KR102435559B1 - 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치 및 방법에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치는 기지국을 이용하는 전체 사용자의 밴드 선택 정보에 기초하여 사용자 패턴을 모니터링하여 사용자 패턴을 예측하는 AI 제어기; 및 예측된 사용자 패턴에 따라 공급전압을 출력하는 DC-DC 컨버터를 포함할 수 있다.

Description

사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치 및 방법{POWER MANAGEMENT APPARATUS BASED ON USER PATTERN AND METHOD}
본 발명은 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 5세대 통신 시스템에서 저잡음, 저전력, 소형화 등이 이슈가되고 있다. 5세대 통신 시스템에서 요구하는 저잡음과 저전력은 서로 상반된 Trade - Off 관계가 있다.
현재 5세대 통신 시스템은 높은 Data Rate 구현의 어려움이 있지만 Data Rate는 항상 높은 값을 요구 하는 것이 아니기 때문에 이를 해결하기 위해 상황에 따른 최적의 주파수 변화 및 전원 공급을 통해 5G 통신 시스템에서 요구하는 저잡음 / 저전력 회로를 적용시키는 것이 필요하다.
종래 5G Communication System기술은 High Data Rate를 위한 저잡음 기술로 전력 소모 및 면적이 높아진 상태이다. 이를 해결하기 위해 상황에 따른 최적의 주파수 선택 및 전력 전원 공급을 통해서 저잡음 기술을 달성하면서 상황에 따라서 발열을 최소화 할 수 있는 방법이 요구된다.
본 발명에서는 사용자의 사용패턴을 모니터링하여 작업 부하를 검출하고 이후 I - V 컨버터를 통해 사용자가 필요한 전원 전력 및 필요한 주파수를 확인하고 가장 빠른 방법으로 전원 전력 및 주파수를 변경하는 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치 및 방법을 제공한다.
또한, 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치 및 방법은 작업부하에 변화에 따라 최적의 저전력 전원 공급을 수행하여 디바이스의 온도 상승 문제 및 낭비되는 전력 문제를 해결한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명은 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치 및 방법에 관한 것으로, 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치는 기지국을 이용하는 전체 사용자의 밴드 선택 정보에 기초하여 사용자 패턴을 모니터링하여 사용자 패턴을 예측하는 AI 제어기; 및 예측된 사용자 패턴에 기초하여 공급전압을 출력하는 DC-DC 컨버터를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 상기 AI 제어기는 기지국을 이용하는 전체 사용자의 밴드 선택 정보 및 모바일 단말에 의해 선택된 대역 정보를 수집하는 사용자 패턴 프로파일부; 사용자 패턴에 따른 작업부하를 복수개의 그룹으로 군집화하여 각 군집별로 작업부하의 평균을 연산하는 SRAM 필터; 및 각 군집별 작업부하의 평균 및 선택된 대역 정보에 기초하여 공급전압을 설정하는 사용자 패턴 예측부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, LDO(low-dropout)의 부하를 검출하여 코어 사이즈, 소프트 스타트 시간, DPWM/DPSM 모드 제어, 게이트 드라이버 사이즈 제어, 스위칭 주파수를 제어하여 AI 알고리즘에 기초하여 미리 설정된 최소 노이즈 성능을 만족하는 최저 공급전압을 추적하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따르면, 상기 DC-DC 컨버터는 상기 LDO(low-dropout)의 부하가 미리 설정된 기준보다 큰 경우 DPWM 모드로 하고, 상기 LDO(low-dropout)의 부하가 미리 설정된 기준보다 작은 경우 DPSM 모드로 동작하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 방법은, AI 제어기가 기지국을 이용하는 전체 사용자의 밴드 선택 정보에 기초하여 사용자 패턴을 모니터링하여 사용자 패턴을 예측하는 단계; 및 DC-DC 컨버터가 예측된 사용자 패턴에 따라 공급전압을 출력하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자 패턴 정보를 기반으로 전원을 관리함으로써, 종래의 계속 높은 전류만 사용함으로써 많은 기기 열발생과 효율적이지 못한 전원 관리를 개선하는 효과가 있다.
