[논문]스마트폰 배터리 효율성을 위한 적응적 위치 탐지 기법

김도희; 반효경

doi:10.7236/jiibc.2015.15.3.119

[국내논문] 스마트폰 배터리 효율성을 위한 적응적 위치 탐지 기법
An Adaptive Location Detection Scheme for Energy-Efficiency of Smartphones 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.15 no.3, 2015년, pp.119 - 124

김도희 (이화여자대학교 컴퓨터공학과) , 반효경 (이화여자대학교 컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper

최근 스마트폰 앱의 위치 기반 서비스 사용이 늘어남에 따라 GPS로 인한 배터리 소모가 심각한 수준에 이르고 있다. 본 논문에서는 배터리 효율적인 위치 탐지 기법인 ALD(Adaptive Location Detection) 기법을 제안한다. ALD는 스마트폰 사용자의 이동 패턴과 실행 중인 앱의 특성, 잔여 배터리 수준 등에 따라 적절한 위치 추정 방법을 실시간으로 전환하여 위치 기반 서비스의 전력소모를 극소화한다. 다양한 실제 안드로이드 앱과 가상 시나리오 환경에서의 시뮬레이션 결과 제안한 방법이 GPS에 비해 전력소모를 평균 37% 줄임을 확인하였다. 그럼에도 각 앱이 필요로 하는 위치 정확성을 제공함을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

As Location-Based Services (LBSs) of smartphones increases, the power consumption of a smartphone due to Global Positioning System (GPS) is becoming increasingly serious. This paper presents a new location estimation scheme for smartphones called Adaptive Location Detection (ALD). ALD adaptively detects the location of a smartphone considering the movement pattern of a user, category of applications executed in the smartphone, and the battery level. Simulation with various real applications and scenarios show that ALD reduces 37% of energy consumption compared to GPS. Nevertheless, it satisfies the accuracy requirement of each situation.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 ALD(Adaptive Location Detection)라는 새로운 위치 추정 기법을 제안한다. ALD는 스마트폰 사용자의 이동 패턴과 실행 중인 앱의 특성, 잔여 배터리 수준 등에 따라 적절한 위치 추정 방법을 실시간으로 전환한다.
본 논문에서는 스마트폰에서 GPS에 의한 전력소모를 줄이기 위한 새로운 위치 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 사용자의 이동 패턴과 실행 중인 앱의 특성, 잔여 배터리 수준 등에 따라 적절한 위치 추정 방법을 실시간으로 전환하여 위치 기반 서비스의 전력소모를 평균 37% 줄이면서 각 앱이 필요로 하는 수준 이상의 정확성을 제공함을 확인할 수 있었다.

