본 논문에서는 하나의 OLT (optical line termination)와 다수의 ONU (optical network unit)로 구성된 TWDM PON (time and wavelength division multiplexed passive optical network)의 동적 파장 및 동적 대역할당 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 ONU의 전송요청량에 근거하여 전송에 사용할 상향 파장개수를 동적으로 제한하여 소비전력을 감소시킨다.
LED 기술의 발전을 통해 이를 이용한 LCD 에서의 local-dimming 기술이 명암 비 향상, 소비 전력 절감을 위해 많이 연구되었다. 이러한 local-dimming 을 구현할 때 기존의 방법들은 주변(인접) 블록들로부터의 밝기 영향을 고려하지 않아 과도한 밝기 제어가 됨으로써 부정확하다. 하지만 local-dimming 을 이용하더라도 백라이트 유닛(BLU)의 제어 가능 범위의 제한으로 인해 제어의 효율은 개선할 여지가 많이 남아있다. 본 연구에서는 정확한 백라이트 제어를 위하여 주변 밝기를 고려하는 Cooperative Dimming 방법을 제안하며 본 제안 기술을 통해 픽셀의 최대 밝기를 최대한 만족하여 오류를 최소화 가능한 최소전력 소비를 하는 제어방법을 보인다.
무선 기기의 소형화와 무선 통신 기술의 발달, 그리고 센서의 환경 정보 측정 기술 및 센서 네트워크의 확산으로 홍수, 태풍, 지진, 환경 오염, 등 재난의 피해를 줄이고자 재해 방지 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그리고 이러한 재해는 특정한 시간에 특정 지점에만 발생하는 특징이 있으며, 이 발생 시간을 제외한 나머지 시간대에서는 정상적인 상황을 유지한다. 이와 같은 특성은 센서 네트워크 응용에서 센서의 배터리 전력 유지 및 환경 정보 획득 방법을 설계할 때, 주요한 사안으로 고려되고 있다. 이 논문에서는 센서의 전력소비를 줄이고 대기 오염에 대한 정보를 오염 발생 시간에 따라 적절히 획득하기 위하여, 대기 오염 방지 시스템에서의 센서 샘플링 주기 조정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대기 오염의 현재와 가까운 미래의 상태를 기반으로 센서의 샘플링 주기가 변화하는 규칙과 경계, 가중치를 설정한다. 그리고 매 샘플링 주기마다 센서 데이터 값과 이전에 저장된 오염 레벨을 고려하여 다음 샘플링 주기를 갱신한다. 이렇게 변화하는 샘플링 주기로 인해 대기 오염 감지 시스템은 측정 데이터의 정확도와 센서의 배터리 전력 소비의 균현을 적절히 유지할 수 있다. 제안된 샘플링 주기 기법은 다양한 환경 감시 응용에 활용될 수 있다.
홈 네트워킹이 이슈화 되면서 많은 기능들을 내장한 홈 네트워크 제품이 개발되어지고 또한 판매되고 있다. 이러한 기능의 추가로 인하여 홈 네트워크 제품들의 소비전력 및 대기전력 또한 증가하고 있다. 본 고에서는 이러한 정보가전기기가 정상동작을 하지 않는 대기동작시의 전력소모량을 줄이기 위하여 기존에 많이 사용하였던 플라이백구조의 SMPS에 디지털 제어블럭 및 보조 SMPS를 이용하여 대기전력 소모량이 적은 디지털제어 전원공급시스템을 구현해 보았다. 이 시스템은 통신기능을 지원하도록 설계함으로써 네트워크 모뎀과의 통신을 통해 외부에서의 원격제어 및 모니터링이 가능하다.
근거리 무선 개인 네트워크 시스템 즉, 블루투스의 피코넷을 위한 전력 및 차등 대역폭 할당을 고려한다. 대역폭 요구는 어플리케이션/서비스에 또는 시간에 따라서 변할 수도 있으므로, 제한된 자원을 서비스 요구를 만족하면서 다양한 서비스 클래스로 어떻게 할당할 것인가를 결정 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 서비스 형태의 대역폭 요구를 만족하면서 전력 절약 모드 (즉, 스니프 모드)에 의해 전력 소비를 절약하는 간단하고 효율적인 대역폭 할당 메커니즘을 제안한다. 기존의 (가중치) 라운드 로빈 폴링 방법과 제안된 메커니즘을 비교하고, 전송율, 지연시간, 전력 소비 측면에서의 성능 향상을 보인다.
