제안하는 4차 델타-시그마 변조기는 1개의 연산증폭기를 시분할 기법을 이용하여 4차 델타시그마 변조기를 구현한 구조를 이용하여 설계하였다. KT/C 잡음의 영향을 줄이기 위하여 첫 번째와 두 번째로 재사용하는 적분기의 적분 커패시터 사이즈를 크게 설계하였으며, 세 번째와 네 번째로 재사용하는 적분기의 적분 커패시터 사이즈는 작게 설계하였다. 다른 커패시터 용량을 한 개의 연산증폭기가 로드하기 때문에 안정도 문제를 해결하기 위하여 연산증폭기 단을 가변 하는 방법을 이용하였다. 전력을 절감하기 위하여, 1단으로 연산증폭기가 동작할 때 사용되고 있지 않는 2단을 구성하고 있는 CS증폭기와, 그 출력단에 붙어있는 연속모드 공통모드피드백회로 의 전류원을 차단하는 방법을 이용함으로써, 아이디어 적용전과 비교하였을 때, 15%의 전력 절감 효과를 얻었다. 제안한 변조기는 TSMC 0.18um CMOS N-well 1 poly 6 metal 공정을 이용하여 제작되었으며, 1.8V의 공급전압에서 305.55uW의 전력을 소모하였다. 256kHz의 샘플링 주파수, OSR 128, 1.024MHz의 클럭주파수, 250Hz 의 입력 싸인 파형을 공급하였을 때, 최대 SNDR은 66.3dB, 유효비트수는 10.6bits, DR은 83dB로 측정되었다. Fom(Walden)은 98.4pJ/step, Fom(Schreier)는 142.8dB 로 측정되었다.
에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.
인버터 DC 저항용접의 적용성 증대 : 인버터 DC 저항용접 공법이 SPOT, PROJECTON, SEAM, BUTT 등의 공정에 다양하게 적용되어 저항용접 현장에서 고효율, 친환경적 용접 환경을 만드는데 일조 하고 있다. 특히 자동차의 경량화, 충돌내성 증대, 진동 및 내구성 증대, 공간활용 극대화, 새로운 Design 개념 적용 등의 산업전반에 걸쳐 나타나는 신 Trends로 고 장력 철재의 적용 범위가 확대되고 HSS(High Strength Steel), EHSS(Extra High Strength Steel), UHSS (Ultra High strength Steel ; Hot - Formed Steel )등 다양한 철판의 SPOT 저항용접이 필요하게 되었다. 기존의 AC 단상용접의 전력 특성 상 통전 중 무 통전 시간 과 높은 PEAK 전력, 단상 대 전력 소모로 인한 전력 DROP 등의 문제로 인하여 신소재의 용접 시 매우 많은 Spatter가 발생하고, 높은 용접품질의 확보가 어려워 지므로 이를 대체하기 위한 공법으로 MFDC ( 인버터 DC 저항용접공법 )이 적용되고 있다. 인버터 DC 저항용접의 적응제어 : MFDC라는 높은 효율의 용접 전력원이 확보 됨에도 불구하고 용접현장에서는 원 자재, 도금 등의 품질 산포, 프레스 물의 가공산포, 공기압 산포, 전극 과열 및 마모 등의 요인에 의하여 저항용접 산포가 발생하고 있다. 이는 인위적인 조작이 어렵고 불규칙적이며, 어디서나 산재하고 있는 문제이다. 이를 용접전력 제어 법으로 개선하여 일정한 용접성을 확보하기 위한 노력이 적응제어 기법이다. 정 전류, 정 전력 제어는 정량 제어로 용접 물을 비롯한 용접부의 변화와는 관계없이 설정된 일정량의 전력을 공급하기만 하는데 반하여 적응제어는 적절한 용접 작업 시의 용접 물의 상태, 전극의 가압, 표면 상태 등에 따른 변화 페턴을 기억하고 이후 진행되는 용접에 대하여 정상 페턴과의 차이를 감지 이를 보상하므로 고품질의 용접성을 보장하는 제어기법이다. 따라서 다양한 용접 산포 유발 요인에 의해 용접부의 변화가 발생한다 하여도 그 변화를 감지 하고 적절한 용접전력을 공급한다면 고품질의 용접성을 확보하는데 유용한 공법이 될 수 있다. 인버터 DC 저항용접의 SPC 관리 : SPOT 용접 시 획득할 수 있는 다양한 파라메터에 대하여 모니터링 하고 이 자료를 data 화 하여 품질 관리에 응용하게 되면 양산라인에서 반복적으로 발생되는 문제점을 확인 할 수 있고 이를 통계적 방법으로 추적 개선해 나간다면 용접 불량 감소 및 생산성 향상에 도움이 되며 작업자의 공정 능력 향상 및 기업의 기술축적에도 높은 기여를 할 수 있을 것이다. 용접 적응제어와 다양한 파라메터 모니터링이 한 system에서 이루어 질 때 높은 용접성 확보와 불량률 감소, 원가절감, 생산성 향상 등의 효과가 극대화 될 것이다.
