제한된 자원인 모바일 디바이스 배터리의 소모는 회로 설계자들이 회로를 분석 및 평가할 때 중요한 척도가 된다. 기존의 모바일 디바이스 배터리 소모 분석을 위해 여러 배터리 소모 모델 생성 연구가 수행되었으며, 배터리 소모 모델 생성 기법은 센서의 사용 유무, 런타임 모델 생성 여부, 검증 및 테스팅 목적으로의 모델 이용 여부 등에 따라 서로 다른 특징을 가진다. 본 연구에서는 모바일 디바이스회로 설계자들이 회로를 분석하는데 도움을 주기 위한 목적으로 지금까지 연구되어 온 배터리 소모 모델 분석 기법들에 대하여 비교 및 평가하고자 한다. 평가 결과를 기반으로 향후 모바일 디바이스 배터리 소모 분석 연구의 발전 방향을 제안한다.
Energy consumption of sensor nodes is minimized because it has limited energy generator in wireless sensor network. Electronic shelf label system is one of application fields using wireless sensor networks. Battery size of small apparatus for displaying price is restricted. Therefore its current consumption have to be minimized. Furthermore the method for minimization of peak current would be considered because life cycle of coin battery used to display or RF is vulnerable to intensity of drain current. In this paper, we analyze current consumption pattern of low-power electronic shelf label system. Then we propose the method for minimization of current consumption by modification of software and hardware. Current consumption of the system using proposed method are approximately 15 to 20 percent lower than existing system and the life cycle of the system is approximately 10 percent higher than existing system.
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.
In popular tourist destinations such as Jeju and Gangwon, electric rental cars are increasingly adopted. However, sudden battery drain due to weather conditions can pose safety issues. To address this, we developed a battery consumption analysis model that considers resistive energy factors such as acceleration, rolling resistance, and aerodynamic drag. Focusing on the effects of ambient temperature and wind speed, the model's performance was evaluated during an empirical validation period from November to December 2023. Comparing predicted and actual state of charge (SoC) across different routes identified ambient temperature, wind speed, and driving time as major sources of error. The mean absolute error (MAE) increased with lower temperatures due to reduced battery efficiency. Higher wind speeds on routes 1 and 6 resulted in larger errors, indicating the model's limitation in considering only tailwinds for aerodynamic drag calculations. Additionally, longer driving times led to higher actual SoC than predicted, suggesting the need to account for varying driver habits influenced by road conditions. Our model, providing more accurate SoC predictions to prevent battery depletion incidents, shows high potential for application in navigation apps for electric vehicle users in tourist areas. Future research should endeavor to the model by including wind direction, HVAC system usage, and braking frequency to improve prediction accuracy further.
Through the rapid development of latest hardware technology, high performance as well as miniaturized size is the essentials of embedded system to meet various requirements from the society. It raises possibilities of genuine realization of IoT environment whose size and battery must be considered. However, the limitation of battery persistency and capacity restricts the long battery life time for guaranteeing real-time system. To maximize battery life time, low power technology which lowers the power consumption should be highly required. Previous researches mostly highlighted improving one single type of memory to increase ones efficiency. In this paper, reversely, considering multiple memories to optimize whole memory system is the following step for the efficient low power embedded system. Regarding to that fact, this paper suggests the study of volatile memory, whose capacity is relatively smaller but much low-powered, and non-volatile memory, which do not consume any standby power to keep data, to maximize the efficiency of the system. By executing function in specific memories, non-volatile and volatile memory, the quantitative analysis of power consumption is progressed. In spite of the opportunity cost of all of theses extra works to locate function in volatile memory, higher efficiencies of both power and energy are clearly identified compared to operating single non-volatile memory.
