KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.4
no.11
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pp.369-382
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2015
Energy aware server clusters aim to reduce power consumption at maximum while keeping QoS(quality of service) compared to energy non-aware server clusters. They adjust the power mode of each server in a fixed or variable time interval to activate only the minimum number of servers needed to handle current user requests. Previous studies on energy aware server cluster put efforts to reduce power consumption or heat dissipation, but they do not consider energy efficiency well. In this paper, we propose an energy efficient cluster management method to improve not only performance per watt but also QoS of the existing server power mode control method based on autonomous learning. Our proposed method is to adjust server power mode based on a hybrid approach of autonomous learning method with multi level thresholds and power consumption prediction method. Autonomous learning method with multi level thresholds is applied under normal load situation whereas power consumption prediction method is applied under abnormal load situation. The decision on whether current load is normal or abnormal depends on the ratio of the number of current user requests over the average number of user requests during recent past few minutes. Also, a dynamic shutdown method is additionally applied to shorten the time delay to make servers off. We performed experiments with a cluster of 16 servers using three different kinds of load patterns. The multi-threshold based learning method with prediction and dynamic shutdown shows the best result in terms of normalized QoS and performance per watt (valid responses). For banking load pattern, real load pattern, and virtual load pattern, the numbers of good response per watt in the proposed method increase by 1.66%, 2.9% and 3.84%, respectively, whereas QoS in the proposed method increase by 0.45%, 1.33% and 8.82%, respectively, compared to those in the existing autonomous learning method with single level threshold.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.16
no.3
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pp.135-141
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2018
Wireless sensor networks (WSN) are composed of a large number of sensor nodes. Battery-powered sensor nodes have limited coverage; therefore, it is more efficient to transmit data via multi-hop communication. The network lifetime is a crucial issue in WSNs and the multi-hop routing protocol should be designed to prolong the network lifetime. Prolonging the network lifetime can be achieved by minimizing the power consumed by the nodes, as well as by balancing the power consumption among the nodes. A power imbalance can reduce the network lifetime even if several nodes have sufficient (battery) power. In this paper, we propose a routing protocol that prolongs the network lifetime by balancing the power consumption among the nodes. To improve the balance of power consumption and improve the network lifetime, the proposed routing scheme adaptively controls the transmission range using a power control according to the residual power in the nodes. We developed a routing simulator to evaluate the performance of the proposed routing protocol. The simulation results show that the proposed routing scheme increases power balancing and improves the network lifetime.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.11
no.1
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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.
Sun, Young Ghyu;Kim, Soo Hyun;Lee, Dong Gu;Park, Sang Hoo;Sim, Issac;Hwang, Yu Min;Kim, Jin Young
Journal of IKEEE
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v.22
no.3
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pp.829-835
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2018
Recently, studies have been actively conducted to reduce spare power that is unnecessarily generated or wasted in existing power systems and to improve energy use efficiency. In this study, smart meter, which is one of the element technologies of smart grid, is implemented to improve the efficiency of energy use by controlling power of electric devices, and predicting trends of energy usage based on deep learning. We propose and develop an algorithm that controls the power of the electric devices by comparing the predicted power consumption with the real-time power consumption. To verify the performance of the proposed smart meter based on the deep running, we constructed the actual power consumption environment and obtained the power usage data in real time, and predicted the power consumption based on the deep learning model. We confirmed that the unnecessary power consumption can be reduced and the energy use efficiency increases through the proposed deep learning-based smart meter.
In mobile ad hoc networks(MANETs), all the nodes in a network have limited resources. Therefore, communication topology which has long lifetime is suitable for nodes in MANETs. And MANETs are exposed to various threats because of a new node which can join the network at any time. There are various researches on security problems in MANETs and many researches have tried to make efficient schemes for reducing network power consumption. Power consumption is necessary to secure networks, however too much power consumption can be critical to network lifetime. This paper focuses on energy efficient monitoring node distribution for enhancing network lifetime in MANETs. Since MANETs cannot use centralized infrastructure such as security systems of wired networks, we propose an efficient IDS node distribution scheme using minimum spanning tree (MST) method to cover all the nodes in a network and enhance the network lifetime. Simulation results show that the proposed algorithm has better performance in comparison with the existing algorithms.
