스마트 디바이스의 보급과 함께 컨텍스트 인지 애플리케이션에 대한 수요가 증가하는 추세이다. 하지만, 센서를 통한 컨텍스트의 수집은 추가적인 배터리 소비가 요구된다. 이것은 제한된 배터리 수명을 가진 모바일 디바이스에서 다수의 컨텍스트 인지 애플리케이션을 구동하는데 큰 제약사항이 된다. 그러므로 에너지 효율적인 컨텍스트 모니터링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 안드로이드 디바이스에서 가능한 네 가지 컨텍스트 모니터링 기법을 제시하고, 각 기법 간의 에너지 소모량을 분석하여 적합한 적용 지침을 제안한다. 본 논문에서 제안된 기법을 컨텍스트 모니터링 애플리케이션에 적용하면 컨텍스트 모니터링에 소비되는 에너지 소모량을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 제안된 기법을 검증하기 위해 적용하여 사용자 행동 인지 애플리케이션을 개발하여 각 기법에 대한 에너지 소모량을 정량적으로 비교한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5357-5381
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2018
Cloud computing offers a wide range of on-demand resources over the internet. Utility-based resource allocation in cloud data centers significantly increases the number of cloud users. Heavy usage of cloud data center encounters many problems such as sacrificing system performance, increasing operational cost and high-energy consumption. Therefore, the result of the system damages the environment extremely due to heavy carbon (CO2) emission. However, dynamic allocation of energy-efficient resources in cloud data centers overcomes these problems. In this paper, we have proposed Energy and Service Level Agreement (SLA) Aware Resource Allocation Heuristic Algorithms. These algorithms are essential for reducing power consumption and SLA violation without diminishing the performance and Quality-of-Service (QoS) in cloud data centers. Our proposed model is organized as follows: a) SLA violation detection model is used to prevent Virtual Machines (VMs) from overloaded and underloaded host usage; b) for reducing power consumption of VMs, we have introduced Enhanced minPower and maxUtilization (EMPMU) VM migration policy; and c) efficient utilization of cloud resources and VM placement are achieved using SLA-aware Modified Best Fit Decreasing (MBFD) algorithm. We have validated our test results using CloudSim toolkit 3.0.3. Finally, experimental results have shown better resource utilization, reduced energy consumption and SLA violation in heterogeneous dynamic cloud environment.
본 논문에서는 에너지 제약적인 애드 혹 네트워크를 위해서 보조 경로 기법을 사용하여 네트워크의 에너지를 고르게 사용함으로써 네트워크 수명을 증가시키는 새로운 알고리즘을 제안한다. 최근 네트워크의 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 On-Demanding 방식 기반의 다양한 알고리즘들이 제안되었다. 그 중 PSR(Power-aware Source Routing)은 경로 탐색 동안에 선택된 하나의 경로만을 지속적으로 사용하는 DSR(Dynamic Source Routing)의 단점을 극복하기 위해 에너지 사용량에 따라 경로를 주기적으로 교체함으로써 네트워크 수명을 늘린다. 그러나 이는 경로 교체 동안 발생되는 잦은 플러딩(Flooding)으로 인해 라우팅 오버헤드가 증가하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 경로 탐색 동안 설정된 보조경로(Backup Route)를 사용해 플러딩의 발생 없이 경로를 변경시키는 HPSR(Hierarchical Power-aware Source Routing)을 제안한다. HPSR은 보조 경로를 사용한 잦은 경로 변경 통해 네트워크 수명을 증가시키면서도 플러딩의 감소로 라우팅 오버헤드를 감소시킨다. 또한, 본 논문에서는 OPNET을 사용한 시뮬레이션을 통해 HPSR의 성능을 검증한다.
지오캐스팅(geocasting)이란 멀티캐스팅의 특별한 한 종류로서, 어떤 특정한 지역(지오캐스트 영역이라 함)에 있는 모든 노드들에게 데이터를 전송하는 통신형태를 말하며, location-based multicasting(LBM) 이라고 부르기도 한다(1). Ad-hoc 네트워크는 중앙 집중화된 관리나 표준화된 지원 서비스 없이 배터리를 에너지원으로 사용하는 휴대용 기기들이 동적으로 연결되어 구성되는 임시적인 망이다. 따라서, 제한된 에너지 자원을 효율적으로 관리하는 것은 네트워크 활동시간(lifetime)을 최대화하기 위한 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 Ad-hoc 네트워크 환경에서 라우팅 설정시 에너지 값을 고려하여 중간 노드를 선택하는 LBPA(Location-Based Power Aware) 지오캐스팅 알고리즘을 제안한다. 전송 에너지를 균형있게 소비하여 각 이동 호스트의 잔여 에너지의 비율을 일정하게 유지시키는 방법으로 네트워크 활동시간 측면에서 볼 때 기존의 LBM 알고리즘보다 평균적으로 49%, 더 좋은 결과를 실험을 통하여 보여주었다.
