KR101271471B1 - 사용자 프로파일에 기초한 무선 디바이스의 시스템 레벨 관리 - Google Patents

사용자 프로파일에 기초한 무선 디바이스의 시스템 레벨 관리 Download PDF

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Abstract

사용자 프로파일에 기초한 시스템 레벨 관리(SLM) 및 무선 디바이스의 시스템 레벨 합의의 생성을 위한 기술들이 일반적으로 개시된다. 일부 실시예에서, 예측기가 제공되어, 현재 상태, 성능 모델, 동작 권장사항, 또는 사용자의 통신 상대방의 프로파일 중의 적어도 하나 및 사용자의 프로파일에 적어도 부분적으로 기초하여, 자원 요구사항을 포함하는, 무선 디바이스에 의해 실행될 미래 작업을 예측할 수 있다. 최적화기/해석기가 제공되어, 예측되는 작업을 실행해야 됨을 예상하여, 무선 디바이스의 QoS(Quality of Service) 요구사항, 자원 요구사항 및 예측된 미래 작업에 적어도 부분적으로 기초하여, 무선 디바이스를 구성하는 복수의 명령어를 생성할 수 있다. 다양한 예에서, 예측기 및 최적화기/해석기는 지역적 또는 원격적으로 배치된 시스템 레벨 관리자를 형성할 수 있다.

Description

사용자 프로파일에 기초한 무선 디바이스의 시스템 레벨 관리{USER PROFILE-BASED WIRELESS DEVICE SYSTEM LEVEL MANAGEMENT}
본 명세서는 일반적으로 무선 통신에 관한 것이며, 더 구체적으로는 사용자 프로파일에 기초한 무선 디바이스의 시스템 레벨 관리에 관한 것이다.
무선 통신 네트워크는 점점 더 대중적으로 되고 있다. 일반적으로 무선 네트워크는 다수의 무선 디바이스들을 포함할 수 있다. 많은 무선 디바이스들은 점점 더 카메라, 캠코더, GPS, 나침반 및 온도계와 같은 다양한 센서들로 구성된다. 일반적으로, 무선 디바이스들은, 그 사용자들의 요구 및 선호사항들, 장치의 환경 및 특정 특성들, 유용 가능한 리소스들, 사용될 수 있는 애플리케이션과 동작 부하 등에 맞춰지지 않은 운영 체제를 사용한다. 무선 디바이스들의 기능과 복잡성이 계속적으로 증가함에 따라, 운영 및 관리 무선 디바이스에 대한 현재의 방식은 더 이상 유용하지 않을 수 있다.
본 개시의 실시예들은 무선 디바이스를 관리하는 것과 연관된 방법과 장치에 관한 것이다. 다양한 실시예에서, 관리는, 무선 디바이스의 사용자의 프로파일(profile)에 적어도 부분적으로 기초할 수 있다. 다양한 실시예에서, 관리 방법은, 컴퓨팅 장치에 의해 동작하는 예측기(predictor)에 의해, 무선 디바이스의 프로파일 및, 사용자의 통신 상대방의 프로파일, 무선 디바이스의 동작 권장사항, 무선 디바이스의 성능 모델, 또는 무선 디바이스의 현재 상태 중의 적어도 하나를 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 방법은, 수신된 사용자 프로파일 및, 통신 상대방 프로파일, 동작 권장사항, 성능 모델 또는 현재 상태 중의 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여, 무선 디바이스에 의해 실행될 미래 작업 및 미래 작업과 연관된 자원 요구사항을 예측기에 의해 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 방법은, 무선 디바이스의 QoS(Quality of Service) 요구사항, 관련된 자원 요구사항 및 예측된 미래 작업에 적어도 부분적으로 기초하여, 무선 디바이스를 구성하는 명령어의 집합을 최적화기/해석기(optimizer/analyzer)에 의해 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 사용자 프로파일은, 사용자의 이메일 사용, 음성 전화 사용, 인스턴트 메시지 사용, 영화 관람 또는 노래 청취 행동에 관한 정보를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 통신 상대방 프로파일은, 통신 상대방의 이메일 사용, 음성 전화 사용, 인스턴트 메시지 사용, 영화 관람 또는 노래 청취 행동에 관한 정보를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 동작 권장사항은, 디스플레이 해상도 권장사항, 통신 변조 권장사항, 통신 패킷 크기 권장사항 또는 에러 정정 코드 권장사항을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 성능 모델은, 신호 대 잡음 비율 모델, 장치 온도 모델, 통신 수신율 모델 또는 통신 간섭 모델을 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 무선 디바이스의 현재 상태는, 무선 디바이스의 현재 작업, 현재 온도, 또는 현재 에너지 소비 상태에 관한 정보를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 예측된 미래 작업에 대한 자원 요구사항은, 실행 자원 요구사항, 캐슁(caching) 자원 요구사항, 또는 전송/수신 자원 요구사항을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 방법은, 수신된 통신 상대방의 프로파일을 생성하기 위해, 통신 상대방의 사생활 및/또는 보안 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 통신 상대방의 프로파일 정보를 정보 필터에 의해 필터링하는 단계를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 방법은, 행동 정보가 얼마나 최근에 기록되었는지에 적어도 부분적으로 기초하여 통신 상대방의 프로파일 정보를 정보 조직화기(information organizer)에 의해 조직화하는 단계를, 필터링 단계 이전에 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 방법은, 현재 상태, 성능 모델, 동작 권장사항 또는 통신 상대방 프로파일 중의 적어도 하나 및 수신된 사용자 프로파일에 적어도 부분적으로 기초하여, 다른 미래 작업에 연관된 자원 요구사항을 포함하는, 무선 디바이스에 의해 수행될 다른 미래 작업을 예측기에 의해 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 방법은, 무선 디바이스의 QoS(Quality of Service) 요구사항, 및 다른 미래 작업에 연관된 자원 요구사항 및 다른 예측된 미래 작업에 적어도 부분적으로 기초하여, 다른 미래 작업에 대해 무선 디바이스를 구성하는 추가의 명령어 집합을 최적화기/해석기에 의해 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 방법은, 상기 두 개의 작업을 위한 각 생성된 명령어 집합에 적어도 부분적으로 기초하여 그 작업을 위한 최적의 명령어 집합을 최적화기/해석기에 의해 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 장치들은 상기 요약된 다양한 실시예들의 선택된 또는 모든 양상들을 수행하도록 구성될 수 있다.
상기 요약은 예시적인 것일 뿐이며 어떠한 한정을 하도록 의도된 것이 아니다. 상기 기술된 예시적인 양상들, 실시예들 및 특징들에 더하여, 추가의 양상들, 실시예들 및 특징들이 도면들과 이하 상세한 설명을 참조하여 명확해질 것이다.