무선PAN(Wireless Personal Area Network, WPAN)에서 Zigbee의 저전력화와 채널간섭을 개선하고자, Zigbee망의 전력소모와 통신패턴을 분석하였다. Zigbee의 ad-hoc특성인 토폴로지 변화로 인한 동적 망구성시 토폴로지의 저전력화를 위해 종단장치(end device)들이 채널검색주기를 설정할 때 종단장치의 배터리 수명을 고려한 통신패턴을 분석하였다. 또한, Zigbee의 Random Back off 통신방식에서 무선랜(WLAN)과 채널간섭을 고려한 통신패턴도 분석하였다. 이로서, Zigbee의 종단장치의 배터리 수명을 연장하고자 종단 장치의 채널검색 주기를 설정하는 통신패턴을 설정하였으며, Zigbee의 협력장치(coordinator)와 종단장치 사이의 최적의 통신패턴의 분석을 통해 채널간섭을 최소화 할 수 있었다.
Sensor nodes are the most significant part of a wireless sensor network that offers a powerful combination of sensing, processing, and communication. One major challenge while designing a sensor node is power consumption, as sensor nodes are generally battery-operated. In this study, we proposed the design of a low-power, long range-based wireless sensor node with flexibility, a compact size, and energy efficiency. Furthermore, we improved power performance by adopting an efficient hardware design and proper component selection. The Nano Power Timer Integrated Circuit is used for power management, as it consumes nanoamps of current, resulting in improved battery life. The proposed design achieves an off-time current of 38.17309 nA, which is tiny compared with the design discussed in the existing literature. Battery life is estimated for spreading factors (SFs), ranging from SF7 to SF12. The achieved battery life is 2.54 years for SF12 and 3.94 years for SF7. We present the analysis of current consumption and battery life. Sensor data, received signal strength indicator, and signal-to-noise ratio are visualized using the ThingSpeak network.
Depending upon the existence of the battery, transponder is divided into active and passive transponder. The passive transponder operates without the inner battery and so has no limitation in its operating range and life time. But the power consumption in the smartcard should be low. In this paper, the analysis and design of the passive smartcard system oerated at 125kHz is presented and is confirmed by simulation and experiment.
In this paper, is a study that analyzed the fuel consumption of hybrid tractor. Testing and analysis in order to evaluate the fuel consumption was performed. Analysis model was developed by using the SimulationX that is a commercial software. Also, map of the analysis model was modeled on the basis of test data. Test was performed using a dynamo device. The engine was tested the fuel consumption in accordance with the conditions on the load and throttle opening. The battery was tested the discharge and charge in accordance with the current amount. We verified the reliability of the analysis model by comparing the analysis results with the rest results. After considering the reliability of each analysis model was extended to the entire hybrid tractor system. To evaluate the efficiency using the analysis model, compared the fuel consumption of general tractor with hybrid tractor in the same load conditions.
스마트 폰과 같은 모바일 기기에서 동작하는 응용 소프트웨어는 제한된 배터리 용량으로 인하여 안정적인 서비스를 지속적으로 제공하는데 어려움을 갖는다. 과거에는 배터리의 수명을 연장 시키거나 소모전력이 적은 하드웨어 장치들을 개발하는 것으로 모바일 기기의 소모전력을 관리하였다. 그러나 시스템에 탑재되는 소프트웨어가 복잡해짐에 따라 소프트웨어에 대한 소모전력 분석 연구도 관심을 갖게 되었다. 이러한 연구들 중에서 모델 기반의 소모전력 분석은 코드가 개발되기 이전에 미리 소모전력을 분석하고, 분석 결과를 기반으로 소프트웨어를 개발한다는 측면에서 소모전력 감소를 위한 하나의 중요한 전략으로 인식되어 오고 있다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어의 행위 모델인 UML의 상태기계(State Machine) 다이어그램을 이용하는 소모전력 분석 기법을 제안한다. 제안하는 분석기법은 상태기계 다이어그램을 페트리 넷으로 변환하고, 이의 시뮬레이션을 통해 소모전력을 예측하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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