재목적성(retargetability)은 아키텍처 정보를 정형화된 형식으로 기술하여 컴파일러, 시뮬레이터와 같은 소프트웨어 개발 도구(SDK)를 생성하는데 이용된다. 시뮬레이터는 임베디드 프로세서의 설계를 하드웨어로 구현하기 전에 아키텍처의 다양한 성능 확인과 개선을 위해 소프트웨어적으로 검증할 수 있는 중요한 하드웨어 및 소프트웨어 개발 도구이다. 이러한 시뮬레이터는 시스템의 기능 검증, 성능 측정, 전력 에너지 소비 측정 결과 등을 하드웨어 설계 과정에서 중요하게 활용한다. 이 논문에서는 에너지 소비 측정이 가능한 시뮬레이터를 ADL로부터 생성하기 위해 첫째 에너지 소비 측정 및 모니터링 요소를 ADL에 표현한다. 둘째, ADL 표현으로부터 에너지 측정 및 모니터링 시뮬레이션 라이브러리를 생성한 후 시뮬레이터인 RenenrgySim 을 구축한다. 마지막으로, MiPS R4000에 대한 ADL을 표현을 작성하여 에너지 소비 측정 결과를 제시한다. 이러한 연구는 모바일 임베디드 소프트웨어 개발 분야에서 소프트웨어적인 실험을 통해 효과적인 아키텍처 개발과 신속한 SDK 생성에 활용될 수 있다.
모바일 기술과 개인 휴대통신 서비스가 발달함에 따라, 휴대용기기에서 멀티미디어 데이터의 연산량은 점점 증가하고 있다. 따라서 배터리로부터 에너지를 얻는 모바일 기기에서의 에너지 관리는 더욱더 중요해지고 있다. 비디오 인코딩에 필수적으로 사용되는 움직임 추정기는 매우 많은 연산량을 갖고 있어, 비디오 인코더에서 가장 많은 에너지를 소모하고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 고속 탐색 알고리즘과 에너지 관리 알고리즘을 적용할 수 있는 저전력 움직임 추정기 구조를 제안한다. ECVH (Energy-constrained Vdd hopping)는 slack time과 주어진 에너지 여유분에 따라 수행신간에 사용하는 알고리즘과 동작 주파수, 공급 전압을 동적으로 바꾸어 에너지 소모를 줄이고 주어진 조건 내에서 성능을 최대화하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 ECVH를 제안한 구조에 적용했을 때 움직임 추정기의 에너지 소모가 효과적으로 줄어드는 것을 시뮬레이션을 통해 보여주고 있다. 또한 ECVH 알고리즘을 수행하는 전원관리부와 움직임 추정기의 설계 결과를 보여주고 있다.
This paper discusses the state-of-the-art techniques in real-time state estimation for the Smart Microgrids. The most popular method used in traditional power system state estimation is a Weighted Least Square(WLS) algorithm which is based on Maximum Likelihood(ML) estimation under the assumption of static system state being a set of deterministic variables. In this paper, we present a survey of dynamic state estimation techniques for Smart Microgrids based on Belief Propagation (BP) when the system state is a set of stochastic variables. The measurements are often too sparse to fulfill the system observability in the distribution network of microgrids. The BP algorithm calculates posterior distributions of the state variables for real-time sparse measurements. Smart Microgrids are modeled as a factor graph suitable for characterizing the linear correlations among the state variables. The state estimator performs the BP algorithm on the factor graph based the stochastic model. The factor graph model can integrate new models for solar and wind correlation. It provides the Smart Microgrids with a way of integrating the distributed renewable energy generation. Our study on Smart Microgrid state estimation can be extended to the estimation of unbalanced three phase distribution systems as well as the optimal placement of smart meters.
The kinetic energy during ship collision with bridge piers is released as the permanent deformations of structure and friction between the impact surfaces. So the ship collision energy is estimated from the equations of motions for ship-pier collisions which include the influence of the surrounding water, different impact angles and impact locations. The normal impact energy and tangent impact energy at a collision location and angle can be transformed into the normal impact force and friction force acting on the structure. Also the kinetic energy after collisions is calculated from the linear and angular impulse of ship collisions. The collision energy absorption system such as the protective structures for bridges is designed by evaluating the damage portions of ship and structure during the ship-structure collisions varying from the soft impact to hard impact and then the estimation of it will be suited for the design of protective measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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