공급 전원에 따른 시스템 구동 관리 기법을 적용한 에너지 하베스팅 기반 임베디드 시스템의 설계

Abstract

무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network: WSN)를 구성하는 소형 임베디드 시스템은 공간적으로 분산되어 위치하며 주변 환경을 관찰하여 실시간 데이터를 수집하는 것을 목표로 한다. 해당 시스템은 지속적인 전원을 공급받는데 어려움이 존재한다. 따라서 WSN을 구성하는 소형 장치의 효율성의 증진은 주위에 존재하는 에너지원으로부터 전원을 공급받아 구동되는 에너지 하베스팅 기술을 적용함으로써 가능하다. 해당 기술은 태양 에너지, 진동 에너지 등의 천연 자원을 전기 에너지로 변환하는데 아무런 잔여물을 남기지 않으므로 관습적으로 사용되는 화석 연료를 대체할 친환경적인 신에너지원으로 촉망받고 있다. 본 논문에서는 효율적인 에너지 하베스팅 시스템을 설계하여 구현하는 것을 목표로 한다. 에너지 하베스팅 시스템은 공급되는 전원이 주위 환경에 의존적이므로 설계 시 고려되어야 하는 다양한 요인이 존재한다. 가장 결정적인 특성은 간헐적으로 전원이 공급된다는 것으로 시스템의 안정성을 위협할 수 있다. 따라서, 안전하게 시스템을 구동하기 위해서는 현재 공급되고 있는 전원의 범위를 파악해야 한다. 공급 전원의 구간을 파악하면 시스템이 실행하고자 하는 애플리케이션 별 실행 가능 여부를 파악할 수 있으므로 결함 없는 시스템 동작이 가능하다. 뿐만 아니라 공급되는 전원 하의 최대 클럭 주파수 및 최소 지연 시간을 가지도록 마이크로프로세서를 실행하는 것인 시스템이 소모하는 에너지를 감소시킬 수 있다. 이러한 방향으로 최적의 작동모드를 선별하며 애플리케이션 실행 종료 후 다음 실행 전까지 저전력 모드로 전환하는 것은 부가적인 에너지 절약이 달성된다. 본 논문에서는 이러한 요인들을 기반으로 효율적인 에너지 하베스팅 시스템을 설계하였으며 실질적인 구현을 통해 그 효율성을 입증하였다. 뿐만 아니라 에너지 하베스팅 시스템은 에너지 부족의 위험에 노출되어 있으므로 수확 가능한 에너지를 사전에 파악할 필요가 있다. 하지만, 이와 같은 연산을 시스템 자체에서 진행하는 것은 지양되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 외부에 클라우드 컴퓨팅 시스템을 구축하여 시스템의 수집한 실시간 데이터를 획득하고자 하였다. 해당 클라우드에서는 신뢰성 높은 웹 데이터 역시 확보하여 추후 데이터 분석에 사용할 예정이다. 제안하는 에너지 하베스팅 시스템은 주변 환경의 관찰을 위한 센싱 애플리케이션과 수집된 데이터를 전송하기 위한 와이파이 통신 애플리케이션을 실행한다. 진행된 선행 실험에 따르면, 센싱 애플리케이션은 1.68V 이상, 와이파이 통신 애플리케이션은 2.91V 이상의 전원이 공급되면 정상적으로 실행된다. 이를 기반으로 구분된 공급 전원의 구간은 시스템이 정상적인 실행을 보장한다. 더불어 시스템의 효율성을 향상시키는 최적의 작동모드를 선별하는 또다른 선행 실험에 따르면 지연 시간이 최소화되는 한에서 클럭 주파수를 최대화 하는 것이 가장 효과적이다. 선별된 작동모드로 시스템을 구동함과 동시에 애플리케이션 실행 사이의 유휴시간에 저전력 모드로의 전환은 전기적 자원을 모두 절감할 수 있음이 선행 실험에서 입증되었다. 선행 실험 결과 도출된 수치를 바탕으로 최종적으로 구축된 효율적인 에너지 하베스팅 시스템은 기본적인 에너지 하베스팅 시스템에 비해 훨씬 많은 양의 데이터를 획득할 수 있다는 것이 규명되었으며 이를 통해 추후 의미 있는 데이터 분석이 가능할 것으로 기대된다.;Small embedded systems comprising a wireless sensor network (WSN) are spatially dispersed and supposed to collect real-time data by observing the surrounding environment. The systems are faced with a problematic situation supplying continuous power to operate systems. Thus, it is possible to improve the efficiency of the systems by applying energy harvesting technology powered by surrounding energy sources. The technology is expected as a novel eco-friendly energy source replacing conventional fossil fuels on account of green conversion leaving no residue behind. In this thesis, an efficient energy harvesting system is designed and implemented. Since the power supply is dependent on neighboring environment, various factors should be considered in the design and real implementation. The most critical characteristic is intermittent power supply threatening the stability of the system. Therefore, it is necessary to identify the range of currently supplied power in order to operate the system safely. Recognition of power supply intervals allows the system to determine whether it is feasible for fault-free application execution. Besides, managing a microprocessor with a maximum clock frequency and a minimum delay under provided power supply possibly reduce the energy consumption. Selecting the optimal operating mode and switching to low power mode essentially achieve additional energy savings. Based on these factors, this thesis has designed an efficient energy harvesting system and demonstrated its effectiveness through practical implementation. Energy harvesting systems are exposed to the risk of energy shortage; hence, it is necessary to indicate the available harvestable energy in advance. However, such considerations should be avoided due to additional energy usage in the system itself. Therefore, an external cloud computing system is established obtaining real-time data gathered by the energy harvesting system. The cloud system also acquires scientifically reliable web data used for later data analysis. The proposed energy harvesting system executes ‘Sensing applications’ observing surround environment and ‘Wi-Fi communication application’ transmitting the collected data. According to the preliminary experiment 1, sensing normally implements when the supplied power is higher than 1.68V and 2.91V or more for Wi-Fi communication. Based on these results, separated power supply intervals ensures the normal execution of the energy harvesting system. In addition, preliminary experiment 2 reveals the optimal operating mode that is to improve the efficiency of the system. Choosing the maximized clock frequency as long as the delay time is minimized. Switching to low power mode at idle times between application execution can save all of the electrical resources, such as current and power consumption. Eventually, an efficient energy harvesting system is established based on the results derived from prior experiments. It has been investigated that the proposed system accomplished the much larger amount of data acquisition compared to the basic energy harvesting system. Furthermore, meaningful data analysis is expected using obtained real-time data and web data in the future.