Sensor networks consist of sensor nodes with small-size, low-cost, low-power, and multi-functions to sense, to process and to communicate. Minimizing power consumption of sensors is an important issue in sensor networks due to limited power in sensor networks. Clustering is an efficient way to reduce data flow in sensor networks and to maintain less routing information. In this paper, we propose a multi-hop clustering mechanism using global and local ID to reduce transmission power consumption and an efficient routing method for improved data fusion and transmission.
본 논문에서는 임베디드 시스템에서 사용되는 대표적 저전력 마이크로컨트롤러인 ATmega128을 대상으로 명령어 레벨의 소모전류를 측정, 모델링하였다. 마이크로컨트롤러가 소모하는 전류는 메모리의 접근 유무에 의해 차이가 나며, 메모리 접근 명령어가 메모리 비접근 명령어에 비해 내부 메모리 기준으로 17% 더 높은 전류소모를 나타낸다. 프로그램의 메모리 접근 명령어 사용빈도가 높을수록, 메모리 계층구조에서 낮은 계층의 정보를 접근할수록 프로그램의 전력소모는 비례한다고 관찰된다. 본 논문에서는 명령어 레벨의 소모전류모델화를 통하여 실제 프로그램의 전력소모를 예측, 분석하고 메모리 접근 명령어의 비율을 줄이는 방향으로 프로그램의 전력소모를 최적화한다. 또한 마이크로컨트롤러 기반 시스템에서 프로그램 실행 전력을 최적화할 수 있는 기법을 하드웨어와 소프트웨어 측면에서 다양하게 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권7호
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pp.1274-1292
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2011
Due to the variety of household electric devices and different power consumption habits of consumers at present, general home energy management (HEM) systems suffer from the lack of dynamic identification of various household appliances and a unidirectional information display. This study presented a set of intelligent interconnection network systems for electric appliances, which can measure the power consumption of household appliances through a current sensing device based on OSGi platform. The system establishes the characteristics and categories of related electric appliances, and searches the corresponding cluster data and eliminates noise for recognition functionality and error detection mechanism of electric appliances by applying the clustering algorithm. The system also integrates household appliance control network services so as to control them according to users' power consumption plans or through mobile devices, thus realizing a bidirectional monitoring service. When the system detects an abnormal operating state, it can automatically shut off electric appliances to avoid accidents. In practical tests, the system reached a recognition rate of 95%, and could successfully control general household appliances through the ZigBee network.
라즈베리 파이는 사물 인터넷 애플리케이션 개발을 위한 범용 하드웨어 플랫폼으로 널리 사용되고 있다. 사물 인터넷에 연결된 각종 기기들이 수행하는 기본적인 작업은 다양한 센서를 이용하여 주변 환경 정보 혹은 기기의 상태 정보를 획득하고 이를 게이트웨이 혹은 원격 서버로 전송하는 것이다. 이를 위해 사물 인터넷 응용 프로토콜인 MQTT가 많이 사용되고 있다. 사물 인터넷 기기는 보통 배터리 파워로 동작하는 경우가 많고 배터리 교체 없이 장시간 동작할 수 있어야 한다. 따라서 센서 데이터 획득 및 전송 작업을 처리하는 데 있어서 에너지 효율성이 매우 중요한 문제 중 하나이다. 에너지 효율적인 사물 인터넷 애플리케이션을 만들기 위해서는 해당 애플리케이션의 전력 소모 특성에 대한 정보가 필수적이다. 하지만 사물 인터넷 기기에서 사물 인터넷 통신 시 전력 소모를 분석하는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 사물 인터넷 하드웨어 플랫폼으로 널리 사용되는 라즈베리 파이에서 MQTT를 이용하여 데이터를 송수신하는 다양한 상황의 전력 소모를 측정하고 분석한다.
현재까지 연결선을 타이밍(timing) 관점에서 해석하려는 시도들은 많았지만, 전력 소모의 관점에서 해석하려는 시도는 많지 않았다. 그러나 지금은 연결선의 저항 성분과 신호의 상승 시간이 점차 증가하는 추세에 따라 회로 연결선에서의 전력 소모가 증가하고 있는 시점이다. 특히, 클럭 신호선의 경우 칩 전체 전력 소모 중 30% 이상을 차지하고 있다. 따라서 회로 연결선에서의 전력 소모를 효과적으로 계산하는 방법이 필요하며, 본 논문에서는 회로 연결선의 동적 전력 소모를 계산하는 간단하면서도 정확한 방법을 제시하고자 한다. 사이즈가 큰 연결선의 동적 전력 소모를 계산하기 위한 축소 모형을 제안하고, 이 축소모형을 구성하는 방법을 제시한다. 제안한 축소 모형의 해석을 통해 연결선 전체의 동적 전력 소모를 근사할 수 있음을 보이고, 이를 간단히 계산하는 방법을 제안 하고자 한다. 노드 수 100∼1000개까지 RC 회로에 대해 제안한 방법을 적용한 결과 연결선의 전력 소모는 HSPICE에 비해 1.86%의 평균 상대 오차 및 9.82%의 최대 상대 오차를 보였다.