With the ever growing demand of data applications, the joint macro-relay networks are emerging as a promising heterogeneous deployment to provide coverage extension and throughput enhancement. However, the current cellular networks are usually designed to be performance-oriented without enough considerations on the traffic variation, causing substantial energy waste. In this paper, we consider a joint macro-relay network with densely deployed relay stations (RSs), where the traffic load varies in both time and spatial domains. An energy-efficient scheme is proposed to dynamically adjust the RS working modes (active or sleeping) according to the traffic variations, which is called traffic-aware relay sleep control (TRSC). To evaluate the performance of TRSC,we establish an analytical model using stochastic geometry theory and derive explicit expressions of coverage probability, mean achievable rate and network energy efficiency (NEE). Simulation results demonstrate that the derived analytic results are reasonable and the proposed TRSC can significantly improve the NEE when the network traffic varies dynamically.
무선 센서 네트워크(WSN)에서는 저가 및 저 전력 센서를 활용하기 때문에 센서의 업무를 성공적으로 수행하면서 적은 에너지를 소모하는 것이 중요한 문제로 부각 된다. 기존의 계층척 WSN 알고리즘들에서 나타나는 제한점은 데이터 진행방향에 대한 역방향 전송이 이루어 질수 있다는 것이다. 본 논문은 데이터 방향성을 고려한 DDACM(Data Direction Aware Clustering Method) 방법을 제안한다. 데이터 역방향 전송 방지를 위해 클러스터헤더는 데이터 전송 방향에서 싱크노드와 가장 가까운 노드가 먼저 임명되고, 에너지 레벨이 일정량 이하 시 클러스터 헤더를 교체하는 방법융 제안한다. 실험을 통하여 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)방식과 비교하여 데이터 역방향 전송올 최소화하여 에너지 소모를 줄일 수 있음을 확인하였다.
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.
This paper addresses the system lifetime maximization algorithm in multi-hop sensor network system. A multi-hop sensor network consists of many battery-driven sensor nodes that collaborate with each other to gather, process, and communicate information using wireless communications. As sensor-driven applications become increasingly integrated into our lives, we propose a energy-aware scheme where each sensor node transmits informative data with adaptive data rate to minimize system energy consumption. We show the optimal data rate to maximize the system lifetime in terms of remaining system energy. Furthermore, the proposed algorithm experimentally shows longer system lifetime in comparison with greedy algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권5호
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pp.949-966
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2013
Recently, Wireless Body Area Network (WBAN) has promise to revolutionize human daily life. The need for multiple sensors and constant monitoring lead these systems to be energy hungry and expensive with short operating lifetimes. In this paper, we offer a review of existing work of WBAN and focus on energy-aware management in it. We emphasize that nodes computation, wireless communication, topology deployment and energy scavenging are main domains for making a long-lived WBAN. We study the popular power management technique Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS) and identify the impact of slack time in Dynamic Power Management (DPM), and finally propose an enhanced dynamic power management method to schedule scaled jobs at slack time with the goal of saving energy and keeping system reliability. Theoretical and experimental evaluations exhibit the effectiveness and efficiency of the proposed method.
Journal of information and communication convergence engineering
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제14권3호
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pp.137-146
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2016
In this paper, we introduce a quality of experience (QoE)-provisioning mobility management scheme. The emphasis is on a mobility-aware QoE solution enabling network components to recognize the mobility pattern of an end-user and to prepare a handover in advance. We further focus on an energy-adaptive QoE solution based on the energy profile providing the preferred pattern of energy consumption and an energy preference check engine determining whether the provision of the service that the end-user requested is suitable to QoE or not. Lastly, we concentrate on a network-based intelligent mobility management scheme adopting the calm service and the balance. Consequently, we conclude that the proposed schemes improve the handover latency, QoE metrics, and energy efficiency simultaneously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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