센서 네트워크에서 질의 처리 기술은 통신 비용을 절감하고 신뢰성을 향상하고 에너지 효율성을 향상시키는데 목적을 두고 있다. 현재 에너지의 효율성을 위해서 센서 노드가 수행하는 질의를 최적화하여 전력 손실을 줄이고자 하는 연구가 활발하게 수행 중이다. 본 논문에서는 실체 뷰와 인덱싱 뷰를 이용하여 센서 네트워크에 맞는 효율적인 새로운 센싱 뷰라는 기법을 제안한다. 제안하는 질의 처리 알고리즘은 실체 뷰와 인덱싱 뷰의 개념을 바탕으로 기존의 분산 데이터베이스의 질의 처리 방법을 센서 네트워크에 적용하였다. 제안된 센싱 뷰 알고리즘은 센싱 뷰를 싱크 노드에 위치시킴으로서 센서 노드와의 통신 횟수를 최대한 줄임으로서 통신 비용과 에너지의 소모량을 줄일 수 있었다. 성능은 시뮬레이션을 통해서 평균적으로 약 30%정도의 성능 향상 효과를 보였다.
대부분의 대규모 배수지는 고지대에 위치함으로써 자연유하를 통해 배, 급수지역으로 용수를 공급한다. 이를 위해 배수지 전단에는 가압장이 위치하여 정수장에서 처리된 용수를 고지대에 위치한 배수지로 송수한다. 이때 가압장에서 발생하는 전력소비량이 매우 높은 것으로 알려져 있으며, 효율적인 펌프운영을 통해 상당한 전력비용 절감이 가능할 것으로 판단된다. 일반적인 가압장의 운영은 시스템 운영자의 경험을 토대로 해당 가압장에 연결된 배수지의 수위에 따라 펌프의 작동여부를 결정하는 방법이 주로 사용되고 있다. 이러한 운영방법은 용수공급의 안전성을 우선시함으로써 배수지의 수위를 일정하게 유지하고자 빈번하게 펌프를 작동하게 되고 따라서 가압장에서 소모되는 전력량이 커서 운영효율 측면에서는 바람직하지 않다고 할 수 있다. 또한 빈번한 펌프의 작동으로 인해 펌프의 수명이 단축될 뿐만 아니라, 배수지내 용수의 수질저하 문제도 발생할 수 있다. 본 연구에서는 효율적인 펌프장 운영을 위해 급수지역의 24시간 용수사용량을 예측하고, 그에 따른 펌프장의 가압 유량 및 양정을 파악하여 적정용량의 펌프를 선정하고 운영함으로써 펌프의 운영비용의 최소화 및 안정적인 용수공급을 동시에 달성하고자 한다. 이를 위해, 실시간 최적화 모형을 개발하였다. 개발된 최적화 모형은 상수관망해석 프로그램(EPAENT)을 연계하여 수요절점의 수압조건 및 운영상황을 모의하였다. 최적화 기법으로는 유전자알고리즘을 사용하였으며, 실제 시스템의 운영상황를 반영하기 위한 다양한 제약조건(operational constraints)을 적용하였다. 개발된 모형은 정속펌프(혹은 On/Off 펌프) 뿐만 아니라, 최근 실무에서 널리 사용되고 있는 변속펌프(variable speed pump)를 추가적으로 고려하였다. 개발된 모형은 국내에서 실제 운영되고 있는 송, 배수 시스템에 적용하여 모형의 실무 적용가능성을 검증하였다.
