하기 위해서 다중 기계 학습을 활용한 데이터 센터의 냉방 에너지 절감 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 단수 알고리즘을 활용하여 머신 러닝의 모델구현 방식이 아닌 다중의 기계 학습을 통하여 최적화된 모델을 일일 배치로 생성하여 예측을 하는 시스템이다. 본 시스템을 통하여 사전에 최적화된 냉방 운영을 하여 기존 데이터 센터의 운영되는 과다 냉방을 감축 시켜 에너지를 절감해주는 기능을 제공한다. 본 논문 시스템 연구 결과는 폭발적으로 늘어가고 있는 데이터 센터의 에너지 효율화에 기여할 수 있고, 클라우드 사업에서 경쟁력을 줄 수 있는 운영 시스템 방안을 제시한다.
에너지 절감형 서버 클러스터에서는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 하며, 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 주기 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력을 절감하거나 열을 낮추는데 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지 못했다. 본 논문에서는 기존 자율학습기반의 서버 전원 모드 제어 방법의 단위전력당 성능과 QoS를 높이기 위한 에너지 효율적인 클러스터 관리기법을 제안한다. 제안 방법은 다중임계기반의 자율학습 방법과 전력소모 예측 방법을 결합한 서버 전원 모드 제어이다. 일반적인 부하 상황에서는 다중임계 학습기반의 서버 전원 모드 제어를 적용하고, 급변하는 부하 상황에서는 예측기반의 서버 전원 모드 제어가 적용된다. 일반적 상황과 급변하는 상황의 구별은 현재의 사용자 요청과 관찰된 과거 몇 분의 사용자 요청의 비율에 따라 이루어진다. 또한, 동적종료 기법을 추가로 적용해 서버가 OFF 하는 데 소요되는 시간을 단축한다. 제안 방법은 16대 서버로 구성된 클러스터 환경에서 3가지 부하 패턴을 이용하여 실험을 수행한다. 다중임계 학습, 예측, 동적종료를 함께 이용한 실험에서 단위전력당 성능(유효응답 수)과 표준화된 QoS 측면에서 가장 우수한 결과를 보여준다. 제안하는 방법과 파라미터 로드된 단일임계 학습을 비교할 때 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴에서 단위전력당 유효응답 수가 각각 1.66%, 2.9%, 3.84% 향상되고, QoS 관점에서는 각각 0.45%, 1.33%, 8.82% 향상되었다.
서버 클러스터에서 부하 분산기는 사용자의 요청을 각 서버로 분산시키는 역할을 한다. 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server)는 소프트웨어적으로 사용되는 부하 분산기로서 여러 가지 스케줄링 방식들을 가지고 있다. 그러나 부하 분산 시에 서버의 유동적인 부하 정보를 반영하지 못하는 단점이 있다. 이에 개선된 방식으로 서버의 동시 연결 개수에 따라 상한계(Upper Bound)와 하한계(Lower Bound)를 설정하고, 요청을 분산하는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling)이 존재한다. 그러나 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔 수 있음에도 불구하고 이 값들이 고정되어 있다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 기존 부하 분산 방법의 단점을 극복하는 서버 전력 정보에 기반한 스케줄링 방식을 제안한다. 제안된 방식은 서버의 부하 정보를 기반으로 에너지를 추정하고 전력 수치를 기반으로 LVS의 가중치 테이블을 주기적으로 갱신한다. 그리고 부하 분산기는 클라이언트로부터 요청 받은 트래픽을 각 서버의 에너지 소모 상태에 따라 적용시킴으로써 에너지 소모가 최소화되도록 부하를 분산한다. 또한 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔수 있음을 고려하여 상한계와 하한계를 설정하지 않고 서버의 상태에 따라 적절하게 요청이 분배되도록 하였다. 15대의 PC를 사용하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과는 기존 부하 분산 알고리즘 중 성능이 가장 좋은 알고리즘에 비해 서버의 성능이 동일한 경우 성능 및 소비전력 면에서 거의 동등하였고, 서버의 성능이 상이한 경우 50.2% 성능 향상 및 27.3% 소비 전력 절감을 확인하였다.
