[논문]BMT 모델 기반 모바일 상황인지 어플리케이션의 전력 소비 평가

전제홍; 백두산; 김경아; 이정원

doi:10.3745/ktccs.2016.5.11.411

[국내논문] BMT 모델 기반 모바일 상황인지 어플리케이션의 전력 소비 평가
BMT-Model Based Evaluation of Power Consumption of Mobile Context-Aware Application 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on computer and communication systems 컴퓨터 및 통신 시스템, v.5 no.11, 2016년, pp.411 - 418

전제홍 (아주대학교 전자공학과) , 백두산 (아주대학교 전자공학과) , 김경아 (명지전문대학 컴퓨터정보과) , 이정원 (아주대학교 전자공학과)

초록
AI-Helper

상황인지 어플리케이션은 다양한 센서를 이용하여 상황을 추론하므로 전력 소비가 크고 이에 대한 상세한 평가 결과를 제공하는 연구는 미비하였다. 또한 기존의 전력 소비에 대한 정보는 사용자의 사용 패턴을 고려하지 못하고 전체적인 소비량만을 제공하거나, 센서가 사용하는 전력에 대한 정보를 구분하여 제공하지 못하였다. 그렇기 때문에 개발자들이 전력 소비를 고려하여 어플리케이션을 개발하는 데 유의미한 정보가 제공되지 않았다는 문제점이 있다. 개발자들에게 상황인지 어플리케이션이 사용하는 모바일 디바이스의 컴포넌트가 소비하는 전력에 대한 상세한 평가 정보가 제공된다면, 전력 소비를 고려하여 상황인지 어플리케이션의 개발이 가능해 질 것이다. 본 논문에서는 사용자의 사용 패턴을 고려하여 상황인지 어플리케이션의 작동 시 사용되는 다양한 컴포넌트가 소비하는 전력을 평가할 수 있는 BMT(Bench Mark Test) 모델을 제안하고, 이를 통한 상세한 평가 결과를 개발자들에게 제공하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Context-aware application has a lot of power consumption because it creates context by using a number of smartphone's sensors. Furthermore, only few kinds of researches have been conducted that provide information for the evaluation result of power consumption in the aspect of applications. In addition, evaluation of power consumption do not consider user's usage pattern or provide only total amount of power consumption, and inform developers power consumption of sensors undistinguishable. It makes developers hard to develop a power consumption-considered application. If developers could get information for power consumption of context-aware application in detail, a development of power-considered context-aware applications would be possible. Consequently, this paper proposes a BMT(Bench Mark Test) model which is able to inform developers useful evaluation criteria and result about power consumption of smartphone's components and sensors with usage pattern considered.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

둘째, 모바일 디바이스가 소비하는 전력에 대한 정보를 사용자에게 제공하고자 하는 연구 또한 진행되었다. 그러나 이는 사용자에게만 유의미한 정보일 뿐 아니라 상황인지 어플리케이션을 실제로 사용할 때의 경우를 고려하지 못한다.
따라서 본 논문에서는 전력 소비를 고려한 상황인지 어플리케이션의 개발을 위해 벤치마크 테스트를 통한 상황인지 어플리케이션이 소비하는 전력에 대한 정보를 개발자에게 제공하고자 한다.
본 논문에서는 다양한 모바일 디바이스와 컨텍스트, 사용 패턴을 고려하여 전력 소비를 평가하기 위한 BMT 모델을 제안한다.
본 논문에서는 상황인지 어플리케이션이 사용하는 다양한 센서와 사용자의 사용 패턴을 고려하여 전력 소비를 평가할 수 있는 BMT 모델을 제안한다. 개발한 BMT 모델은 다음과 같은 특징이 있다.
본 논문에서는 앞서 언급한 BMT 모델을 토대로 Nexus4를 이용하여 상황인지 어플리케이션의 전력 소비 평가를 진행하고자 한다. 상황인지 어플리케이션의 전력 소비 평가는 다음 Fig.

