• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.763-772
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• 2016

다양한 센서가 부착된 스마트 폰의 보급으로 상황인지 어플리케이션 시장의 규모가 발달하고 있다. 하지만, 한정된 전력으로 인해 원활한 서비스를 제공받기는 어렵다. 상황인지 어플리케이션 관점에서 볼 때, 컨텍스트의 종류에 따라 필요한 센싱 정보가 다르기 때문에, 컨텍스트의 전이가 발생하면 필요한 센서들의 변화로 인해 센서 모듈들을 끄고 켜는 과정에서의 전력 소비가 크며, 정확한 센싱이 되지 않는 상황에서 과도한 센싱을 시도하게된다. 본 논문에서는 실내/실외 컨텍스트 전이에서 발생하는 전력 소모에 초점을 두고 해당 컨텍스트와 연관된 센서 활동을 모델링 한 뒤, 컨텍스트 전이가 일어나는 시점을 감지하여 전력 소모를 최소화할 수 있는 freezing 알고리즘을 적용하는 기법을 제안한다. 시중의 실내/실외 위치추적 어플리케이션을 이용하여 컨텍스트 전이가 발생하는 지점에서, 제안하는 기법의 유무에 따른 소비 전력 차이를 실측하였으며, 시중의 어플리케이션의 실제 구동 중 컨텍스트 전이과정에서의 전력 절감이 있었으며, 전체 시나리오에서 약 20%의 전력 절감 효과를 얻었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.5149-5167
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• 2017

Reducing energy consumption in a wireless video sensor network (WVSN) is a crucial problem because of the high video data volume and severe energy constraints of battery-powered WVSN nodes. In this paper, we present an adaptive dynamic resizing approach for a SRAM communication buffer in a WVSN node in order to reduce the energy consumption and thereby, to maximize the lifetime of the WVSN nodes. To reduce the power consumption of the communication part, which is typically the most energy-consuming component in the WVSN nodes, the radio needs to remain turned off during the data buffer-filling period as well as idle period. As the radio ON/OFF transition incurs extra energy consumption, we need to reduce the ON/OFF transition frequency, which requires a large-sized buffer. However, a large-sized SRAM buffer results in more energy consumption because SRAM power consumption is proportional to the memory size. We can dynamically adjust any active buffer memory size by utilizing a power-gating technique to reflect the optimal control on the buffer size. This paper aims at finding the optimal buffer size, based on the trade-off between the respective energy consumption ratios of the communication buffer and the radio part, respectively. We derive a formula showing the relationship between control variables, including active buffer size and total energy consumption, to mathematically determine the optimal buffer size for any given conditions to minimize total energy consumption. Simulation results show that the overall energy reduction, using our approach, is up to 40.48% (26.96% on average) compared to the conventional wireless communication scheme. In addition, the lifetime of the WVSN node has been extended by 22.17% on average, compared to the existing approaches.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.283-292
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• 2009

최근 전반적인 산업의 급진적인 발전으로 인해 전력사용량도 급속도로 증가하고 있다. 그래서 (주)한국전력에서도 기본요금의 12개월 연동제를 실시하여 전기요금을 피크전력 중심으로 대폭 인상하여 전력사용 수용가의 최대 수요전력을 억제하는 요금정책을 시행하는 등 꾸준히 증가하고 있는 전력수요에 효율적인 대응전략을 수립하고 있다. 본 연구에서는 이러한 전략중의 하나인 DR프로그램을 효율적으로 운영하기 위해서 필수적으로 사용되는 CBL방법을 실제 전력 사용량의 분석을 통해 비교분석하고, 이를 바탕으로 효율적인 DR프로그램의 운영방안을 제시 하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권1호
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• pp.72-81
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• 2014

최근 불규칙적인 전력 수요에 따른 수차례의 전력난에 의해, 양방향 통신을 이용하여 전력의 공급과 수요 정보를 실시간으로 교환함으로써 변동하는 전력 수요에 맞추어 효율적으로 전력을 공급할 수 있게 해주는 스마트 그리드의 도입의 필요성이 급속하게 높아지고 있다. 향후 국내에 스마트 그리드환경이 구축되면, 스마트 그리드 환경에서 얻을 수 있는 정보를 이용하여 서비스를 제공하는 third-party들 역시 활성화될 것이다. 본 논문에서는 스마트 그리드 환경이 구축된 가정에서 발생하는 가전기기 소비전력 패턴을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하고, 가족 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 가족 유형을 분류하는 분류기를 만들기 위해서는 소비전력이 어떤 가족 유형에서 생성되었는지에 대한 데이터가 필요한데, 현실적으로 그러한 데이터를 수집하기는 힘들다. 따라서 본 연구에서는 가상의 데이터를 생성하기 위해 가족 유형에 따른 소비전력을 생성하는 시뮬레이터를 개발하고, 시뮬레이터에서 생성되는 소비전력 정보를 이용하여 가족 유형을 분류한다. 또한 본 논문에서 제안하는 기법이 향후 각 가구의 특성에 따른 맞춤형 서비스 또는 마케팅에 활용될 수 있는 가능성을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.231-234
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• 2008

Currently an automated methodology based on data mining techniques is presented for the prediction of customer load patterns in load demand data. The main aim of our work is to forecast customers' contract information from capacity of daily power consumption patterns. According to the result, we try to evaluate the contract information's suitability. The proposed our approach consists of three stages: (i) data preprocessing: noise or outlier is detected and removed (ii) cluster analysis: SOMs clustering is used to create load patterns and the representative load profiles and (iii) classification: we applied the K-NNs classifier in order to predict the customers' contract information base on power consumption patterns. According to the our proposed methodology, power load measured from AMR(automatic meter reading) system, as well as customer indexes, were used as inputs. The output was the classification of representative load profiles (or classes). Lastly, in order to evaluate KNN classification technique, the proposed methodology was applied on a set of high voltage customers of the Korea power system and the results of our experiments was presented.

