GPS와 Wi-Fi를 이용한 위치 추적 시스템은 IEEE 802.11 기반으로 하는 다수의 AP들로 구성된 무선 네트워크 인프라가 구축되어 있는 환경에서 추가 비용 없이 이용 가능하여 다양한 응용분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 기존의 시스템은 위치 추적용 태그의 단가가 비싼 범용 장치를 사용하였으며 전력소모를 위한 고려가 부족하였다. 본 논문에서는 기존의 GPS와 Wi-Fi를 이용한 저전력을 고려한 위치 추적 시스템을 제안한다. 먼저, 저전력 하드웨어 기반으로 위치 추적에 최적화된 태그를 설계하고 구현한다. 또한 구현한 태그가 저전력으로 동작할 수 있는 핸드오프 기법, 동작 모델을 제안한다. 제안하는 핸드오프 기법은 IEEE 802.11 표준 핸드오프 방식이 채널검색 동작 시 많은 송수신이 발생함에 따라 큰 전력소모가 발생하는 문제를 위치 정보를 활용하여 해결한다. 또한 제안하는 동작 모델은 절전모드와 duty cycle 개념을 사용하여 태그의 전력소모를 최소화하였다. 제안하는 시스템의 성능을 평가하기 위해 실제 환경을 모델링한 시뮬레이션을 수행하고 실제 측정한 태그의 각 동작에 따른 전류소비를 기반으로 전력소모량을 계산한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 핸드오프 기법은 표준 핸드오프에 비해 약 59%, 제안하는 동작 모델의 경우 기본 동작 모델에 비해 약 98%의 전력소모를 줄일 수 있었다.
최근 무선 통신 기술이 발달함에 따라 유비쿼터스 환경과 그와 관련된 실용화 기술에 대한 관심이 크게 고조되고 있다. 그리고 유비쿼터스의 개념이 기존 IT 분야에 접목되면서 유비쿼터스 환경을 근간으로 한 자동화 시스템의 필요성이 부각되고 있다. 또한, 환율 상승과 고유가로 인해 대형 건물과 공공 기관에서의 에너지 절약 방안 수립에 대한 필요성이 강력히 대두되고 있다. 본 논문에서는 RFID/USN 기술을 이용하여 에너지 절약을 위해 전등, 난방기 그리고 에어컨과 같은 건물 내 전자기기의 전력 소비를 효율적으로 관리하는 절전관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 USN을 이용하여 전자기기에 대한 중앙 관리 및 상태 정보를 감시하고, USN을 이용하여 주변 환경 및 전력 소비에 대한 실시간 정보를 수집한다. 특히, 제안하는 시스템은 실시간 수집 된 정보를 분석하여 최상의 절전 효과를 가지는 지능형 스케줄러를 제공한다. 마지막으로, 본 논문은 제안하는 시스템을 다양한 환경에서 실험해 보고 기존 시스템과의 차별성과 현실성을 보인다.
딥러닝 기반 프로파일링 부채널 분석은 사전에 소비전력과 같은 부채널 정보와 중간값과의 관계를 신경망이 학습한 뒤, 학습된 신경망을 이용하여 공격 파형의 비밀키를 찾아내는 기법이다. 최근에는 실제 부채널 분석 환경을 고려하기 위하여 교차 디바이스 환경에서의 분석 방안들이 제안되고 있다. 그러나 이러한 환경은 프로파일링 디바이스와 공격 디바이스의 칩이 다르면 공격 성능이 낮아지는 한계점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공격자가 프로파일링 디바이스와 다른 칩을 가지는 공격 디바이스를 가지고 있는 환경을 이종 디바이스라고 정의하고, 이러한 환경을 고려한 분석 방안을 제안하고자 한다. 프로파일링 데이터와 공격 데이터에서 발생하는 도메인 차이를 줄이기 위해 비지도 도메인 적응을 사용하였다. 또한, 각 데이터의 특징을 잘 추출하기 위하여 여러 전처리 데이터와 원본 데이터를 학습하는 신경망 구조인 MCNN를 이용하였다. 이종 디바이스 환경을 구성하기 위해 8-bit 기반 프로세서 1개, 32-bit 기반 프로세서 5개를 이용하여 AES-128 전력 파형을 수집하였다. 제안한 방법론을 적용한 신경망과 적용하지 않은 신경망의 공격 성능을 비교했을 때, 제안한 방법론을 적용한 신경망의 최소 분석 파형 수가 최대 25배 이상 낮아졌다.