발명의 주제는 명세서의 마지막 부분에 특히 기술되며 명확히 청구된다. 본 개시의 앞서 기술한 특징들과 다른 특징들은 첨부된 도면과 함께 참조하여 이하 설명과 첨부된 청구항으로 부터 더욱 명확해질 것이다. 이들 도면이 본 개시에 따른 몇가지 실시예들만을 도시하는 것이며, 따라서 그 범위를 제한하는 것이 아니라는 것을 이해해야 하며, 본 개시는 첨부된 도면들을 사용하여 더 특정하고 상세하게 기술될 것이다.
도 1은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 무선 통신 시스템의 예를 개략적으로 도시한다.
도 2는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 사용자 프로파일에 기초한 시스템 레벨 관리(system level management; SLM)을 개략적으로 도시한다.
도 3은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 사용자 프로파일과, 더 상세하게는 통신 파트너 프로파일로서의 그 사용을 개략적으로 도시한다.
도 4는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 사용자 프로파일에 기초한 SLM을 사용한 수명 최적화의 예를 개략적으로 도시한다.
도 5는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 지역적 사용자 프로파일에 기초한 SLM을 개략적으로 도시한다.
도 6은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 사용자 프로파일에 기초한 SLM의 대안적 구현을 개략적으로 도시한다.
도 7은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 사용자 프로파일에 기초한 SLM의 효율을 더 개선하기 위한 메타 프로파일링을 개략적으로 도시한다.
도 8은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 다중 최대우도(maximum likelihood) 예측을 이용한 예측과 최적화의 예를 개략적으로 도시한다.
도 9는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 사용자 프로파일에 기초한 SLM의 양상들을 실행하기에 적합한 컴퓨터의 예를 도시한다.
도 10은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 사용자 프로파일에 기초한 SLM을 위한 컴퓨터 프로그램 제품을 갖는 제조물의 예의 블럭도를 도시한다.
이하의 설명은 청구된 발명의 주제를 이해하기 위한 특정의 상세 설명과 함께 다양한 예들을 기술한다. 그러나, 당업자라면 청구된 발명의 주제가 여기에 개시된 특정 상세의 일부 또는 그 이상이 없어도 실시 가능하다는 것을 알 것이다. 또한, 어떤 경우에는, 공지된 방법, 절차, 시스템, 구성요소들 및 회로들은 청구된 발명의 주제를 불필요하게 불명확하는 것을 피하기 위해 상세히 설명되지 않았다. 다음 상세한 설명에서, 참조 부호는 첨부된 도면의 일부를 구성하여 기재된다. 도면에서, 문맥상 다르게 기재되지 않는 한, 유사한 기호는 일반적으로 유사한 구성요소를 나타낸다. 상세한 설명, 도면 및 청구범위에 기재된 예시적 실시예들은 제한적으로 의도된 것이 아니다. 여기에 제시된 발명의 주제의 취지와 범위를 벗어나지 않는 한, 다른 실시예들이 사용될 수 있고, 다른 변경들이 가해질 수 있다. 본 개시의 양상들은, 여기에 일반적으로 기재되고 도면에 도시된 것과 같이, 서로 다른 구성들의 광범위한 변형예에서 배열, 치환, 결합 및 설계될 수 있음이 명백하고, 이것들은 명시적으로 의도되어 본 개시의 일부를 이루고 있다.
이하 설명에서, 컴퓨터 및/또는 컴퓨터 시스템과 같은 컴퓨팅 시스템 내에 저장된 이진 디지털 신호 및/또는 데이터 비트에 대한 연산의 기호 표시 및/또는 알고리즘이 제시될 수 있다. 알고리즘은, 일반적으로 저장, 전송, 결합, 비교 및/또는 다른 방법으로 조작될 수 있는 전기, 자기 및/또는 전자기 신호의 형태를 가질 수 있는 물리적 양의 물리적 조작을 포함하는 동작들의 일관성 있는 배열 및/또는 바람직한 결과를 갖는 유사한 처리로 간주될 수 있다. 다양한 문맥에서, 이러한 신호들은, 비트, 데이터, 값, 구성요소, 신호, 문자, 용어, 숫자, 참조부호 등으로 나타낼 수 있다. 그러나, 당업자라면, 이러한 용어들이 물리적 양을 내포하기 위해 사용될 수 있음을 알 수 있다. 따라서, "저장", "처리", "검색", "계산", "결정" 등과 같은 용어들이 이 설명에서 사용될 때, 이들은, 컴퓨팅 플랫폼의 프로세서, 메모리, 레지스터 등 내의 전기적 및/또는 자기적 양을 포함한 물리적 양으로 표현되는 데이터를 전송 및/또는 조작하는, 컴퓨터 또는 휴대폰과 같은 유사한 전기적 컴퓨팅 장치와 같은, 컴퓨팅 플랫폼의 동작들을 나타낼 수 있다.
본 개시는, 무엇보다도, 무선 디바이스의 사용자 프로파일에 기초한 시스템 레벨 관리에 관한 방법, 장치 및 시스템에 관한 것이다. 무선 디바이스는 차세대 무선 디바이스일 수 있으며, 이것은, MIMO, 인지 무선장치, 및/또는 초광대역 송수신기와 같은, 초광대역을 제공하지만 고전력 버짓(budget)을 필요로 하는 매우 복잡한 무선 디바이스일 수 있다. 또한, 무선 디바이스는, 맥박 조정기, 휴대용 신장 등과 같은 인체에 매립된 장치와 통신할 수 있다.
본 개시의 실시예들은, 무선 디바이스에 대해 주어진 제한조건들 하에 사용자가 특정한 목적 기능이 최적화될 수 있도록, 영구적인 (예를 들어, 저장장치), 일시적인 (컴퓨팅 사이클), 및/또는 갱신가능한 (예를 들어, 에너지) 자원들을 비교적 효율적으로 사용하도록 하는 결정 절차, 최적화 기술, 예측 도구, 모델들을 조절하여 개발 및 배치하는 것들을 조합한다. 다양한 실시예에서, 본 개시는, 사용자, 그 사용자의 통신 상대방, 장치의 소프트웨어 및 하드웨어, 동작 조건 및 환경, 에너지 공급 및 다른 관련된 예측지표들의 장기적 및 단기적 모델링을 포함한다. 다양한 실시예에서, 동일 방식 및/또는 조건적 다중방식의 모델의 데이터로부터의 예측지표들이 사용될 수 있다. 다양한 실시예에서, 모델들은 결과적인 최적화를 도모하는 방식으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 본 개시는, 무선 디바이스의 개별 작업들이 개시되고 실행되는 방법과 시기의 온라인 또는 오프라인 최적화(customization)을 통해 구현될 수 있다. 다양한 실시예에서, 사용자의 프로파일, 사용가능한 자원들, 특정 시간과 위치에서의 링크의 품질, 그리고 이와 유사하게 트래픽 및 계산 및 감지 작업들이 사용되어 작업이 어떤 계산 자원들과 어떤 공급 전압을 이용하여 수행될 것인지를 결정하는데 사용될 수 있다.
