보고서 정보
주관연구기관 |
연세대학교 Yonsei University |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
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발행년월 | 2014-05 |
과제시작연도 |
2013 |
주관부처 |
미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
과제관리전문기관 |
한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 |
TRKO201500003909 |
과제고유번호 |
1711007894 |
사업명 |
중견연구자지원 |
DB 구축일자 |
2015-05-23
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키워드 |
스마트폰.사용자 특성 기반.배터리 관리 시스템.Nonintrusive 측정.Smartphone.User context base.Battery management system.Nonintrusive measurement.BMIC.
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DOI |
https://doi.org/10.23000/TRKO201500003909 |
초록
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연구의 목적 및 내용
본 연구는 스마트폰의 하드웨어 컴포넌트와 응용프로그램의 사용 전력을 추가적인 장비 없이 자동으로 측정하는 기법을 개발하고, 스마트폰 사용자의 응용프로그램 이용 패턴과 모빌리티를 고려하여, 사용자의 특성을 반영한 맞춤형 전력관리 시스템을 구축하는 것을 최종 목표로 한다.
연구결과
연구팀은 세 단계의 연구를 통해 최종 목표인 사용자 맞춤형 전력 관리 시스템을 개발하였다. 먼저, 스마트폰의 하드웨어 및 소프트웨어 분석을 통해 정밀한 전력 소모량 예측 및 전력 관리 기법들을 개발하였다. 연구팀이 보유하
연구의 목적 및 내용
본 연구는 스마트폰의 하드웨어 컴포넌트와 응용프로그램의 사용 전력을 추가적인 장비 없이 자동으로 측정하는 기법을 개발하고, 스마트폰 사용자의 응용프로그램 이용 패턴과 모빌리티를 고려하여, 사용자의 특성을 반영한 맞춤형 전력관리 시스템을 구축하는 것을 최종 목표로 한다.
연구결과
연구팀은 세 단계의 연구를 통해 최종 목표인 사용자 맞춤형 전력 관리 시스템을 개발하였다. 먼저, 스마트폰의 하드웨어 및 소프트웨어 분석을 통해 정밀한 전력 소모량 예측 및 전력 관리 기법들을 개발하였다. 연구팀이 보유하고 있는 임베디드 운영체제 이해와 개발 노하우를 바탕으로 Nonintrusive 전력 모델링 기법과 이를 기반으로 애플리케이션 실행에 의한 정밀 전력 소모량 예측 기법을 개발하였다. 두 번째로 이 개발 결과를 본 연구팀의 기 보유 기술인 사용자 상황 인지 기법에 적용하여 사용자 특성에 따른 전력 소모량 분석 및 예측 기법을 개발하였다. 마지막으로, 전력 관리 기법의 효율성 증대를 위해 하드웨어 직접 제어를 통한 컴포넌트 별 전력 관리 기법과 사용자 특성 기반의 전력 관리시스템 및 UI를 개발하였다. 아울러 연구 결과를 IEEE Transactions on Mobile Computing, Pervasive and Mobile Computing 등 세계 최상/우수급 SCI 학술지에 15편,그리고 USENIX ATC, ACM SenSys, IEEE PerCom, ACM/IEEE DAC, ACM/IEEE DATE, IEEE UbiComp, ACM/IEEE IPSN 등 세계 최고/우수수준의 국제학술회의에 14편을 발표하여, 3년 연구기간동안 총합 29건의 세계 최고수준의 국제연구논문을 발표하였다. 이외에도, 국내학술대회논문 4건, 해외 연구기관(영국 UCL/Sheffield 대학)과 기술 교류 및 공동 연구 1건, 삼성전자/LG전자/SK텔레콤과의 산학을 통한 과제관련 산학협력/기술이전 3건, 본 과제를 통해 개발된 컴퓨터 프로그램 3건을 전세계에 공개하였다. 특허 또한 1건의 등록과 3건의 출원을 하였다. 이를 통해 본 연구의 결과물의 기여도와 실용성에 대해 검증하였다.
연구결과의 활용계획
본 연구의 결과물인 사용자 맞춤형 전력 관리 시스템은 스마트폰의 다른 기능에 영향을 끼치지 않고, 설치가 용이하며, 실행 시 오버헤드가 적도록 개발되었기 때문에, 스마트폰 뿐만 아니라 다른 모바일 디바이스에도 적용 가능하다. 특히, 국내 제조사 및 통신사와 해외 연구 기관으로의 기술 이전 내용은 이미 다양한 스마트폰과 타블렛 PC의 전력 소모량 분석 툴에 적용되었다. 이 기술들은 응용 프로그램의 성능 분석 및 튜닝을 위한 프로파일링 도구, 신규 개발 단말기의 전력 효율성 분석 도구로 활용될 예정이다. 또한, 컴포넌트 별 전력 소모량 예측 기법을 원천 기술로 활용하여 컨텐츠에 따른 컴포넌트 별 전력소모량 튜닝 툴로 활용할 계획이다.사용자 맞춤형 전력 관리 시스템의 또 다른 응용 분야는 사용자 상황 인지 시스템 분야이다. 스마트폰의 리소스를 지속적으로 사용하는 사용자 상황 인지 시스템의 경우 개인의 특성에 의해 시스템의 부하가 달라지기 때문에 본 연구의 결과인 사용자 맞춤형 전력 관리 기법은 리소스 제약으로 인한 한계 극복의 기회를 제공하여 시스템의 성능과 라이프타임을 최대화 하는 데에 적합하다. 이러한 융합 기술로의 발전은 현재 개발이 활발한 사용자 상황 인지 및 응용 서비스의 품질을 크게 높여 줄 것이다.
Abstract
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Purpose&contents
This research aims at developing an personalized battery management system for smartphone user. For this system, we developed an nonintrusive power measurement technique which monitors application’s hardware usage and estimates energy consumption without any external device. Fina
Purpose&contents
This research aims at developing an personalized battery management system for smartphone user. For this system, we developed an nonintrusive power measurement technique which monitors application’s hardware usage and estimates energy consumption without any external device. Finally, a personalized battery management system is developed by considering application usage patterns as well as the mobility of smartphone user.
Result
We developed accurate power estimation and management techniques based on in-depth analysis on H/W and S/W of smartphone. With knowledge on embedded operating systems, we developed an nonintrusive power modeling scheme for hardware components and application-level power measurement technique. Our research team also developed user context-based power measurement and estimation techniques by applying the user-context recognition technique. Finally, we developed hardware component specific energy management technique as well as personalized battery management system with user interface. Total 28 research papers were published as the results of our work at vaious world-class international conferences and journals. In addition, we conducted collaborate research with a foreign research institute, and also made technology transfer with three corporations.
Expected Contribution
Our personalized battery management system can be utilized with not only smartphone but other mobile devices because it is independent with functionality of device, easy to install, and low running overhead. Especially, technology transfers to research institute and corporations are underway for various smartphones and tablet PC. These technologies will be utilized as a profiling tool which analyzes application performance as well as power efficiency of new devices. Also, based on this hardware component-level power estimation technique, our system will be extended to component-specific power tuning tool of various mobile devices. Another application field of our personalized battery management system is user context recognition system. A user context recognition uses the resources of smartphone continuously and consequently causes overhead. Our research outcome would help user context recognition system to overcome such limitation; hence improving the performance and lifetime of such system.
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