본 논문에서는 소모 전력을 최소화하기 위한 FPGA 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 FPGA를 구성하고 있는 CLB에 맞도록 회로 분할을 수행하여 매핑 가능 클러스터를 생성한다. 매핑 가능 클러스터는 글리치 제거 방법을 이용하여 소모전력을 감소시킨다. 글리치 제거는 매핑 가능 클러스터의 내부에 대해 신호의 흐름을 분석하여 글리치가 발생될 수 있는 경로에 지연 버퍼 삽입 방법을 이용하여 제거한다. 매핑 가능 클러스터에 대한 글리치를 제거한 후 전체 매핑 가능 클러스터들에 대한 신호 경로를 분석한다. 분석된 결과에 따라 매핑 가능 클러스터 사이의 글리치도 지연 버퍼 삽입 방법을 이용하여 제거한다. 실험은 [8]와 [9] 알고리즘을 대상으로 소모 전력을 비교하였다. 비교결과 [9]에 비해 전체 소모전력이 7.14% 감소되어 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
배터리를 전원으로 사용하는 이동 통신 기기에서 전력 관리의 효율성은 전통적으로 중요한 요구조건 중의 하나이다. 특히 고성능과 고기능을 제공하면서도 더 긴 동작시간이 요구되는 최근의 이동 통신 기기들에서는 이러한 효율적인 전력 관리의 중요성이 더욱 크다. 본 논문은 전력 소모량과 시스템의 크기에서의 장점으로 인해 이동 통신 기기에 폭 넓게 적용되고 있는 embedded system 에서의 효율적인 전력 관리를 위한 CPU 소모 전력 관리 기법으로 적응적 동적 전력 관리 기법을 제안한다.
최근 스마트폰, 태블릿과 같은 기기의 사용량이 증가하면서, 이에 탑재되는 소프트웨어는 더욱 복잡해지고 규모가 커지고 있다. 배터리의 전력으로 구동되는 모바일 기기들은 전력 공급의 한계로 인해 운용시간을 증가시키는 것이 중요한 이슈이다. 최근에는 소프트웨어 동작이 하드웨어 구동을 통해 전력 소모를 일으킨다는 점에서, 효율적인 동작 패턴을 갖는 소프트웨어 개발에 대한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 모바일 기기에 탑재되는 소프트웨어는 그 개발 주기가 짧은 경우가 많아 최적화와 전력 소모량을 반영하기 어려운 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 소모전력 절감을 위한 코드 리팩토링 기법을 제안하여, 소프트웨어 개발 및 유지보수에서 보다 용이하게 저전력 요구사항을 충족시키고자 한다. 이를 위해 전력 소모량을 감소시킬 수 있는 코드 패턴에 대하여 Energy Bad Smell을 식별하고, 이를 제거하기 위한 새로운 코드 리팩토링 기법을 제안하며, 실험을 통해 그 효용성을 검증하였다.
최근의 고성능 슈퍼스칼라 프로세서에서는 명령어 수준 병렬성(Instruction-Level Parallelism, ILP)의 장애가 되는 명령어 간의 데이타 종속관계를 극복하기 위해 명령의 결과 값을 미리 예측하여 종속 명령들을 모험적으로 실행한다. 이러한 값 예측을 사용한 모험적 실행으로 성능은 향상되나 값 예측 테이블의 빈번한 참조와 갱신으로 부가적인 전력 소모를 요구한다. 본 논문에서는 값 예측으로 인한 성능향상과 부가적인 전력소모 간의 관계를 측정 분석한다. 또한 확신 카운터(confidence counter)를 사용한 값 예측 시도의 조정으로 모험적 실행의 정도를 조절하고, 예측 성공률이 높은 유용한 명령들만을 선택적으로 예측하여 성능을 유지하면서 부가 전력소모를 줄인다. 제안된 방식의 검증을 위해 사이클 수준 시뮬레이터에 전력소모 모델을 결합하여 프로세서의 기능수준 동작뿐만 아니라 프로세서의 전체 전력소모 및 사이클 당 전력소모도 측정할 수 있는 도구를 개발하여 검증한다.
본 논문은 상태 전환 준비 방법을 이용한 저 전력 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 태스크를 휴면 상태와 유휴 상태, 동작 상태로 구분하여 상태를 정의 한다. 각각의 상태 전환이 발생될 때 발생되는 지연시간으로 인하여 발생되는 소모 전력을 줄이기 위해 각각의 상태 중간에 준비 상태를 삽입한다. 준비 과정은 상태의 전환에서 발생되는 소모 전력과 지연시간을 고려한다. 지연시간이 긴 경우에는 스케줄링에서의 단계를 초과하여 수행 단계를 증가시키는 문제를 발생시킨다. 수행 단계의 증가는 소모 전력의 증가를 초래한다. 상태 전환에서 지연시간이 가장 긴 휴면 상태에서 동작 상태로 상태가 전환될 때 발생되는 시간지연으로 인하여 발생되는 동작시간의 증가를 줄여 전체 소모 전력을 줄이게 된다. 실험은 저 전력 알고리듬인 참고문헌 [6]과 비교하였다. 실험결과 참고문헌 [6]보다 소모 전력이 감소되어 알고리듬의 효율성이 입증되었다.
