모바일 환경에서는 배터리 용량의 한계로 에너지 효율성이 매우 중요하나, CPU의 이용률에 기반한 DVFS로는 소비 전력 감소에 한계가 존재한다. 모바일 어플리케이션은 사용자와의 상호 동작에 따라 다른 성향을 보여주기 때문에, 이 특성을 이용하여 사용자가 체감하는 성능저하 없이 소비 전력을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 사용자 입력과 어플리케이션 간의 상관 관계를 바탕으로 수행 단계를 분석하였으며, 이에 맞추어 CPU 동작 주파수 범위를 조절함으로써 사용자 반응성을 유지하면서 소비 전력을 줄이는 방법을 제안한다. 이를 안드로이드 플랫폼에 적용하여 실험한 결과, 기존 대비 휴대폰의 이용 시간을 최대 2시간 증가시켰다.
서버 클러스터 환경에서 에너지 절약을 위한 방법 중 하나는 서버의 전원을 트래픽 상황에 맞게 제어하는 전원 제어 기술이다. 이는 현재 데이터 센터의 전체 에너지 사용량과 각 서버의 에너지 사용량을 파악하여 적절하게 ON/OFF 상태로 관리하는 기술이다. 이를 위해서 각 서버의 전력을 효과적으로 추정하는 방식이 필요한데, 본 논문에서는 비용 면과 에너지 면에서 효율적인 소프트웨어 방식의 추정 모델을 사용하여 전력을 추정한다. 또한 기존의 전력 추정 모델은 CPU의 유휴(idle) 사용량만을 사용함으로써 현재 서버의 세부적인 CPU 상태나 I/O 장치의 사용량을 정확히 파악하지 못하고, 이는 해당 서버의 전력을 효과적으로 추정하지 못하는 단점으로 이어진다. 본 논문에서는 CPU의 다양한 상태 필드를 활용하여 서버의 CPU 및 시스템의 전반적인 상태를 보다 정확히 파악하고, 이에 따라 서버의 전력을 기존의 두 소비전력 추정 모델(CPU/디스크/메모리 기반의 전력 소비 추정 모델 및 CPU 유휴값 기반의 전력 소비 추정 모델)보다 정확히 측정하는 CPU 필드(field) 기반의 전력 추정 모델을 제안한다. 2대의 서버를 사용하여 실험을 수행하였으며, 전력계를 통해 측정한 실제 전력과 각 추정 모델의 추정 값을 비교하여 평균 오차율을 계산하였다. 실험 결과 기존 소비전력 추정 모델이 평균 8-15%대의 오차율을 보이는 반면, 본 논문에서 제안하는 서버 전력 추정 모델은 2%대의 오차율을 보여 주었다.
최근 전력수요의 급증으로 에너지 소비를 절감하기 위한 연구가 급부상하고 있다. 하지만 대부분의 사물인터넷 서비스들은 사람의 편의성을 위한 방향으로 발전해왔기 때문에 에너지의 효율화에 대한 고려가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 실내 환경 상태 센싱을 통한 에너지 관리 최적화 알고리즘을 제안한다. 에너지 관리 최적화 알고리즘은 실내에 설치된 센서를 통해 환경 정보를 모니터링하고 불필요하게 낭비되는 대기전력을 차단한다. 온도, 조도, 습도 등 센싱된 정보는 주어진 임계값 내에서 사용자 환경에 적응적으로 최적화하여 에너지 소모를 감소시킨다. 성능분석결과 기존의 소비전력환경 대비 LED조명의 경우 하루에 약 180W의 대기전력을 절약하였고, 에어컨의 정우 한달에 약 38,550kW의 대기전력을 절약하여 환경에 따른 에너지 절약효과를 보였다.
2.4 GHz 능동형 RFID가 보다 활성화되기 위해 개선되어야 할 요인 중 하나는 배터리 수명 문제다. 그러나 현재 까지 소비 전력 예측을 위한 정확한 모델이 존재하지 않는다. 본 연구에서는 태그의 전력 소비를 정확하게 예측 할 수 있는 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 충돌 제어와 query 명령어 사용 방법에 따라 6개의 시뮬레이션 모델을 제안 하였다. 예측 정확도를 높이기 위하여 태그의 작동 모드를 몇 개로 분류하고 그에 따른 전력 소비와 작동 시간을 조사하였다. 태그 수집과 응답 확인 과정을 간소화 하는 Query command 명령 방법과 최근에 제안된 충돌 제어 알고리즘을 본 시뮬레이션 모델에 사용하였다. 소비 전력 이외에도 시스템 효율과 다중 태그의 인식 시간, 그리고 인식률과 같은 성능 지표를 구하여 기존의 ISO/IEC 18000-7 시스템과 비교하였다.
현재 이동용 장치(Mobile Device)들에서 전력 소모는 사용자들의 요구에 따라 성능 다음으로 중요한 비중을 차지하고 있다. 특히 배터리 셀의 기술 증가에 비해 프로세서들의 성능 및 요구하는 소비전력이 크게 증가함에 따라 프로세서의 전력 소모를 최소화 하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 특히 프로세서의 전력 소모가 많은 비중을 차지함에 따라 프로세서의 전력 소모를 낮추기 위한 방법으로 많은 프로세서들은 DVS(Dynamic Voltage Scaling)와 DFS(Dynamic Frequency Scaling)를 지원한다. 실제 프로세서의 전력 소모는 공급전압에 의 제곱에 비례하고 동작 클럭(Clock) 주파수에 비례한다. 그러나 공급전압은 다시 동작 클럭 주파수에 비례함으로써 DVS와 DFS를 지원하는 대부분의 프로세서는 동작 클럭 주파수를 낮춤으로서 많은 전력 소모를 줄일 수 있게 된다. 그러나 동작 클럭 주파수를 낮추게 되면 태스크들의 실행 시간이 길어지게 되어 실시간 시스템에서 실시간성을 보장하지 못하게 된다. 본 논문에서는 상호간에 공유자원을 갖는 태스크들의 실시간성을 보장하며 동작 클럭 주파수를 낮추는 알고리즘을 제안한다.
