[논문]스마트 비디오 디바이스를 위한 에너지 하비스팅 및 프로파일링 시스템

강두식; 김준식; 박건우; 이명진

doi:10.12673/jant.2017.21.1.99

스마트 비디오 디바이스를 위한 에너지 하비스팅 및 프로파일링 시스템
An Energy Harvesting and Profiling System for Smart Video Devices 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.21 no.1 = no.82, 2017년, pp.99 - 106

강두식 (한국항공대학교 항공전자 및 정보통신공학부) , 김준식 (한국항공대학교 항공전자 및 정보통신공학부) , 박건우 (한국항공대학교 항공전자 및 정보통신공학부) , 이명진 (한국항공대학교 항공전자 및 정보통신공학부)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 배터리 외에 별도의 전력원이 없거나 전력이 부족한 사물인터넷 환경에서 스마트 비디오 디바이스에 에너지 공급을 위한 에너지 하비스팅 및 프로파일링 시스템을 설계한다. 에너지 하비스팅 모듈은 태양전지판에서 하비스팅 된 태양광 에너지를 스마트 비디오 디바이스에 전달하고, 에너지 프로파일링 모듈은 디바이스 내부 배터리 유출 전류와 전압, 프로세스 소비 에너지를 측정하고 이를 이용하여 에너지 하비스팅 모듈로부터 디바이스 내부로 유입된 에너지와 디바이스 내부 소비 에너지를 계산한다. 실제 환경에서 측정한 하비스팅 된 에너지를 기상청이 제공하는 지역 일사량으로부터 계산한 에너지와의 비교를 통해 설계한 에너지 하비스팅 및 프로파일링 시스템의 적합성을 검증한다. 설계한 에너지 하비스팅 및 프로파일링 시스템은 지속 가능한 스마트 비디오 디바이스나 사물인터넷용 센서 설계에 활용될 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, an energy harvesting and profiling system is designed for smart video devices in internet of things environments without dedicated power source. The energy harvesting module provides the harvested energy from solar panel to the smart video device. The energy profiling module measures the battery outflow current and the battery voltage of the smart video device and the consumed energy of processes, and calculate the harvested energy from the energy harvesting module to the smart video device and the total energy consumption of the smart video device. The accuracy of the harvested energy measured by the device energy profiling module is validated by comparing with the calculated energy using the regional solar radiation provided by Korea Meteorological Administration. Energy harvesting data from the designed energy harvesting and profiling system can be used to design the perpetual operation of smart video devices or Internet of Things sensors.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 별도의 전력원이 없거나 전력이 부족한 사물인터넷 환경에서 스마트 비디오 디바이스를 위한 에너지 하비 스팅 및 프로파일링 시스템 구조를 제안하고 설계하였다. 설계된 에너지 하비스팅 모듈에서 하비스팅된 에너지를 기상청 제공 지역 일사량으로부터 계산한 에너지와의 비교하여 설계한 에너지 하비스팅 모듈의 동작의 적정성을 검증하였다.
본 논문에서는 스마트 비디오 디바이스의 하루 단위 필요 에너지양을 발전할 수 있는 태양전지판의 면적을 계산한다. 태양 전지판에 의한 발전 환경 조건은 구름이 없는 맑은 날로 가정하며, 기상 변화에 따른 발전 에너지양 저하는 후속연구인 디바이스의 동작 및 에너지 제어 시 고려할 예정이므로 본 설계에서는 고려하지 않는다.
기존 연구들은 사물인터넷 환경의 에너지 하비스팅 기반 스마트 비디오 디바이스 설계를 위한 초기 연구로서, 영상녹화 등과 같은 실제 응용 목적에 적합한 에너지 하비스팅 시스템 설계와 적정 화질 수준에서 지속가능한 디바이스 동작제어를 위한 연구는 수행되지 않았다 [4]-[8]. 본 논문에서는 지속 가능한 스마트 비디오 디바이스 설계를 위한 첫 단계의 연구로 에너지 하비스팅 및 프로파일링 시스템을 설계한다. 제2장에서는 스마트 비디오 디바이스에 에너지를 공급하는 태양광 기반 에너지 하비스팅 모듈을 설계한다.
본 연구에서는 Jeong의 연구결과를 토대로 동일한 스마트 비디오 디바이스 플랫폼에서 일정 수준 이상의 화질로 입력 영상을 부호화하는 디바이스의 하루 단위 필요 에너지양을 계산하고, 이를 만족할 수 있는 에너지 하비스팅 모듈을 설계한다. 또한, 지속 가능한 동작을 위해 하비스팅 에너지를 저장할 수 있는 배터리 용량을 결정한다.
스마트 비디오 디바이스 내장 배터리의 잔여 에너지와 향후 하비스팅 될 에너지양을 기반으로 디바이스 동작의 최적화가 필요하다. 본 연구에서는 스마트 비디오 디바이스를 위한 에너지 하비스팅 모듈 설계만을 목표로 한정한다. 스마트 비디오 디바이스의 동작은 일조에 따른 에너지 하비스팅 가능 구간과 불가능 구간에 대해 부호화 및 시스템 제어계수들을 고정한다.
본 장에서는 별도의 전력 공급원이 없거나 전력이 부족한 사물인터넷 환경에서 스마트 비디오 디바이스에 에너지 공급을 위한 태양광 에너지 하비스팅 모듈을 설계한다.

