As the existing school building power consumption is expressed by total power consumption, in the view of energy saving is disadvantage. The the power consumption of school building is divided as cooling, heating, lighting and others. The cooling power consumption, heating power consumption, lighting power consumption can be calculated using real total power consumption that gained from Korea Electric Power Corporation(KEPCO). The power consumption for cooling and heating can be calculated using heat transmittance, wall area and floor area, and for lighting is calculated by artificial lighting calculation. but this calculation methods is difficult for laymen. This study was carried out in order to establish the regression equation for cooling power consumption, heating power consumption, lighting power consumption and other power consumption in school building. In order to verify the validity of the regression equation, it is compared regression equation results and calculation results based on real power consumption. As the results, difference between regression result and calculation results for cooling and heating power consumption showed 0.6% and 3.6%.
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.
This study was carried out in order to establish the estimation equation for school power consumption using regression analysis based on collected power consumption for two years of weather data and schools are located in Central Changwon and Masan district in Changwon city. (1) The power consumption estimation equation for Heating and cooling is calculated using power consumption per unit volume, the difference between actual power consumption and results of estimation equations is 4.1%. (2) The power consumption estimation equation for heating load is showed 2.6% difference compared to actual power consumption in Central Changwon and is expressed 2.9% difference compared to that in Masan district. Therefore, the power consumption prediction for each school using the power consumption estimation equation is possible. (3) The power consumption estimation equation for cooling load is showed 8.0% difference compared to actual power consumption in Central Changwon and is expressed 2.9% compared to that in Masan district. As the power consumption estimation equation for cooling load is expressed difference compared to heating load, it needs to investigate influence for cooling load.
본 논문에서는 태스크에 따른 저전력 알고리즘을 제안하였다. 태스크는 시스템의 작업 수행에 필요한 프로세서의 내부와 외부의 자원을 의미한다. 태스크에 따라 저전력 회로를 구현하기 위해서는 각각의 태스크에 대한 생존시간과 호출횟수를 분석한다. 회로 전체의 소모 전력을 감소하기위해서는 소모 전력이 가장 높은 태스크의 소모 전력을 우선 줄여 저전력 회로를 구현할 수 있다. 따라서 소모 전력이 최대인 태스크를 우선 선별하여야 한다. 소모 전력이 최대인 태스크는 태스크의 생존시간과 호출횟수를 고려하여 순위를 선정한다. 태스크의 생존시간이 길면서 호출횟수가 많은 태스크의 경우 가장 큰 소모 전력을 발생시키는 태스크이므로 소모 전력을 감소시킬 최우선 순위가 된다. 소모 전력이 최대인 태스크로부터 생존 시간과 호출횟수를 이용하여 저전력 회로로 구현하기 위한 주파수를 결정하여 회로 전체의 소모 전력을 감소시킨다. 또한, 생존 시작 시간에서 생존 마지막 시간까지 계속해서 최소의 소모 전력으로 태스크를 유지시켜 전체 소모 전력을 감소시킨다. 실험 결과 [7] 알고리즘에 비해 5.43%의 전력 소모가 감소된 결과를 나타내었다.
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.
휴대용 기기에서 가장 중요한 설계 요소는 소비 전력이다. 본 논문에서는 휴대용 온습도 측정기 설계 초기에 전력 소비 모델을 제시하고, 제시된 모델에 입각해 휴대용 온습도 측정기의 소비 전력을 설계한다. 이렇게 설계된 휴대용 온습도 측정기의 소비 전력을 사전 검증함으로써 제품 구현 전에 설계 검증을 완료하기 위한 전력 소비 설계 모델링 방안을 제시하고자 한다. 한편, 대기 모드에서 소비 전류를 효과적으로 감소시키기 위한 전력 소비 설계 개선 방안도 제시한다. 휴대용 온습도 측정기 구현을 통해 전력 소비 모델링에 입각한 설계 방법론의 타당성을 확인할 것이다.
For the low-power design of the mobile multimedia system architecture, this paper modeling the mobile multimedia system and analysis the power consumption profile about the whole communication environment. The mobile system model consist of air interface, RIP front-end, base-band processing module and human interface. For the result of power consumption profile analysis, the power consumption of multimedia processing is above 60% compare to the whole power consumption in mobile multimedia system. To minimize the power consumption in processing module which consumes the large power, this paper proposed the Microscopic DVS technique which applies the optimum voltage for the each multimedia frame. For the simulation result, proposed power minimization technique reduce the power consumption about 30%.
Standby power is the electricity consumed in an electrical equipment when it is switched-off or not performing its main function. Due to the acceleration of digital electronics and home networking, standby power use tends to increase rapidly year by year. In this paper, standby power consumption in residential sector in Korea has been surveyed and reported for the first time. Totally 825 pieces of electrical equipments that consume standby power in 53 households were investigated. The average standby power per equipment and total standby power per household were 3.66W and 57.0W, respectively. Annual standby power consumption per household was estimated 306kWh; which means the standby power consumption in residential sector in Korea can be estimated 4.6TWh a year representing 1.67 percent of total electrical consumption (274TWh).
This paper presents an energy-efficient (low power) prime-field hyperelliptic curve cryptography (HECC) processor with uniform power draw. The HECC processor performs divisor scalar multiplication on the Jacobian of genus 2 hyperelliptic curves defined over prime fields for arbitrary field and curve parameters. It supports the most frequent case of divisor doubling and addition. The optimized implementation, which is synthesized in a $0.13{\mu}m$ standard CMOS technology, performs an 81-bit divisor multiplication in 503 ms consuming only $6.55{\mu}J$ of energy (average power consumption is $12.76{\mu}W$). In addition, we present a technique to make the power consumption of the HECC processor more uniform and lower the peaks of its power consumption.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권2호
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pp.765-781
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2019
This study predicts the power consumption of an Electric Propulsion Ship (EPS) in marine environment. The EPS is driven by a propeller rotated by a propulsion motor, and the power consumption of the propeller changes by the marine environment. The propulsion motor consumes the highest percentage of the ships' total power. Therefore, it is necessary to predict the power consumption and determine the power generation capacity and the propeller capacity to design an efficient EPS. This study constructs a power estimation simulator for EPS by using a ship motion model including marine environment and an electric power consumption model. The usage factor that represents the relationship between power consumption and propulsion is applied to the simulator for power prediction. Four marine environment scenarios are set up and the power consumed by the propeller to maintain a constant ship speed according to the marine environment is predicted in each scenario.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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