또한, AI 알고리즘을 통해서 최적의 주파수 값과 공급전원 값을 찾을 수 있는 속도를 높이는 효과가 있다.
한편, 본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 효과들이 포함될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치를 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 패턴 트래킹 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 DC-DC 컨버터의 개념도를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치의 회로도이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 방법을 설명하는 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수개의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수개의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수개의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치를 설명하기 위한 개념도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 1 및 도 2를 참고하면, 일 실시예에 따른 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치(100)는 AI(Artificial Intelligence) 제어기(110) 및 DC-DC 컨버터(120)를 포함하고, 인덕터 및 커패시터(130)와 LDO(low-dropout)(140)를 더 포함할 수 있다.
전원 관리 장치(100)는 모뎀 및 트랜시버를 거쳐 기지국과 신호를 송수신할 수 있다. 모뎀은 무선 통신 장치에서 송수신하는 기저 대역 신호를 처리할 수 있다.
AI 제어기(110)는 입력되는 밴드 선택 정보에 기초하여, AI 알고리즘을 이용하여 사용자 패턴을 예측하고, 예측된 사용자 패턴에 따른 공급전압을 설정한다. 여기서 밴드는 예컨대, 2G, 3G, 4G, 5G 통신 주파수 대역 등일 수 있으나, 이에 한정하는 것은 아니다.
일반적으로 모바일 기기는 이동에 따라 기지국이 변경되고, 기지국이 변경될 때마다 사용가능한 주파수 밴드가 변경되며 모바일 기기의 사용자는 기지국이 변경될 때마다 변경되는 주파수 밴드에 따른 주파수 선택에 따라 상기 모바일 기기는 사용자에 의해 임의의 대역이 선택된다. 따라서, AI 제어기(110)는 선택된 밴드 및 전체 주파수에서 나누어진 대역 정보를 바탕으로 공급전압을 설정한다.
AI 제어기(110)는 사용자 패턴 모니터링부(111), SRAM(Static Random access memory) 필터(112) 및 사용자 패턴 예측부(113)를 포함할 수 있다.
사용자 패턴 모니터링부(111)는 기지국 변경시마다 기지국을 이용하는 전체 사용자의 패턴을 수집한다. 수집되는 정보는 도 2에 도시한 211의 그래프를 참조하면 알 수 있는 바와 같이, 시간에 따른 밴드선택 정보일 수 있다. 사용자 패턴 모니터링부(111)는 수집된 정보를 I-V 컨버터를 거쳐 SRAM 필터(112)에 전달한다. I-V 컨버터를 통해 사용자가 필요한 전원 전력 및 필요한 주파수를 확인한다.
SRAM 필터(112)는 사용자 패턴을 미리 설정된 시간 간격으로 군집화하고 각 군집별로 작업부하의 평균을 연산한다. 도 2에 도시한 212의 그래프를 참조하면 알 수 있는 바와 같이, 시간에 따른 작업부하를 군집화한다. 도 2의 212 그래프에서는 4개의 군집으로 나눈 것을 알 수 있다. 이때, 시간에 따른 작업부하의 패턴의 변화를 기준으로 군집화할 수 있다.
사용자 패턴 예측부(113)는 시간에 따른 각 군집별 작업부하의 평균에 기초하여 사용자 패턴을 예측하고, 이에 따른 공급전압을 설정한다. 도 2에 도시한 213의 그래프를 참조하면 알 수 있는 바와 같이, 시간에 따라 군집화된 각 군집의 작업부하의 평균부하에 기초하여 사용자 패턴을 예측할 수 있다.
사용자 패턴 예측부(113)는 예측되는 사용자 패턴에 따라 작업부하가 낮은 경우 저전력을 설정한다. 사용자 패턴 예측부(113)는 작업부하의 평균부하가 상대적으로 높은 경우, 많은 사용자가 요구되는 밴드라고 판단하여 높은 전원을 공급하고, 작업부하의 평균부하가 상대적으로 낮은 경우, 적은 사용자가 요구되는 밴드라고 판단하여 높은 전원을 공급한다. 예를 들어 도 2의 그래프 213에서 작업부하의 평균부하가 낮은 군집 1 구간은 작업부하의 평균부하가 높은 군집 4 구간 보다 낮은 전력을 출력하도록 설정한다.