본 논문에서는 네트워크 상황 정보를 이용한 다중 인터페이스 단말의 배터리 수명 연장 방법을 제안한다. 단말은 현재 접속 네트워크에 병목현상이 발생하는 경우, 다중 인터페이스를 이용하여 다중 경로로 데이터를 수신한다. 하지만 다중 인터페이스를 이용하는 경우 단말의 배터리 소모가 많아 단말의 배터리 수명이 짧아진다. 이러한 배터리 소모를 줄이기 위해 OLT를 통해 네트워크의 병목현상 유무를 판단하고 단말에게 네트워크 상황 정보를 전송한다. 단말은 네트워크 상황 정보를 통해 하나의 인터페이스를 비활성화 시켜 에너지 소비를 절감시킨다. 단일 인터페이스와 다중 인터페이스를 사용함에 따른 배터리 소비량을 계산하여 제안 방안의 효과를 확인하였다.
전통적인 대용량 스토리지 시스템을 위해 하드디스크 기반의 RAID 시스템이 사용되고 있다. 그러나 하드디스크 기반의 RAID 시스템은 외부의 충격에 약하기 때문에 데이터의 신뢰성이 낮고 스핀들 모터의 빈번한 동작으로 인해 전력소모가 많다. 따라서 본 논문에서는 하드디스크를 대체하여 다양한 Erasure 코드를 적용한 SSD 기반 RAID-6 시스템을 제안한다. 제안된 방법으로 Reed-Solomon, EVENODD, Liberation 코딩 기법을 파일시스템 레벨과 디바이스 드라이버 레벨에 각각 적용하였다. 그리고 SSD의 수명저하에 미치는 영향을 최소화하기 위하여 데이터 할당 기법을 적용하였다. 제안된 Erasure 코드가 적용된 RAID-6 시스템에 HDD 와 SSD 를 사용하여 실험한 결과 Liberation 코드가 다른 코드에 비해 SSD 수명저하에 영향을 적게 끼침을 파악하였으며, Erasure 코드들을 파일시스템 레벨에 적용 하였을 경우보다 디바이스 드라이버 레벨에 적용하였을 때 성능이 더 높았다. 또한 HDD를 기반으로 사용하였을 경우 보다 SSD 를 기반으로 사용하였을 경우에 입출력 성능이 4.5%~8.5% 더 향상 되었고 전력소모는 18%~40% 절감되었다.
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 제한된 배터리 용량을 가지고 있으며 한번 배치되면 추가적인 에너지 공급이 어렵기 때문에 노드의 소비 전력을 최소화하기 위한 연구가 중요하다. 많은 연구 중 클러스터링 기법은 센서 네트워크에서 에너지 소비를 줄이기 위한 효과적인 기법중의 하나로 각광 받아왔다. 하지만, 클러스터링 기법은 클러스터의 수와 크기, 데이터전송에 참여하는 노드간의 거리등에 따라 에너지 절감 효과가 달라진다. 따라서 이러한 요인들을 최적화해야 클러스터링에 의한 에너지 절감 효과를 최대화할 수 있다. 본 연구에서는 확률적 최적해 탐색 기법인 유전자 알고리즘을 사용하여 센서 노드의 에너지 소비를 줄일 수 있는 최적의 클러스터를 찾는 것을 목적으로 한다. 유전자 알고리즘은 클러스터를 구성할 수 있는 수많은 경우의 수중에서 최적의 클러스터를 찾기 위해 진화의 과정을 거쳐 탐색을 수행한다. 따라서 진화 과정이 없는 LEACH와 같은 클러스터링 알고리즘보다 효과적일 수 있다. 본 연구에서 제안하는 2차원 염색체 유전자 알고리즘은 염색체내에 존재하는 각 노드에게 고유한 위치정보를 부여함으로써 기존 유전자 알고리즘보다 효율적인 유전자 진화를 수행할 수 있다. 그 결과, 센서 네트워크의 수명을 최대화 할 수 있는 최적의 클러스터를 빠르고 효과적으로 찾을 수 있다.