다양한 실시예에서, 본 개시는, 무선 디바이스의 현재의 운영체제 상에서 지역적(local)으로 또는 원격적으로 동작하는 시스템 레벨 관리(SLM)를 통해 구현될 수 있다. 대안적 실시예에서, 본 개시는, 무선 디바이스를 위한 매개변수화된 운영체제를 사용하여 구현될 수 있다. 무선 디바이스 사용자의 행동과 선호사항에 대한 모델 및 예측, 어플리케이션 (예를 들어, 통신 트래픽 및 감지 작업), 사용가능한 자원들 (예를 들어, 에너지) 및 동작 환경 (예를 들어, 무선 링크의 품질)은 휴리스틱, 모수 통계적 또는 데이터 구동적(data-driven)일 수 있다. 예측 기술은 기계 학습 또는 모테 카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션일 수 있다. 그리고, 사용자 인터페이스가 제공되어 선호사항들이 재기록(overwrite)될 수 있다.
"예측기(predictor)", "최적화기(optimizer)", "해석기(analyzer)", "시스템 레벨 관리자(system level manager)", "조직화기(organizer)", "필터(filter)", "프로파일러(profiler)"와 같은 용어들은 개체들을 구현하는 각각 소프트웨어 및/또는 하드웨어를 나타내며, 인간을 포함하지 않는다. “예측기” 등에 의해 수행되는 동작들은 각각의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 의해 수행되는 동작들이며, 예를 들어, 실제 물체의 데이터 표현을 한 상태에서 다른 상태로 전환하는 동작들이며, 이들 동작은 인간에 의해 수행되는 정신 동작을 포함하지 않는다.
도 1은, 본 개시의 다양한 실시예에 따른 무선 통신 시스템의 예를 개략적으로 도시한다. 무선 통신 시스템(100)은, 일반적으로는 110, 120 및 130으로 나타낸 하나 이상의 무선 통신 네트워크를 포함할 수 있다. 특히, 무선 통신 시스템(100)은, 무선 근거리 영역 통신 네트워크 (WLAN)(110), 무선 대도시 영역 네트워크 (WMAN)(120), 및 무선 광역 통신 네트워크 (WWAN)(130)을 포함할 수 있다. 도 1에는 3개의 무선 통신 네트워크가 도시되었지만, 무선 통신 시스템(100)은, 추가의 또는 더 적은 수의 무선 통신 네트워크를 포함할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신 네트워크(100)는 더 많은 수의 또는 더 적은 수의 WLAN, WMAN 및/또는 WWAN을 포함할 수 있다. 본 개시에 기재된 방법과 장치들은 이것과 관련하여 제한되지 않는다.
무선 통신 시스템(100)은 또한, 일반적으로는 140, 142, 144로 나타내며 가입자국(subscriber station)으로도 나타내는 하나 이상의 무선국(mobile station)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 가입자국(140, 142, 144)은, 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 휴대용 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터(예를 들면, PDA), 휴대전화, 페이저(pager), 오디오 및 비디오 재생기(예를 들면, MP3 플레이어 또는 DVD 플레이어), 게임 장치, 비디오 카메라, 디지털 카메라, 네비게이션 장치(예를 들면, GPS 장치), 무선 주변장치(예를 들면, 프린터, 스캐너, 헤드셋, 키보드, 마우스 등), 의료 장치(예를 들면, 심장 박동수 모니터, 혈압 모니터 등) 및/또는 다른 적절한 고정, 휴대용, 또는 이동 전자 장치와 같은 무선 전자 장치를 포함할 수 있다. 도 1은 3개의 가입자국(140, 142, 144)을 도시하고 있지만, 무선 통신 시스템(100)은 더 많은 수의 또는 더 적은 수의 가입자국을 포함할 수 있다.
일반적으로, 가입자국(140, 142, 144)은, 프로세서 사이클, 메모리 공간, 저장소, 네트워크 대역폭, 어플리케이션 등과 같은 다수의 하드웨어 및 소프트웨어 자원과, 무선 디바이스 상에서 수행되는 다양한 작업들을 위한 자원을 할당하는 것을 포함하여 자원을 관리하도록 구성되는 운영 체제를 포함할 수 있다. 다양한 자원들에 대해, 운영 체제는, 예를 들어, 프로세서 사이클 시간, 메모리 공간 크기, 캐쉬 크기, 네트워크 프로토콜 등과 같은 매개변수들 및/또는 다양한 정책들을 통해 그 사용과 할당을 관리할 수 있다.
가입자국 (140, 142, 144)은, 예를 들어, 직교 주파수 분할 다중 접속(OFDMA), 확산 스펙트럼 기법(예를 들어, 직접 시퀀스 코드 분할 다중 접속(DS-CDMA) 및/또는 주파수 호핑 코드 분할 다중 접속(FH-CDMA), 시간 분할 다중 접속(TDMA), 주파수 분할 다중 접속(FDMA) 및/또는 다른 적절한 접속 기법 등 다양한 접속 기법을 사용하여 무선 링크를 통해 통신한다.
일 실시예에서, 가입자국(140, 142, 144)은, 직접 시퀀스 확산 스펙트럼(DSSS) 기법 및/또는 주파수 호핑 확산 스펙트럼(FHSS) 기법을 사용하여 WLAN(110)(예를 들어, IEEE와 같은 다양한 표준 및/또는 산업 기구에 의해 개발된 다수의 산업 표준 중의 어느 하나에 따른 변조)를 구현할 수 있다. 예를 들어, 랩탑 컴퓨터(140)는, 휴대용 컴퓨터(412) 및/또는 휴대폰(144)와 같이 WLAN(110)과 관련된 장치들과 무선 링크를 통해 통신할 수 있다. 랩탑 컴퓨터(140)는 무선 링크를 통해 엑세스 포인트(AP)(150)와 또한 통신할 수 있다. 일반적으로, WLAN 및 WMAN은 다중 AP(150)를 포함한다. AP(150)는 이하 더 상세히 기술되는 것과 같이 라우터(152)와 연결되어 동작할 수 있다. 대안적으로, AP(150)와 라우터(152)는 단일 장치(예를 들어, 무선 라우터)로 통합될 수 있다.
가입자국(140, 142, 144)은 OFDMA를 사용하여 무선 주파수 신호를 다중의 작은 서브 신호(sub-signal)로 분할함으로써 대량의 디지털 데이터를 전송할 수 있으며, 여기서 서브 신호들은 서로 다른 주파수에서 동시에 전송될 수 있다. 특히, 가입자국(140, 142, 144)은 OFDMA를 사용하여 WMAN(120)을 구현할 수 있다. 예를 들어, 가입자국(140, 142, 144)은 IEEE에 의해 개발된 802.16 군의 표준에 따라 동작하여, 일반적으로는 160, 162, 164로 표시된, 기지국과 무선 링크를 통해 통신할 수 있도록 고정, 휴대용 및/또는 이동 광대역 무선 접속(BWA) 네트워크(예를 들어, 2004년에 IEEE에 의해 공표된 IEEE 표준 802.16)를 제공할 수 있다.