도심용 무인항공기의 사용범위가 넓어지면서 다양한 미션을 효율적으로 수행하기 위해서는 배터리를 합리적으로 운용해야 한다. 배터리를 합리적으로 운용하기 위해서는 실제 비행 미션을 수행하기 전에 다양한 시뮬레이션을 통해 최적의 경로를 도출할 수 있다. 이를 위해서는 배터리의 전력 소모 및 에너지 잔량을 예측 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 도심용 무인항공기의 비행 중 속도 및 가속도에 따른 소비전력 간의 관계성을 분석하고 이를 이용해 빠르게 소비전력을 도출 할 수 있는 선형 전력 소모 모델을 도출하였다. 또한, 정확한 전력 소모를 예측하기 위해서 딥러닝에 기반한 전력 소모 모델을 도출하였다. 이때 정확하며 효율적인 전력소모 모델을 얻기 위해 모델링 입력 값으로 1) GPS 3축 속도 및 가속도, 2) IMU 3축 속도, 3) IMU 3축 속도 및 가속도 데이터를 사용한 모델들을 도출하여 비교하였다. 최종적으로 얻은 모델은 전력소모 오차율 5.86%을 얻었으며, 누적 에너지 오차율 1.50%를 얻었다.
센서네트워크의 전력소모를 최소화, 최적화하기 위해서는 센서노드들을 실제 환경에 설치하기 이전에 시뮬레이터를 이용하여 센서네트워크의 전력상황을 정확히 추정해야 한다. 이러한 시뮬레이터를 위해서는 센서노드의 소모에너지를 정확히 분석할 수 있는 전력모델이 반드시 요구된다. 본 논문은 센서노드의 소비전력을 정확하게 측정할 수 있는 환경과 방법을 제시하며, 이 환경과 방법을 이용하여 센서노드의 소모전력을 명령어기반과 동작상태기반으로 정확히 측정 분석하고, 센서네트워크 시뮬레이터에 적용할 수 있는 전력모델 개발과정에 대해 소개한다. 전력모델링에 사용된 센서노드는 ATmega128L과 CC2420으로 구성된 Nano-24노드이다.
내장형 시스템에서 캐시 메모리는 시스템의 성능과 전력 소모에 매우 큰 비중을 차지한다. 일반적인 내장형 시스템에 적용되는 집합 연관 구조 캐시는 모든 웨이에 전력을 공급해야 하므로 전력 소모 효율성이 매우 낮다. 이러한 단점을 보완하기 위해 순차 접근 캐시는 데이터가 존재하는 하나의 캐시만 항상 전력을 공급하게 하는 구조를 제안하지만 모든 작업에 1사이클이 더 소모되는 단점을 갖는다. 캐시 웨이 예측 기법은 적중 시 1사이클의 시간에 1개의 웨이에 만 전력을 공급하게 하는 최상의 구조를 갖지만 적중 실패 시 일반적인 집합 연관 구조보다 1사이클이 더 소모되고 똑같은 전력 소비를 가져오는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 이 두 구조의 절충안을 통해 데이터 적중 시 웨이 예측 기법과 같은 성능을 가지며 실패 시에도 순차 접근 캐시와 동일한 성능을 보이는 새로운 내장형 시스템을 위한 저전력 캐시 구조를 제안한다.
본 논문에서는 0.13㎛ 이하의 deep sub-micron 공정처럼 누설 전류가 심한 공정을 이용하여 멀티미디어 SoC를 설계할 때, 가장 전력 소모가 높은 움직임 추정 기법의 전력 소모를 줄이기 위한 저전력 움직임 추정기의 아키텍쳐를 제안하였다. 제안하는 아키텍쳐는 기존의 동적 전력 소모만을 고려한 구조와는 달리 정적 전력 소모까지 고려하여 누설 전류가 심한 공정에 적합한 구조로, 효율적인 전력 관리가 필수적인 동영상 전화기 등의 각종 휴대용 정보기기 단말기에 적합한 형태이다. 제안하는 아키텍쳐는 하드웨어 구현이 용이한 전역 탐색 기법 (full search)을 기본으로 하며 동적 전력 소모를 줄이기 위하여 조기 은퇴(early break-off) 기법을 도입하였다. 또한 정적 전력 소모를 줄이기 위하여 전원선 잡음을 고려한 메가블록 전원 차단 기법을 사용하였다. 제안된 아키텍쳐를 멀티미디어 SoC에 적용하였을 때의 효용성을 검증하기 위해 시스템 수준의 제어 흐름과 저전력 제어 기법을 개발하였으며, 이를 바탕으로 시스템 수준에서의 소모 전력을 계산하였다. 모의실험 결과 0.13㎛ 공정에서 전력 소모가 50% 정도로 감소함을 확인할 수 있었다. 선폭의 감소와 칩 내부 발열량의 증가로 인한 누설 전류의 증가를 고려할 때, 기존의 동적 전력 소모만을 고려한 구조는 전력 감소 효율이 점점 나빠짐에 반하여 제안하는 움직임 추정기 아키텍쳐는 안정적인 전력 감소 효율을 보여주었다.
본 논문에서는 저전력 멀티미디어 통신을 위한 새로운 전력 의식 움직임 추정 기법을 제안한다. 동영상 압축 기법에서 가장 많은 전력을 소모하는 것은 움직임 추정 기법인데, 일반적으로 성능이 우수한 기법일수록 전력 소모도 높다. 제안하는 움직임 추정 기법에서는 서로 다른 전력 소모와 성능을 가지는 여러 개의 움직임 추정 기법 중에서 연산량과 전력 소모의 절충을 고려하여 최적의 움직임 추정 기법을 실행 중에 적응적으로 선택한다. 제안하는 움직임 추정 기법은 현재 사용되는 대부분의 움직임 추정 기법에 쉽게 적용될 수 있으며, 추가되는 연산량이나 하드웨어 부담도 거의 없다. 모의 실험 결과에 따르면 제안하는 움직임 추정 기법은 기존의 움직임 추정 기법에 비교하였을 때 동일한 성능에서 전력 소모를 1/15.7~1/5.6으로 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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