가설 설정

또한, 지속 가능한 동작을 위해 하비스팅 에너지를 저장할 수 있는 배터리 용량을 결정한다. 급격한 기상 변화가 없는 경우 하루 단위 필요 에너지를 태양전지를 이용하여 하비스팅 할 경우 스마트 비디오 디바이스는 지속 동작이 가능하다고 가정한다.

제안 방법

그러나 설계된 에너지 하비 스팅 및 프로파일링 시스템이 설치된 장소를 고려하여 한국 기상청에서 제공하는 일사량 자료와 비교한다. 공정한 비교를 위해 한국 기상청의 데이터를 사용한 태양 전지 면적과 태양전지의 효율을 고려한 초 단위 데이터로 변환하여 비교한다.
미국의 MIDC (measurement and instrumentation data center)에서는 태양 복사 에너지양 데이터를 분 단위, W/m²단위의 누적 에너지양으로 제공하여, 본 설계 시스템의 측정 에너 지와 정밀한 비교가 가능하다 [15]. 그러나 설계된 에너지 하비 스팅 및 프로파일링 시스템이 설치된 장소를 고려하여 한국 기상청에서 제공하는 일사량 자료와 비교한다. 공정한 비교를 위해 한국 기상청의 데이터를 사용한 태양 전지 면적과 태양전지의 효율을 고려한 초 단위 데이터로 변환하여 비교한다.
본 논문에서 설계한 에너지 하비스팅 및 프로파일링 시스템의 검증을 위해 스마트폰에서 단위 시간당 하비스팅 에너지를 측정하는 에너지 프로파일러 외의 다른 프로세스들의 동작은 최소화하였다. 따라서 본 논문에서는 스마트 비디오 디바이스의 영상 캡처, 압축, 전송 등은 동작시키지 않으므로, 에너지 하비스팅 및 하비스팅 에너지 프로파일링 검증을 위한 용도로는 앞의 계산결과보다 낮은 용량의 배터리를 사용하였다.
스마트 비디오 디바이스의 지속 동작을 위한 제어를 위해서는 배터리 레벨, 예상되는 하비스팅 에너지 등을 고려하여 최대 30 fps의화면을 실시간으로 부호화해야 한다. 따라서 하비스팅 에너지 계산 주기는 스마트 비디오 디바이스의 부호화 및 에너지 제어 정책에 따라 달라질 수 있으며, 본 프로파일러에서는 초당 5번의 주기로 측정 하비스팅 에너지양 정보를 저장하였다.
Jeong은 에너지 하비스팅 기반 스마트 비디오 디바이스의 구조를 제안하고, 디바이스의 에너지 소비 모델을 수립하였다[7]. 또한, 디바이스 프로토타입을 이용한 에너지 소비 모델 계수를 추정하였다. Liu는 주변 환경으로부터 하비스팅 된 에너지양을 고려하여 에너지 소비 절감을 위한 태스크 스케쥴링과 DVFS (dynamic voltage frequency scaling) 제어 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 실시간 태스크 수행 및 에너지 저장 용량을 줄일 수 있음을 보였다[8].
본 연구의 이전 연구에서 그림1과 같이 이미지 센서, 비디오 부호기, 네트워크 제어기를 내장한 스마트 비디오 디바이스 구조를 제안하고 프로토타입을 스마트폰 기반으로 구현하였다[7]. 또한, 영상 화질과 에너지 소비에 영향을 주는 부호화 및 시스템 제어계수들을 이용한 에너지 소비 모델을 수립하고 검증하였다. 에너지 소비 모듈들의 제어계수들로 이미지 센서와 비디오 부호기의 화면율 r_M, 비디오 부호기의 양자화 계수 qp, 내장 프로세서의 동작 주파수 f를 정의하였다.