상기 예들의 어떤 것은 IEEE에 의해 개발된 표준을 참조하여 설명되지만, 본 개시에 기술된 방법 및 장치들은, 다른 특별 관심 그룹(special interest group) 및/또는 표준 개발 기구(예를 들어, Wi-Fi 얼라이언스, WiMAX 포럼, IrDA, 3GPP, 3GPP2 등)에 의해 개발된 다수의 표준 및/또는 명세에도 용이하게 적용될 수 있다. 예를 들어, IEEE 802.16 및 WiMAX 표준 외에도, LTE(3GPP 표준), 무선 인터페이스 에볼루션 (air interface evolution, 3GPP2 표준)도 본 개시의 다양한 실시예에 있어서 적용 가능한 적절한 표준일 수 있다. 본 개시에 기재된 방법 및 장치들은 이와 관련하여 제한되지 않는다. 추가적으로, 가입자국(140, 142, 144)은, WWAN(130)을 지원하는 다른 무선 통신 프로토콜에 따라 동작할 수 있다. 특히, 이들 무선 통신 프로토콜은, 예를 들어, GSM 기술, WCDMA 기술, GPRS 기술, EDGE 기술, UMTS 기술, 이들 기술에 기초한 표준, 이들 표준의 변형과 개선들 및/또는 다른 적절한 무선 통신 표준과 같은, 아날로그, 디지털, 및/또는 듀얼 모드 통신 시스템 기술에 기초할 수 있다.
WLAN(110), WMAN(120) 및 WWAN(130)은, 인터넷, 전화 네트워크(예를 들어, 공중 스위치 전화 네트워크(PSTN)), 근거리 통신 네트워크(LAN), 케이블 네트워크 및/또는 이더넷, 디지털 가입자선(DSL), 전화선, 동축 케이블(coaxial cable) 및/또는 무선 연결 등으로의 접속을 통한 다른 무선 네트워크와 같은, 공통의 공중 또는 개인 네트워크(170)에 연결되어 동작할 수 있다. 일 예에서, WLAN(110)은, AP(150) 및/또는 라우터(152)를 통해 공통의 공중 또는 개인 네트워크(170)에 연결되어 동작할 수 있다. 다른 예에서, WMAN(120)은, 기지국(160, 162 및/또는 164)을 통해 공통의 공중 또는 개인 네트워크(170)에 연결되어 동작될 수 있다. 또 다른 예에서, WWAN(130)은 기지국(180, 182 및/또는 184)을 통해 공통의 공중 또는 개인 네트워크(170)에 연결되어 동작할 수 있다.
무선 통신 시스템(100)은, 네트워크 인터페이스 장치 및 주변장치(예를 들어, 네트워크 인터페이스 카드(NIC)), 엑세스 포인트(AP), 재분배 포인트(redistribution point), 엔드 포인트(end point), 게이트웨이, 브릿지, 허브 등과 같은 다른 WLAN, WMAN 및/또는 WWAN 장치(미도시)를 포함하여, 셀룰러 전화 시스템, 위성 시스템, 개인 통신 시스템(PCS), 양방향 라디오 시스템, 단방향 페이저 시스템, 양방향 페이저 시스템, 개인 컴퓨터(PC) 시스템, 개인 데이터 어시스턴트(PDA) 시스템, 개인 컴퓨팅 엑세서리(PCA) 시스템 및/또는 다른 어떠한 적절한 통신 시스템을 구현할 수 있다. 특정 예들을 이상에서 기술하였지만, 본 개시가 포괄하는 범위는 이에 제한되지 않는다.
시스템(100)과 같은 시스템 내의 무선 전자 장치는, 하드웨어, 소프트웨어, 애플리케이션, 동작 및 환경 조건들의 복잡한 상호작용에 의해 점점 더 효율적 동작이 어렵게 되고 있다. 이들 개체들의 대부분은 무선 디바이스의 효율적 사용에 상당한 영향을 미치는 다양한 선택사항을 갖고 있다. 예를 들어, 높은 온도는 에너지 소비를 두 배 또는 세 배로 만들 수 있으며, 높은 에너지 소비는 무선 디바이스의 온도를 추가적으로 증가하게 할 수 있다. 그러나, 에너지 소비는, 작업에 할당된 시간, 캐쉬 라인 정책(cache line policy), 사용된 스케쥴링 알고리즘, 통신 링크의 품질 및/또는 사용된 대역폭을 포함하는 많은 다른 요소들에 의해 영향 받을 수 있다.
따라서, 본 개시의 다양한 실시예에 따라, 시스템 레벨 관리자(SLM)(190)은, 가입자국(140, 142, 144)(이하 단순히 무선 디바이스라고 함)에 의해 도시되는 것과 같은, 개별 휴대용 전자 무선 디바이스에 제공될 수 있다. 다양한 실시예에서, 개별 SLM(190)은, 상호 동작을 위해 연결된 예측기 및 최적화기/해석기를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 예측기는, 무선 디바이스의 현재 상태, 무선 디바이스의 성능 모델, 무선 디바이스를 위한 동작 권장사항, 및/또는 사용자 및 통신 파트너의 프로파일 중의 적어도 하나 및 무선 디바이스의 사용자 프로파일에 적어도 부분적으로 기초하여, 무선 디바이스에 의해 미래 작업을 실행하기 위한 자원 요구사항을 포함하는, 무선 디바이스에 의해 실행될 미래 작업을 예측하도록 구성될 수 있다. 최적화기/해석기는, 무선 디바이스가 예측된 작업을 실행해야 함을 예상하여, 무선 디바이스의 QoS 요구사항 및 미래 작업을 실행하기 위한 자원 요구사항 및 예측된 미래 작업에 적어도 부분적으로 기초하여, 무선 디바이스를 구성하기 위한 복수의 명령서를 생성하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 명령어를 결정함에 있어서, 개별 SLM(190)은 운영 체제에 취해질 관리 동작을 전달할 수 있다. 프로세스는 SLM(190)에 의해 연속적으로 수행되거나 주기적으로 반복되어, 요구되는 QoS 요구사항을 달성하기 위해 주기적으로 또는 연속적으로 무선 디바이스의 성능이 관리될 수 있도록 할 수 있다.
다양한 실시예에서, SLM(190)은 한가지 유형의 무선 디바이스(예를 들어, 특정 유형의 무선 전화 또는 특정 유형 및/또는 구성의 랩탑 컴퓨터)에 대해 일반적이거나, 소프트웨어 최적화(customization) 또는 장치 구성요소의 노후화 및 제조 상의 다양성과 같은 하드웨어 요인에 의해 특정되는 특정 장치를 목적으로 할 수 있다. SLM(190)은, 표준 또는 실시간 운영 체제를 이용하여 자원을 할당하는 장지를 목적으로 할 수 있다.
