This paper discusses the energy consumption for a mid-size electric vehicle(EV) under various conditions. In order to analyze which driving style is more efficient in terms of the system of the EV, we develop the electric vehicle model and apply several types of speed profiles such as different steady speeds, acceleration/deceleration, and a real world driving cycle including the elevation profile obtained from a GPS device. The results show that the energy consumption of the EV is affected by the operating efficiency of components when driving at low speed, while it depends on required power at wheels when driving at high speed. Also this paper investigates the effect of the elevation of a road and the rate of electrical braking on the energy consumption as well as the fuel economy of a conventional vehicle model under the same conditions.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권4호
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pp.226-239
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2013
A number of systems have several on-chip memories with cache memory being one of them. Conventional cache memory consists of SRAM but the ratio of static energy to the total energy of the memory architecture becomes larger as the leakage power of traditional SRAM increases. Spin-Torque Transfer RAM (STT-RAM), which is a variety of Non-Volatile Memory (NVM), has many advantages over SRAM, such as high density, low leakage power, and non-volatility, but it consumes too much writing energy. This study evaluated a wide range of energy consumptions of a two-level cache using NVM partially on a mobile processor. Through a number of experimental evaluations, it was confirmed that the use of NVM partially in the two-level cache effectively reduces energy consumption significantly.
Commercial buildings account for a significant proportion of the total building energy use in Korea, and cooling energy, in turn, accounts for the largest proportion of total energy consumption in commercial buildings. Under this circumstance, chiller staging is considered to be a reasonable and practical solution for cooling energy saving. In this study, the part-load ratio and the operating characteristics of a vapor compression chiller were analysed within an office building. In addition, energy consumption among different chiller staging schemes was comparatively analysed. As a result, significant proportions of total operating hours, cooling load and energy consumption turned out to be in the part load ratio range from 0% through 50%, and thus energy consumption was significantly affected by the chiller COP at low part-load conditions, indicating that the chiller operation at the part-load is an important factor in commercial buildings. In addition, utilizing a sequential chiller staging scheme can reduce the annual cooling energy usage by more than 10.3% compared to operating a single chiller.
최신의 멀티코어 프로세서를 설계할 때에는 성능과 함께 전력 효율성이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 싱글 코어 프로세서의 명령어 캐쉬에서 소비되는 전력을 줄이기 위해 사용되는 대표적 기법중 하나인 필터 캐쉬 구조를 멀티 코어 프로세서에 적용하기 위한 새로운 방안을 제시하고자 한다. 명령어 캐쉬는 프로세서 전체에서 소비되는 전력의 상당 부분을 차지하고 있기 때문에, 변형 필터 캐쉬 구조를 이용한 저전력 명령어 캐쉬 설계는 멀티 코어 프로세서의 전력 소비를 줄이는데 있어서 중요한 역할을 담당할 수 있다. 제안하는 변형 필터 캐쉬 구조는 멀티코어 프로세서에서 필터 캐쉬에 대한 희생 캐쉬를 추가함으로써 1차 명령어 캐쉬에 대한 접근 횟수를 감소시키는 방법을 이용하여 명령어 캐쉬에서 소비되는 총전력을 줄일 수 있다. 제안하는 명령어 캐쉬 구조의 효율성을 분석하기 위한 모의 실험 도구로 SimpleScalar시뮬레이터와 CACTI를 사용한다. 모의실험 결과, 제안하는 기술은 멀티코어 프로세서의 명령어 캐쉬에서 소비되는 전력을 기존의 필터 캐쉬 구조와 비교하여 최대 3.4% 감소시킬 수 있음을 확인할 수 있다. 더욱이 제안하는 구조는 기존의 필터 캐쉬 구조에 비해 보다 우수한 성능을 보여준다.
Saeed, Waqar;Ahmad, Zulfiqar;Jehangiri, Ali Imran;Mohamed, Nader;Umar, Arif Iqbal;Ahmad, Jamil
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권1호
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pp.35-57
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2021
Fog computing aims to provide the solution of bandwidth, network latency and energy consumption problems of cloud computing. Likewise, management of data generated by healthcare IoT devices is one of the significant applications of fog computing. Huge amount of data is being generated by healthcare IoT devices and such types of data is required to be managed efficiently, with low latency, without failure, and with minimum energy consumption and low cost. Failures of task or node can cause more latency, maximum energy consumption and high cost. Thus, a failure free, cost efficient, and energy aware management and scheduling scheme for data generated by healthcare IoT devices not only improves the performance of the system but also saves the precious lives of patients because of due to minimum latency and provision of fault tolerance. Therefore, to address all such challenges with regard to data management and fault tolerance, we have presented a Fault Tolerant Data management (FTDM) scheme for healthcare IoT in fog computing. In FTDM, the data generated by healthcare IoT devices is efficiently organized and managed through well-defined components and steps. A two way fault-tolerant mechanism i.e., task-based fault-tolerance and node-based fault-tolerance, is provided in FTDM through which failure of tasks and nodes are managed. The paper considers energy consumption, execution cost, network usage, latency, and execution time as performance evaluation parameters. The simulation results show significantly improvements which are performed using iFogSim. Further, the simulation results show that the proposed FTDM strategy reduces energy consumption 3.97%, execution cost 5.09%, network usage 25.88%, latency 44.15% and execution time 48.89% as compared with existing Greedy Knapsack Scheduling (GKS) strategy. Moreover, it is worthwhile to mention that sometimes the patients are required to be treated remotely due to non-availability of facilities or due to some infectious diseases such as COVID-19. Thus, in such circumstances, the proposed strategy is significantly efficient.
