기존 서버 클러스터에서는 고성능을 보장하기 위해, 실시간 요청 수량에 관계없이 모든 서버를 항상 On 한다. 그 방법에서는 QoS를 보장하지만 일부 서버들이 Idle할 때 서버 전력을 낭비하게 된다. 서버들이 소모하는 에너지를 절약하기 위해, 서버가 필요하지 않을 경우 해당 서버의 전력을 Off 하게 하는 서버 전력 제어 방법이 제안되었다. 서버 전력 제어 방법은 서버의 Power가 실제로 어느 시점에 Off 되느냐에 따라 정적인 방법과 동적인 방법이 있다. 정적인 방법에서는 특정 서버가 Off 하기로 결정된 다음 일정 시간 지연 후 그 서버가 Off 된다. 동적인 방법에서는 그 서버에서 수행중인 모든 서비스가 종료된 다음에 해당 서버가 Off 된다. 이는 가변 시간 지연 후 서버가 Off 되는 방법에 해당된다. 정적 종료방식은 단점이 있다. 반복 실험을 통해 수작업으로 최적의 시간 지연을 알아내기 위해서는 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 정적 종료 방식의 단점을 극복하는 동적 종료 방식을 제안한다. 제안된 방식은 최적의 지연 시간으로 자동적으로 접근하므로 좋은 전력 절약을 하면서 QoS를 보장하는 것을 가능하게 해준다. 30대의 PC 클러스터를 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 제안하는 동적 종료 방법이 기존의 정적 종료 방법과 비교할 때 에너지 절감측면에서는 비슷하지만 QoS 측면에서 우수함을 보여준다.
기존의 서버 클러스터 환경에서는 모든 서버가 항상 On된다. 만일 서버 요청 부하가 최대가 되면 서버 클러스터에서 얻을 수 있는 가능한 최대 성능을 얻게 되며, 그렇지 않으면 가능한 최대 성능의 일부만을 사용하게 되면서 서버 전력 소비의 효율성은 떨어지게 된다. 부하 상황에 따라 서버의 전력 모드를 제어함으로써 전력 소비의 효율성을 높일 수 있다. 다시 말하면 현재 부하를 처리하는데 필요한 대수의 서버들만 On하고 나머지 서버들은 Off 한다. 기존의 서버 전원 모드 제어 방법에서는 고정된 주기로 서버 전원 모드를 제어하는 정적인 정책을 적용함으로써 동적으로 변하는 부하 환경에 잘 적응하지 못한다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 동적 서버 전원 제어 알고리즘을 제안한다. 제안 방법에서는 서버 소비 전력의 이력을 갖고서 가까운 장래에 서버 소비 전력이 증가할 것인가를 예측한다. 이 예측에 따라 서버 모드 제어 주기를 동적으로 변경한다. 30대의 PC 클러스터를 이용하여 실험을 수행하였다. 실험을 통하여 일반적인 클러스터링 환경과 비교하여 제안된 방법은 동일한 성능을 유지하면서 29%까지 소비 전력을 절감했다. 또한, 서버 클러스터에서 서버 CPU 사용률 평균은 66% 증가하였다.
This study presents the design and implementation of a web-based remote laboratory for a multi-mode single-leg power converter, which is a topic in advanced power electronics course. The proposed laboratory includes an experimental test rig with a multi-mode single-leg power converter and its driver circuits, a measurement board, a control platform, and a LabVIEW-based user interface program that is operated in the server computer. Given that the proposed web-based remote laboratory is based on client/server architecture, the experimental test rig can be controlled by a client computer with Internet connection and a standard web browser. Although the multi-mode single-leg power converter can work at four different modes (main boost, buck-boost, boost-boost, and battery boost modes), only the buck-boost mode is used in the experiment because of page limit. Users can choose the control structure, control parameters, and reference values, as well as obtain graphical results from the user interface software. Consequently, the feedbacks received from students who conducted remote laboratory studies indicate that the proposed laboratory is a useful tool for both remote and traditional education.
에너지 절감형 서버 클러스터에서는 에너지절감을 고려하지 않는 기존 환경에서만큼의 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 최대로 절감하는 것이 목표이다. 에너지 절감형 서버 클러스터에 관한 기존 연구에서는 현재의 사용자요청을 처리하는데 필요한 최소한의 서버 대수를 계산하여 해당 서버만을 활성화하도록 서버 전원 모드를 일정주기마다 제어한다. 부하가 급격하게 변하는 상황에서는 서버 수를 빨리 증가하지 못하기 때문에 기존 연구에서는 서비스품질이 떨어진다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 부하추세를 급증, 증가, 완만, 감소, 급감하는 5가지 상황으로 분류하여 필요한 서버 대수를 계산할 때 각 상황에 맞는 다중 임계치를 적용한다. 또한 부하추세를 5등급으로 나누는 기준을 서버가 부하를 추가로 감당할 수 있는 잔여용량에 따라 유연하게 조정하는 방법을 추가로 사용한다. 실험은 서버 15대로 클러스터를 구성하여 수행하였다. SPECweb이라는 전문 벤치마킹 툴을 이용하여 부하가 급격하게 변화하는 패턴들을 생성하여 사용하였다. 실험 결과는 서비스품질은 에너지절감을 고려하지 않는 기존의 클러스터링 방식 수준으로 향상되었으며, 소비전력은 부하 패턴에 따라 최대 약 50% 절감되었음을 보여준다.
