In this paper, we proposed low power algorithm for battery residual capacity and a task. Algorithm the mobile devices power of the battery residual capacity for the task to perform power consumption to reduce the frequency alters. Task is different in power consumption according to kinds of in time accomplishment device to use. Adjustment of power consumption analyzes kinds of given tasks from having the minimum power consumption task to having the maximum power consumption task. Control frequency so that power consumption waste to be exposed to battery residual capacity can be happened according to the results analyzed. Experiment the frequency by adjusting power consumption a method to reduce using [7] and in the same environment power of the battery residual capacity consider the task to perform frequency were controlled. Efficiency was proved compare with the experiment results [7]. The experiments results show increment in the number of processing by 45.46% comparing with that [7] algorithm.
본 논문에서는 이동기기에서 배터리를 고려한 저전력 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 이동기기에서 배터리의 잔량에 따라 태스크를 수행할 수 있도록 소모전력을 줄이는 방법으로 주파수를 변화시킨다. 배터리의 잔량이 수행하고자하는 태스크의 소모 전력보다 작을 경우 태스크를 수행시키기 위해 주파수를 낮춘다. 주파수 조절은 태스크에 따라 전체 시스템에서 사용되는 디바이스들 중에서 가장 높은 주파수를 가진 디바이스를 우선대상으로 수행한다. 주파수의 감소는 두 번째로 큰 주파수를 가진 디바이스의 주파수로 변화하여 소모전력을 계산한다. 계산된 소모전력이 배터리의 잔량보다 클 경우 단계적으로 주파수를 조절하여 소모전력을 낮추며 배터리의 잔량으로 태스크를 수행 할 수 있을 때 까지 주파수를 조절한다. 실험은 주파수를 조절하여 소모 전력을 줄이는 방법을 이용한[6]과 같은 환경에서 배터리의 잔량을 고려하여 태스크를 수행할 수 있도록 주파수를 조절하였다. 실험 결과 [6]에서 수행되지 않는 배터리 잔량에서도 태스크가 동작되는 결과를 나타내었다.
본 논문은 배터리와 태스크를 고려한 저전력 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬은 배터리의 용량과 사용 목표 시간에 따른 단위 시간의 소모 전력을 설정한다. 주어진 모든 태스크들의 소모 전력을 계산한다. 태스크들 중에서 소모 전력이 가장 큰 태스크의 소모 전력과 소모 전력이 가장 작은 태스크의 소모 전력의 평균을 구한다. 태스크의 소모 전력의 평균을 단위 시간을 고려하여 다시 소모 전력을 계산한다. 태스크의 평균 소모 전력의 크기가 계산된 소모 전력의 평균보다 작거나 같을 경우 태스크의 평균 소모 전력보다 큰 태스크 들을 대상으로 저전력을 수행한다. 또한, 태스크의 평균 소모 전력의 크기가 계산된 소모 전력의 평균보다 클 경우 계산된 소모 전력의 평균보다 큰 태스크 들을 대상으로 저전력을 수행한다. 저전력은 태스크의 프로세서와 디바이스의 소모 전력을 분할하여 소모 전력이 큰 부분에 대해 저전력을 수행한다. 실험은 배터리를 고려한 저전력 알고리듬인 [6]과 비교하였다. 실험결과 [6]보다 소모 전력이 감소되어 알고리듬의 효율성이 입증되었다.
Energy consumption of sensor nodes is minimized because it has limited energy generator in wireless sensor network. Electronic shelf label system is one of application fields using wireless sensor networks. Battery size of small apparatus for displaying price is restricted. Therefore its current consumption have to be minimized. Furthermore the method for minimization of peak current would be considered because life cycle of coin battery used to display or RF is vulnerable to intensity of drain current. In this paper, we analyze current consumption pattern of low-power electronic shelf label system. Then we propose the method for minimization of current consumption by modification of software and hardware. Current consumption of the system using proposed method are approximately 15 to 20 percent lower than existing system and the life cycle of the system is approximately 10 percent higher than existing system.
Offering of different attractive opportunities by different wireless technologies trends the convergence of heterogeneous networks for the future wireless communication system. To make a seamless handover among the heterogeneous networks, the optimization of the power consumption, and optimal selection of interface are the challenging issues. The access of multi interfaces simultaneously reduces the handover latency and data loss in heterogeneous handover. The mobile node (MN) maintains one interface connection while other interface is used for handover process. However, it causes much battery power consumption. In this paper we propose an efficient interface selection scheme including interface selection algorithms, interface selection procedures considering battery power consumption and user mobility with other existing parameters for overlaying networks. We also propose a priority based network selection scheme according to the service types. MN‘s battery power level, provision of QoS/QoE and our proposed priority parameters are considered as more important parameters for our interface selection algorithm. The performances of the proposed scheme are verified using numerical analysis.