연구목적: 본 연구의 목적은 대기의 미세먼지로 인해 공기의 질을 개선하고자 공기청정기를 사용함으로써, 발생하는 가정용 전력소비량을 확인해 기존의 전력 수요예측 방식에 미세먼지에 따른 전력수요를 포함하여 예측할 것을 제안하고자 한다. 연구방법: 연구의 방법은 서울지역의 3년간 미세먼지의 농도, 가정용 전력소비량, 기후관측 데이터를 활용하여 비교분석하였고, 4월과 10월을 대상으로 미세먼지가 서울지역 전력소비량에 미치는 영향을 파악하였다. 연구결과: 연구의 결과는 4월과 10월의 미세먼지 차이에 의한 서울지역 가정용 공기청정기 전력소비량이 2,141MWh로 산정되어, 4월과 10월의 가전기기 사용의 전체 차이의 3.4%에 해당한다. 결론: 미세먼지가 가정용 전력소비량에 미치는 영향을 확인하였으며, 전력 수요예측은 경제적인 계통 운영과 안정적인 전력 수급에 필수적이므로, 기존의 냉·난방기의 전력 소비에 중점을 두어 예측하는 것뿐만 아니라, 미세먼지로 인한 전력 소비도 고려해야 한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권1호
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pp.59-63
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2007
In this paper, a CLB-based CPLD low-power technology mapping algorithm considered a Trade-off is proposed. To perform low-power technology mapping for CPLDs, a given Boolean network has to be represented in a DAG. The proposed algorithm consists of three steps. In the first step, TD(Transition Density) calculation has to be performed. Total power consumption is obtained by calculating the switching activity of each node in a DAG. In the second step, the feasible clusters are generated by considering the following conditions: the number of inputs and outputs, the number of OR terms for CLB within a CPLD. The common node cluster merging method, the node separation method, and the node duplication method are used to produce the feasible clusters. In the final step, low-power technology mapping based on the CLBs packs the feasible clusters. The proposed algorithm is examined using SIS benchmarks. When the number of OR terms is five, the experiment results show that power consumption is reduced by 30.73% compared with TEMPLA, and by 17.11 % compared with PLA mapping.
Offering of different attractive opportunities by different wireless technologies trends the convergence of heterogeneous networks for the future wireless communication system. To make a seamless handover among the heterogeneous networks, the optimization of the power consumption, and optimal selection of interface are the challenging issues. The access of multi interfaces simultaneously reduces the handover latency and data loss in heterogeneous handover. The mobile node (MN) maintains one interface connection while other interface is used for handover process. However, it causes much battery power consumption. In this paper we propose an efficient interface selection scheme including interface selection algorithms, interface selection procedures considering battery power consumption and user mobility with other existing parameters for overlaying networks. We also propose a priority based network selection scheme according to the service types. MN‘s battery power level, provision of QoS/QoE and our proposed priority parameters are considered as more important parameters for our interface selection algorithm. The performances of the proposed scheme are verified using numerical analysis.
수중 통신 상에서 가장 중요한 요소는 한정된 전원을 보다 효율적으로 소모하여 운영 가능 시간을 최대화하는데 있다. 보다 효율적인 전압 소모를 위해 적용 가능한 기법으로는 동적 전압 스케일 기법이 있다. 해당 기법은 평상시에는 낮은 주파수로 동작하여 대기 전력을 최소화하며 복잡한 연산을 수행하는 경우에는 빠른 주파수로 계산함으로써 전체 소모되는 전력량을 줄인다. 복잡한 암호화 연산의 경우 빠른 주파수로 연산을 하는 것이 보다 효율적이다. 본 논문에서는 다양한 센서 상에서의 암호화 기법에 동적 전압 스케일 기법을 적용한 결과를 보여 줌으로써 수중 통신 상에서 적합한 저전력 암호화 방안에 대해 살펴본다.
The reduction of energy consumption at the base station (BS) has become more important recently. In this paper, we consider the adaptive muting of the antennas based on the predicted future traffic load to reduce the energy consumption where the number of active antennas is adaptively adjusted according to the predicted future traffic load. Given that traffic load is sequential data, three different RNN structures, namely long-short term memory (LSTM), gated recurrent unit (GRU), and bidirectional LSTM (Bi-LSTM) are considered for the future traffic load prediction. Through the performance evaluation based on the actual traffic load collected from the Afghanistan telecom company, we confirm that the traffic load can be estimated accurately and the overall power consumption can also be reduced significantly using the antenna musing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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