일 실시예에서, 사용자 패턴 예측부(113)는 메모리, 컨트롤러, ADC(Analog to Digital Converter)를 포함할 수 있다. 메모리는 사용자 패턴 예측부(113)가 사용자 패턴을 예측하고 예측된 패턴에 기초하여 공급전원을 설정하기 위한 정보를 저장한다. 컨트롤러는 사용자 패턴 예측부(113)가 예측되는 사용자 패턴에 따라 작업부하가 낮은 경우 저전력을 설정하도록 구동하고, ADC는 입력되는 아날로그정보를 디지털정보로 변경한다.
DC-DC 컨버터(120)는 설정되는 공급전압에 따라 전력량을 공급한다. DC-DC 컨버터(120)는 설정되는 공급전압에 따라 작업부하에 따른 최적의 효율을 내기 위해 DPWM(Discontinuous PWM) 모드 혹은 DPSM(Digital Power System Management) 모드 및 High Switching Frequency 혹은 Low Frequency를 스위칭 주파수로 사용한다.
DC-DC 컨버터(120)는 Heavy Load 에서는 DPWM을 채택하고 Light Load에서는 DPSM을 채탤할 수 있다.
여기서, DC-DC 컨버터(120), 인덕터 및 커패시터(130) 및 LDO(low-dropout)(140)를 전원 조절부라고 볼 수 있다. DC-DC 컨버터(120)는 출력신호를 인덕터 및 커패시터(130)에 제공하고, 인덕터 및 커패시터(130)는 출력신호를 LDO(140)에 제공하고, LDO(140)는 출력신호를 AI 제어기(110)에 제공한다. 전원 조절부는 AI 제어기(110)의 사용자 패턴에 따른 설정에 따라 전력이 제어되도록 공급전원을 조절한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 패턴 트래킹 방법을 설명하는 흐름도이다.
사용자 패턴 트래킹 방법은 크게 초기 설정 단계(S10)와 최적화 단계(S20)로 나눌 수 있다.
먼저, 초기 설정 단계(S10)를 설명한다.
일 실시예에서, 초기 설정 단계(S10)에서 정착 시간(settling time)을 최소화한다. 정착 시간(settling time)은 장치의 기동 초기에 입력 전력이 공급된 후 출력 전압이 안정화될 때까지 시간을 의미한다.
단계 S110에서, AI 제어기는 입력되는 정보에 기초하여 사용자 패턴을 트래킹한다. 이 때, 입력되는 정보는 모뎀을 통해 전달받을 수 있다. 모뎀을 통해 사용자가 많은 밴드인지 또는 사용자가 적은 밴드인지에 대한 정보를 받는다.
단계 S120에서, AI 제어기는 사용자가 많은 밴드인지 또는 적은 밴드인지에 따라 LDO의 출력 전압을 확인한다. LDO의 출력 전압은 기존의 AI 알고리즘에 따른 시뮬레이션에 의해 LDO의 부하에 따라 학습된 제어값에 따른 출력전압으로 나타나게 되고, 이때 초기 설정 단계(S10)에서는 LDO의 전압이 Fast Settling 될 수 있도록 나머지 값을 모두 설정 해준다.
단계 S120에서, 단계 S110에서 설정한 조건이 미리 설정된 최소 조건(학습된 제어값)을 만족하는 경우, 최적화 단계(S20)로 진행하고, 단계 S110에서 설정한 조건이 미리 설정된 최소 조건을 만족하지 않는 경우 단계 S120으로 되돌아간다.
다음, AI 제어기에 의한 최적화 단계(S20)를 설명한다
AI 제어기에 의한 최적화 단계(S20)에서, LDO의 부하(Load)를 검출하여 코어 사이즈, 소프트 스타트 시간, DPWM/DPSM 모드 제어, 게이트 드라이버 사이즈 제어, 스위칭 주파수 제어를 통해 트랜시버에 전달되는 효율성과 노이즈 최적화를 위한 값을 추적한다.