최근 배터리로 동작하는 임베디드 시스템의 사용이 급격히 증가하고 있지만, 현재 배터리 기술의 발전 속도는 임베디드 시스템의 전력 사용량의 증가를 따라가지 못하여, 장시간 사용을 위해서는 배터리의 크기가 커져야 하는 단점이 있다. 내장형 시스템에서 소모하는 전력량은 시스템을 구성하는 하드웨어와 시스템을 구동하는 소프트웨어에 의해 결정된다. 그러나 하드웨어적으로 저전력을 지원하더라도 운영체제 등 소프트웨어 수준에서 이를 활용하지 못하면 절전 효과를 극대화할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 모바일 임베디드 시스템 환경에서 멀티미디어 애플리케이션 구동시 BET(Break Even Time)기반 태스크 분할을 이용하여 소비 전력을 감소시키는 스케줄링 기법을 제안한다.
제한된 자원인 모바일 디바이스 배터리의 소모는 회로 설계자들이 회로를 분석 및 평가할 때 중요한 척도가 된다. 기존의 모바일 디바이스 배터리 소모 분석을 위해 여러 배터리 소모 모델 생성 연구가 수행되었으며, 배터리 소모 모델 생성 기법은 센서의 사용 유무, 런타임 모델 생성 여부, 검증 및 테스팅 목적으로의 모델 이용 여부 등에 따라 서로 다른 특징을 가진다. 본 연구에서는 모바일 디바이스회로 설계자들이 회로를 분석하는데 도움을 주기 위한 목적으로 지금까지 연구되어 온 배터리 소모 모델 분석 기법들에 대하여 비교 및 평가하고자 한다. 평가 결과를 기반으로 향후 모바일 디바이스 배터리 소모 분석 연구의 발전 방향을 제안한다.
MANET은 토폴로지의 빈번한 변화에 따라 경로가 짧은 기간 동안만 유지되고 모든 노드는 에너지를 배터리에 의존하기 때문에 배터리에 많은 제약을 받는다 이와 같은 제한사항을 극복하기 위해 링크의 안정성을 유지하거나 파워 소모를 고려한 프로토콜에 대한 연구들이 활발히 이루어져 왔다. 하지만 링크의 안정성 또는 파워 소모의 어느 한 측면만을 고려함으로써 링크의 안정성은 높일 수 있으나 파워 소모가 효율적이지 못하다. 또한 전체 파워소모는 줄일 수 있으나 파워소모의 균형을 이루지 못함으로써 네트워크 수명을 오래 지속시킬 수 없는 문제점이 발생 한다. 본 논문에서는 배터리 잔량과 신호세기를 동시에 고려하여 각 노드들의 균형된 파워소모와 네트워크 전체의 파워 소모를 최소화함 으로써 네트워크 수명을 오래 지속시키기 위한 프로토콜인 RBSSPR(Residual Battery Capacity and Signal Strength Based Power-aware Routing Protocol in MANET)를 제안한다. RBSSPR은 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector Routing)를 기반으로 하였다. NS-2 네트워크 시뮬레이션 결과를 통해, 제안된 RBSSPR이 특정 노드로 집중되는 트래픽을 분산시켜 파워소모의 균형을 이루고 네트워크 전체의 파워소모를 최소화함으로써 네트워크 수명을 연장시킴을 보였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제32권5호
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pp.677-683
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2008
The electric propulsion system us closely related with the economical efficiency of ship operation. Fuel efficiency is mainly decided by propulsion system such as diesel engine, propulsion motor and steam turbine. The hybrid propulsion system for fishing boat consists of diesel engine and battery as propulsion power source. This paper is to design battery capacity according to power consumption with ship operation condition, and to test the power consumption of model ship in the circulating water channel. As a result. it can be known that the optimum ship operation condition affects the fuel efficiency.
본 논문에서는 무선 센서 노드의 다양한 전력 소모 유형을 고려한 배터리 수명 계산 방법을 제시하였다. 무선센서 노드의 전력 소모 유형을 일회성 및 주기성으로 구분하고 여러 가지 동작 모드에 따른 소비 전력의 차이를 고려함으로써 전체 전류 소모량을 계산 할 수 있다. 여기에 배터리의 자기 방전율을 추가적으로 고려함으로써 센서노드의 배터리 수명을 계산하는 일반화된 식을 제시하였다. 제시된 계산 방식은 Zigbee등 임의의 센서노드에서 배터리 수명을 계산하는데 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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