스마트 비디오 디바이스는 기능면에서 영상 프레임 캡처, 영상 압축, 압축 비트열 전송 등으로 구성된다. 본 연구의 이전 연구에서 그림1과 같이 이미지 센서, 비디오 부호기, 네트워크 제어기를 내장한 스마트 비디오 디바이스 구조를 제안하고 프로토타입을 스마트폰 기반으로 구현하였다[7]. 또한, 영상 화질과 에너지 소비에 영향을 주는 부호화 및 시스템 제어계수들을 이용한 에너지 소비 모델을 수립하고 검증하였다.
본 장에서는 설계한 태양광 에너지 하비스팅 모듈이 하비스 팅한 에너지양의 정확도를 검증하기 위해 하비스팅 에너지 프로파일링 모듈로 측정한 하비스팅 에너지와 한국 기상청이 공개하는 일사량 데이터를 토대로 계산한 에너지를 비교한다[14].
본 논문에서는 별도의 전력원이 없거나 전력이 부족한 사물인터넷 환경에서 스마트 비디오 디바이스를 위한 에너지 하비 스팅 및 프로파일링 시스템 구조를 제안하고 설계하였다. 설계된 에너지 하비스팅 모듈에서 하비스팅된 에너지를 기상청 제공 지역 일사량으로부터 계산한 에너지와의 비교하여 설계한 에너지 하비스팅 모듈의 동작의 적정성을 검증하였다. 설계된 하비스팅 에너지 프로파일링 모듈은 스마트 비디오 디바이스 프로토타입에 탑재되어 과거의 하비스팅 된 데이터와 기상정 보를 토대로 향후 하비스팅 에너지 예측과 지속 동작을 위한 스마트 비디오 디바이스 에너지 제어에 활용될 수 있다.
설계한 에너지 하비스팅 및 프로파일링 시스템은 한국항공 대학교에 설치되어 에너지 하비스팅을 수행하였다. 설치 장소 에서 일조는 2016년 2월 말에 8시부터 17시 40 분 까지 존재하 였으며 8월에는 8시부터 18시 정각까지 존재하였다.
본 연구에서는 스마트 비디오 디바이스를 위한 에너지 하비스팅 모듈 설계만을 목표로 한정한다. 스마트 비디오 디바이스의 동작은 일조에 따른 에너지 하비스팅 가능 구간과 불가능 구간에 대해 부호화 및 시스템 제어계수들을 고정한다. 에너지 하비스팅 구간 동안 스마트 비디오 디바이스는 소비 에너지보다 하비스팅 에너지가 많아야 하고, 그 차이인 잔여 에너지는 배터리에 누적하여 저장되며 일출 전과 일몰 후와 같이 에너지 하비스팅 불가능 구간의 디바이스 동작을 위해 사용한다.
은 하루 유효 발전 시간 (hour)이다. 실험적으로 구름이 없는 맑은 날에 하루 동안 하비 스팅한 단위 면적당 발전량은 태양전지 최대 출력으로 4시간동안 발전한 양과 유사하여 본 논문에서는 하루 유효 발전 시간 T_avg는 4시간으로 고정한다.
디바이스 플랫폼인 스마트폰 상에서 배터리 레벨 측정이 가능한 2500 mAh 용량의 배터리를 내장한 Nexus5 스마트폰을 사용하였다. 에너지 하비스팅이 원활한 구간에서 배터리 에너지 오버플로우가 발생할 수 있고 이로 인해 하비스팅 에너지양 측정이 제대로 이루어지지 않을 수 있으므로, 여러 대의 동일한 디바이스를 준비하여 같은 장소에서 지속적으로 교체하면서 배터리가 오버플로우 되지 않는 상황의 하비스팅 에너지를 측정하였다.
그림 8, 그림 9, 그림 10은 각각 2016년 2월 2일과 3월 2일, 8 월 9일에 측정한 하비스팅 에너지와 한국 기상청 제공 서울 일사량을 나타낸다. 하비스팅 에너지 측정 함수의 호출 주기는 초당 5회로 설정하였으나, 기상청 데이터의 단위 시간 구간인 한시간 동안 측정된 하비스팅 에너지양 샘플들에 대한 평균을 그시간 구간의 하비스팅 에너지로 계산한다.
설치 장소 에서 일조는 2016년 2월 말에 8시부터 17시 40 분 까지 존재하 였으며 8월에는 8시부터 18시 정각까지 존재하였다. 하비스팅된 에너지양 검증을 위해 설치 장소와 가장 가까운 서울 기상 관측소의 일사 데이터와 하비스팅 에너지를 비교하였다.

