• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.93-99
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• 2008

휴대용 기기의 다양한 기능으로 인해 에너지 절약은 더욱 중요한 문제가 되고 있다. Dynamic Voltage Scaling(DVS)는 임베디드 기기에서 대표적으로 사용되는 에너지 절약 방법이다. 본 논문에서는 응용프로그램의 작업량 변화에 따라 프로세서의 동작 전압과 속도를 조절할 수 있는 DVS 알고리즘을 제안한다. 제안된 DVS 알고리즘은 커널의 DVS 모듈과 응용프로기램의 작업량 변화를 관찰하는 함수로 구성되어 있으며 작업량이 급격히 증가 하거나 감소하는 경우 이에 알맞은 프로세서의 동작 수준을 결정함으로서 작업의 데드라인을 넘기지 않으면서도 전력 소비를 줄일 수 있도록 하였다. 제안된 DVS 알고리즘은 Linux 2.6 커널과 PXA270프로세서를 이용한 임베디드 시스템에서 구현되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.866-874
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• 2006

본 논문은 비주기 태스크에 대한 저전력 스케줄링을 달성하기 위한 새로운 동적 전압 조절(DVS) 알고리즘을 제안한다. 비주기 태스크는 주기(period)가 없고 발생시간(release time)과 최악실행시간(WCET) 예측이 불가능하기 때문에 기존의 DVS 알고리즘으로 스케줄링 할 수 없으므로 전력소모가 많이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 일정한 크기의 주기와 최악수행시간을 갖는 주기적인 가상태스크를 정의하고, 발생한 비주기 태스크를 가상태스크에 할당하여 이미 존재하는 주기 태스크들과 함에 DVS 스케줄링을 수행하는 알고리즘을 제안한다. 가상태스크의 주기와 최악수행 시간은 이미 존재하는 주기태스크들과 가상태스크를 모두 포함한 태스크 활용률을 계산하여, 그 값이 1에 가장 근접하는 값으로 설정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 주기 태스크에 대한 DVS 알고리즘보다 11%의 전력 감소 효과가 있음을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권2호
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• pp.95-103
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• 2007

동적 전압 조절(Dynamic voltage scaling, DVS) 기법은 가장 효과적이면서 가장 잘 알려진 전력 관리 기법 중 하나이다. DVS가 효율적인 여유 시간(Slack time) 분배 방법, 전압 할당 방법 등 다양한 방면에서 연구되었지만, 전압 변경 가능 프로세서 이외의 장치들에 대한 영향은 제대로 연구되지 못했다. DC-DC 변환기는 오늘날 대부분의 내장형 시스템에서 내부 장치들을 위한 다양한 값의 공급 전압 생성 및 전압 안정화 기능을 제공하는 중요한 역할을 하고 있으며, 특히 공급 전압의 계속적인 변경이 필요한 DVS를 적용하기 위해서는 필수적인 구성 요소이다. 이 논문에서는 DC-DC 변환기의 전력 소모를 포함한 시스템의 에너지 소모에 대해 분석하고 이를 바탕으로 DC-DC 변환기를 포함하는 시스템 또는 이와 유사한 형태의 에너지 소모 특성을 가지는 시스템에서 에너지 소모를 최소화하는 새로운 에너지 최적 오프라인 DVS 스케줄링 알고리즘을 제안하고, 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 어떤 종류의 설정에서도 기존의 DVS 알고리즘보다 더 적은 에너지 소모의 스케줄을 생성함을 보여준다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.428-430
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• 2006

This paper proposes a new means of performance optimization for multimedia algorithm utilizing the Microscopic DVS (Dynamic Voltage Scaling). The Microscopic DVS technique controls the operating frequency and the supply voltage levels dynamically according to the processing requirement for each frame of multimedia data. The huffman decoding algorithm of MPEG-2 AAC audio decoder is optimized to maximize the power saving efficiency of Microscopic DVS technique. The experimental results show the reduction of computational complexity by more than 30% and the reduction of power consumption by more than 17% compared with those of the conventionally fast method.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권12호
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• pp.544-546
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• 2006

This paper proposes a new means of performance optimization for multimedia algorithm utilizing the Microscopic DVS (Dynamic Voltage Scaling). The Microscopic DVS technique controls the operating frequency and the supply voltage levels dynamically according to the processing requirement for each frame of multimedia data. The huffman decoding algorithm of MPEG-2 AAC audio decoder is optimized to maximize the power saving efficiency of Microscopic DVS technique. The experimental results show the reduction of computational complexity by more than 30% and the reduction of power consumption by more than 17% compared with those of the conventionally fast method.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2B호
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• pp.163-171
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• 2009