대안적 실시예에서, SLM(190)의 일부 또는 모든 양상은 그 무선 디바이스의 운영 체제와 통합될 수 있다. 또 다른 실시예에서, SLM(190)은 대안적으로 원격 컴퓨팅 장치(미도시) 상에 배치될 수 있다. 원격으로 배치된 SLM(190)은 네트워크에서 하나 이상의 무선 디바이스를 원격 관리할 수 있다.
다양한 실시예에서, 전자 무선 디바이스(140, 142, 144)의 운영 체제는, 프로세서 사이클 시간, 캐쉬 히트(cache hit), 패킷 에러율 등과 같은, 다양한 작업, 하드웨어 및 소프트웨어 관련 측정지표(metrics)에 대한 측정값(measurements)을 제공하도록 구성될 수 있다. 다양한 실시예에서, 무선 디바이스(140, 142, 144)는, 예를 들어, 온도 센서, 사용자의 생체 지표(bio-metrics) 센서 등과 같은, 다양한 사용자 및/또는 장치 관련 측정지표에 대한 측정값을 측정하고 제공하는 센서를 구비하도록 구성될 수 있다. 다양한 실시예에서, 통신 시스템(100)은, 측정하기 위한 센서 및/또는 저장하기 위한 저장소를 구비하며, 주변 온도 및/또는 습도와 같은 다양한 환경 관련 측정지표, 네트워크 트래픽 대역폭 및/또는 에러율에 대한 측정값을 제공하도록 구성될 수 있다. 다양한 실시예에서, 센서 또는 데이터 수집 장치는 실시간 측정의 수행 및/또는 연속적 또는 주기적 측정의 수행을 하도록 구성될 수 있다. SLM(190)은, 측정값을 획득함에 있어서 이들 장치 및/또는 시스템을 이용할 수 있다.
도 2는 본 개시의 다양한 실시예에 따라 사용자 프로파일에 기초한 시스템 레벨 관리(SLM)를 개략적으로 도시한다. 불확실한 상황에서의 최적화는, 미래 동작이 적어도 부분적으로 알려질 수 있는 경우에 비해 더욱 어렵고 덜 효율적일 수 있다. 예를 들어, 조합 및 연속적인 최적화 문제(combinational and continuous optimization problem)의 대부분을 위한 다수의 온라인 알고리즘은, 관련 문제의 경우에 대해 완전환 지식을 가정하는 알고리즘에 비해 상당히 열등한 결과를 가질 수 있다. 어떤 운영 체제는 이러한 시나리오에서 정확히 동작한다. 예를 들어, 이러한 운영 체제는, 배터리의 상태나 가까운 미래의 진행 작업에 대한 지식 없이 동작 전압을 수정할 수 있다. 본 개시는, 에너지와 같은 자원의 공급과 해결해야 할 자원 요구사항의 관리 및 예측을 원활하게 하는 방식으로, 환경(예를 들어, 링크의 수신율), 사용자의 통신 상대방, 및 무선 디바이스의 사용자의 프로파일을 관리할 수 있는, 사용자 프로파일에 기초한 시스템 레벨 관리(SLM)를 통해 위 문제점들을 해결한다.
도시된 바와 같이, 하나 이상의 실시예에서, 예측기(212)가 제공되어, 무선 디바이스에 의해 미래 작업(214)을 실행하기 위한 자원 요구사항을 포함하는, 무선 디바이스에 의해 실행될 미래 작업(214)을 예측(232)하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 실시예에서, 예측기(212)는, 무선 디바이스의 현재 상태(210), 무선 디바이스의 성능 모델(208), 무선 디바이스의 동작 권장사항(206), 사용자의 통신 상대방(communication partner)의 프로파일(204) 중의 적어도 하나, 및 무선 디바이스의 사용자의 프로파일(202)에 적어도 부분적으로 기초하여 예측을 실행할 수 있다. 통신 상대방 중의 일부는 서비스 제공자, 예를 들어, 이메일 서비스 제공자, 전화 서비스 제공자, 인스턴트 메세징 서비스 제공자, 영화 또는 음악 배포자일 수 있음을 주지해야 한다. 또한, 최적화기/해석기(216)가 제공되어, 무선 디바이스가 예측된 작업을 실행해야 함을 예상하여, 무선 디바이스의 QoS 요구사항 및 미래 작업을 실행하기 위한 자원 요구사항 및 예측된 미래 작업(214)에 적어도 부분적으로 기초하여, 무선 디바이스를 구성하도록 하는 복수의 명령어(218)을 생성하도록 구성할 수 있다.
프로파일(202, 204)은, 개시된 작업 및 그 속성과 관련하여, 사용자 및 그 통신 상대방의 선호사항 및 습관에 관한 특정 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로파일(202, 204)은, 지연(latency), 성능(throughput), 해상도, 보안(security) 및 사생활(privacy)의 관점에서의 동의되고 선호되는 QoS 뿐만 아니라, 다운로드(download)된 영화/음악, 엑세스된 웹사이트, 개시된 게임, 인스턴트 메세지, 음성 통화, 전송 및 수신된 이메일에 관한 정보를 포함할 수 있다. 프로파일(202, 204)은, 또한 배터리 충전 패턴에 관한 정보를 포함할 수 있다. 정보가 추출되어, 조건 확률로 공식화하거나 주파수에 기초하는 전형적인 패턴 및 통계적 모델이 생성될 수 있다. 따라서, 프로파일(202, 204)은, 특정 작업이 특정 순간 또는 특정 시나리오에서 개시되거나 종료될 확률에 관한 통계적, 확률적 및 휴리스틱(heuristic)한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로파일(202, 204)은, (활동 및/또는 조건의 현재 및/또는 최근 문맥이 주어진 경우) 다음 시간에서 인스턴트 메세지, 음성 통화 및/또는 발송 및 수신된 이메일의 예상되는 갯수, 및/또는 다음 24 시간에서 파일, 영화 및/또는 음악 다운로드의 예상되는 갯수에 관한 정보를 포함할 수 있다. 또한, 프로파일(202, 204)은, 크기/기간, 도착/개시의 비율 등과 같은, 노래, 영화, 파일, 웹사이트/페이지, 게임, 인스턴트 메세지, 통화, 이메일의 속성에 관한 정보를 포함할 수 있다.
프로파일(202, 204)은 사용자의 이전 행동을 관찰하고 추정(extrapolate)하여 설정할 수 있다. 프로파일은 시간, 위치, 이동 패턴, 또는 지역적(local) 또는 전역적(global) 이벤트에 관해 무조건적이거나 조건적일 수 있다. 예를 들어, 사용자는, 주식 또는 운영되는 펀드가 특정량을 초과하여 그 값을 변경한 때에 이메일 경고를 수신하는데 관심이 있을 수 있다.