대상 데이터

디바이스 플랫폼인 스마트폰 상에서 배터리 레벨 측정이 가능한 2500 mAh 용량의 배터리를 내장한 Nexus5 스마트폰을 사용하였다. 에너지 하비스팅이 원활한 구간에서 배터리 에너지 오버플로우가 발생할 수 있고 이로 인해 하비스팅 에너지양 측정이 제대로 이루어지지 않을 수 있으므로, 여러 대의 동일한 디바이스를 준비하여 같은 장소에서 지속적으로 교체하면서 배터리가 오버플로우 되지 않는 상황의 하비스팅 에너지를 측정하였다.
171 m²으로 계산된다. 따라서 표 1의 태양전지 모듈 1개의 넓이0.1015 m²가 이 범위 안에 포함되어 이를 최종 선정하였다.
설계한 에너지 하비스팅 모듈은 그림 2와 같이 태양전지, 태양전지 충전 제어기, USB 컨버터로 구성된다. 설계에 사용된 태양전지는 표 1의 규격을 갖는다.
설계에 사용된 태양전지는 표 1의 규격을 갖는다. 스마트 비디오 디바이스로는 Nexus 5 스마트폰을 사용하였다. 에너지 하비스팅 모듈은 스마트 비디오 디바이스의 배터리 단자에 연결된다.

데이터처리

는 i번째 시간구간에 에너지 하비스팅 모듈에서 측정한 하비스팅 에너지, 기상청 자료로부터 계산한 하비스팅에너지, 측정한 하비스팅 에너지 평균, 계산한 하비스팅 에너지 평균을 나타낸다. 측정 장소의 일조 제한 때문에 상관 계수는 08시부터 17시까지 범위만을 적용하여 계산하였다

성능/효과

본 논문에서 설계한 에너지 하비스팅 모듈에서 측정한 에너 지와 기상청 데이터 기반 계산 에너지 사이에는 2월 2일은 0.872의 상관도와 3월 2일은 0.734의 상관도를 보였으며 8월 9일은 0.719의 상관도를 보였다. 상관도가 1.
본 논문에서 설계한 에너지 하비스팅 및 프로파일링 시스템의 검증을 위해 스마트폰에서 단위 시간당 하비스팅 에너지를 측정하는 에너지 프로파일러 외의 다른 프로세스들의 동작은 최소화하였다. 따라서 본 논문에서는 스마트 비디오 디바이스의 영상 캡처, 압축, 전송 등은 동작시키지 않으므로, 에너지 하비스팅 및 하비스팅 에너지 프로파일링 검증을 위한 용도로는 앞의 계산결과보다 낮은 용량의 배터리를 사용하였다.
본 연구에서 사용한 태양전지의 규격은 표 1과 같고, 태양전지 정보 사이트 PV Education의 태양전지 효율 계산 방식을 이용 시 9.85%의 효율을 얻었다 [10]. 앞서 계산된 하루 평균 요구 되는 태양전지 발전량(Wh)으로부터 태양전지 효율이 9.
에너지 소비 모듈들의 제어계수들로 이미지 센서와 비디오 부호기의 화면율 r_M, 비디오 부호기의 양자화 계수 qp, 내장 프로세서의 동작 주파수 f를 정의하였다. 일정 범위의 화면율과 양자화계수에 대해 스마트 비디오 디바이스의 소비 전력은 내장 프로세서의 동작 주파수가 500MHz이면 1600-2400mJ/s, 1200MHz이면 1800-2800mJ/s로 측정되었다.

