무선 센서 네트워크는 한정된 자원의 센서 노드들로 구성되어 있고, 한번 구성된 후에는 유지 보수가 어렵다는 단점을 갖고 있다. 따라서 무선 센서 네트워크에서는 에너지 소비를 최소화하고, 한정된 자원을 효율적으로 사용하여 네트워크 수명을 최대화하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 클러스터링 방식에서 클러스터 수를 효율적으로 지정하여 에너지 소모량을 최적화하는 기법을 제안한다. 이 기법은 무선 전송에 소비되는 에너지양은 거리(임계값)에 따라 많은 차이가 있으므로 이러한 임계값을 고려하여 클러스터 수를 지정함으로써 에너지 소비를 줄이는 방식이다. 실험을 통하여 제안된 클러스터링 기법은 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)에 비해 전체 에너지 소모량 측면에서 높은 성능을 나타냄을 확인하였다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 기법은 클러스터를 형성하여 데이터를 통합한 후 한 번에 전송해서 에너지를 효율적으로 사용하는 기법이다. 클러스터 그룹 모델은 클러스터링에 기반을 두지만 이전의 기법과 달리 클러스터 헤드에 집중된 에너지 과부하를 클러스터 그룹 헤드와 클러스터 헤드로 분산시켜서 전체 에너지 소모량을 줄인다. 본 논문에서는 이러한 클러스터 그룹 모델에서 에너지 소모 모델의 임계값에 따라 최적의 클러스터 그룹 수와 클러스터 수를 구하고 이를 이용하여 센서 네트워크 전체 에너지 소모량을 최소화하고 네트워크 수명을 최대화한다. 실험을 통하여 제안된 클러스터 그룹 모델이 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율이 향상되었음을 보였다.
Cakar, Nigar Demircan;Erdogan, Seyfettin;Gedikli, Ayfer;Oncu, Mehmet Akif
Nuclear Engineering and Technology
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제54권4호
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pp.1301-1311
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2022
Global climate change brings environmental quality sensitivity, especially in developed countries. Developed countries use non-renewable energy sources intensively both in their own countries and in other countries, they make productions that cause an enormous rate of increase in CO2 emissions and unsustainable environmental costs. This has increased the interest in environmentally friendly alternative energy sources. The aim of this study is to investigate the impact of nuclear energy consumption and technological innovation on environmental quality in G7 countries using annual data over the period 1970-2015. The Panel Threshold Regression Model was used for the analysis. Empirical findings have indicated that the relationship between nuclear energy consumption and carbon emissions differs according to innovation for nuclear power plants. It was also concluded that nuclear energy consumption reduces carbon emissions more after a certain level of innovation. This result shows that the increase in innovative technologies for nuclear power plants not only increases energy efficiency but also contributes positively to environmental quality.
In this paper, an analytic model of a sleep mode operation in the IEEE 802.16e is investigated. A mobile subscriber station(MSS) goes to sleep mode after negotiations with the base station(BS) and wakes up periodically for a short interval to check whether there is downlink traffic to it. If the arrival of traffic is notified, an MSS returns to wake mode. Otherwise, it again enters increased sleep interval which is double as the previous one. In order to consider the situation more practically, we propose the sleep mode starting threshold, during which MSS should await packets before it enters the sleep mode. By modifying the M/G/l with multiple vacations model, energy consumption ratio(ECR) and average packet response time are calculated. Our analytic model provides potential guidance in determining the optimal parameters values such as sleep mode starting threshold, minimal sleep and maximal sleep window.
In this paper, an analytic model of sleep model operation in the IEEE 802.16e is investigated. A mobile subscribe. station (MSS) goes to sleep mode after negotiations with the base station (BS) and wakes up periodically for a short interval to check whether there is downlink traffic to it. If the arrival of traffic is notified, an MSS returns to wake mode. Otherwise, it again enters increased sleep interval which is double as the previous one. In order to consider the situation more practically, we propose the sleep mode starting threshold, during which MSS should await packets before it enters the sleep mode. By modifying the M/G/1 with multiple vacations model, energy consumption ratio(ECR) and average packet response time are calculated. Our analytic model provides potential guidance in determining the optimal parameters values such as sleep mode starting threshold, minimal sleep and maximal sleep window.
