• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1423-1435
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• 2010

무선 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 배터리 기반의 제한된 전원과 낮은 연산 능력의 초경량 마이크로프로세서, 그리고 제한된 크기의 메모리 자원 등과 같은 하드웨어 사양을 가지고 있다. 이와 같은 제약 사항에도 불구하고 무선 센서 노드는 센싱 데이터의 실시간 처리 및 데이터 송수신 작업을 동시에 병행할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 배터리 작동식의 무선 센서 노드를 위한 에너지 효율적인 실시간 태스크 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안한 에너지 효율적인 실시간 스케줄링 가법은 태스크의 실제 실행시간이 최악 실행시간보다 작을 경우에 발생되는 태스크의 실행 여유시간을 이용하여, 마이크로프로세서의 동작 주파수를 조절하고 무선 센서 노드의 전력 소비를 줄인다. 제안한 기법의 동작을 시험한 결과, 효율적인 전력 소비를 제공함과 동시에 실시간 태스크의 마감시한이 보장됨을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.2821-2839
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• 2015

Energy consumption by large computing systems has become an important research theme not only because the sources of energy are depleting fast but also due to the environmental concern. Computational grid is a huge distributed computing platform for the applications that require high end computing resources and consume enormous energy to facilitate execution of jobs. The organizations which are offering services for high end computation, are more cautious about energy consumption and taking utmost steps for saving energy. Therefore, this paper proposes a scheduling technique for Minimizing Energy consumption using Adapted Genetic Algorithm (MiE-AGA) for dependent tasks in Computational Grid (CG). In MiE-AGA, fitness function formulation for energy consumption has been mathematically formulated. An adapted genetic algorithm has been developed for minimizing energy consumption with appropriate modifications in each components of original genetic algorithm such as representation of chromosome, crossover, mutation and inversion operations. Pseudo code for MiE-AGA and its components has been developed with appropriate examples. MiE-AGA is simulated using Java based programs integrated with GridSim. Analysis of simulation results in terms of energy consumption, makespan and average utilization of resources clearly reveals that MiE-AGA effectively optimizes energy, makespan and average utilization of resources in CG. Comparative analysis of the optimization performance between MiE-AGA and the state-of-the-arts algorithms: EAMM, HEFT, Min-Min and Max-Min shows the effectiveness of the model.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1-10
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• 2010

프로세서 플랫폼이 무선의 모바일 시스템으로 변화하면서 내장형 모바일 프로세서들의 성능은 계속적으로 향상 되었으며 기능은 보다 더 강력해 지고 있다. 무선의 휴대용 장비들은 유선 장비에 비해 휴대용 전원에 의한 제한된 전력을 공급받기 때문에, 이러한 시스템들에 대한 효율적 에너지 관리 기술의 중요성은 점차 증가하고 있다. 한편, 메모리 시스템은 프로세서 관점에서 시스템 전체의 성능을저하 시키는 주된 요소 가운데 하나이다. 비록 휴대용 전원의 효과적 활용을 위한 DVFS 기법과 관련된 많은 연구들이 존재하지만, 프로세서와 메모리 사이의 상호 관계에 대한 최근의 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 무선의 모바일 장치들에서 활용되는 내장형 응용 프로그램의 장단기 메모리 접근 특성을 반영하기 위한 새로운 DVFS 레벨 예측 알고리즘을 소개한다. 모의 실험 결과 본 논문에서 제시하는 DVFS 정책은 메모리 접근이 많은 벤치마크 프로그램의 경우 5.86%의 소비 에너지 감소 효과를 보여주고 있으며, 평균적으로는 3.60%의 소비 에너지 감소 효과를 보여주고 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권7호
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• pp.454-461
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• 2007

최근 휴대용 임베디드(Embedded) 시스템들은 크기는 작아지나 사용자들의 요구를 만족시키기 위해서 여러 가지 복합적인 기능을 내장하고 있다. 복합적인 기능 수행을 하기 위해서는 처리 능력이 뛰어난 프로세서들을 사용해야만 하고 시스템의 크기를 줄이기 위해서 적은 용량의 배터리를 사용하는 것이 일반적이다. 그러므로 시스템을 한번 충전한 후에 사용할 수 있는 배터리 사용 시간(Battery Life Time)은 중요한 문제로 대두되고 있다. 시스템의 배터리 사용 시간을 늘리기 위해서는 효율적인 전원 설계, 기능 수행에 따른 전력 관리 그리고 프로세서의 전압과 프로세서 클럭(Clock)의 주파수를 최적화하는 것이 가장 중요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 전력 효율을 예측하여 시스템의 전체적인 전력 효율을 최적화하는 전원 구성을 하였으며 각 기능에 따른 전력 관리를 위해서 음악 파일 재생과 동영상 파일 재생을 위한 마이크로 프로세서를 사용하고 디지털 멀티미디어 방송(Digital Multimedia Broadcasting) 시청을 위한 별도의 마이크로 프로세서를 사용함으로써 음악 재생과 동영상 재생 시에는 디지털 멀티미디어 방송시청을 위한 마이크로 프로세서에 전원 공급을 차단함으로써 전력 관리를 최적화한다. 마지막으로 시스템에서 사용되는 프로세서들의 전력 관리를 위해 가변 전압 주파수 스케일링(Dynamic Voltage and Frequency Scaling)을 적용하여 프로세서들 또한 최적화하고 실제 구현된 시스템에 실험 결과들을 통하여 감소된 소비 전력의 결과를 보여준다.