Recently, curtain wall structure is constructed according to increasing high rise building. Glass is usually used in opening of curtain wall structure and window area ratio is finally increased. Excessive Daylighting and solar radiation by large window area ratio cause discomfort glare and add to cooling load in the case of office that is heavy on lighting and cooling. Therefore, this study suggests to use low transmittance window for solve those problems. Indoor lighting environment and building energy performance were analyzed by increasing transmittance from 10% to 90% and comparing fixed venetian blind. Consequently, the range of transmittance that is possible to daylighting and prevent discomfort glare. Secondary energy consumption is efficient in the case that transmittance is the range of from 20% to 50%, primary energy consumption is nice on from 20% to 40%. If those result put together, the range of window transmittance from 30% to 50% is proper in the office in lighting environment and energy consumption aspects.
국가 총에너지 소비량 중 건축물에서 소비하는 에너지는 전체의 10% 이상을 차지고 있다. 이러한 이유로 우리나라는 2025년부터 제로에너지 건물 의무화 정책을 채택하였고, 결국 건축물 에너지 절감 기술에 대한 연구가 요구되고 있다. 건축물 중 빌딩의 에너지 소비 형태를 분석해보면 조명 및 냉난방 에너지가 전체 에너지 소비량의 60% 이상을 차지하고 있는데, 이는 태양광 취득률 및 창문의 개폐 운용과 직접적인 연관이 있다. 본 논문에서는 건축물에너지 관리시스템에 취득 정보를 전송하기 위한 창호용 저전력 IoT 센서 모듈을 개발하기 위해 연구를 진행하였다. 이 모듈은 외부 환경 및 창문 개폐 상태 정보를 실시간으로 빌딩 에너지 관리 시스템에 전송하여 능동적으로 에너지 절감 조치를 취할 수 있게 네트워크를 구성하였다. 모듈에 사용되는 전력은 하베스트 에너지 중 태양광 발전을 이용한 독립적인 전원으로 설계하였다. 전원은 Buck 컨버터를 적용하여 MPPT 제어를 통해 리튬이온 배터리에 4V로 충전하는 방식으로 효율은 약 85.87%이다. 통신은 WiFi 방식을 적용하여 실시간으로 전송할 수 있도록 구성하였다. 모듈의 소비전력 저감을 위해 하드웨어 및 소프트웨어 측면에서 분석하여 저전력 IoT 센서 모듈을 구현에 대한 연구를 진행하였다.
Recently, low energy houses have become an essential issue globally and various subsidy programs are ongoing to penetrate. All-electric houses which are another type of low energy houses or zero carbon houses are being developed. These houses consider new & renewable energy and demand side management programs in the construction and the diffusion process because these programs are essential policies to use energy resources reasonably. This paper shows a simulation methodology to control home appliances in all-electric houses considering the electricity consumption pattern of residents. The simulation is a first step to estimate energy saving of the house in a practical manner.
주변의 환경을 감시하기 위한 요즘의 임베디드 시스템은 고성능의 실시간 데이터 처리능력 및 넓은 통신 대역폭을 요구할 뿐만 아니라 신호처리를 위한 임베디드 시스템의 적은 소비전력소모를 요구하고 있다. 하지만 휴대용의 성격이 있는 임베디드 시스템에 사용되는 배터리의 용량은 이러한 요구조건을 장기간 만족시킬 수 있을 만큼의 기술로는 아직 발전하지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 상황을 극복하기 위해 저에너지로 동작하면서도 사건을 정확하게 탐지하기 위한 새로운 접근법을 제안한다. 설계된 방식은 시스템 주변에서 발생하는 사건을 탐지하기 위해 여러 알고리즘이 계층적으로 연결되어 있는 구조를 가지고 있다. 이러한 계층적 사건 탐지기를 구성하는 다양한 사건 탐지 알고리즘들의 정확도에 대한 확률적 특성 변화 따른 에너지 소모의 특성 변화를 보여주고 이들의 관계를 실험을 통하여 분석적으로 설명한다 뿐만 아니라 사건의 정적, 동적 특성에 따라 높은 사건 탐지 정확도를 유지하면서 저에너지로 동작하기 위한 다른 방식들을 기술한다.
This paper proposes an energy efficient adaptive relay station ON/OFF scheme with different frequency reuse factors (FRFs) to enhance the system throughput and reduce the transmission energy consumption for the transparent mode of 2-hop cellular relay networks (CRNs) based on orthogonal frequency division multiple access and time division duplex. In the proposed scheme, the base station turns on or off the relay stations (RSs) when they are overutilized and undertuilized based on the traffic density of the cell coverage, respectively. Through the simulation results, we show that the proposed scheme outperforms the conventional CRN in terms of the energy consumption with the same system throughput. Further, in order to increase the system throughput with low energy consumption, the best way is FRF 1 when the number of operating RSs is up to 4 and FRF 2 otherwise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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