With the increasing demands for mobile wireless sensor networks in recent years, designing an energy-efficient clustering and routing protocol has become very important. This paper provides an analytical model to evaluate the power consumption of a mobile sensor node. Based on this, a clustering algorithm is designed to optimize the energy efficiency during cluster head formation. A genetic algorithm technique is employed to find the near-optimal threshold for residual energy below which a node has to give up its role of being the cluster head. This clustering algorithm along with a hybrid routing concept is applied as the near-optimal energy-efficient routing technique to increase the overall efficiency of the network. Compared to the mobile low energy adaptive clustering hierarchy protocol, the simulation studies reveal that the energy-efficient routing technique produces a longer network lifetime and achieves better energy efficiency.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제16권6호
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pp.832-841
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2016
The voltage-frequency island (VFI) design paradigm has strong potential for achieving high energy efficiency in communication centric manycore system-on-chip (SoC) design called network-on-chip (NoC). However, because of the diminished scaling of wire-dimension and supply voltage as well as threshold voltage in modern CMOS technology, the vulnerability to link failure in VFI NoC is becoming a crucial challenge. In this paper, we propose an energy-optimized topology generation technique for VFI NoC to cope with permanent link failures. Based on the energy consumption model, we exploit the on-chip communication traffic patterns and characteristics of link failures in the early design stage to accommodate diverse applications and architectures. Experimental results using a number of multimedia application benchmarks show the effectiveness of the proposed three-step custom topology generation method in terms of energy consumption and latency without any degradation in the fault coverage metric.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.1892-1912
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2022
With the massive demand and growth of cloud computing, virtualization plays an important role in providing services to end-users efficiently. However, with the increase in services over Cloud Computing, it is becoming more challenging to manage and run multiple Virtual Machines (VMs) in Cloud Computing because of excessive power consumption. It is thus important to overcome these challenges by adopting an efficient technique to manage and monitor the status of VMs in a cloud environment. Reduction of power/energy consumption can be done by managing VMs more effectively in the datacenters of the cloud environment by switching between the active and inactive states of a VM. As a result, energy consumption reduces carbon emissions, leading to green cloud computing. The proposed Efficient Dynamic VM Scheduling approach minimizes Service Level Agreement (SLA) violations and manages VM migration by lowering the energy consumption effectively along with the balanced load. In the proposed work, VM Scheduling for Efficient Dynamically Migrated VM (VMS-EDMVM) approach first detects the over-utilized host using the Modified Weighted Linear Regression (MWLR) algorithm and along with the dynamic utilization model for an underutilized host. Maximum Power Reduction and Reduced Time (MPRRT) approach has been developed for the VM selection followed by a two-phase Best-Fit CPU, BW (BFCB) VM Scheduling mechanism which is simulated in CloudSim based on the adaptive utilization threshold base. The proposed work achieved a Power consumption of 108.45 kWh, and the total SLA violation was 0.1%. The VM migration count was reduced to 2,202 times, revealing better performance as compared to other methods mentioned in this paper.
멀티프로세서가 임베디드 시스템에서 널리 쓰임에 따라 지원되는 전력 최소화 기법을 이용하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 에너지의 소모량을 줄여야 할 필요성이 대두된다. 본 논문은 동적 전압 스케일링 및 전력 셧다운을 이용하여 에너지 소모를 최소화 하는 태스크 스케줄링 알고리즘을 멀티프로세서 환경을 위해 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 전력 셧다운시의 에너지 및 타이밍 오버헤드를 고려하여 반복적으로 태스크 할당 및 태스크 순서화를 수행한다. 제안된 반복적인 태스크 스케줄링을 통해 전체 에너지 소모를 줄이는 가장 좋은 해를 얻을 수 있었다. 전체 에너지 소모는 리니어 프로그래밍 모델 및 전력 셧다운의 임계 시간을 고려하여 계산되었다. 실제 어플리케이션으로부터 추출된 표준 태스크 그래프에 기반을 둔 실험 결과를 통해 하드웨어 자원 및 시간제한에 따른 에너지 소모 관계를 분석하였다. 실험 결과를 볼 때 제안된 알고리즘은 기존의 우선권 기반의 태스크 스케줄링에 대해서 의미 있는 성능 향상을 얻을 수 있었다.
무선통신시스템은 한정된 에너지를 갖는 배터리를 사용하기 때문에 저전력 회로로 구현되어야 하며, 이를 위하여 주파수와 상관없이 일정한 전력을 나타내는 전류모드 회로가 연구되어왔다. 본 논문에서는 초저전력 동작이 가능하도록 Dynamic Voltage Scaling 전원을 유도하며, 전류모드 신호처리 중 메모리 동작에서 저장된 에너지가 누설되는 Clock-Feedthrough 문제를 최소화하는 전류메모리 회로를 제안한다. $0.35{\mu}m$ 공정의 BSIM3 모델로 Near-threshold 영역의 전원 전압을 사용한 시뮬레이션을 진행한 결과, 1MHz의 스위칭 동작에서 $2{\mu}m$의 메모리 MOS Width, $0.3{\mu}m$의 스위치 MOS Width, $13{\mu}m$의 Dummy MOS Width로 설계할 때, Clock-Feedthrough의 영향을 최소화시킬 수 있었으며 1.2V의 Near-threshold 전원전압에서 소비전력은 $3.7{\mu}W$가 계산되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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