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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 컨버터 를 포함하는 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치
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제1항에 있어서,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 하는 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치
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제1항에 있어서,상기 AI 제어기는 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 하는 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 장치
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제3에 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
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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 포함하는 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 방법
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제5항에 있어서,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 공급전압을 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 방법
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제5항에 있어서,상기 공급전압을 설정하는 단계는LDO(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 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사용자 패턴에 기초한 전원 관리 방법
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제5에 있어서,예측된 사용자 패턴에 따라 공급전압을 출력하는 단계는상기 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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