최근 디스플레이 기술 발전과 함께 AMOLED(Active Matrix OLED) 패널(Panel)의 생산과 수요가 급증하고 있다. AMOLED 패널은 기본적으로 LCD와는 다르게 백라이트(Backlight)를 필요로 하지 않아 적은 소비전력으로 선명도 있는 영상의 출력이 가능하다. 따라서 세계적으로 AMOLED 시장이 커지고 있다. 이에 따라 생산에 필요한 검사 장치의 수요도 확산되고 있다. AMOLED 패널 에이징(Aging) 시스템의 검사 장치는 MES(Manufacturing Execution System), MIS(Management Information System)와 연동하여 운영되며, 네트워크 환경을 구축하는 것이 효율적이다. 패널 에이징에 사용되는 검사 장치는 다중 신호를 출력하는 기능을 가진 신호 생성기(Pattern Generator)이다. 다수개의 신호 생성기를 운영하기 위해서는 효율적인 설계가 필요하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 신호 생성기를 원격으로 통합 제어하기 위한 방법과 AMOLED 패널을 구동시키기 위한 방법을 제안하고 이를 구현하였으며, 이에 따른 타이밍과 전원 설정 결과를 제시하였다.
소비패턴과 무관하게 부과되는 현행 주택용 전기요금은 소비자선택권을 제약하는 문제가 있다. 이의 개선을 위하여 정부는 2019년 9월부터 주택용 계시별 요금제 기반의 실증 사업을 개시하였으나 그 효과에 대한 분석은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 우선 기존 누진요금 대비 주택용 계시별 요금의 변화와 한계를 분석하였다. 분석을 위하여 두 개 단지의 아파트 전기사용량 데이터를 사용하였다. 주택용 계시별 요금제 적용 결과 전기사용량이 많은 경우 요금이 최대 33.8 % 까지 감소하는 반면 전기사용량이 적은경우 최대 117.7 % 증가한 것으로 나타났다, 이는 사회적 관점에서 전기요금의 수용성 문제를 야기할 수 있다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 누진제기반 계시별요금제를 제시하였다. 분석 결과 누진제 대비 계시별 요금제는 사용자의 전력소비 패턴에 따라 요금의 변동을 보이면서도 요금변동률 평균은 32%에서 -1.9 %로 감소한 것으로 나타났다. 이는 제안된 전기요금이 기존 누진제의 틀을 유지하면서도 계시별요금제의 효과를 지원할 수 있음을 의미한다.
본 논문에서는 4족 보행로봇 TITAN-VIII의 모든 관절각과 로봇 본체의 자세각을 계측하여 발바닥의 위치를 추정하고 각 관절의 구동모터를 제어하였다. 네 발바닥에 로드셀을 설치하여 주기, 한주기당 이동거리와 발바닥이 들어 올려지는 높이를 변경하여 8가지 서로 다른 조건에서 보행실험을 수행하고 보행 중 발바닥에 가해지는 힘과 각 관절을 구동하는 모터의 소비전력을 구한 후 비교 분석하여 자세제어의 타당성을 평가하였다. 분석결과 새로운 주기가 시작되는 구간에서 발바닥이 지면을 늦게 떠나는 슬립현상을 확인했는데 이것은 관절각과 본체의 자세각을 계측하여 발바닥의 위치를 추정하고 보행계획을 수립하여 제어하는 것만으로 보행 중 발생하는 로봇 본체의 기울어짐과 기계적인 에러를 완벽하게 극복하지 못함을 확인했다.
