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저전력 센서 허브를 위한 프로파일링 기반의 전력 관리 기법
선현수 세종대학교 일반대학원 2016 국내석사
사물 인터넷(IoT) 시대에서 대부분의 IoT 기기들은 배터리로 인해 제한된 수명을 가지고 있다. 이러한 IoT 기기들의 기대 수명을 늘리기 위해 최근 저전력 모바일 시스템과 웨어러블 디바이스 등에 많이 채용되고 있는 센서 허브의 전력 관리를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 센서 허브의 전력 관리 기법은 가능한 오랫동안 저전력 상태를 유지하는 것, 즉 가능한 센서 허브를 깨우지 않기 위한 연구에 집중되었다. 반면에 센서 허브의 작업 수행 중에 에너지 효율성을 향상시키기 위한 전력 관리 기법에 대한 연구는 상대적으로 수행되지 않았다. 이러한 점을 고려하여 본 연구에서는 센서 허브의 동작 시 에너지 효율성 향상을 위해, 기존의 PC 및 모바일 시스템을 위하여 많은 연구가 이루어진 동적 전압/주파수 변경 기법(dynamic voltage/frequency scaling, DVFS)의 효율성을 센서 허브에 적용하여 분석하였다. 이러한 분석을 통해, 기존의 전형적인 DVFS 기법은 센서 허브 환경에서 상대적으로 충분한 효과를 기대하기 어려우며, 이에 따라 센서 허브에 적합한 새로운 전력 관리 기법이 요구됨을 알 수 있었다. 이러한 새로운 전력 관리 기법으로, 본 연구에서는 저전력 센서 허브를 위한 프로파일링 기반 전력 관리 기법을 제안한다. 각 센서 허브 응용의 프로파일링을 통해, 센서 허브가 응용을 수행 시 에너지 소비를 최소화할 수 있는 최적 동작 속도에 대한 분석이 가능하다. 본 연구에서 제안하는 프로파일링 기반 전력 관리 기법은 이러한 센서 허브 응용의 프로파일링 정보를 활용한 전력 관리를 통해 최대 동작 속도 동작 대비 약 18%의 에너지 소모량을 감소시켰다. 본 연구에서는 센서 허브의 동작 시 에너지 효율성 향상에 집중하였지만, 기존의 센서 허브를 위한 전력 관리 연구와 함께 제안된 전력 관리 기법을 적용한다면 더욱 효과적으로 센서 허브의 에너지 소비를 줄일 수 있을 것이다. In world of the Internet of Things (IoT), IoT devices has a limited lifetime due to the capacity of their battery. Recently, the studies on power management for sensor hub with low-power mobile systems have been performed to improve the lifetime of IoT devices. Previous studies about power management for sensor hub focused on staying in the low-power mode as long as possible. On the other hand, the studies on the power management for improving energy efficiency while a sensor hub is running was relatively few. In this paper, the benefits of conventional dynamic voltage and frequency scaling (DVFS) in PC or mobile system was analyzed under the environment of a sensor hub to improve the energy efficiency of a sensor hub. The analysis results showed that the improvement of the energy efficiency of a sensor hub was less effective in conventional DVFS schemes and a different approaches for the power management scheme which is suitable for sensor hub is required. A profiling-based power management scheme for low-power sensor hub is proposed based on this analysis in this paper. The optimal operating frequency of sensor hub applications for minimizing the energy consumption was determined based on the profiling, and the proposed profiling-based power management scheme uses the optimal operating frequency determined by the profiling to control the voltage and frequency of the sensor hub. As a result, the sensor hub using proposed profiling-based power management scheme reduced about 18% of energy consumption on average compared to the sensor hub that always operates at max frequency consequently. In this paper, we focused on improving the energy efficiency while a sensor hub is running, but it will be more effective to save the energy consumption of a sensor hub if proposed profiling-based power management scheme is used with previous studies about power management for a sensor hub.
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머신러닝 기반의 동작인식을 수행하는 저전력 센서 허브를 위한 데이터 압축 및 전력 관리 기법
최근 다양한 무선통신기술의 발전과 디바이스의 소형화 기술을 기반으로 하여 IoT(Internet of Things)라 불리는 사물인터넷 기술이 보편화되고 있다. 사물인터넷 기술은 현존하는 IT(Information Technology) 기술의 집약체로 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 특히 주위 환경이나 디바이스의 상태를 센서를 통하여 감지하고, 무선으로 전송하는 형태의 디바이스가 상당수를 차지하고 있다. 무선 환경에서 작동하는 이러한 기기들은, 주요 에너지원으로 배터리를 사용한다. 그러나 디바이스에 장착된 배터리의 용량은 한정되어 있기 때문에 전력효율을 극대화하는 저전력 기술이 상당히 중요하다. 센서 허브 구조는 센서 데이터를 높은 전력 효율로 처리하기 위하여 제안되었다. 센서 허브라는 센서 처리에 특화된 연산유닛을 추가로 사용함으로써, 메인 프로세서가 슬립 상태에서 깨어나는 빈도를 줄이게 되어 높은 전력 효율을 달성한다. 본 논문은 센서 허브 구조 내부에서 전력절감을 실현할 수 있는 방법으로, 수집되는 센서 데이터의 작은 차이를 압축하여 처리함으로써 센서 허브의 동작시간을 줄이고 메모리 효율을 증대시킬 수 있는 압축 기법을 제안한다. 또한 압축 기법을 기반으로 디바이스에 연결되어 있는 센서들의 전원 상태를 동적으로 변경하는 전력 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법들을 검증하기 위하여 SVM(Support Vector Machine)기반 동작 인식 어플리케이션을 사용했으며, 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 그 결과, 어플리케이션 수행 결과의 정확성 변화가 없으면서도, 센서 허브의 깨어나는 빈도와 데이터 전송량이 78% 감소하였으며, IMU(Inertial Measurement Unit)이 소비하는 전력의 약 59%를 절감할 수 있다. Recently, low-power IoT (Internet of Things) devices are equipped with a sensor hub which is a dedicated processor for processing sensor data to save power required for sensor data collection and processing. Furthermore, research is being performed on the low-power architecture of the sensor hub to reduce the power consumption of the sensor hub itself as well as to utilize the sensor hub in low-power systems. This thesis proposes a sensor data compression mechanism based on the amount of change of sensor input data and a power management scheme for various sensors used for the motion recognition application. The effectiveness of the proposed compression mechanism and sensor power management mechanism are verified based on the experimental results. The experimental results confirmed that the proposed compression mechanism and power management scheme reduced the wakeup count of the sensor hub core and the amount of data transmitted to the core by about 78% compared to the conventional data buffering structure respectively, and the power consumption of the IMU (inertial measurement unit) is reduced by about 59%.
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