배터리로 동작하는 휴대용 기기와 같은 임베디드 시스템은 복잡한 애플리케이션을 보다 오랜 시간 동안 동작할 수 있도록 하기 위해 하드웨어와 소프트웨어 측면 모두에서 저전력 기법의 구성이 필요하다. 한정된 하드웨어 시스템의 자원을 효율적으로 관리하고 보다 적은 전력소모를 위해서는 저전력 기법이 탑재된 저전력 실시간 운영체제가 필요하다. 본 논문에서는 IBM 과 MontaVista Software 에서 제안한 DPM(Dynamic Power Management) 기법을 적용한 저전력 실시간 운영체제를 설계 및 구현하였다.
현재의 네트웍 환경은 다양한 통신 장비와 서비스들의 개발로 망 구성 요소간 이질적인 특성이 증가함에 따라 복잡해지고 어려워진 반면 사용자의 네트웍에 대한 품질 요구는 점점 더 증가하고 있다. 이러한 환경은 고성능의 네트웍 관리시스템과 전문적인 네트웍 진단기술을 필요로 한다. 하지만 기존의 관리시스템들은 네트웍 트래픽 모니터링에 의한 단순 평면적인 통계 기능을 가지고 있을 뿐만 아니라 네트웍 진단 기술 또한 체계화 되지 못하였다. 따라서 본 논문은 전력통신망에서 네트웍 전체를 대상으로 네트웍 성능, 장애 상태를 분석하여 네트웍의 현황을 진단하고 트래픽 특성을 통한 문제자원을 파악한 후 원인과 해결책을 제공하도록 지능적인 네트웍 분석기법을 통한 효과적인 전력통신망 운용 관리 방안을 제시한다.
본 논문은 기존 전력 소비 감소만을 고려한 DVS와 달리 배터리 특성에 기반하여 DVS를 수행하는 기법을 제시한다. 배터리는 잔량에 따라 다른 전력 소비형태를 갖고 있으므로 잔량에 따라서 적합한 DVS 정책을 수행해야 효율적이다. 본 논문에서는 실험을 통해서 배터리의 특성을 파악하고, 그 특성에 따라 배터리 구간을 설정한 후 그에 적합한 DVS 알고리즘을 적용하는 기법을 제시한다. 이를 통해 효율적인 DVS 정책을 수립 할 수 있음을 IPAQ 5550 PDA에서 리눅스 운영 체제에서의 실험을 통해 보여준다.
초기 학습 데이터의 과적합으로 인한 전력망 상태예측 모델의 성능 감소를 방지하고 예측모델의 예측 정확도 유지를 통한 계속적인 현장활용을 위해서는 기계학습 모델의 예측 정확도를 지속적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 다양한 요인에 의해 끊임없이 변화하는 전력망 상태 데이터의 특성을 고려하여 예측모델의 정확성과 신뢰성을 높이고 현장 적용 가능한 수준의 품질을 유지하기 위한 기계학습 기반 전력망 상태예측 모델의 성능 유지관리 자동화 기법을 제안한다. 제안 기법은 워크플로우 관리 기술의 적용을 통해 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리를 위한 일련의 태스크들을 워크플로우의 형태로 모델링하고 이를 자동화하여 업무를 효율화 하였다. 또한, 기존 기술에서는 시도되지 않았던 학습데이터의 통계적 특성 변화 정도와 예측의 일반화 수준을 모두 고려한 예측모델의 성능 평가를 통해 성능 결과의 신뢰성을 확보하고 이를 통해 예측 모델의 정확도를 일정 수준으로 유지관리하고 더욱 성능이 우수한 예측모델의 신규 개발이 가능하다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리 자동화 기법을 통해 예측모델의 성능 저하문제를 해결하여 분산자원 연계 등 외부 환경의 변화에 유연한 예측모델 관리를 통해 정확성과 신뢰성이 보장된 예측 모델의 지속적인 활용이 가능하다.
최근 풍력 및 태양광 발전과 같은 분산전원 시스템의 설비가 증가함에 따라 전력 생산자가 늘어나고 있으며 발전량이 불규칙적인 신재생에너지 자원을 전력 수요에 따라 효율적으로 운용하고 관리하기 위한 에너지 저장장치(Energy storage system : ESS)의 필요성이 증가하고 있다. 최근에는 기존의 중앙집중 방식의 전력 시스템이 가지는 여러 문제를 해결하기 위해 여러 분산 발전 요소들과 에너지 저장장치, 부하 및 계통을 상호 연결한 마이크로그리드의 개념이 제안되고 있다. 마이크로그리드 내에서 분산전원과 계통에 ESS가 연계 되면 전력수급 상황에 따라 잉여전력이 발생할 때 전력을 저장할 수 있으며 전력수요가 클 때 저장된 전력을 부하에 공급하여 전력설비를 보다 안정적이고 효율적으로 운용할 수 있다. 본 논문에서는 풍력발전 시스템, 양방향 충/방전이 가능한 ESS, 부하 및 계통이 연계된 마이크로그리드를 대상으로 이를 효율적으로 운용하고 계통전력 사용을 최소화 할 수 있는 독립형 마이크로그리드의 자율적 제어기법에 대한 연구를 수행한다. 전력수급 상황에 따라 각 요소들의 운전 모드를 결정하는 기법이 제시되고 각 동작 모드에서의 분석 및 시뮬레이션에 의한 검증을 통하여 본 제어기법의 효용성을 입증한다.
