In this paper, we focus on the pinwheel task model with a variable voltage processor with d discrete voltage/speed levels. We propose an intra-task DVS algorithm, which constructs a minimum energy schedule for k tasks in O(d+k log k) time We also give an inter-task DVS algorithm with O(d+n log n) time, where n denotes the number of jobs. Previous approaches solve this problem by generating a canonical schedule beforehand and adjusting the tasks' speed in O(dn log n) or O($n^3$) time. However, the length of a canonical schedule depends on the hyper period of those task periods and is of exponential length in general. In our approach, the tasks with arbitrary periods are first transformed into harmonic periods and then profile their key features. Afterward, an optimal discrete voltage schedule can be computed directly from those features.
In this paper, we have analyzed algorithm of physical layer, data link layer and MAC layer of Out-Of-Band (OOB) specified in the OpenCabl $e^{TM}$SCTE-55-2 2002$^{[3]}$ and designed architecture of the OOB processor. The OOB processor performs fundamental multiple access control for the OOB channel and extracts session key information from a EMM packet for descrambling MPEG-2 streams. In this paper, we have implemented a prototype board for the DVS167 OOB processor and verified it.t.
This paper deals with the path-following control for marine surface vehicles with underactuated characteristics. In consideration of practical limitations of actuators, an improved DVS(dynamic virtual ship) guidance algorithm is proposed with the multi-level DVS optionally selected to be tracked. To address the output-feedback control issue, an adaptive FLS(fuzzy logical systems) is devised to online approximate the kinematic states. Based on that observing framework, the path-following control law is thereafter derived. Simulations testify effectiveness of the proposed scheme
본 논문에서는 멀티미디어 알고리즘이 갖는 처리단위 및 분포 특성을 활용하여 저전력 효과를 극대화 할 수 있는 새로운 형태의 Microscopic DVS(Dynmic Voltage Scaling) 기법을 제시하였고, MPEG 오디오 및 비디오를 대상으로 저전력을 위한 알고리즘 최적화 기법을 제시하였다. 통상적으로 긴 task 단위로 반영되는 macroscopic한 분포특성에 기반하여 저전력 제어가 이루어지는 기존의 DVS 기법과는 달리, 본 연구에서는 수십 밀리초(msec) 내외의 짧은 멀티미디어 신호 실시간 처리 단위, 즉 프레임 단위로 DVS 전력 제어를 수행하는 기법을 제시하고 이를 Microscopic DVS 기술이라 칭하였다. 특히 본 연구에서 제시한 microscopic DVS 기법은 멀티미디어 프레임별 연산량에 따라 단순히 전압-주파수를 가변 시켜주는 개념뿐만이 아니라, microscopic DVS에 의한 전력 절감 효과를 극대화 시킬 수 있도록 프레임별 연산량의 평균과 분산에 자유도를 확대 허용하는, 멀티미디어 알고리즘 자체에 대한 새로운 형태의 최적화 개념까지를 포함하였다. 제안한 전력절감기법의 타당성 검증을 위해 MPEG-2 video decoder와 MPEG-2 AAC audio encoder를 ARM9 processor 상에서 본 과제에서 제시한 전력절감기법을 적용하여 시뮬레이션 하였으며, 그 결과 video decoder의 경우 50$\%$, audio encoder의 경우 30$\%$ 정도의 전력 절감 효율을 얻을 수 있었다.
휴대용 단말기의 기능은 점차 더 높은 사양의 멀티미디어를 처리할 수 있도록 진화하고 있다. 특히, 고화질의 동영상과 게임 등을 지원할 수 있는 높은 성능을 사용사의 끊임없는 요와 밀접하게 관련이 있다. 따라서 요구되는 높은 성능을 충족시키기 위한 휴대용 임베디드 시스템의 동작과정에서 전력소비는 기존보다 상대적으로 커지게 되었으며, 이 효율적으로 관리하는 전력 관리 기법이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 휴대용 미디어 플레이어에서의 동적 전압 조절 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 최근 프레임의 정보와 실행 시간 등을 적절한 크기의 윈도우로 유지하며 이를 기반으로 프로세서가 지원하는 (주파수, 전압)레벨을 조절하여 프로세서의 전력소비를 낮추게 된다. 이 알고리즘은 간단한 모듈 형태로 구현이 되었으며 일반적인 동영상 재생기에 손쉽게 추가시킬 수 있다. 성능 측정은 실제환경에서 많이 사용되고 있는 MPlayer를 사용하였으며 수행 결과, 최대 56%의 프로세서의 전력소비 감소 효과를 얻을 수 있었다.