보다 구체적으로, 단계 S210에서, AI 제어기는 연결된 구성요소로부터 데이터를 입력받는다. 예를 들어, AI 제어기는 전류사용량을 확인함으로써 LDO의 부하(Load)를 검출한다.
단계 S220에서, AI 제어기는 LDO의 부하(Load)에 기초하여 코어 사이즈, 소프트 스타트, DPWM/DPSM 모드, 드라이버 사이즈, 스위칭 주파수 제어를 위한 신호를 생성한다. 코어 사이즈, 소프트 스타트, DPWM/DPSM 모드, 드라이버 사이즈, 스위칭 주파수 제어를 위한 신호는 인공지능 알고리즘에 의해 도출된 값일 수 있다.
단계 S230 내지 S240을 반복하여, 코어 사이즈, 소프트 스타트, DPWM/DPSM 모드, 드라이버 사이즈, 스위칭 주파수 신호에 따라 제어하여 효율 최적화 및 노이즈 최적화를 수행한다. 코어 사이즈, 소프트 스타트, DPWM/DPSM 모드, 드라이버 사이즈, 스위칭 주파수 신호에 따른 제어는 통상의 알려진 기술을 이용하므로 상세한 설명은 생략한다.
이를 통하여, 종래에는 많은 횟수의 코스 튜닝(coarse tuning)을 필요로 하지만 일 시예에서는 단 한번의 초기 설정과 두번의 인공지능 알고리즘을 통해 주파수 합성 장치를 위한 최적의 설정값을 출력할 수 있다. 또한 인공지능 알고리즘을 사용하여 많은 수의 데이터를 한번에 처리하는 방식을 사용하여 기존에 시뮬레이션 값과 사용자 패턴 예측 결과에 기초하여 첫번째 튜닝이 진행되고 이후 출력되는 데이터를 추가하여 두번째 튜닝이 진행되는 형태로 기존의 튜닝에 비해 정착 시간은 단축되고, 효율 최적화 및 노이즈 최적화를 가져올 수 있다. 효율 최적화는 기기에서 발생하는 의미 없는 열의 양을 최소화 할 수 있으며, 노이즈 최적화는 2G/ 4G/ 5G 통신 시스템에서 요구하는 최적의 값을 가질 수 있는 효과를 가져온다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 DC-DC 컨버터의 개념도를 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면 DC-DC 컨버터(300)는 파워스위칭부(310), 필터(320), 스케일러(330), A/D 컨버터(340), PID 프로세서(350) 및 DPWM/DPSM(360)를 포함할 수 있다.
파워스위칭부(310)는 AI 제어기(도 1의 110)에 의해 설정된 신호에 따라 공급전압을 조절한다.
일 실시예에서, 파워스위칭부(310)는 제어 전압용 커패시터를 포함할 수 있고, 제어 전압용 커패시터에 전하를 공급하여 충전하거나 방전 경로를 제공하여 방전함으로써 제어 전압용 커패시터 양단에 걸리는 제어 전압의 크기를 조절할 수 있다.
필터(320)는 스위칭으로 인한 리플(ripple) 성분을 제거하여, 필터링된 제어 전압을 스케일러(330)에 인가할 수 있다.
일 실시예에서, 필터(320)는 저주파 필터로서, 저주파 필터링(LPF)을 수행할 수 있다.
스케일러(330)는 AI 제어기(도 1의 110)에 의해 효율성과 노이즈 최적화를 위한 설정값에 따라 전압을 높이거나 낮추어 A/D 컨버터(340)에 인가한다.
여기서, A/D 컨버터(340), PID 프로세서(350) 및 DPWM/DPSM(360)를 디지털 제어부라고 할 수 있다.
A/D 컨버터(340)는 아날로그 신호를 디지털로 변환함으로써, 디지털 컨트롤 가능한 값으로 변환한다. 이로써, 기존의 아날로그 방식과달리 노이즈에 강한 회로를 만들 수 있다.
PID 프로세서(350) 및 DPWM/DPSM(360)에 의해 디지털 변환된 신호에 기초하여 출력 전압 레벨에 비례하게 듀티를 변경한다.
DPWM/DPSM(360)는 고부하에서는 DPWM 모드로 동작하고, 저부하에서는 DPSM 모드로 동작하며, 출력신호를 파워스위칭부(310)에 전달한다.