권장사항(206)은, 무선 디바이스에 대한 하나 이상의 동작 권장사항을 포함할 수 있다. 권장사항(206)은, 특정 작업을 실행하는데 필요한 자원, 및 이것이 다양한 목적을 위해 어떻게 최적화되는지에 주로 관련될 수 있다. 권장사항(206)은, 동일한 또는 유사한 작업을 이미 실행했던 다른 사용자들에 의해 제공될 수 있다. 예를 들어, 권장사항(206)은, 무선 디바이스에 대한 (디스플레이될 사항이나 그 사항의 미디어 유형에 따라 달라지는) 하나 이상의 디스플레이 해상도 권장사항, 무선 디바이스에 대한 (전송될 사항이나 그 사항의 미디어 유형 및/또는 네트워크 조건에 따라 달라지는) 하나 이상의 변조 권장사항, 무선 디바이스에 대한 (보전성(integrity) 요구사항에 따라 달라지는) 하나 이상의 에러 정정 코드 권장사항, 및 (전송될 사항이나 그 사항의 미디어 유형 및/또는 네트워크 조건에 따라 달라지는) 무선 디바이스에 대한 하나 이상의 통신을 위한 패킷 크기 권장사항을 포함할 수 있다.
성능 모델 (또는 단순히 모델)(208)은, 무선 디바이스, 그 소프트웨어, 동작 조건 및 환경에 관한 성능 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 모델(208)은, 현재 및 예상되는 트래픽 혼잡도, 간섭, 수신율, 신호 대 잡음 비율의 관점에서 특정 위치에서의 링크의 품질에 관한 정보를 포함할 수 있다. 모델(208)은, 또한 특정 동작 조건 하에서의 무선 디바이스의 에너지 소비 및/또는 온도를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 모델(208)은, 다양한 동작 및/또는 환경 조건 하에서 장치에 대해 획득되는 측정값에 적어도 부분적으로 기초하여 구성될 수 있다.
현재 작업 및 시스템 상태(210)는, 현재 작업, 영구적 자원 (예를 들어, 저장소), 폐기가능한 자원 (예를 들어, 컴퓨팅 사이클), 또는 재생 가능한 자원 (예를 들어, 에너지)의 관점에서의 그 작업의 자원 소비에 관한 정보를 포함할 수 있다. 현재 작업 및 시스템 상태(210)는, 각 작업의 현재 지연, 사용 가능한 에너지, 구성부품의 부분 집합의 온도, 주변 빛 등을 포함할 수 있다.
예측된 미래 작업(214)의 자원 요구사항은, 예를 들어, 프로세서 사이클 요구사항, 캐슁 자원 요구사항, 전송/수신 요구사항, 및/또는 다른 실행 요구사항을 포함할 수 있다.
이어서 도 2를 참조하면, 다양한 실시예에서, 예측기(212)는, 단기간의 더 높은 정확도 뿐만 아니라 더 장기간의 낮은 정확도를 갖는 예측(214)을 제공하도록 구성될 수 있다. 예측(214)은, 최적화기/해석기(216)에 의해 사용되어, 자원 할당 및 프로토콜 및 정책 선택을 최적화하고 관리할 수 있다. 앞서 기술한 것처럼, 다양한 실시예에서, 최적화기/해석기(216)는, 예측과 그 자원 요구사항에 적어도 부분적으로 기초하여, 자원을 할당하고 관리하는데 있어서 운영 체제를 가이드(guide)하기 위해 무선 디바이스의 운영 체제에 대한 명령어 집합을 생성할 수 있다.
다양한 실시예에서, 최적화기/해석기(216)는, 신속하고 효율적인 방법으로 복잡한 목적 주제(objective subject)를 복잡한 제한사항(constraint)의 집합으로 최적하도록 구성될 수 있다 (이렇게 함으로써, 예측된 작업을 위한 명령어 집합을 생성하거나, 다수의 예측된 작업을 위한 통합/최적화된 명령어 집합을 생성한다). 다양한 실시예에서, 최적화는, 사용된 해상도 및 지연과 같은 동작 매개변수의 관점에서의 QoS의 개선 또는 최적화, 또는 수명의 최대화 또는 개선과 같은, 무선 디바이스의 QoS 목표를 개선하기 위해, 무선 디바이스의 동작 매개변수, 알고리즘, 및/또는 프로토콜을 변경할 수 있다. 다양한 실시예에서, 최적화기/해석기(216)는, 미래 작업 및 그 자원 요구사항에 대한 예측(214)이 정정될 것이라고 가정할 수 있다. 따라서, 이런 방식으로, 이들 실시예에 있어서는, 불확실성이 감소되거나 제거될 수 있다. 다양한 실시예에서, 효율성 및 정확성을 최대화하거나 개선하기 위해, 최적화기/해석기(216)는, 최적화 동안에 여러 개의 발생가능한 미래 시나리오를 고려하고, 고려된 시나리오의 다수 또는 모두에 있어서 최상의 결과를 갖는 해결책을 선택하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 최적화기/해석기(216)는, 사용 가능한 해결책을 계속해서 점차적으로 개선하고, 변경된 요구사항 및 사용 가능한 자원에 적응하기 위해 엔지니어링 변경 방법론(engineering change paradigm)을 사용하도록 구성될 수 있다. 다양한 실시예에서, 최적화기/해석기(216)는, 최대 우도(maximum likelihood; ML)의 몇몇 변형을 사용하도록 구성될 수 있으며, 최적화기/해석기(216)는 가장 발생 가능한 시나리오에 대한 목적 함수를 가장 최적화할 수 있는 가장 발생 가능한 매개변수 설정을 찾도록 구성될 수 있다. 다양한 실시예에서, 다중으로 예측된 작업에 대해, 최적화기/해석기(216)는, 먼저 작업에 대한 구성 명령어를 각각 생성한 후, 작업에 대해 각각 생성된 명령어 집합에 기초하여 구성 명령어의 최적화된 집합을 생성할 수 있다.
다양한 실시예에서, 프로파일 생성 및/또는 최적화는 (무선 디바이스 상에서) 지역적으로 또는 원격 컴퓨터에서 실행될 수 있다. 다양한 실시예에서, 각 동작이 어디서 실행될 수 있을지에 대한 결정은, 에너지 소비, 지연, 정확성 또는 다른 사용자 특정의 목적 함수가 최적화될 수 있는 방식으로 작업을 할당하기 위해 SLM에 대한 기존의 사용자 프로파일을 사용하여 자체적으로 처리될 수 있다. 사용자 프로파일에 기초한 SLM의 실제의 상호작용은 여러 방식으로 실현될 수 있다. 예를 들어, SLM은, SLM과 사용작용할 수 있는 방식으로 설계된 운영 체제 또는 변경된 운영 체제와 정보를 교환할 수 있다.
다양한 실시예에서, 사용자 인터페이스(220)는 모든 또는 일부 SLM 양상에 관해 사용자에게 통보하도록 제공될 수 있다. 다양한 실시예에서, 사용자 인터페이스(220)는, 사용자로 하여금 결정 또는 프로세스의 어떠한 부분 집합을 직접적으로 또는 더 일반적인 상세(specification)를 이용하여 덮어쓰기(overwrite)할 수 있도록 더 구성될 수 있다.