QPSK 디지털 수신기는 전송 경로 또는 송수신기 간의 클럭 차이에 의해 발생하는 위상 편차를 보정하기 위해 위상 복원 방안이 필요하다. 널리 사용되고 있는 디지털 Costas 위상 복원 루프는 입력신호의 주파수/위상 복원 성능이 입력 신호의 전력에 따라 달라지므로 별도의 자동 이득조정 (AGC) 루프가 필요하고, 이는 하드웨어 구현시 시스템의 복잡도와 사용 자원을 증가시킨다. 본 논문에서는 입력 전력에 관계없이 일정한 위상 보정 기능을 수행할 수 있으며 타이밍 복원을 위한 AGC를 동시에 제공할 수 있는 위상 보정 및 진폭 보상 방안을 제안하였다. 제안된 방안은 CORDIC 알고리즘을 사용하여 입력 신호의 위상 및 진폭 정보를 분리하여 각각 처리하며 시스템의 복장도 및 사용 자원을 대폭 절감할 수 있으며, C++ 및 Model Sim을 사용한 모의실험을 통해 본 논문에서 제안한 위상 복원 루프의 동작을 검증하였다.
대체에너지 시스템에서 필수적인 계통연계형 인버터는 LC필터를 거친 정현전압 출력에 계통과 연계용 인덕터를 연결하여 사용하여 왔으나, 최근 들어 인버터와 계통을 LC필터 없이 인덕터로만 계통과 연결하여 직접 전류를 제어하는 형태가 적용되고 있다. 또한 출력에 절연 변압기를 사용하던 기존방식과 달리 변압기가 없는 비절연형 인버터는 전류제어를 통해 계통과 직접연결하고, 부피감소와 원가절감을 이룰 수 있다. 본 논문에서는 저주파 절연변압기가 없는 3kW급의 태양광 발전시스템 시제품을 소개하고 단상계통과 연계한 전류제어 알고리즘의 실험결과를 통해 순시전류제어의 타당성을 확인한다.
러시아를 포함한 동유럽 국가에서는 아직까지 상용전원으로 권선형 동기전동기를 구동시키는 산업현장이 많이 있으며, 최근 에너지 절감을 위해 대용량 고전압 권선형 동기전동기 구동용 H-브릿지 멀티레벨 인버터에 대한 수요가 증가하고 있다. 권선형 동기전동기의 일반 V/F 운전 시에 전동기 회전자의 속도가 완벽히 동기화되지 않아 저속영역에서 난조가 발생하여 출력토크가 진동하는 현상으로 운전에 어려움이 있으며, 저속 영역에서의 낮은 토크 출력으로 인하여 다양한 부하에 적용이 힘든 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 H-브릿지 멀티레벨 인버터의 권선형 동기전동기 구동 시 헌팅 억제 알고리즘을 추가하고 속도 지령에 보상함으로써 저속 영역의 속도/토크 헌팅 현상을 저감하는 센서리스 제어 방법을 제안하였다.
본 논문은 저전력 영상 특징 추출 하드웨어 설계를 위한 공통 부분식 제거 기법 기반 이미지 필터 하드웨어 최적화 기법을 제안한다. 저전력 및 고성능 물체인식 하드웨어는 공장 자동화를 위한 산업용 로봇에 필수 모듈로 채택되고 있다. 따라서 물체인식 하드웨어의 영상 특징 추출 알고리즘에 다양하게 적용되는 Gaussian gradient 필터 하드웨어의 저면적 설계가 필수적이다. Gaussian gradient 필터의 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해 필터에 사용되는 계수의 Symmetric한 특징과 Transposed form FIR 필터 하드웨어 구조를 이용했다. 제안된 이미지 필터의 하드웨어 구조는 알고리즘에 적용된 계수의 변형 없이 구현되었기 때문에 윤곽선 검출 알고리즘에 적용했을 때 검출 데이터의 열화 없이 구현될 수 있다. 제안된 이미지 필터 하드웨어 구조는 기존 구조와 비교했을 때 곱셈기의 수를 50% 절감할 수 있음을 확인했다.
본 연구는 실내의 조도를 균일하게 유지하기 위한 조명제어시스템(LMS) 및 그 알고리즘에 관한 것으로 특히 창가 및 실내에 배치한 조도센서로부터 얻어지는 조도(Luminance)값들을 경계조건으로 하여 조도분포에 관한 수학적 모델을 세운 후 Laplace 방정식의 조화함수(수치해석적 해)를 컴퓨터로 고속 시뮬레이션 함으로써 외부의 밝기변화에 따른 실내 조명등의 조도 분포를 차별화하여 제어하여 결과적으로 전력을 절감하면서도 실내 근무자에게 균일하고 자연스러운 조명환경을 제공할 수 있는 적응형 조명제어장치 및 그 알고리즘의 연구 내용을 소개하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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