• Journal of Communications and Networks
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• 제13권1호
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• pp.17-25
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• 2011

A convergecast is a popular routing scheme in wireless sensor networks (WSNs) in which every sensor node periodically forwards measured data along configured routing paths to a base station (BS). Prolonging lifetimes in energy-limited WSNs is an important issue because the lifetime of a WSN influences on its quality and price. Low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) was the first attempt at solving this lifetime problem in convergecast WSNs, and it was followed by other solutions including power efficient gathering in sensor information systems (PEGASIS) and power efficient data gathering and aggregation protocol (PEDAP). Our solution-chain routing with even energy consumption (CREEC)-solves this problem by achieving longer average lifetimes using two strategies: i) Maximizing the fairness of energy distribution at every sensor node and ii) running a feedback mechanism that utilizes a preliminary simulation of energy consumption to save energy for depleted Sensor nodes. Simulation results confirm that CREEC outperforms all previous solutions such as LEACH, PEGASIS, PEDAP, and PEDAP-power aware (PA) with respect to the first node death and the average lifetime. CREEC performs very well at all WSN sizes, BS distances and battery capacities with an increased convergecast delay.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5357-5381
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• 2018

Cloud computing offers a wide range of on-demand resources over the internet. Utility-based resource allocation in cloud data centers significantly increases the number of cloud users. Heavy usage of cloud data center encounters many problems such as sacrificing system performance, increasing operational cost and high-energy consumption. Therefore, the result of the system damages the environment extremely due to heavy carbon (CO2) emission. However, dynamic allocation of energy-efficient resources in cloud data centers overcomes these problems. In this paper, we have proposed Energy and Service Level Agreement (SLA) Aware Resource Allocation Heuristic Algorithms. These algorithms are essential for reducing power consumption and SLA violation without diminishing the performance and Quality-of-Service (QoS) in cloud data centers. Our proposed model is organized as follows: a) SLA violation detection model is used to prevent Virtual Machines (VMs) from overloaded and underloaded host usage; b) for reducing power consumption of VMs, we have introduced Enhanced minPower and maxUtilization (EMPMU) VM migration policy; and c) efficient utilization of cloud resources and VM placement are achieved using SLA-aware Modified Best Fit Decreasing (MBFD) algorithm. We have validated our test results using CloudSim toolkit 3.0.3. Finally, experimental results have shown better resource utilization, reduced energy consumption and SLA violation in heterogeneous dynamic cloud environment.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권10호
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• pp.134-139
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• 2006

본 논문은 버스의 소비 전력을 비용 함수로 정의하여 버스의 소비 전력을 줄이는 버스 기반 평면계획을 제안한다. 기존 버스 기반 평면계획의 비용함수는 버스의 면적만을 줄이고 버스의 소비전력은 고려하지 않았다. 그러나 버스의 분할 설계 방식을 가정한 경우 버스의 소비 전력이 면적에 반드시 비례하지는 않기 때문에 기정의 비용함수로는 버스의 소비 전력을 반영할 수가 없다. 본 논문에서는 버스 분할 설계 기법이 적용된 경우를 가정하고 버스에 연결된 블록간의 통신량과 실제 거리를 고려하여 버스의 소비 전력을 비용함수에 추가하였다. 실험 결과 새로운 비용함수를 사용한 버스 기반 평면계획에서는 버스의 소비 전력에 관련된 값이 평균 11.43%만큼 감소하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.17-25
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• 2023

도심용 무인항공기의 사용범위가 넓어지면서 다양한 미션을 효율적으로 수행하기 위해서는 배터리를 합리적으로 운용해야 한다. 배터리를 합리적으로 운용하기 위해서는 실제 비행 미션을 수행하기 전에 다양한 시뮬레이션을 통해 최적의 경로를 도출할 수 있다. 이를 위해서는 배터리의 전력 소모 및 에너지 잔량을 예측 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 도심용 무인항공기의 비행 중 속도 및 가속도에 따른 소비전력 간의 관계성을 분석하고 이를 이용해 빠르게 소비전력을 도출 할 수 있는 선형 전력 소모 모델을 도출하였다. 또한, 정확한 전력 소모를 예측하기 위해서 딥러닝에 기반한 전력 소모 모델을 도출하였다. 이때 정확하며 효율적인 전력소모 모델을 얻기 위해 모델링 입력 값으로 1) GPS 3축 속도 및 가속도, 2) IMU 3축 속도, 3) IMU 3축 속도 및 가속도 데이터를 사용한 모델들을 도출하여 비교하였다. 최종적으로 얻은 모델은 전력소모 오차율 5.86%을 얻었으며, 누적 에너지 오차율 1.50%를 얻었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권8호
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• pp.722-730
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• 2014

하드웨어의 발전으로 많은 기기가 휴대화 됨에 따라 많은 어플리케이션이 데이터 송수신을 필요로 하게 되었다. 또한 Application Processor (AP)의 발전으로 인해 스마트폰에서도 멀티 코어 및 멀티 쓰레드의 활용이 필수가 되었다. 따라서 본 논문은 데이터 송수신과 프로세싱이 동시에 이루어지는 시스템에서 다양한 데이터 통신 속도, 코어 수, 쓰레드 수를 활용하여 성능을 평가 하고 전력 소모를 분석하였으며, 성능 향상과 효율적인 전력소모 측면에서의 적절한 쓰레드 수를 결정할 수 있는 방향을 제시한다.