오디오 데이터는 주로 아날로그 방식 또는 간단한 프로토콜을 이용하여 전달되었다. 그러나 디지털 멀티미디어 기기들이 발전함에 따라 하나의 기기 안에 많은 오디오 디바이스들이 집적되었고 이에 따라 연결에 사용되는 개별선들의 개수가 많아져 복잡해졌다. 기존의 $I^2S$, PCM과 같은 오디오 인터페이스는 점대점 방식을 사용하여 디바이스의 연결이 많아질수록 버스 라인의 증가와 전력 소비가 커지게 된다. 본 논문에서는 2선만을 사용한 공통 버스방식의 디지털 오디오 인터페이스를 설계하여 선의 개수를 줄었으며, 또한 전력 소모를 줄일 수 있는 클록 기어라는 방법을 사용하였다. 버스의 전력 소비를 점대점 방식과 비교한 결과 최소 3개 이상의 오디오 디바이스를 사용할 경우 30% 이상의 전력 소모 감소 효과를 갖는다
홈 네트워크내에서 Always-on 기기 특성으로 인하여 불필요한 에너지를 소비하는 경우가 전체 소모전력량의 60%이상을 차지한다. 그러므로 이러한 에너지 소비를 줄일 수 있는 방안에 대한 연구의 필요성이 점차 증대되고 있으며, 본고에서 연구한 Ethement 기반의 트래픽량에 의한 대기모드 전환 알고리즘은 에너지 절감에 매우 유용한 연구기술이라 할 수 있다. 이에, 본고에서는 idle time때의 네트워크 에너지 소비를 절감하기 위한 대기전력 지원형 Green Ethernet Gateway시스템설계 및 구현방안과 시스템 대기모드상태를 최대한 연장하여 energy efficient효과를 향상시키기 위한 Proxying 기반 control policy를 제안한다. 일반적으로 홈네트워크의 네트워크 연결은 ethemet을 중심으로 이루어지며, 대부분 게이트웨이를 기반으로 그 연결이 구성된다. 그러나 홈네트워크의 일반적인 동작시간이 8시간 내외인데도 불구하고, 네트워크 연결을 위해서 full Power 상태를 유지해야하는 기존의 energy unaware기반의 게이트웨이 구조로는 에너지측면에서 막대한 에너지 낭비를 초래한다. 이에 본고에서는 게이트웨이에서의 에너지 절감을 위한 트래픽량 기반의 대기모드 지원형 시스템을 구현하고 실제 홈네트워크 적용을 통한 에너지 절약효과를 실험한다. 또한 활성모드, 대기모드간 전환을 효과적으로 하기 위한 layer 2,3 Packe기반의 지능형 Proxying 알고리즘을 이용한 control policy를 제안한다.
근래의 프로세서는 하나의 다이 위에 여러 개의 코어를 배치한 멀티코어 형태를 띠고 있다. 최근에는 프로세서의 에너지 소비량을 줄이기 위해 비대칭 멀티코어를 활용하여 동일한 성능을 유지하며 소비전력을 낮추는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비대칭 멀티코어의 장점을 최대한 활용하기 위해서는 대칭형 멀티코어와는 달리 실행해야 할 프로세스와 상이한 코어간의 작동 특성을 고려해야 한다. 본 논문에서는 전력 소비 효율 향상을 위해 프로세스 스케줄링 알고리즘에 하이브리드 인공지능 기술인 Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)를 적용하여 각 프로세스에 적합한 코어를 찾아 할당하는 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 프로세스 스케줄러는 리눅스의 CFS 대비 평균 35.4% 낮은 Energy Delay Product (EDP)를 보였으며 이를 통해 하이브리드 인공지능을 적용한 프로세스 스케줄링 알고리즘의 유효성을 입증하였다.
모바일 임베디드 시스템에서는 성능이 우수하면서도 작은 칩 크기와 저 전력의 동작 조건이 요구된다. CORDIC 연산기는 초월 함수들을 효율적으로 계산하는 알고리즘으로, 특유의 하드웨어 간결성으로 인하여 모바일 임베디드 시스템에 매우 적합한 연산기이다. 하지만 CORDIC 알고리즘은 내부 연산의 반복 횟수에 따라 성능이 저하되는 문제점이 있다. CORDIC 연산기를 분석하면 가산기의 영향이 매우 크다는 것을 알 수 있다. 가산기의 알고리즘 종류에 따라 필요 이상의 성능 증가로 인하여 회로 면적과 소비 전력이 증가하면서 성능이 낭비되는 문제점을 해결하기 위하여 연산 시간, 회로 면적, 소비 전력에 대한 보다 심층적인 절충 관계 분석이 필요하다. 본 논문에서는 가산기에 따른 자원 낭비를 최소화하는 방법으로 혼합 가산기를 이용한 CORDIC 연산기를 제안하고, 혼합 가산기를 사용하면 요구 조건에 보다 최적화된 CORDIC 연산기를 설계할 수 있음을 실험 결과를 이용하여 보였다.
현재, 전세계적으로 에너지 자원은 점차적으로 감소하고 있음에도 불구하고 에너지 수요 및 소비는 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따른 에너지 자원을 대체하기 위한 범국가적인 노력 및 연구가 수행되고 있다. 에너지 수요에 따른 공급의 증가 뿐만 아니라 에너지를 효율적으로 소비하는 것은 현 에너지 부족 현상을 해결하기 위한 적절한 수단이 될 수 있다. 본 연구는 에너지를 가장 많이 소비하는 제조 공장의 에너지를 효율적으로 소비할 수 있는 방법을 시뮬레이션하고 분석하였다. 제조 공장에서 가장 많은 에너지를 소비하는 HVAC (Heating, Ventilating, and Air Conditioning) 시스템의 효율적인 운전을 위해 온도기반의 제어를 통한 공장의 에너지 최적화 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 기반으로 실제 공장의 온도와 전력 데이터를 이용하여 머신러닝 알고리즘을 적용하고 공장 온도를 예측하였다. 또한 예측 온도를 이용한 제어 시스템 시뮬레이션으로 공장 에너지의 소비패턴을 분석하고 에너지(전력량) 소비량을 감소할 수 있는 운전 모델을 제안하였다. 공장 에너지 패턴에 있어 HVAC 시스템의 예측 기반 프리 쿨링을 통한 온도제어 알고리즘은 기존 대비 10% 이상의 에너지 절감 효과를 보여 준다. 이 결과는 HVAC 시스템의 최적 제어가 공장 에너지 소비를 절감할 수 있음을 나타낸다. 향후 본 제어 시스템의 알고리즘은 실제 공장의 최적 제어에 적용되어 에너지 소비 절감 운전을 수행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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