임베디드 마이크로프로세서가 소프트웨어를 수행하면서 소비하는 전력을 예측하기 위해서는 마이크로프로세서의 각 명령어가 수행하면서 소비하는 전류를 측정하여 활용한다. 본 논문에서는 임베디드 마이크로프로세서 adc16s310의 산술 및 논리 명령어에 대한 소비 전류를 측정 및 분석하고, 이를 바탕으로 적은 수의 측정 소비 전류 값을 사용하여 비교적 정확하게 모든 명령어 수행의 소비 전류 값을 예측할 수 있는 전력 예측 모델을 제안한다. 본 예측 모델은 마이크로프로세서 adc16s310의 산술 및 논리 명령어에 대하여 총 측정 공간 중 약5.84%의 공간에 대한 측정 전류 값만을 사용하여 평균 오차 0.34%에서 소비 전류 값을 예측할 수 있다.
암호화 장비에 의해 소비되는 전력이 연산 데이터에 의존하는 특성을 이용한 전력 분석 공격이 제안된 이후, 이러한 연관성을 하드웨어에서 원천적으로 차단할 수 있는 많은 로직들이 개발되었다. 그 중 대부분의 로직들이 채택하고 있는 DRP로직은 전력 소비량을 균형 있게 유지하여, 연산 데이터와 소비 전력 간의 연관성을 제거한다. 하지만, 최근 설계 회로 규모 확장에 따른 semi-custom 디자인 방식의 적용이 불가피하게 되었고, 이러한 디자인 방식은 불균형적인 설계 패턴을 야기하여 DRP로직이 균형적인 전력을 소비하지 않는 문제점을 발생하도록 하였다. 이러한 불균형적인 전력 소비는 전력 분석 공격에 취약점이 된다. 본 논문에서는 이러한 불균형적인 전력 소비 패턴을 제거하기 위하여 양쪽 출력 노드를 동시에 discharge 시켜주는 동작을 추가한 DyCML로직 기반의 새로운 로직을 개발하였다. 본 논문에서는 또한 제안 기법의 성능을 증명하기 위해 1bit fulladder를 구성하여 기존 로직과의 성능을 비교하였다. 제안 로직은 전력 소비량의 균형성을 판단하는 지표인 NED와 NSD값에 대해 최대 60% 이상 성능 향상이 있음이 확인되었으며 전력 소비량 또한 다른 로직에 비하여 최대 55%정도 감소하는 것으로 확인되었다.
해쉬함수는 데이터와 명령에 대한 위변조를 방지와 같은 무결성 제공하거나 서명이나 키 분배 등 다양한 보안 프로토콜에서 서명 및 인증, 키 분배 목적으로 많이 사용되는 일방향성 함수(one-way function)다. 2005년 Wang에 의해 암호학적 취약성이 발견되기까지 해쉬함수로는 SHA-1이 많이 사용 되었다. SHA-1의 안전성에 문제가 생기게 되자 NIST(National Institute of Standards and Technology)에서는 암호학적으로 안전한 새로운 해쉬함수 개발 필요성을 느껴 2007년 11월에 공개적으로 새로운 해쉬함수에 대한 공모를 시작했으며, SHA-3로 명명된 새로운 해쉬함수는 2012년 최종 선정될 예정이다. 현재 제안된 SHA-3 함수들에 대한 암호학적인 특성과 하드웨어로 구현했을 때의 하드웨어 복잡도, 소프트웨어로 구현했을 때의 성능 등에 대한 평가가 이뤄지고 있다. 하지만 하드웨어로 구현된 해쉬함수의 중요한 특성 평가 척도(metrics)인 소비 전력 특성에 대한 연구는 활발히 이뤄지지 않고 있다. 본 논문에서는 제안된 SHA-3 해쉬함수를 하드웨어로 구현했을 경우의 소비 전력 특성을 분석하고 소비전력 특성 분석 결과를 토대로 SHA-3 해쉬함수 중에서 새로운 SHA-3 해쉬함수로 선정될 확률이 높은 Luffa 함수에 대한 저전력 구조를 제안한다. 제안된 저전력 구조는 기존의 Luffa 하드웨어보다 약 10% 정도 적은 전력을 소비함을 보인다.
센서 네트워크에서 소비전력 측정은 실제 필드에서 실측을 통해 수행하기 어렵기 때문에 시뮬레이션을 통하여, 소비전력을 예측하고, 노드들의 교체시기를 결정하게 된다. 시뮬레이션 툴은 센서 네트워크의 여러 요소들을 시뮬레이션 하는데 이 요소들은 전력 소비량, 패킷 전송 트래픽, 네트워크 구성 형태 등이 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 시뮬레이션 요소 중 큰 비중을 차지하는 전력 소모를 시뮬레이션하기 위한 센서 노드의 전력 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 전력 모델은 시뮬레이션 시 연산을 최소화하기 위하여 센서 노드의 기능별 전력 소모 특성에 따라 기존에 실측된 데이터가 연산을 대체 할 수 있는 부분은 수식 계산을 생략한다. 이러한 경우 전력 소모 예측의 정확도는 떨어지지만 연산량이 감소하여 빠른 시뮬레이션이 가능하다. 제안하는 모델은 정밀한 시뮬레이션보다는 빠른 시뮬레이션 속도를 이용하여 두 개 이상의 센서 네트워크 알고리즘 간의 전력 소모차를 분석하는데 적합한 모델이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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