Although renewable energy sources are more environmentally friendly than fossil energy sources, it is far more costly, considering current technological standards. It would not present many competitive advantages in the power market. If the renewable electricity is viable in the market, the government should take 'visible' actions to compensate production costs. Popular policies, such as Feed-In-Tariff and Renewable Portfolio Standards, can help to attract investors into generators of renewable electricity. But presently, they are mainly financed through a undifferentiated increase of electricity bills and occasionally confronted with the opposition of the electricity consumers. And most policies tend to focus on increasing the supply of renewable electricity with little consideration toward elevating the motivation of consumers. This study evaluates the potential of environmentally friendly energy consumption and examines the 'green pricing' program which realize the potential.
For smart mobile devices, the wireless communication module is one of the hardware modules that consume the most energy. If we can build a multi-channel multi-interface environment using heterogeneous communication modules and operate them dynamically, data transmission performance can be highly improved by increasing the parallelism. Also, because these heterogeneous modules have different data rates, transmission ranges, and power consumption, we can save energy by exploiting a power efficient and low speed wireless interface module to transmit/receive sporadic small data. In this paper, we propose a power efficient data transmission method using heterogeneous communication networks. We also compared the performance of our proposed scheme to a conventional scheme, and proved that our proposed scheme can save energy while guaranteeing reasonable data delivery time.
Kim, Dae-Sik;Son, Kyong-So;Kim, Ho-Soon;Kim, Jin-Woo;Kim, Jong-Kill
Proceedings of the KSR Conference
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2011.10a
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pp.3027-3031
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2011
In this study, By the time that TTX technology is adopted as railway rolling stock, we analyzed quantitatively energy saving by reducing the power consumption with the reduction of the operation time through the speed improvement and suggested the necessity to introduce TTX technology in the domestic rail vehicles. The effect of energy saving by comparing and analyzing the power consumption during the operation by TTX Hanvit 200 and 8200 electric locomotives to pull trains on the same line was suggested and the efficiency of the main devices(i.e C/I) of Hanvit 200 was compared and analyzed by measuring the power consumption by a single unit. For improving KORAIL management environment, reducing energy usage is an urgent challenge, its measures for solving them are constantly considered in many areas. In addition, at the time of improving the conventional track to speed up and changing the signals, Tilting technology will be contributed to the management environment by enlarging the passengers' demand through the reduction of the operation time and saving energy using the existing infrastructure.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.22
no.11
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pp.760-766
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2010
Excessive heat occurs during semiconductor manufacturing process. Thus, precise control of temperature is required to maintain constant chamber-temperature and also wafer-temperature in the chamber. Compared to an industrial chiller, semiconductor chiller's power consumption is very high due to its continuous operation for a year. Considering the high power consumption, it is necessary to develop an energy efficient chiller by optimizing operation control. Therefore, in this study, a semiconductor chiller is experimentally investigated to suggest energy-saving direction by conducting load change, temperature rise and fall and control precision experiments. The experimental study shows the cooling capacity of dual-channel chiller rises over 30% comparing to the conventional chiller. The time and power consumption in the temperature rising experiment are 43 minutes and 8.4 kWh, respectively. The control precision is the same as ${\pm}1^{\circ}C$ at $0^{\circ}C$ in any cases. However, it appears that the dual channel's control precision improves to ${\pm}0.5^{\circ}C$ when the setting temperature is over $30^{\circ}C$.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.28
no.9
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pp.20-27
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2014
The power consumption pattern of high-speed railway has rarely during night time. But, during service time, the power is consumed irregularly related to train operation. Especially certain unusual about 1-2 days of service time interval to indicate the power consumption is rapidly growing phenomenon, which causes the capacity of the power contract is the annual electricity bill to rise rapidly as the cause. Normally, amount of peak power consumption bill rate at railway substation is over 20% of total electrical bill. Therefore, high-speed railway substation is expected to be considerably larger savings by reducing the peak power of the default charge(demand power).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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