제안 방법

Network는 WiFi만 연결하였고, 화면 밝기는 가장 어두운 1단계로 진행하였다. Outer Location에서 사용할 수 있는 상황인지 어플리케이션 총 4개를 선택하여 전력 소비 평가를 진행하였다. 평가 결과는 아래 Table 7과 같다.
Network는 WiFi만 연결하였고, 화면 밝기는 가장 어두운 상태로 진행하였다. Run/Walk에서 사용할 수 있는 상황인지 어플리케이션 총 5개를 선택하여 전력 소비 평가를 진행하였다. 평가 결과는 아래 Table 8과 같다.
평가 조건은 다음과 같다. WiFi만 연결한 후 다른 모든 불필요한 프로세스는 종료한 후에 측정하였다. 또한 화면밝기는 가장 어두운 1단계로 설정하였다.
그리고 기존의 ‘ISO/IEC 9126 Software Product Quality Model[11]’ 표준에서 소프트웨어의 품질을 평가하기 위한 품질 특성을 제시하였다.
37GB이며, 동영상 포맷은 MP4이다. 동영상 재생 어플리케이션이기 때문에 Network와 CPU를 선택한 경우의 평가를 진행하였다. 일반적인 동영상 어플리케이션 3개를 선택하여 전력 소비 평가를 진행하였다.
또한 기본적으로 Table 1에 제시된 컴포넌트만의 소비전력을 확인하기 위해 Default 전력(화면만 켜두고 모든 프로세스를 종료한 전력)을 측정하였다. 또한 각 항목당 5분씩 5회 측정한 값의 평균치를 사용하였다. GPS의 경우 대부분의 네비게이션이 수집주기 1초로 사용하고 있기 때문에 1초를 기준으로 측정하였다.
또한 기본적으로 Table 1에 제시된 컴포넌트만의 소비전력을 확인하기 위해 Default 전력(화면만 켜두고 모든 프로세스를 종료한 전력)을 측정하였다. 또한 각 항목당 5분씩 5회 측정한 값의 평균치를 사용하였다.
그 외 다른 모든 프로세스는 종료하였다. 센서의 데이터 수집 주기는 로그를 이용하여 확인하였고, CPU 점유율은 구글에서 제공하는 명령어를 통해 그 결과를 수집하였다.
앞서 언급한 BMT 모델과 추출한 기준치를 통하여 Outer Location과 Exercise 컨텍스트, 일반 어플리케이션에 대한 평가를 수행한다. 이 때 각각의 어플리케이션은 단발적 실행(1회 5분)을 기준으로 한다
앞절에서 기술하였던 동일한 기종과 환경에서 평가를 진행하였다. 테스트할 상황인지 어플리케이션을 실행하고, CPU 점유율을 측정하기 위한 터미널 어플리케이션을 실행하였다.
동영상 재생 어플리케이션이기 때문에 Network와 CPU를 선택한 경우의 평가를 진행하였다. 일반적인 동영상 어플리케이션 3개를 선택하여 전력 소비 평가를 진행하였다. 평가 결과는 다음 Table 9와 같다.
위에서 언급한 내용을 반영하여 상황인지 어플리케이션의 전력 소비 평가를 위해서 다음과 같이 분류하였다. 첫째, 하드웨어에 대한 고려로써 디바이스 특성을 정의하였다. 둘째, 소프트웨어에 대한 고려로써, 어떠한 컨텍스트를 제공하는 지에 대하여 정의하였다.
추출 앞서 BMT 모델의 평가 항목에 대해 실제 평가를 위한 가중치를 구하기 위해 소비 전력을 근거로 했다. 전력 측정을 위해서 Google의 레퍼런스 기기인 Nexus4를 이용했다.
앞절에서 기술하였던 동일한 기종과 환경에서 평가를 진행하였다. 테스트할 상황인지 어플리케이션을 실행하고, CPU 점유율을 측정하기 위한 터미널 어플리케이션을 실행하였다. 그 외 다른 모든 프로세스는 종료하였다.