최근 많은 임베디드 실시간 시스템에 동적 전압 조절(Dynamic Voltage Scaling: DVS)을 지원하는 프로세서를 사용하고 있다. 이런 시스템의 설계 및 동작의 최적화를 위한 중요한 요소 중 하나가 전력(power)이다. 동적 전압 조절을 지원하는 프로세서의 슬로우다운을 이용하므로서 많은 소비 전력을 절약할 수 있다. 본 논문에서는 태스크의 동기화가 필요한 임베디드 실시간 시스템에서 효율적인 전력 소비를 위해 태스크들의 슬로우다운 값을 구하는 휴리스틱 알고리즘들을 제안한다. 기존 알고리즘에서는 상대 마감시간이 작은 태스크의 슬로우다운 값은 상대 마감시간이 크거나 같은 태스크의 슬로우다운 값보다 크거나 같아야 한다는 제약조건을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 제약조건을 완화하여 기존 알고리즘과 같은 시간복잡도를 가지면서 전력을 더 작게 소비하는 휴리스틱 알고리즘들을 제시한다. 실험을 통해 소비전력 면에서 효율적임을 보였다.
최근 많은 임베디드 실시간 시스템에 동적 전압 조절(Dynamic Voltage Scaling: DVS)을 지원하는 프로세서를 사용하고 있다. 이런 시스템의 설계 및 동작의 최적화를 위한 중요한 요소 중 하나가 전력(power)이다. 동적 전압 조절을 지원하는 프로세서의 슬로우다운을 이용함으로서 많은 소비 전력을 절약할 수 있다. 본 논문에서는 태스크의 동기화가 필요한 임베디드 실시간 시스템에서 효율적인 전력 소비를 위해 태스크들의 슬로우다운 값을 구하는 기존 알고리즘을 시간복잡도 측면에서 개선하였다. 시간복잡도 $O(n^{2})$인 기존 알고리즘을 수학적인 분석 및 시뮬레이션을 통하여 그 성질을 파악하고, 그 성질을 이용하여 기존 알고리즘과 같은 성능을 가지는 시간복잡도가 O(nlogn) 및 O(n)인 개선된 알고리즘들을 제안하였다.
휴대 기기의 보급 확대에 따라 작은 배터리의 사용 시간 연장을 위해 배터리의 전력 관리 기법이 필요하다. 기존의 전력 관리 기법들은 전압 변경에 따른 오버헤드를 고려하지 않거나 부분적으로 고려하였다. 따라서 전압 변경 오버헤드는 개인용 멀티미디어 시스템의 실시간 태스크의 스케줄을 보장 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문은 전압 변경 오버헤드를 고려하면서 시스템의 이용률 정보를 바탕으로 사용 가능한 주파수의 개수와 연속된 주파수 사이의 간격을 조절하여 소비 전력을 줄이는 전력 관리 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 주파수 변경 회수를 줄여 기존의 CC RT-DVS 방법과 smoothing 방법에 비해 10에서 25%정도 소비 전력을 절감할 수 있다.
본 논문은 멀티프로세서 임베디드 시스템에서 사용하는 어플리케이션을 구성하는 태스크를 수행하는데 필요한 전력과 태스크간의 의존성에 의해서 발생하는 통신 비용을 감소시킬 수 있는 스케줄링 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 기존 알고리듬에서는 통신비용은 고려하였으나 스케줄링 단계에서는 동적 전력 관리 결과를 고려하지 않는 점을 보완하여 스케줄링 단계에서 여유시간(Laxity) 사용을 예측하여 동적 전압 관리의 효율을 높이는 방법을 사용한다. 이를 통해 복잡한 멀티미디어 어플리케이션에 동적 전력 관리를 적용하여 수행 시 에너지 효율을 높였다. 실험 결과 멀티미디어 어플리케이션인 HD MPEG4, MotionJPEG codec, MP3, Wavelet 프로그램을 멀티프로세서 환경에서 제안된 알고리듬을 이용하여 저전력 스케줄링 결과 기존 방식에 비해 평균 11.2%의 에너지 감소를 얻었다.
본 논문에서는 주기적으로 생성(release)되는 주기성 태스크(Periodic Task)들과 산발적으로 생성되는 산발성 태스크(Sporadic Task)들이 혼합된 실시간 시스템을 위한 전력관리 스케줄링 기법을 제안한다. 각각의 태스크는 최소주기, 최악수행요구시간과 마감시간 등으로 정의된다. 본 논문에서 제안한 동적 전압조정(Dynamic Voltage Scaling : DVS) 알고리즘인 DVSMT(DVS for mixed tasks)는 태스크의 실시간 마감시간을 보장하면서 작업이 종료됐을 때, 수행하는 동안 사용한 사이클 중 다른 태스크들이 할당한 수행 사이클을 자신의 마감시간까지 온라인 상태에서 균등 분배함으로써 공급전압(또한 동작 주파수)을 동적으로 조정한다. 이러한 기법으로 더 많은 에너지를 절감할 수 있다. 제안한 알고리즘은 실시간 운영체제에 쉽게 통합될 수 있기 때문에 제한된 배터리 전력을 이용하는 휴대용 기기 및 센서망 노드 등에 적용할 수 있다. 시뮬레이션 결과들은 DVSMT가 주기성 태스크들로만 구성된 시스템과 주기성 태스크들 및 산발성 태스크들이 혼합된 시스템에서 기존의 알고리즘보다 대략 60% 까지 에너지가 절감됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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