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고속 스토리지를 이용한 실시간 IoT 시스템의 전력 절감 최적화 기술
Optimization Techniques for Power-Saving in Real-Time IoT Systems using Fast Storage Media

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제21권 제6호 (2021.12)바로가기
  • 페이지
    pp.71-76
  • 저자
    윤수지, 박희진, 조경운, 반효경
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A406664

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원문정보

초록

영어
Recently, as the size of IoT data grows, the memory power consumption of real-time systems increases rapidly. This is because real-time systems always place entire tasks in memory, which increases the demand of DRAM significantly. In this paper, we adopt emerging fast storage media and move a certain portion of real-time tasks from DRAM to storage. The part of tasks in storage are, then, loaded into memory when they are actually used. We incorporate our memory/storage power-saving into the dynamic voltage/frequency scaling of processors, thereby optimizing power consumptions in CPU and memory simultaneously. Specifically, the proposed technique aims at minimizing the CPU idle time and the DRAM memory size by determining appropriate voltage modes of CPU and the swap ratio of memory, without violating the deadlines of all tasks. Through simulation experiments, we show that the proposed technique significantly reduces the power consumption of real-time systems.
한국어
최근 사물인터넷의 데이터가 대용량화됨에 따라 실시간 시스템의 메모리 전력 소모가 급증하고 있다. 이는 실시 간 시스템이 태스크 전체를 항상 메모리에 올려놓고 처리함으로 인한 DRAM 용량 증가에 기인한다. 본 논문은 최근 각광 받는 고속 스토리지를 활용하여 실시간 태스크의 일부를 스토리지에 내려놓고 필요시 메모리에 올리는 전력 절감 기술을 제안한다. 또한, 이를 CPU의 동적 전압조절 기법과 결합하여 CPU와 메모리의 전력 절감을 동시에 최적화한다. 제안하는 기술은 CPU의 유휴시간을 최대한 줄이는 전압 모드를 결정하는 동시에 메모리 크기를 최소화하는 스왑 비율 을 결정하여, 태스크의 데드라인을 어기지 않으면서 전력 소모를 최소화하는 최적의 조합을 탐색한다. 시뮬레이션 실험 을 통해 제안하는 기술이 실시간 시스템의 전력 소모를 크게 줄임을 보인다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 기법
III. 유전 알고리즘을 이용한 최적화
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론
References

키워드

fast storage swapping real-time task scheduling dynamic voltage frequency scaling.

저자

  • 윤수지 [ Suji Yoon | 비회원, 이화여자대학교 컴퓨터공학과 ]
  • 박희진 [ Heejin Park | 비회원, 이화여자대학교 컴퓨터공학과 ]
  • 조경운 [ Kyungwoon Cho | 정회원, 이화여자대학교 컴퓨터공학과 ]
  • 반효경 [ Hyokyung Bahn | 정회원, 이화여자대학교 컴퓨터공학과 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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