제안 방법

사용자가 자주 머무르는 장소(“관심 장소”라 명함)를 미리 분석한 후 관심 장소로의 이동이 감지되면, 제안한 기법은 GPS 대신 CBL로 위치를 추정한다.
사용자가 자주 머무르는 장소(“관심 장소”라 명함)를 미리 분석한 후 관심 장소로의 이동이 감지되면, 제안한 기법은 GPS 대신 CBL로 위치를 추정한다. 또한, 높은 정확성을 요구하지 않는 앱이 실행되거나 배터리 수준이 낮은 경우 제안하는 기법은 GPS 대신 전력소모가 적은 위치 추정 방식을 사용한다. 다양한 실제 안드로이드 앱과 가상 시나리오 환경에서의 시뮬레이션 결과, 제안한 방법이 GPS에 비해 전력소모를 평균 37% 줄이면서 요구되는 위치 정확성을 벗어나지 않는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 이러한 장소를 관심 장소(POI: Point of Interest)라 칭하고 위치 추정에 POI의 성질을 활용한다. 주요 POI 장소로는 학교, 직장, 관광지, 쇼핑몰, 음식점 등이 있으며, 본 논문에서는 사용자가 30분 이상 200m 반경 내에 머물러 있으면 POI라고 간주하였다.
원의 크기가 클수록 사용자가 오랜 시간 동안 빈번하게 머물렀던 관심 장소이다. POI 지역에 진입하면 POI 내에 오랜 시간 머물 가능성이 높기 때문에 본 논문에서는 POI에 진입한 것이 탐지될 경우 GPS의 주기를 늘여 전력 소모를 줄이는 방법을 활용한다.
하지만 대부분의 위치 기반 앱이 요구정확도에 상관없이 GPS를 사용하므로 전력 소모가 매우 크다. 본 논문에서는 각 앱이 요구하는 위치 정확성이 다르므로 이에 근거하여 앱별 상황에 맞는 위치 추정 방법을 활용한다. 예를 들어 우선순위가 낮은 앱이 실행되고 있다면 폴링 주기를 길게 하여 배터리 소모를 줄이며, 경우에 따라 GPS를 끄고 CBL을 사용한다.
제안하는 ALD 기법은 2절에서 분류된 앱별 요구 정확도에 따라 GPS와 CBL을 적응적으로 활용하여 위치정보를 추정한다. 또한 1절에서 소개된 POI 내에 사용자가 있는 것이 탐지되면 기본적으로 CBL을 사용하되 60초 이상의 긴 주기로 GPS를 사용하여 오차를 보정한다.
사용자가 POI 안에 있는 것이 감지되면, 시스템을 저전력 모드로 전환한다. 즉, GPS와 CBL로 측정한 위치 간의 거리차가 해당 앱의 요구정확도를 초과하면 GPS를 계속 동작시키고, 그렇지 않으면 적절한 정확성이 제공되는 것으로 판단하여 GPS를 끄고 60초 동안 CBL로 위치를 추정한다. 60초 후 GPS를 켜고 CBL 추정치와의 편차를 다시 구한 후 요구정확도를 넘어서는지에 따라 이러한 과정은 반복된다.
앞서 소개된 5가지 우선순위의 앱이 실행되는 경우 ALD의 성능을 GPS, CBL과 비교하였다. 또한, 다양한 환경에서 제안한 기법의 성능을 확인하기 위해 실제 상황과 유사한 6개의 시나리오를 설정하였다.
앞서 소개된 5가지 우선순위의 앱이 실행되는 경우 ALD의 성능을 GPS, CBL과 비교하였다. 또한, 다양한 환경에서 제안한 기법의 성능을 확인하기 위해 실제 상황과 유사한 6개의 시나리오를 설정하였다. 표 2는 실험을 위한 시나리오를 요약해서 보여주고 있다.
시나리오 2: 지하철에서 화재가 발생하여 119에 신고를 하고 재난 구조요청 앱을 실행하여 현재 위치를 GPS로 알린다. SNS에 재난 상황 글을 올린다.
시나리오 4: 내비게이션을 실행하며 운전하던 중 기름이 떨어져 주변 주유소와 교통상황을 검색한다. 목적지에 도착하여 주변 정보를 검색하고 카메라 앱으로 사진을 촬영하여 SNS에 올린다.

이론/모형

이 때, 사람의 이동은 불규칙적으로 일어나는 것이 아니라 시간적, 공간적 편향성을 가지며, 빈번하게 방문하는 장소를 재방문할 확률이 높고, 이러한 장소의 주변 지역에 오랜 시간 머무를 가능성이 높은 것으로 알려져 있다^[4]. 본 논문에서는 이러한 장소를 관심 장소(POI: Point of Interest)라 칭하고 위치 추정에 POI의 성질을 활용한다. 주요 POI 장소로는 학교, 직장, 관광지, 쇼핑몰, 음식점 등이 있으며, 본 논문에서는 사용자가 30분 이상 200m 반경 내에 머물러 있으면 POI라고 간주하였다.