장기 송변전설비계획 수립 및 최적 계통운용을 위한 각종 검토업무를 위해서는 현재 운영중인 기설 전력계통 구성요소와 함께 향후 건설예정 설비의 전력계통 구성요소에 관한 제반자료가 필수적으로 소요되며, 이들 자료에 대한 정합성 및 통일성 유지가 매우 중요하다. 그러나 한국전력공사(이하 한전)에서는 이러한 자료가 활용목적 등의 차이로 인해 부서별로 관리대상이 다르며, 자료의 수집 및 관리업무가 전통적인 수작업 방식으로 이루어짐에 따라 업무 능률성, 자료갱신 적시성, 자료의 정확성 측면에서 개선해야할 과제로 여겨왔다. 본 논문에서는 최근 한전의 ERP(Enterprise Resource Planning, 전사적 자원관리) 구축과정에서 송변전설비 전력계통 구성요소 관리시스템을 구현함에 있어 단편적인 자료 관리기능이 아니라, 설비의 계획으로부터 건설, 운영, 폐기에 이르는 전 과정에 대해 PLM (Product Lifecycle Management, 수명주기관리)기법을 적용하여 해당분야에 획기적인 개선을 이룩한 사례를 기술하였다.
오늘날의 내장형 시스템은 군사 무기체계, 로봇, 인공위성 등과 같이 전통적인 내장형 시스템과 휴대폰, PMP(Portable Multimedia Player), PDAs(Personal Digital Assistants)와 같이 통신과 멀티미디어 기기가 결합된 디지털 컨버전스 시스템에서 먹는 PC, 웨어러블 컴퓨터와 같은 차세대 PC 개념으로 진화하고 있다. 차세대 PC는 문서작성 인터넷 검색 데이터 관리 등에서 사용되었던 기존의 PC에서 분기된 네트워크 기반의 인간중심 디지털 정보기기이다. 웨어러블 컴퓨터는 극히 전력과 메모리 제한적인 시스템으로, 구성 하드웨어의 제약 사항을 극복하고 사용자 서비스의 QoS를 제공하기 위해 초소형이면서 저전력 기능을 갖춘 실시간 운영체제를 사용해야만 한다. 본 논문에서는 웨어러블 컴퓨터를 위한 저전력 실시간 운영체제 eRTOS를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구현한 eRTOS는 18KB의 풋프린트(footprint)로 동적 전력 관리 기법(Dynamic Power Management)과 장치 전력 관리 기법(Device Power Management)의 저전력 기법이 구현되어 있다. 웨어러블 컴퓨터의 응용프로그램을 실험하여 47%의 전력 소모 감축효과를 확인하였다.
차세대 무선 통신 시스템에서는 효율적인 전력 사용을 위해서 서비스를 받지 않는 수신기는 송신기로부터 전송되는 신호를 이용하여 전력을 획득할 수 있는 환경을 고려하고 있다. 본 논문에서는 최적화 기법을 이용하여 시스템의 총 데이터 전송률과 전력 획득량을 동시에 최대화할 수 있는 서브 채널 및 파워 할당 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안 기법은 시스템의 총 데이터 전송률과 전력 획득량을 균형있게 증가시킴을 보였다. 특히, 제안 기법은 기존 기법에 비해 미미한 데이터 전송률 저하를 보이지만 전력 획득량은 크게 증가시켜 효율적인 전력 사용을 가능하게 함을 보였다.
미디어 플레이어에서의 디코딩 과정은 많은 연산을 필요로 하며, CPU로부터 높은 소비전력을 초래한다. 디코딩 연산을 줄이는 것은 CPU 소비 전력을 감소시킬 수 있지만 사용자로부터 비디오 품질을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 H.264의 품질 확장성을 이용하여 새로운 CPU 전력 관리 기법을 제안한다. 첫째, VQM(Video Quality Metric)을 사용하여 계층적 비디오 코딩의 서로 다른 양자화 인자를 고려한 새로운 비디오 품질 모델을 제안한다. 그리고 이전 디코딩 시간과 프레임 크기를 선택적으로 융합한 디코딩 시간 예측기법에 기반한 새로운 동적 전압 기법을 제안한다. 최신 스마트폰에서 구현하였고, 사용자 테스트를 수행하였다. 제안한 기법을 실제 측정에 적용하였을 때 리눅스 동적 전압 및 주파수 조절(DVFS) 거버너에 비해 34%의 에너지 감소를 보였고 사용자 테스트를 통해 실험 영상의 품질 하락을 사용자는 인지하지 못하거나 용인될 수 있음을 확인하였다.
헬스케어 및 의료분야를 위한 배터리 기반 웨어러블 디바이스가 많이 제품화되고 있으나, 효과적인 전력 관리 미흡으로 자주 충전해야 하는 사용자의 불편함이 존재한다. 본 연구에서는 HW에서 제공하는 전력 관리 회로도를 효과적으로 활용할 수 있는 Tickless 기반 운영체제 및 전력 관리 알고리즘을 제시하고, 보드 레벨에서 최소 전력을 소모하는 Cold Restart 기법을 제안한다. 제안된 기법의 운영체제는 기존 운영체제에 비해 웨어러블 디바이스의 응용을 모델링한 4가지 시나리오에서 2배에서 최대 33배의 전력 소모 절감을 가져왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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