• 대한산업공학회지
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• 제41권5호
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• pp.414-424
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• 2015

In this research, we consider a smart grid network of electricity with multiple consumers connected to a monopolistic provider. Each consumer can be informed the real time price changes through the smart meter and updates his consumption schedule to minimize the energy consumption expenditures by which the required power demand should be satisfied under the given real time pricing scheme. This real-time decision making problem has been recently studied through game-theoretic approach. The present paper contributes to the existing literature by incorporating storage appliance into the set of available household appliances which has somewhat distinctive functions compared to other types of appliances and would be regarded to play a significant role in energy consumption scheduling for the future smart grid. We propose a game-theoretic algorithm which could draw the optimal energy consumption scheduling for each household appliances including storage. Results on simulation data showed that the storage contributed to increase the efficiency of energy consumption pattern in the viewpoint of not only individual consumer but also whole system.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.747-748
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• 2008

In this paper, we propose a new algorithm for task scheduling consisting of subtask partitioning and subtask priority scheduling steps in order to keep the peak power under the system specification. The subtask partitioning stepis performed to minimize the idle operation time for processors by dividing a task into multiple subtasks using the least square method developed with power consumption pattern of tasks. In the subtask priority scheduling step, a priority is assigned to a subtask based on the power requirement and the power variation of subtask so that the peak power violation can be minimized and the task can be completed within the execution time deadline.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권4A호
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• pp.393-401
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• 2006

배터리로 동작하는 휴대용 임베디드 시스템에서 에너지 소모는 중요한 설계 파라미터이며, 동적 전력 관리는 잘 알려진 저전력 설계 기법중의 하나이다. 본 논문에서는 실시간 시스템에서 에너지를 고려한 태스크 스케줄링 알고리듬을 제안한다. 제안한 스케줄링 알고리듬은 시스템에 여유 시간이 존재할 경우 장치 중첩도가 높은 태스크가 우선적으로 수행되도록 스케줄링 하여 장치의 전력 상태 전환 횟수를 줄여준다. 전력 상태 전환 횟수가 줄어들 경우 상태 전환에 따른 전력 소모가 감소하고, 동적 전력 관리의 기회를 더욱 얻을 수 있다. 실험 결과 EDF 알고리듬으로 동작 하는 시스템에서 동적 전력 관리를 한 경우와 비교하였을 때 에너지 소모가 약 23% 감소하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.11-19
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• 2012

본 논문에서는 작업 개수보다 프로세싱 코어 개수가 많은 저부하 멀티코어 프로세서에 적합한 실시간 작업용 저전력 스케쥴링 기법을 제안하였다. 제시된 기법을 시스템상에 존재하는 모든 프로세싱 코어들을 사용하지 않고, 주어진 작업들의 전체 계산량을 고려하여 일부의 프로세싱 코어들만을 사용하고 나머지 사용하지 않는 코어들의 전원을 소등하여 전력소모량을 줄였다. 또한 휴리스틱 기법을 사용하여 주어진 작업들을 프로세싱 코어들에게 빠르게 배치하였다. 마지막을 각각의 프로세싱 코어는 배치된 작업들의 데드라인 모두 만족하면서 전력소모량을 최소화하도록 프로세싱 코어에 적용되는 최적의 클락 주파수를 선택하여 사용하였다. 제시된 스케쥴링 기법과 기존의 프로세싱 코어들을 최대한 많이 사용하는 방법을 비교하는 실험에서, 제시된 기법이 기존 방법의 전력소모량을 최대 78%까지 감소시킴을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1423-1435
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• 2010

무선 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 배터리 기반의 제한된 전원과 낮은 연산 능력의 초경량 마이크로프로세서, 그리고 제한된 크기의 메모리 자원 등과 같은 하드웨어 사양을 가지고 있다. 이와 같은 제약 사항에도 불구하고 무선 센서 노드는 센싱 데이터의 실시간 처리 및 데이터 송수신 작업을 동시에 병행할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 배터리 작동식의 무선 센서 노드를 위한 에너지 효율적인 실시간 태스크 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안한 에너지 효율적인 실시간 스케줄링 가법은 태스크의 실제 실행시간이 최악 실행시간보다 작을 경우에 발생되는 태스크의 실행 여유시간을 이용하여, 마이크로프로세서의 동작 주파수를 조절하고 무선 센서 노드의 전력 소비를 줄인다. 제안한 기법의 동작을 시험한 결과, 효율적인 전력 소비를 제공함과 동시에 실시간 태스크의 마감시한이 보장됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1704-1712
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• 2014

실시간 태스크의 스케줄링 가능성 검사를 위해 미리 설정된 태스크의 최악 실행 시간보다 태스크의 실제 실행 시간이 짧은 경우, 최악 실행 시간에서 남은 실행 유휴 시간이 발생한다. 발생된 실행 유휴 시간은 실시간 전력 관리 스케줄링 기법을 통해 배터리 기반 센서 노드의 전력 소비 감소에 활용될 수 있다. 이에 본 논문에서는 발생된 남은 최악 실행 유휴 시간을 분배하여 실시간 전력 관리 스케줄링 기법에서 활용할 수 있도록 세 가지 분배 정책을 제안하였다. 제안한 분배 정책은 보수적, 중도적, 그리고 공격적 실행 유휴 시간 분배 정책으로 각각 구분하였다. 그리고 분배 정책 유형에 따른 실시간 전력 관리 스케줄링 기법의 성능 평가는 전력 소비 측면에서 비교 분석하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.137-142
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• 2021