성능/효과

그러나 이와 같이 다양한 센서들 중 본 논문에서 고려하고 있는 센서는 GPS, 가속도 센서와 회전 센서이다. 본 논문의 BMT 모델에서 제시한 컨텍스트에서 사용할 수 있는 10개의 어플리케이션을 분석한 결과 주로 사용하는 센서가 GPS, 가속도 센서, 회전 센서이기 때문에 BMT 모델에 이를 반영하였다.
셋째, 상황인지 어플리케이션은 이를 사용하는 사용자의 사용 패턴에 따라 그 전력 소비가 천차만별이다. 본 논문에서 제안한 BMT 평가모델(Usage Pattern)을 통하여 사용패턴을 고려한 상황인지 어플리케이션의 전력 소비를 평가하고 그 결과를 개발자에게 제공할 수 있다.
셋째, 스마트폰은 배터리라는 제한된 전력을 이용한다. 게다가 상황인지 어플리케이션은 사용자의 상황 추론을 위하여 앞서 언급한 다양한 센서를 이용하기 때문에 일반적인 어플리케이션에 비해 전력 사용량이 증가할 수밖에 없다.
첫째, BMT 평가모델(Basic)을 통하여 다양한 기종의 모바일 디바이스에 적용하여 상황인지 어플리케이션을 평가할 수 있다.

후속연구

4장에서는 BMT 모델을 통해 실제 어플리케이션을 평가한다. 마지막으로 5장에서 BMT 모델의 특징을 정리하고 향후 연구를 제시한다.
셋째, 상황인지 어플리케이션은 이를 사용하는 사용자의 사용 패턴에 따라 그 전력 소비가 천차만별이다. 본 논문에서 제안한 BMT 평가모델(Usage Pattern)을 통하여 사용패턴을 고려한 상황인지 어플리케이션의 전력 소비를 평가하고 그 결과를 개발자에게 제공할 수 있다.
그러나 상황인지 어플리케이션은 다양한 센서를 이용하기 때문에 이러한 센서가 사용하는 전력에 대한 정보가 개발자들에게 제공되어야 한다. 즉, 사용자의 사용 패턴을 고려하여 상황인지 어플리케이션이 사용하는 다양한 컴포넌트 및 센서를 고려하여 상황인지 어플리케이션의 전력소비에 대한 평가 결과를 제공할 수 있는 연구가 필요하다.
본 논문에서 평가한 컨텍스트 외에도 다양한 컨텍스트가 존재한다. 향후 연구에서는 다양한 컨텍스트에서 사용하는 어플리케이션에 대한 평가와 일반적인 어플리케이션의 전력 소비 평가가 가능하도록 보다 상세한 평가 항목을 정의할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	상황인지 어플리케이션의 전력 소비가 큰 이유는 무엇인가?	상황인지 어플리케이션은 다양한 센서를 이용하여 상황을 추론하므로 전력 소비가 크고 이에 대한 상세한 평가 결과를 제공하는 연구는 미비하였다. 또한 기존의 전력 소비에 대한 정보는 사용자의 사용 패턴을 고려하지 못하고 전체적인 소비량만을 제공하거나, 센서가 사용하는 전력에 대한 정보를 구분하여 제공하지 못하였다.
	기존의 전력 소비에 대한 정보는 어떠한 이유로 인해 개발자들에게 유의미한 정보가 제공되지 않았는가?	상황인지 어플리케이션은 다양한 센서를 이용하여 상황을 추론하므로 전력 소비가 크고 이에 대한 상세한 평가 결과를 제공하는 연구는 미비하였다. 또한 기존의 전력 소비에 대한 정보는 사용자의 사용 패턴을 고려하지 못하고 전체적인 소비량만을 제공하거나, 센서가 사용하는 전력에 대한 정보를 구분하여 제공하지 못하였다. 그렇기 때문에 개발자들이 전력 소비를 고려하여 어플리케이션을 개발하는 데 유의미한 정보가 제공되지 않았다는 문제점이 있다.
	다양한 모바일 디바이스의 보급이 활성화되면서 무엇이 함께 보급되었는가?	1최근 스마트폰을 비롯하여 다양한 모바일 디바이스의 보급이 활성화되고 있다. 이와 함께 보급된 다양한 상황인지 어플리케이션은 스마트폰의 다양한 센서(GPS, 가속도 센서, 회전 센서, 조도 센서 등)를 이용하여 사용자의 상황(위치 등)을 인지한다. 하지만 이러한 상황인지 어플리케이션은 사용자의 상황 추론을 위하여 앞서 언급한 다양한 센서를 이용하기 때문에 일반적인 어플리케이션에 비해 전력 사용량이 증가할 수 밖에 없다.

참고문헌 (13)

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