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.
The purpose of this paper is to describe the control system for optimal performance of 2MW gearless PMSG wind turbine system, and to afford some techniques of the algorithm selection and design optimization of the wind turbine control system through analysis of load calculation and control characteristic. Wind turbine control system is composed of the main control system and remote control and monitoring system. The main control system is industrial PC based controller, and the remote control and monitoring system is a server based computer system. The main control system has a supervisory control of the wind turbine with operation procedures and power-speed control through the torque control by pitch angle. There are some applications to optimize the wind turbine system at the starting mode with increasing of rotor speed, and cut-in operating mode to prevent trundling cut-in and cut-out, a gain scheduling of pitch PID controller, torque scheduling and limitation of generation power by temperature limitation or remote command by remote control and monitoring system. Also, the server operation program of the remote control and monitoring system and the design of graphical display are described in this paper.
본 논문에서는 전력제어 시스템에서 서버 및 클라이언트 방식으로 적용 가능한 SNA 프로토콜을 제안 및 설계했다. SNA 프로토콜은 전력제어를 필요로 하는 기기에서의 모드 전환, context 정보의 저장 위치, 사용자 트리거 등의 정보를 포함할 수 있다. 이러한 SNA 프로토콜을 홈 네트워크에 적용하였으며 설계한 SNA 프로토콜의 검증과 전력제어 시스템에서 요구되는 기능들의 수행 여부 확인을 위해 홈 게이트웨이와 홈 네트워크 기기에 각각 탑재된 SNA server 및 client 간에 송수신 되는 메시지 플로우와 state transition diagram을 이용하였다.
에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.
본 논문에서는 스마트 전력량계 집중장치와 검침서버간에 사용할 수 있는 개방형 프로토콜을 제안하고 성능을 분석하였다. 기존의 집중장치는 DLMS/COSEM 표준프로토콜 기반에서 스마트 전력량계에 대한 연결설정 및 데이터 수집절차를 수행한다. 하지만 수집된 자료를 전달할 때 필요한 집중장치와 검침서버간에는 표준화된 프로토콜이 없어 제품마다 다양한 방식으로 구현되고 있다. 본 논문에서는 집중장치와 검침서버간의 프로토콜로 기존의 DLMS/COSEM 표준프로토콜을 확장한 개방형 프로토콜인 Smart Meter Concentrator Control Protocol(SMCCP)를 제안하였다. 이것은 집중장치로 하여금 검침서버를 대신하여 검침자료를 수집할 수 있는 프록시모드 뿐만 아니라 검침서버와 전력량계간의 직접 통신이 가능한 릴레이모드도 설정하고 자료를 수집할 수 있는 기능을 제공하도록 설계된 것이다. 본 논문에서는 이의 동작을 실증할 수 있는 에뮬레이터 및 프로토콜 분석도구를 구현하였다. 또한 각 모드에 대한 동작과 성능을 평가하기 위하여 OMNET++기반의 시뮬레이터를 구현하여 모드별 평균세션유지시간 및 통신링크 점유율을 측정하고 비교하였다.
최근에 대표적인 센서 노드 운영체계인 TinyOS를 이용하여 센서 네트워크를 개발하여 다양한 유비쿼터스 응용 서비스를 개발하고 있다. 이들 TinyOS 기반의 센서 네트워크에서는 상황 정보를 획득하기 위해 센서로부터 센싱된 정보의 전달과 수집을 집중적으로 수행한다. 이에 본 논문에서는 센서 노드의 전력 상태를 파악하여 이를 토대로 센서 노드를 수면, 활동, power off 모드로 전환하는 센서 노드 제어 알고리즘을 제시한다. 그리고 이 알고리즘을 토대로 센서 네트워크의 센서 노드, 싱크, 서버에서 센서 제어 모듈을 설계하고 구현한다. 이를 위하여 센서 노드의 센서 전력제어 모듈과, USN 서버의 센싱 데이터 수신 및 도시 모듈과 센서 제어 모듈을 설계하고 TinyOS와 자바 언어를 이용하여 구현한다. 이를 통하여 센서 노드의 전력 상태를 확인하여 데이터 수집이 어려울 경우 수면이나 power off 모드로 전환하여 전력 손실을 방지하고, 주변 환경이 정상적일 경우 활동 모드로 변경함으로써 효과적으로 센서 노드의 전력을 제어할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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