This paper describes a phase compensation technique for the low power consumption OTA. Power consumption of the low power OTA is lower than that of the conventional Wang's OTA. However. this circuit has an oscillation problem. The phase margin is -24deg. By using the phase compensation capacitor, the phase margin becomes 52deg. As a result, the low power consumption OTA circuit becomes to have an enough phase margin and to operate stably.
This paper considers a power saving technique of set-top box (STB) that turns the signal into content which is then displayed on the television (TV) screen. A traditional power saving scheme, Auto Power Down (APD), was devised to reduce the power consumption of STB. APD checks whether the user is watching TV over a period of time and enforces STB into stand-by mode when the check result reveals the user is not watching TV. This paper proposes an enhanced power saving scheme that transits STB operation mode to 'stand-by' immediately when STB recognizes the change of TV's external input signal. The proposed scheme does not require the monitoring time to check the users' watching TV, and transits to standby mode faster than the conventional APD, which results in better performance in power saving. The simulation result shows that the proposed scheme achieves 2 to 11% improvement in power consumption compared with the conventional APD.
에너지의 생산 효율성을 증가시키기 위해 최근 스마트그리드 기술 중 지능형 검침 시스템(AMI, advanced metering infrastructure)의 개발이 활발히 진행되고 있다. 전력 소비 데이터를 분석하고 소비 패턴을 예측하는 일은 AMI에서 핵심적인 부분이다. 본 논문에서는 수집된 전력 소비 데이터를 분석하고 발생할 수 있는 오류들을 정리하였으며 소비 패턴을 월별로 k-means 군집화 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 또한 deep neural network를 이용하여 소비 패턴을 예측하였는데, 가구별 하루 전력 사용량 예측의 어려움을 극복하기 위하여 전력 사용량을 100개의 군집으로 분류하여 이 군집의 하루 평균으로 다음날 군집의 평균을 예측하였다. 실제 AMI에서의 전력 데이터를 사용하여 오류들을 분석하였으며 군집화 방법을 도입하여 성공적으로 전력 소비 예측이 가능하였다.
무선 센서네트워크 환경에서 발생하는 다양한 정보는 각 노드들에 의해 수집되어 분석된 후 정보를 필요로 하는 원거리의 노드에게 보내어진다. 정보 교환을 통해 소모되는 전력량을 감안하여 최소한의 전력을 유지하지 못하면 노드와 네트워크 수명이 단축되고 협력 행동을 완수하지 못한다. 네트워크 수명을 최대화하기 위해 각 노드들이 태양전지를 이용해 전력을 공급받아 유지하는 연구가 진행되어왔다. 그에따라 전력을 고려한 적합한 전지가 모델화되어야 한다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크 환경에서 전력 충전, 방전을 고려하여 적합한 태양전지 모델을 제시한다.
본 논문은 모바일 디스플레이를 위한 자동 백라이트 밝기 조정 시스템을 제안한다. 모바일 디스플레이에서 가장 중요한 요소들 중의 하나가 이동시 제한된 전력 원으로 인한 전력 소모를 들 수 있다. LCD 디스플레이에서 공급 전력의 80% 이상이 LED 백라이트 (BL박에서 소비된다. 또한 디스플레이 밝기는 동영상과 고해상도 영상 적용 시 더 높아야 하기 때문에 과도한 전력이 소비될 뿐만 아니라 어두운 환경에서는 지나친 눈부심을 줄 수 있다. 이러한 경우 밝기를 자동으로 줄여주고, 소비전력 또한 줄이기 위해 본 논문은 모바일 디스플레이 분야에서 자동 밝기 조절 (ABC) 기술을 제안한다. 개발된 시스템은 내장형 광센서를 가진 패널, 광센서를 조절할 수 있는 구동 IC 및 BLU로 구성되어 있다. 패널에 내장된 광센서 어레이가 외부의 광을 자동으로 검지하기 때문에 어두운 환경에서 BLU의 소비전력은 감소된다. 개발된 ABC 시스템은 어두운 환경에서 50%의 감소된 소비전력 특성을 보였다. 이러한 시스템은 모바일 TFT-LCD의 전력을 조절하는데 상당히 유용하다.