이를 통해 원하는 공급전력을 찾는 속도를 줄일 수 있다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치의 회로도이다.
전원 관리 장치(500)는 AI(Artificial Intelligence) 제어기(510), SRAM 필터(515) 및 DC-DC 컨버터(520)를 칩상에 배치할 수 있다. 칩은 복수개의 센서 및 장치를 더 포함할 수 있다. 복수개의 센서는 온도 센서 및 전류 센서 등 일 수 있다.
SRAM 필터(515)는 입력되는 가중치를 이용하여 소자 특성 조정에 필요한 제어 비트를 생성하여 AI 제어기(510)으로 출력할 수 있다. 여기서 가중치는 복수개일 수 있다. 예를 들어 가중치는 회로 내부에 배치되는 온도 센서의 온도감지에 따른 제1 가중치(N1bit), 입력 전압 검출기의 입력 전압 검출에 따른 제2 가중치(N2bit), 입력 전류 센서의 전류 센싱에 따른 제3 가중치(N3bit), 출력 전압 검출기의 출력 전압 검출에 따른 제4 가중치(N4bit) 및 출력 전류 센서의 전류 센싱에 따른 제5 가중치(N5bit)를 포함할 수 있다.
SRAM 필터(515)의 출력은 DC-DC 컨버터(520)에 전달된다. 이때, SRAM 필터(515)와 DC-DC 컨버터(520) 사이에 가변 게이트 드라이버 제어기가 연결되어 SRAM 필터(515)의 출력에 따라 DC-DC 컨버터(520)의 출력값이 제어될 수 있도록 한다.
AI 제어기(510)는 SRAM 필터(515)로부터 신호를 전달받아 모드 제어 신호, 코어 사이즈 제어 신호, 소프트 스타트 제어 신호, 드라이버 사이즈 제어 신호를 출력할 수 있다.
AI 제어기(510)는 모드 제어 신호를 DPWM/DPSM 모드 제어기에 전달하여 DPWM 모드와 DPSM 모드 중 어느 하나를 선택할 수 있게 한다.
효율은 DC-DC 컨버터(120)의 입력단과 출력단에 각각 마련된 입력 전류 센서 및 입력 전압 검출기를 통해 측정된 입력 전압, 입력 전류를 측정하고, 출력 전압, 출력 전류 값을 통해 입출력 전력의 비율을 계산하여 산출할 수 있다.
한편, 인덕터와 캐패시터를 상기 칩 내부에 내장하여 사용자 패턴 트래킹 이후 변경된 정보에 대하여 고속으로 응답가능하고, 소형화된 시스템을 구성할 수 있다.
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S610에서, 기지국을 이용하는 전체 사용자의 밴드 선택 정보 및 모바일 단말에 의해 선택된 대역 정보를 수집한다.
단계 S620에서, 사용자 패턴에 따른 작업부하를 복수개의 그룹으로 군집화하여 각 군집별로 작업부하의 평균을 연산한다.
단계 S630에서, 각 군집별 작업부하의 평균에 기초하여 사용자 패턴을 예측하고, 선택된 대역 정보에 기초하여 공급전압을 설정한다.
단계 S640에서, DC-DC 컨버터가 예측된 사용자 패턴에 따라 공급전압을 출력할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 5G 통신 시스템에서 저잡음을 위해 지속적으로 높은 전력소모할 필요없이, 상황에 따라서 전력을 조절하므로, 자원의 낭비를 방지하고 기기의 발열로 인한 기기의 성능 저하를 해결하는 효과가 있다.
또한, 상황에 따라서 전력을 조절할 뿐 아니라 저잡음을 위해 최적의 주파수를 찾아내는 방법의 효과로 기기의 발열문제 해결 그리고 신뢰성을 보장하는 방법의 효과가 있다.