수문시계열 분석과 예측을 위하여 통상적으로 기존의 선형적인 모형들을 이용하여 왔다. 그러나 최근 자연현상이나 수문시계열의 패턴 그리고 변동성에 비선형구조가 존재하고 있다는 것이 입증되고 있다. 따라서 기존의 선형적인 방법들에 의한 시계열분석이나 예측은 비선형 시스템에 대해서 적절하지 않을 것이다. 최근, 시계열의 비선형성 구조를 판단하기 위해 카오스 이론을 토대로 한 상관적분으로부터 BDS(Brock-Dechert-Scheinkman) 통계 기법이 유도되었다. BDS 통계는 시스템의 비선형구조와 무작위성 구조를 구별하는데 매우 효과적으로 이용되어 오고 있다. 또한 DVS(Deterministic Versus Stochastic) 알고리즘은 카오스와 추계학적 시스템을 구별하고 예측하는데 주로 이용되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 DVS 알고리즘에 의해 시계열의 비선형성을 판별할 수 있음을 보이고자 한다. 따라서 본 연구에서는 추계학적 시계열과 수문학적 시계열들의 비선형성을 검사하고자 한다. ARMA 모형과 TAR(Threshold autoregressive) 모형으로부터로 발생시킨 추계학적 시계열, 미국 유타주 GSL 체적자료, 미국 플로리다 주 St. Johns 강 Cocoa 지점의 유출량 자료, 소양강 댐 일 유입량 자료 등의 수문시계열에 대해 비선형성 분석을 수행하고 그 결과를 비교하였다. 분석결과 BDS 통계가 선형 및 비선형 시계열을 구분하는데 매우 강력한 도구임을 보였고, DVS 알고리즘 또한 시계열의 비선형성을 구별하는데 효과적으로 이용될 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권12호
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• pp.736-748
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• 2003

동적 전압 조절(DVS: Dynamic Voltage Scaling)은 온라인 상태에서 CMOS 회로의 공급 전압과 클락 속도를 동적으로 조절하는 것으로 내장형 실시간 시스템의 에너지 소모량을 줄이는데 매우 효과적인 기법이다. 일반적으로 DVS 알고리즘의 에너지 효율은 이의 슬랙 측정 방법에 의해 크게 좌우된다. 본 논문에서는, 향상된 슬랙 측정 방법에 기반한 주기적 경성 실시간 태스크들을 위한 새로운 DVS 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법들과는 달리, 제안된 온라인 슬랙 측정 방안은 우선순위 기반 스케줄링의 기본적인 특성을 이용하며, 따라서 대부분의 우선순위 기반 스케줄링 정책에 대해 적용이 가능하다. 본 논문에서는, 이른종료시한우선(EDF: Earliest Deadline First) 스케줄링 정책과 주기-단조(RM: Rate Monotonic) 스케줄링 정책으로 대변되는 동적 및 고정 우선순위 스케줄링 정책에 대해 제안된 슬랙 측정 방안을 적용하는 방안을 제시한다. 또한, 모의 실험을 통해, 제안된 알고리즘은 기존의 DVS 알고리즘에 비해 프로세서의 에너지 소모량을 효과적으로(20∼40% 정도) 줄일 수 있음을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권1호
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• pp.95-100
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• 2005

본 논문에서는 멀티미디어 프로세서의 전력 소모를 효과적으로 줄이기 위한 DVS 기법을 제안하였다. 전력 절감율의 유효 범위는 멀티미디어 프로세서의 프레임 기반 연산량이 가우시안 분포로 가정하여 해설적으로 유도되었다. 이러한 해석식은 연산량의 평균과 표준편파에 관하여 표현된다. 제안한 DVS 기법의 전력 절감을 실험을 통해 확인하기 위하여 MPEG-2 비디오 디코더 알고리즘과 MPEG-2 AAC 인코더 알고리즘을 ARM9 프로세서에서 수행하였다. 다양한 MPEG-2 비디오 및 오디오 파일들을 이용한 실험 결과, 50～30% 정도의 전력 절감을 얻었고, 이는 해석적으로 유도된 결과와 거의 일치함을 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제57권3호
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• pp.421-428
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• 2008

The DVS(Dynamic Voltage Scaling) technique is the method to reduce the dynamic energy consumption. As using slack times, it extends the execution time of the big load operations by changing the frequency and the voltage of variable voltage processors. Researches, that controlling the energy consumption of the processors and the data transmission among processors by controlling the bandwidth to reduce the energy consumption of the entire system, have been going on. Since operations in multiprocessor systems have the data dependency between processors, however, the DVS techniques devised for single processors are not suitable to improve the energy efficiency of multiprocessor systems. We propose the new scheduling algorithm based on DVS for increasing energy efficiency of multiprocessor systems. The proposed DVS algorithm can improve the energy efficiency of the entire system because it controls frequency and voltages having the data dependency among processors.

• 한국습지학회지
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• 제21권3호
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• pp.236-243
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• 2019

현재까지 많은 수문 시계열은 전통적인 선형 모형을 이용하여 분석되고 예측되어 왔다. 하지만, 자연현상과 수문시계열의 패턴 및 변동과 관련하여 비선형적 구조의 증거가 발견되고 있다. 따라서 시계열 분석 및 예측을 위한 기존의 선형 모형은 비선형적 특성에 적합하지 않을 수 있다. 본 연구에서는 미국 플로리다 코코아 지역 인근에 있는 St.Johns 강의 일유량 자료에 대한 카오스 분석을 수행하였고, 그 결과 낮은 차원의 비선형 동역학적 특성을 가진 흥미로운 결과가 나타났지만 한국의 소양강댐 일유량 자료는 확률적 특성을 보여주었다. 카오스 특성을 토대로한 DVS(결정론적 vs 추계학적) 알고리즘을 이용해 두 시계열 시스템의 특성을 파악하였고 단기 예측을 수행하였다. 또한 본 연구에서는 일 유량 시계열 예측을 위해 인공신경망 방법을 사용하였고, DVS 알고리즘에 의한 예측을 비교 분석하였다. 분석 결과, 카오스 특성을 갖는 시계열 자료가 보다 정확한 예측성을 보였다.