도 3은 본 개시의 다양한 실시예에 따라 사용자 프로파일 및 통신 상대방 프로파일로써의 그 사용을 더 상세하게 도시한 개략도이다. 도시된 바와 같이, 사용자 프로파일(300)은, 이메일, 음성 통화, 인스턴트 메세지, 게임, 파일, 웹사이트, 영화 및/또는 노래에 추가하여, 일반적으로 다른 상대방에 대한 일반적인 통신 속성(304), 사용자 선호사항(306), 선택된 상대방(예를 들어, 주요 상대방)에 대한 특정 통신 속성(308), 및 사생활 및 보안 속성(310)을 더 포함할 수 있다.
통신 속성(304, 308)은, 일반적인 다른 통신 상대방 또는 특정의 상대방 각각에 대한 수신율, 지연(latency), 성능, 지체(backlog) 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 사용자 선호사항(306)은, 사용자의 통신 선호사항, 예를 들면, (이메일, 인스턴트 메세징 등을 위한) 디스플레이 해상도, 변조, 패킷 크기 및/또는 에러 정정 코드에 관한 정보를 포함할 수 있다. 사생활 및 보안 속성(310)은, 예를 들어, 사용자의 위치, 이동 모드 및 통신 활동에 관한 정보를 포함할 수 있다.
하나 이상의 실시예에서, 정보 조직화기(312)가 제공되어, 통신 및 협동을 위해 (사용자의 사생활 및 보안 선호사항에 따라) 좀 더 관련된 정보가 공유되도록, 다양한 정보를 최근 및 장기적인 정보 모두로 조직화하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 실시예에서, 정보 필터(314)가 제공되어, 특정 통신 상대방에 제공되기 위한 조직화된 정보를 필터링하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 정보 통신기 및 협상기(316)가 또한 제공되어, 하나의 통신 상대방 또는 통신 상대방의 그룹에 제공 가능한 정보를 통신하는 시기 및 방법을 결정하도록 구성될 수 있다. 다양한 실시예에서, 정보 통신기 및 협상기(316)는 제공 가능한 정보를 통신하는 목적, 시기 및 방법에 대해 다른 상대방과 협상하도록 더 구성될 수 있다.
도 4는 본 개시의 다양한 실시예에 따라 사용자 프로파일에 기초한 SLM을 사용하는 수명 최적화의 예를 개략적으로 도시한다. 예시는, 사용자 프로파일에 기초한 SLM을 사용하여 무선 디바이스에 대한 에너지 사용을 최적화하는 방법을 도시한다. 도시된 바와 같이, 사용자(402) 및 그 통신 상대방(404)은 예측된 미래 작업(406)에 관한 정보를 제공한다. 상기한 바와 같이, 예측된 미래 작업은, 예측된 미래 작업과 연관된 요구되는 자원에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 정보는 무선 디바이스에 대해 가장 예상되는 업무부하(workload)의 집합을 생성하는데 사용될 수 있다.
예를 들어, 최적화기/해석기는 결과적으로, (i) 개별 작업 레벨과, (ii) 상호작용 레벨과 같은 2개의 레벨 중의 하나 이상에서 최적화를 수행할 수 있다. 도시되고 상기한 바와 같이, 최적화기/해석기는 먼저 예측된 미래 작업의 각각에 그 자체를 구성하기 위해 무선 디바이스에 대한 명령어(408)를 생성할 수 있다. 도시되고 상기한 바와 같이, 명령어(408)는, 어떤 프로세서를 사용하는지, 어떤 소프트웨어를 사용하는지 등과 같은 속성을 포함할 수 있다. 다음에, 최적화기/해석기는 명령어(408)의 다양한 집합을 더 분석하고, 신속하고 정확한 평가 및 정지 기준을 위해, 개선된 또는 최상의 전체적인 매개변수 및 정책(410)을 검색할 수 있다. 하나 이상의 실시예에서, 결정에 있어서, 최적화기/해석기는, 적용 가능한 경우, 예를 들어, 장치 전압(Vdd), 버퍼 할당, 재생기 선택 등을 포함한, 선택된 대부분 또는 더 많은 잇점을 갖는 매개변수 설정 및 선택된 알고리즘, 프로토콜 및 정책에 관한 결정(410)을 운영 체제 및 통신 하드웨어 및 시스템으로 통신한다.
상기한 실시예에 있어서, 사용자 인터페이스(420)가 제공되어 사용자에게 일부 또는 모든 SLM 양상을 통보할 수 있다. 다양한 실시예에서, 사용자 인터페이스(420)는, 사용자로 하여금, 결정 또는 프로세스의 어떠한 집합을 직접적으로 또는 더 일반적인 상세를 이용하여 덮어쓰기할수 있도록 더 구성될 수 있다.
도 5는 본 개시의 다양한 실시예에 따라 지역적(local) 사용자 프로파일에 기초한 SLM을 개략적으로 도시한다. 이들 실시예에서, 관련 무선 디바이스(504)는, 예측 및 최적화 자체 뿐만아니라, 사용자 프로파일(502)에 연관된 프로파일링 및 모델링의 일부 또는 전부를 실행한다. 일부 잇점들은, 통신 비용의 감소 및 자체적인 충족도(self-sufficiency)를 포함할 수 있다. 적어도 통신 설정에 관한 조정을 위해 다른 통신 상대방(506, 508)과의 통신이 더 사용될 수 있음을 주지해야 한다. 예를 들어, 통신 횟수, 사용된 변조, 동기화 코드, 사용된 주파수 및 에러 정정 코드에 관한 정보가 통신 상대방(506, 508) 사이에서 조정될 수 있다. 주요 단점으로는, 무선 디바이스(504)의 지역적 자원의 오버로딩(overloading)을 회피하기 위해 종종 더 단순한 프로파일링 및 최적화가 실행될 수 있다는 점이다.
도 6은 본 개시의 다양한 실시예에 따라 사용자 프로파일에 기초한 SLM의 대안적 구현을 개략적으로 도시한다. 이들 실시예에서, 통신 상대방(606, 608)과의 통신을 위한 최적화, 예측, 모델링, 프로파일링의 적어도 부분은, 사용자 프로파일(602)을 사용하여 (목적 무선 디바이스(604)를 대신하여) 원격 컴퓨팅 장치(610)에서 수행될 수 있다. 이들 실시예의 잇점은, 프로파일링, 모델링, 예측 및 최적화가 더 정교한 방법으로 이루어질 수 있다는 것과, 조정이 더 잘 이루어질 수 있다는 것이다. 그러나, 일부 사생활 보호는 약화될 수 있고, 통신 비용이 증가할 수 있으며, 결정의 지연이 증가될 수 있다.