또한 주변환경 감지 이후 사용되는 피드백 시스템에서는 사용자의 환경을 반영하기 위해 집적회로 내부에서 피드백 시스템을 구현하고 AI 알고리즘을 통해서 최적의 노이즈 특성을 찾는 속도를 높이는 효과가 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 전원 관리 장치
110: AI 제어기
111 : 사용자 패턴 모니터링부
112 : SRAM 필터
113 : 사용자 패턴 예측부
120: DC-DC 컨버터
130: IND&CAP
140: LDO

Claims (8)

  1. 기지국을 이용하는 전체 사용자의 밴드 선택 정보에 기초하여 사용자 패턴을 모니터링하여 사용자 패턴을 예측하고, 상기 사용자 패턴에 따른 공급 전압을 설정하는 AI 제어기 ; 및
    상기 AI 제어기에서 설정한 상기 공급 전압에 대응하는 전력을 상기 AI 제어기로 공급하는 전원 조절부를 포함하고,
    상기 AI 제어기는
    기지국을 이용하는 전체 사용자의 밴드 선택 정보 및 모바일 단말에 의해 선택된 대역 정보를 수집하는 사용자 패턴 프로파일부;
    사용자 패턴에 따른 작업부하를 복수개의 그룹으로 군집화하여 각 군집별로 작업부하의 평균을 연산하는 SRAM 필터; 및
    각 군집별 작업부하의 평균 및 선택된 대역 정보에 기초하여 상기 공급 전압을 설정하는 사용자 패턴 예측부
    를 포함하는 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 전원 조절부는,
    상기 전력을 생성하는 DC-DC 컨버터 및 상기 전력을 상기 AI 제어기로 출력하는 LDO(low-dropout) 레귤레이터(LDO)를 포함하고,
    상기 AI 제어기는
    상기 LDO의 부하를 검출하여 코어 사이즈, 소프트 스타트 시간, DPWM/DPSM 모드 제어, 게이트 드라이버 사이즈 제어, 스위칭 주파수를 제어하여 AI 알고리즘에 기초하여 미리 설정된 최소 노이즈 성능을 만족하는 최저 공급전압을 추적하는 것을 특징으로 하는 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 DC-DC 컨버터는
    상기 LDO의 부하가 미리 설정된 기준보다 큰 경우 DPWM 모드로 하고, 상기 LDO의 부하가 미리 설정된 기준보다 작은 경우 DPSM 모드로 동작하는 것을 특징으로 하는 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치.
  5. AI 제어기가 기지국을 이용하는 전체 사용자의 밴드 선택 정보에 기초하여 사용자 패턴을 모니터링하여 사용자 패턴을 예측하고, 상기 사용자 패턴에 따른 공급 전압을 설정하는 단계; 및
    전원 조절부가 상기 AI 제어기에서 설정한 상기 공급 전압에 대응하는 전력을 상기 AI 제어기로 출력하는 단계를 포함하고,
    상기 사용자 패턴을 예측하는 단계는,
    기지국을 이용하는 전체 사용자의 밴드 선택 정보 및 모바일 단말에 의해 선택된 대역 정보를 수집하는 단계;
    사용자 패턴에 따른 작업부하를 복수개의 그룹으로 군집화하여 각 군집별로 작업부하의 평균을 연산하는 단계; 및
    각 군집별 작업부하의 평균 및 선택된 대역 정보에 기초하여 상기 공급 전압을 설정하는 단계
    를 포함하는 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 방법.
  6. 삭제
  7. 제5항에 있어서,
    상기 전원 조절부는,
    상기 전력을 생성하는 DC-DC 컨버터 및 상기 전력을 상기 AI 제어기로 출력하는 LDO(low-dropout) 레귤레이터(LDO)를 포함하고,
    상기 공급전압을 설정하는 단계는
    상기 LDO의 부하를 검출하여 코어 사이즈, 소프트 스타트 시간, DPWM/DPSM 모드 제어, 게이트 드라이버 사이즈 제어, 스위칭 주파수를 제어하여 AI 알고리즘에 기초하여 미리 설정된 최소 노이즈 성능을 만족하는 최저 공급전압을 추적하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 전력을 상기 AI 제어기로 출력하는 단계는
    상기 LDO의 부하가 미리 설정된 기준보다 큰 경우 DPWM 모드로 하고, 상기 LDO의 부하가 미리 설정된 기준보다 작은 경우 DPSM 모드로 동작하는 것을 특징으로 하는 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 방법.

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