후속연구

설계된 에너지 하비스팅 모듈에서 하비스팅된 에너지를 기상청 제공 지역 일사량으로부터 계산한 에너지와의 비교하여 설계한 에너지 하비스팅 모듈의 동작의 적정성을 검증하였다. 설계된 하비스팅 에너지 프로파일링 모듈은 스마트 비디오 디바이스 프로토타입에 탑재되어 과거의 하비스팅 된 데이터와 기상정 보를 토대로 향후 하비스팅 에너지 예측과 지속 동작을 위한 스마트 비디오 디바이스 에너지 제어에 활용될 수 있다.
그러나 일정 비율의 손실을 배제하면 시간대에 따라 하비스팅된 에너지양과 기상청 데이터는 시간에 따른 변화 추이가 유사하며, 이로부터 설계한 에너지 하비스팅 및 프로파일링 시스템의 하비스팅 에너지가 기상청 데이터와 비교적 높은 상관도로 유사함을 파악할 수 있다. 설계한 에너지 하비스팅 모듈은 과거의 기상예보와 하비스팅 에너지, 미래의 기상예보 등을 토대로 가까운 미래의 하비스팅 에너지를 예측하는데 활용될 수 있으며, 이는 지속 가능한 스마트 비디오 디바이스의 동작 및 에너지 소비 최적 제어에 활용될 수 있다.
스마트 비디오 디바이스 내장 배터리의 잔여 에너지와 향후 하비스팅 될 에너지양을 기반으로 디바이스 동작의 최적화가 필요하다. 본 연구에서는 스마트 비디오 디바이스를 위한 에너지 하비스팅 모듈 설계만을 목표로 한정한다.
본 논문에서는 스마트 비디오 디바이스의 하루 단위 필요 에너지양을 발전할 수 있는 태양전지판의 면적을 계산한다. 태양 전지판에 의한 발전 환경 조건은 구름이 없는 맑은 날로 가정하며, 기상 변화에 따른 발전 에너지양 저하는 후속연구인 디바이스의 동작 및 에너지 제어 시 고려할 예정이므로 본 설계에서는 고려하지 않는다.
스마트 비디오 디바이스는 일반적인 저대역폭의 1차원 센서 노드들에 비하여 전력 소모가 크기 때문에 지속적으로 전력을 공급해줄 수 있는 환경 제공이 필요하다. 향후 스마트 비디오 디바이스는 안정적인 전력 공급이 어려운 무선 통신 환경에서 동작할 가능성이 높다. 따라서 스마트 비디오 디바이스를 위해 주변 환경으로부터 에너지를 수집할 수 있는 에너지 하비스팅 기능이 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	에너지 하비스팅 모듈은 어떤 역할을 하는가?	본 논문에서는 배터리 외에 별도의 전력원이 없거나 전력이 부족한 사물인터넷 환경에서 스마트 비디오 디바이스에 에너지 공급을 위한 에너지 하비스팅 및 프로파일링 시스템을 설계한다. 에너지 하비스팅 모듈은 태양전지판에서 하비스팅 된 태양광 에너지를 스마트 비디오 디바이스에 전달하고, 에너지 프로파일링 모듈은 디바이스 내부 배터리 유출 전류와 전압, 프로세스 소비 에너지를 측정하고 이를 이용하여 에너지 하비스팅 모듈로부터 디바이스 내부로 유입된 에너지와 디바이스 내부 소비 에너지를 계산한다. 실제 환경에서 측정한 하비스팅 된 에너지를 기상청이 제공하는 지역 일사량으로부터 계산한 에너지와의 비교를 통해 설계한 에너지 하비스팅 및 프로파일링 시스템의 적합성을 검증한다.
	스마트 비디오 디바이스의 주된 응용 분야는?	스마트 비디오 디바이스의 주된 응용 분야는 재난, 안전, 시설 관리, 치안 등의 공공보안이다. 공공보안용 스마트 비디오 디바이스는 임의 시점에 발생할 수 있는 사건들을 상시 모니터링하기 위해 입력된 영상 프레임들의 캡처, 압축, 네트워킹 등을 수행해야 한다.
	스마트 비디오 디바이스에 에너지를 공급할 수 있는 자연 에너지원으로 가장 적합한 것은?	스마트 비디오 디바이스에 에너지를 공급할 수 있는 자연 에너지원으로는 태양광, 태양열, 풍력 에너지 등이 있다. 하루 동안 하비스팅 할 수 있는 에너지양, 기상 변화에 따른 하비스팅 에너지양의 변화, 하비스팅 시스템의 폼팩터 등을 고려하였을때 태양광 에너지가 스마트 비디오 디바이스의 에너지원으로 가장 적합하다 [3].

참고문헌 (15)

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상세보기
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원문보기 상세보기
S. Liu, J. Lu, Q. Wu, and Q. Qiu, "Harvesting-aware power management for real-time system with renewable energy," in IEEE Transactions on Very Large Scale Intergration(VLSI) Systems, Vol. 20, No. 8, pp. 1473-1486, Jul. 2012.

상세보기
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Battery Manager in Android API Level 1, [Internet]. Available: https://developer.android.com/reference/android/os/BatteryManager.html.
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Measurement and Instrumentation Data Center [Internet]. Available: http://www.nrel.gov/midc

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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