The Internet of Things (IoT) paradigm is at the forefront of present and future research activities. The huge amount of sensing data from IoT devices needing to be processed is increasing dramatically in volume, variety, and velocity. In response, cloud computing was involved in handling the challenges of collecting, storing, and processing jobs. The fog computing technology is a model that is used to support cloud computing by implementing pre-processing jobs close to the end-user for realizing low latency, less power consumption in the cloud side, and high scalability. However, it may be that some resources in fog computing networks are not suitable for some kind of jobs, or the number of requests increases outside capacity. So, it is more efficient to decrease sending jobs to the cloud. Hence some other fog resources are idle, and it is better to be federated rather than forwarding them to the cloud server. Obviously, this issue affects the performance of the fog environment when dealing with big data applications or applications that are sensitive to time processing. This research aims to build a fog topology job scheduling (FTJS) to schedule the incoming jobs which are generated from the IoT devices and discover all available fog nodes with their capabilities. Also, the fog topology job placement algorithm is introduced to deploy jobs into appropriate resources in the network effectively. Finally, by comparing our result with the state-of-art first come first serve (FCFS) scheduling technique, the overall execution time is reduced significantly by approximately 20%, the energy consumption in the cloud side is reduced by 18%.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권1호
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• pp.78-85
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• 2008

대부분의 전력 관리 기법에 대한 연구는 동작 주파수나 동작 전압을 변화 시켜 시스템의 가용성을 증가시키는데 집중되었다. 이 방법은 전력소모를 줄이기 위해 구동 주파수를 수시로 변경하므로 실 시스템의 성능을 저하 시킨다. 소비 전력을 줄이기 위한 다른 방법은 구동 주파수의 개수를 제한하거나 실행 시간 동안 전체 주파수를 완만하게 관리하여 시스템의 성능을 높이는 것이다. 허나 기존 연구는 실시간 응용 프로그램에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 실시간 시스템에서 소비 전력의 손실을 줄이고 시스템의 성능을 향상시키기 위해 구동 주파수 레벨의 할당 방법과 주파수 평활화 기법을 이용한 전력 관리 기법을 제안한다. 이 기법은 연속적인 주파수 간격에서 알고리즘이 예측한 주파수를 양자화된 주파수로 매핑한다. 이러한 주파수 평활화 기법은 좁은 주파수 대역에서 잦은 주파수 변경으로 발생한 시스템의 오버헤드를 줄일 수 있다. 매핑된 주파수는 넓은 주파수 간격에서 주파수 불일치로 발생하는 전력소모를 줄일 수 있다. 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘이 기존의 CC RT-DVS 기법에 비해 최대 40%, 평균 15% 정도 소비 전력을 줄일 수 있었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권3호
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• pp.279-286
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• 2001

본 논문은 상위 레벨 합성 과정에서 DSP와 같은 회로를 대상으로 전력소모를 최소로 하는 스케줄링 및 자원할당 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 스케줄링 시의 저 전력 설계는 리스트 스케줄링 방법을 이용한다. 그리고 자원공유를 통하여 자원할당 시 입력을 재 사용할 수 있는 가능성을 증가시킨다. 스케줄링 후 자원할당 방법은 두 입력 사이의 평균 해밍 거리와 교환동작을 계산한 결과값을 고려하여 전력 함수를 이용한다. 먼저 두 연산자 사이의 평균 해밍 거리를 계산한 후 입력 값에 대한 교환동작을 구하며, 입력 값의 비트 패턴을 이용하여 전력 값을 구한다. 자원 할당 과정은 제어 단계를 한 단계 씩 증가시키면서 각 제어 단계에서 할당 될 수 있는 모든 경우들에 대하여 평균 해밍 거리가 가장 적고 전력 함수에 의한 전력이 가장 적게 소비되는 연산자를 할당한다. 기존 방법과 비교했을 때 그 수행속도는 사용하는 연산자의 개수와 최다 제어 단계에 따라서 빨라진다. 그리고 소모하는 전력이 6%에서 8%까지 감소효과가 있었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.1-8
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• 2016

We proposed a load unbalancing scheduling method for energy-efficient multi-core embedded systems considering DVFS (Dynamic Voltage/Frequency Scaling) power consumption and task characteristics. It is a new kind of scheduler which combines load balancing and load unbalancing technique. The purpose of the method is to effectively utilize energy without much effect in performance. In this paper, we conduct experiments on energy consumption and performance using the previous load balancing and unbalancing techniques and our proposed technique. The proposed technique reduced energy consumption more than 13.7% when compared to other algorithms. As a result, the proposed technique shows low energy consumption without much decline in the performance and is adequate for energy-efficient multi-core embedded systems.