스마트 기기 시장의 눈부신 성장으로 핵심 SoC (System on Chip)에 대한 고성능 다기능 요구와 더불어 전력 소모 또한 급속도로 증가하고 있다. 그러나 이러한 요구 사항을 만족시키기 위해 점점 더 미세화된 공정을 사용하게 되면서 심화된 공정변이(process variation)문제로 인해 설계 마진(design margin)이 증가하여 성능과 전력소모를 악화시켜 궁극적으로 수율에 심각한 악영향을 주고 있다. Voltage binning 기법은 효과적인 post silicon tuning 기법중의 하나로, 개별 칩이 아닌 일정한 범위의 속도와 누설 전류에 따라 칩들을 선별 그룹핑한 bin 단위의 공급 전압 조절을 통해 경제적으로 공정 변이로 인한 parametric 수율 손실을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 수율 손실 없이 추가적으로 평균 전력 소모를 개선하기 위한 voltage binning 기반의 최적화된 공급 전압 조절 방법을 제안한다. 제안한 기법은 칩 속도와 누설전류의 특성에 따른 공정 코너들의 서로 다른 LVCC (Low VCC) 마진을 고려하여 전압 마진의 편차를 최적화함으로써 전력 소모를 개선할 수 있다. 제안한 방식을 30나노급 모바일 SoC 제품에 적용한 결과 전통적인 voltage binning 방법 대비 동일조건에서 약 6.8%까지 평균 전력 소모를 줄일 수 있었다.
Energy consumption has become an increasingly important consideration in designing real-time embedded systems. In this paper, we propose a voltage scaling method to reduce energy consumption in fixed priority real-time systems using variable voltage processors. The Hyperperiod of tasks is divided into dimains. The most suitable voltage of each domain is determined off-line and stored in a table. During task execution, the voltage of processor is adjusted according to the information of the table. A simulation result shows that the proposed method can reduce 80% of power consumption in comparison to no power management. The difference to the optimal EDF based method is only 5%.
This paper presents a new algorithm for allocating the data path to achieve the minimum power consumption under the constraints of minimum hardware resources. In order to minimize the power consumption, the proposed algorithm tries to minimize the input transitions of functional units, unnecessary computations, and size of interconnects in a greedy manner during a]location. Experimental results using benchmarks indicate the proposed algorithm achieves 17.5% power reduction on average, when compared with the genesis-lp[1]high-level synthesis system.
안정적인 전력 공급은 전력 인프라의 유지 보수 및 작동에 매우 중요하며, 이를 위해 정확한 전력 사용량 예측이 요구된다. 대학 캠퍼스는 전력 사용량이 많은 곳이며, 시간과 환경에 따른 전력 사용량 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 전력계통의 효율적인 운영을 위해서는 전력 사용량을 정확하게 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 기존의 시계열 예측 기법은 학습 시점과 예측 시점 간의 차이가 클수록 예측 구간이 넓어짐으로 예측 성능이 크게 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문은 이를 보완하려는 방안으로, 먼저 의사결정나무를 이용해 날짜, 요일, 공휴일 여부, 학기 등을 고려하여 시계열 형태가 유사한 전력 데이터를 분류한다. 다음으로 분류된 데이터 셋에 각각의 자기회귀누적이동평균모형을 구성하여, 예측 시점에서 시계열 교차검증을 적용해 대학 캠퍼스의 일간 전력 사용량 예측 기법을 제안한다. 예측의 정확성을 평가하기 위해, 성능 평가 지표를 이용하여 제안한 기법의 타당성을 검증하였다.
초저전력 설계나 에너지 수확 활용은 동적 전력과 정적 전력 사이의 균형을 이루는 점에 근접하는 문턱전압이하의 매우 낮은 전압에서 작동하는 디지털 시스템을 요구한다. 이런 동작 모드에서 일반적인 논리회로의 지연 변화는 매우 크게 된다. 따라서, 본 논문에서 MOSFET 나노 공정기술에서 전력소비를 줄이면서 여러 가지 공정 변이의 영향을 받지 않는 비동기 방식의 NCL (Null conventional logic)을 사용한 저전력 논리회로 설계 방법을 제안하고자 한다. 제안된 NCL 회로는 45nm의 공정기술에서 0.4V의 공급전압을 사용하였고, 각 NCL회로는 속도와 전력에 의해서 일반적인 동기식 회로와 비교되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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