최근에 등장한 프랙탈 영상 압축 알고리즘은 소프트웨어적인 측면에서는 많이 연구되고 있으나, 하드웨어 구현을 위한 연구는 드물다. 그러나 , 프랙탈 영상 압축 기법이 동영상 처리를 위해 사용될 경우 소프트웨어적으로는 실시간 처리의 어려움이 있어 고속의 전용 하드웨어가 필요하다. 그러나 , 아직 복호기의 구체적인 하드웨어의 설계 예는 드물다. 본 연구에서는 $256{\times}256$의 크기의 흑백 영상의 실시간 처리가 가능한 quadtree 방식의 프랙탈 영상 압축 복호기를 전용 하드웨어로 설계하였으며, 이를 위한 저전력 기법을 제안한다. 제안한 두 가지 방법 중 첫번째는 영상의 복원 후 발생하는 블록 현상을 제거하기 위한 post-processing 방법을 하드웨어 측면에서 최적화하는 것이다. 이 방식은 기존의 소프트웨어에서 사용하던 승산기가 필요한 가중 평균 방식보다 하드웨어를 적게 소모하여 비용을 줄이며, 속도는 69%정도의 향상이 있다. 두번째 방식은 데이터 패스 내부의 곱셈기를 입력 벡터의 통계적 특성을 이용하여 소비 전력이 적도록 설계하는 것이다. 이 방식으로 설계할 경우 8 bits 이하의 크기의 곱셈기에서 저전력에 유리하다고 알려진 어레이(array) 형태의 곱셈기에 비해 약 28%정도 소비 전력을 줄일 수 있었다. 위 두 가지 전력 절감 방식을 사용하여 동작 전압 3.3V, 1 poly 3 metal, $0.6{\mu}m$ CMOS 공정으로 복호기의 코어 부분을 칩으로 제작하였다.
멀티미디어 응용과 무선통신 네트워크의 발전 속도가 급속하게 빨라짐에 따라 고성능, 저전력 멀티미디어 처리기술에 대한 소비자의 요구가 급증하고 있다. 이에 본 논문은 고성능, 저전력 임베디드 비디오 프로세서를 위한 YUV (Y: 휘도신호, U, V: 색차신호) 인식 명령어를 제안하고자 한다. 기존의 멀티미디어 전용 명령어 (e.g., MMX, SSE, VIS, AltiVec)는 일반적인 서브워드 병렬 기법을 이용하여 적당한 성능향상을 꾀하는 반면, 제안하는 YUV 인식 명령어는 두 쌍의 16-bit YUV (6-bit Y, 5-bits U, V) 데이타를 32-bit 레지스터에 저장하여 동시에 처리함으로써 칼라 비디오 처리 성능을 효율적으로 향상시킬 수 있다. 또한 데이타 포맷 사이즈를 줄임으로써 전체 시스템의 비용을 절감할 수 있다. 임베디드 슈퍼 스칼라 프로세서에서 모의 실험한 결과, YUV 인식 명령어 기반 프로그램은 baseline 프로그램에 비해 3.9배 성능 향상을 보인 반면, 동일한 프로세서 환경에서 Intel의 대표적인 멀티미디어 명령어인 MMX기반 프로그램은 baseline 프로그램보다 단지 2.1배의 성능 향상을 보인다. 또한 YUV 인식 명령어는 멀티미디어 애플리케이션에 대해 평균 75.8% 소모 에너지를 감소시킨 반면, MMX는 단지 54.8%의 소모 에너지를 감소시키는 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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