성능/효과

또한, 높은 정확성을 요구하지 않는 앱이 실행되거나 배터리 수준이 낮은 경우 제안하는 기법은 GPS 대신 전력소모가 적은 위치 추정 방식을 사용한다. 다양한 실제 안드로이드 앱과 가상 시나리오 환경에서의 시뮬레이션 결과, 제안한 방법이 GPS에 비해 전력소모를 평균 37% 줄이면서 요구되는 위치 정확성을 벗어나지 않는 것을 확인할 수 있었다.
그림에서 보듯 GPS 오차의 대부분은 50미터 이하인 반면, CBL 오차의 상당 부분은 200미터 이상인 것을 확인할 수 있다. 또한, GPS 폴링주기가 짧을수록 낮은 오차범위 내에 들어갈 가능성이 높은 것을 확인할 수 있다.
그림 5(a)는 5종류의 위치기반 앱 실행 후 GPS 사용 시의 전력소모를 1이라고 했을 때, CBL과 ALD의 상대치를 나타내었다. ALD는 GPS보다 평균 37%, 최대 86%의 전력소모를 줄였다. 이는 각 우선순위에 적합한 수준의 위치 추정 방식을 사용했기 때문에 얻게된 결과이다.
그림에서 x축의 가장 왼쪽 부분이 각 앱이 요구하는 정확성을 만족하는 오차 범위를 나타낸다. ALD는 전체 오차 중 평균 98%가 각 앱이 요구하는 정확성을 만족하였다. 예를 들어 재난구조 앱은 10m 이내의 정확성이 요구되는데, CBL은 최대 600m까지 오차가 발생한 반면 ALD은 모든 경우 이 수준을 만족하였다.
그림 7은 각 시나리오 별로 요구되는 정확성을 만족하는 비율을 보여준다. 그림에서 보는 것처럼 모든 시나리오에서 ALD는 GPS 수준의 정확성 만족 비율을 나타낸 것에 비해 CBL은 상당히 낮은 만족 비율을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 스마트폰에서 GPS에 의한 전력소모를 줄이기 위한 새로운 위치 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 사용자의 이동 패턴과 실행 중인 앱의 특성, 잔여 배터리 수준 등에 따라 적절한 위치 추정 방법을 실시간으로 전환하여 위치 기반 서비스의 전력소모를 평균 37% 줄이면서 각 앱이 필요로 하는 수준 이상의 정확성을 제공함을 확인할 수 있었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	CBL은 무엇인가?	GPS의 가장 큰 대안으로 논의되는 방식이 CBL(Cell-Based Localization)이다. CBL은 각 기지국이 위치정보와 Cell ID를 송신하고 스마트폰이 이 정보를 받아 위치를 추정하는 방법이다[3]. CBL은 다른 기법보다 전력소모가 적고 통화 자체를 위해 사용되던 통신 전파를 그대로 이용한다는 장점이 있지만 이 역시 GPS에 비해 정확성이 떨어진다.
	본 논문에서 제안한 ALD는 어떤 방법이며 사용 시 성과는 어땠는가?	본 논문에서는 스마트폰에서 GPS에 의한 전력소모를 줄이기 위한 새로운 위치 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 사용자의 이동 패턴과 실행 중인 앱의 특성, 잔여 배터리 수준 등에 따라 적절한 위치 추정 방법을 실시간으로 전환하여 위치 기반 서비스의 전력소모를 평균 37% 줄이면서 각 앱이 필요로 하는 수준 이상의 정확성을 제공함을 확인할 수 있었다.
	GPS는 왜 스마트폰 배터리를 많이 소모하는가?	최근 스마트폰의 위치기반 서비스를 위한 GPS(Global Positioning System) 사용이 증가함에 따라 이로 인한 배터리 소모가 급격히 증가하고 있다[1]. GPS는 인공위성의 시그널을 통해 현재 시각과 궤도 정보, 위치신호 등을 수신한 후 사용자의 현재 위치를 계산한다. 정확한 위치 계산을 위해 GPS 수신기는 최소 3개 이상의 위성으로부터 신호를 받아야 한다. 수신하는 위성의 수가 증가하면 위치의 정확성은 높아지지만 스마트폰 CPU의 계산량이 많아져 전력소모가 커지게 된다. 스마트폰 으로 아무런 앱을 실행하지 않고 GPS만 동작시키더라도 배터리 수명이 11시간밖에 되지 않는다는 점을 통해 GPS로 인한 배터리 소모가 심각하다는 것을 알 수 있다[2].

참고문헌 (7)

A. Carroll, G. Heiser, "An Analysis of Power Consumption in a Smartphone," USENIX ATC, pp.21-21, 2010.
F. Abdesslem et al., "Less is more: energy- efficient mobile sensing with SenseLess," ACM Mobiheld, pp.61-62, 2009.
E. Trevisani et al., "Cell-ID location technique, limits and benefits: an experimental study," IEEE WMCSA, pp.51-60, 2004.
N. Klepeis et al., "The National Human Activity Pattern Survey," Journal of Exposure Analysis and Environmental Epidemiology, vol.11, no.3, pp.231-252, 2001.

상세보기
B. Prem et al., "A Survey of Positioning Algorithms on Mobile Devices in Location Based Services," Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, vol. 3, no. 6, pp. 1779-1784, 2013.
S. Kim, "Bus Information System based on Smart-Phone Apps using GPS Information," The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication (JIIBC), Vol. 11 No. 3, pp. 169-174, 2011.
B. Kim et al., "Design of a Smart Phone Panoramic Photograph Support System Using Sensor and Camera Technology," Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, Vol. 15, No. 12, pp. 7187-7192, 2014.

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저자의 다른 논문 :

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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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