본 연구에서는 이중게이트(Double Gate; DG) MOSFET에서 채널 내 도핑분포 및 채널구조에 따른 문턱전압이하 전류의존성을 분석하고자 한다. 전위분포를 구하기 위하여 포아송방정식을 풀 때 전하분포는 가우스분포함수를 이용할 것이며 이의 타당성은 이미 여러 논문에서 입증하였다. 이중게이트 MOSFET는 게이트전압에 의한 전류제어능력의 증가로 단채널 효과를 감소시킬 수 있어 문턱전압이하 특성을 향상시킬 수 있다. 문턱전압이하 영역에서 전류제어는 고집적회로에서 소비전력의 감소와 관계된 매우 중요한 요소이다. 게이트전압에 따른 문턱전압이하 전류의 변화를 이용하여 문턱전압의 변화를 정량적으로 분석할 것이다. 문턱전압이하 전류는 채널 내 도핑분포 및 채널크기에 의하여 영향을 받는다. 그러므로 본 연구에서는 채널길이 및 채널두께의 변화가 전류흐름에 미치는 영향을 채널도핑농도, 도핑분포함수 등에 따라 분석할 것이다.
무선 센서 네트워크의 각 센서 노드는 배터리 기반의 제한된 에너지로 동작하기 때문에 무선 센서 네트워크에서의 효율적인 에너지 사용에 많은 연구가 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크의 수명을 연장하기 위해서는 무선 센서 네트워크에 존재하는 각 센서 노드들의 전력소비를 줄이는 것도 필요하지만 센서 노드들의 균일한 에너지 소비를 유도하여 가능한 많은 노드들이 생존하는 것이 망의 수명에 더욱 중요한 요인이 된다. 본 논문에서는 클러스터링 기반 라우팅 프로토콜인 LEACH를 기반으로 각 노드의 잔이 에너지를 고려하여 전체 노드의 균형적인 에너지 소모를 유도하는 클러스터 헤드 선정 알고리즘을 제안한다. 제안한 프로토콜에 대해서 시뮬레이션을 기반으로 네트워크 수명에 대한 분석을 수행하였다. 제안한 프로토콜은 심각한 오버헤드나 성능저하 없이 효과적으로 네트워크 수명을 연장하였다.
본 논문은 저 비용, 저 소비전력으로 실내외에서 수십 cm급의 정밀한 위치인식이 가능한 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) Radar 시스템에서 정확한 목표물을 추정하고자 Kalman 필터 및 RRWA 알고리즘을 사용하였다. 목표물에 의해 반사된 신호에는 목표물 신호이외에 불필요한 신호들이 존재한다. 불필요한 신호들을 제거하고 정확한 목표물 신호를 도출 및 성능 향상을 위해 노력하였다. 하나의 송신 안테나와 수신안테나로 목표물들의 위치를 실시간으로 추정한다. Kalman 필터를 사용하여 배경잡음을 제거하였고 RRWA 알고리즘을 사용하여 반사파 신호를 제거하여 기존의 목표물 신호를 추정했을 때보다 더 좋은 성능을 보였다. 본 논문에서는 향후 진행 되어질 목표물 추정에 있어 정확한 거리 추정 및 추적을 하는 연구에 도움이 될 것이라 생각한다.
기존의 타임아웃 기반 캐시 누설 에너지 관리 기법들은 한동안 사용되지 않은 비활성화 상태의 캐시 라인의 전력 공급을 끊음으로써 누설 에너지 소모를 줄인다. 그러나, 이들 기법들은 단일 프로세서 환경에 적합하게 고안되었기 때문에, 태스크들 간의 간섭이 빈번히 발생하는 공유 2차 캐시를 사용하는 멀티프로세서 환경에서는 에너지 감소를 방해한다. 본 논문에서는 캐시 라인 비활성화 시간을 고려한 캐시 파티션 전략을 통해 캐시 간섭을 줄임으로써 멀티프로세서 환경의 공유 2차 캐시에서의 누설 에너지 감소 효과를 증가시키기 위한 기법을 제안한다. 또한, 각 태스크들의 특성을 고려하여 타임아웃을 설정하는 적응형 타임아웃 관리 기법을 통해 캐시 누설 에너지 소비를 감소시키는 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 실험 결과에서 기존의 기법과 비교하여 2-way CMP에서는 평균 73%, 4-way CMP에서는 평균 56% 정도의 누설 에너지 소비가 줄어드는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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