다양한 실시예에서, 지역적이고 원격적인 사용자 프로파일에 기초한 SLM은, 잇점들이 결합되면서 각 개별 방법의 한계는 감소될 수 있는 방식으로 사용될 수 있다.
도 7은 본 개시의 다양한 실시예에 따라 사용자 프로파일에 기초한 SLM의 효율성을 더 개선하기 위한 메타 프로파일링(meta profiling)을 개략적으로 도시한다. 도시된 바와 같이, 이들 실시예에서, 예측된 미래 작업(704)에 대해 최적화기/해석기(706)에 의해 생성된 명령어 집합(708)은, 명령어를 생성하는데 사용된 정보를 기술하는 메타 데이터(meta data)를 포함한다. 이들 실시예에서, 메타 프로파일러(meta profiler)(710)가 더 제공되어, 다양한 예측된 미래 작업에 대한 다양한 명령어를 생성하는데 있어서 다양한 최적화기/해석기(706)에 의해 어떤 정보가 사용되었는지를 결정하기 위해 명령어 집합(708)과 함께 포함된 메타 데이터, 및 그 관련성을 해석하도록 구성될 수 있다. 상기한 것과 같이, 다양한 최적화기/해석기(706)는 예측된 미래 작업(704)에 적어도 부분적으로 기초하여 명령어를 생성하며, 여기서 미래 작업은 사용자 및 그 통신 상대방의 프로파일(702)에 적어도 부분적으로 기초하여 예측될 수 있다.
이들 실시예에서, 메타 프로파일러(710)는 이들 정보 및 그 관련성(708)을 분석하며, 어떤 동작 매개변수가 모델링되어야 하는지, 어떤 장치 성능 특성이 모델링되어야 하는지, 어떤 종류의 사용자 행동 속성이 프로파일링되어야 하는지 등에 대하여 다양한 최적화기/해석기(706)를 위한 결론(712)을 생성한다. 결론(712)은, 특정 무선 디바이스 및/또는 특정 사용자에게 실질적으로 가장 중요할 수 있는 특정 동작을 식별하는 정보를 또한 포함할 수 있다.
도시된 바와 같이, 결론(712)은, 최적화기/해석기(706)가 그 최적화와 분석을 개선할 수 있도록, 최적화기/해석기(706)에게 피드백이 될 수 있다. 명령어를 생성하는데 어떤 정보가 사용되는지의 분석, 그 관련성, 및 최적화기/해석기(706)에 피드백 제공의 프로세스는 주기적으로 또는 연속적으로 반복될 수 있다. 따라서, 사용자 프로파일에 기초한 SLM 방식의 효율성은 더 개선될 수 있다.
도 8은 본 개시의 다양한 실시예에 따라 다중 최대 우도(ML)을 사용한 예측 및 최적화의 예를 개략적으로 도시한다. 다양한 실시예에서, 최적화기/해석기는 다음과 같은 방법으로 ML SLM 최적화를 실행한다. 예측기는 먼저 프로파일(802) 및 시스템 현재 상태(804)로부터의 정보를 이용하여, 예를 들어, 작업 집합{T1, T2, T3}, 다른 작업 집합{T2, T3, T4} 등과 같은 다수의 가능성이 높은 작업 집합(806)을 생성할 수 있다. 예측된 작업의 각 집합(806)에 대해, 최적화기/해석기는 매개변수(808-814)의 최선의 선택을 찾을 수 있다. 이들 매개변수(808-814)의 선택은, 각 결정이 가장 이익이 될수 있는 가능성(likelihood) 및 그 정도에 관한 정보를 제공할 수 있다. 다음으로, 최적화기/해석기는, 특정 제한 사항 하에서 관련 QoS 목적 함수를 가장 잘 최적화할 수 있는 결합된 최적화 해결책(816)을 생성하기 위해, ML 예측을 이용한 가능성에 관한 정보를 결합할 수 있다. 다양한 실시예에서, 일부 작업이 실제로 실행되지 않으면, 이러한 작업에 연관된 명령어는, 결합된 최적화 해결책(816)의 결정에서 생략될 수 있다. 반면에, 예상되지 않은 작업이 개시된 경우에는, 다른 작업을 고려하지 않고 가장 이익이 되며, SLM 프로세스가 개시되는 설정을 이용하여, 작업이 실행될 수 있다. 대안적 실시예에서, 이들 기본 방식의 변형들이 실행될 수 있다.
도 9는 본 개시의 다양한 실시예에 따라 사용자 프로파일에 기초한 SLM의 양상들을 실시하는데 적합한 예시적인 컴퓨팅 장치를 도시한다. 도 9는, 프로세서(902), 메모리(904), 및 하나 이상의 드라이브(906)를 포함하는 컴퓨터(900)를 포함한다. 드라이브(906) 및 이와 연관된 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 및 컴퓨터 장치(900)를 위한 다른 데이터의 저장을 제공한다. 드라이브(906)는 운영 체제(908), 응용 프로그램(910) 및 프로그램 모듈(912)을 포함할 수 있다. 하나 이상의 실시예에서, 드라이브(906)은 앞서 기술한 사용자 프로파일에 기초한 SLM의 다양한 양상들을 구현하는 프로그래밍 명령어(907)를 더 포함할 수 있다.
컴퓨터(900)는 사용자가 명령어 및 데이터를 입력할 수 있는 사용자 입력 장치(916)를 더 포함할 수 있다. 입력 장치는 전자 디지타이저, 마이크로폰, 키보드 및 마우스, 트랙볼 또는 터치패드와 같이 일반적으로 호칭되는 포인팅 장치를 포함할 수 있다. 다른 입력 장치는 조이스틱, 게임패드, 위성접시, 스캐너 등을 포함할 수 있다.
이들 및 다른 입력 장치는, 시스템 버스(918)에 연결될 수 있는 사용자 입력 인터페이스를 통해 프로세서(902)에 연결될 수 있으나, 병렬 포트, 게임 포트 또는 범용 직렬 버스(USB)와 같은 버스 구조 및 다른 인터페이스에 의해 연결될 수도 있다. 컴퓨터(900)와 같은 컴퓨터는 또한 스피커와 같은 다른 주변 출력 장치를 포함할 수 있으며, 이는 출력 주변 인터페이스(920) 등을 통해 연결될 수 있다.
컴퓨터 장치(900)는, 네트워크 인터페이스(922)에 연결된 원격 컴퓨터와 같은 하나 이상의 컴퓨터에 대한 논리 연결을 이용한 네트워크 환경에서 동작할 수 있다. 원격 컴퓨터는 개인 컴퓨터, 서버, 라우터, 네트워크 PC, 피어 장치(peer device) 또는 다른 공통 네트워크 노드일 수 있으며, 컴퓨터 장치(900)에 관해서 상기 기술한 구성 요소들 중의 다수 또는 전부를 포함할 수 있다. 네트워크 환경은 기업 광역 네트워크(WAN), 근거리 영역 네트워크(LAN), 인트라넷 및 인터넷을 포함할 수 있다. 예를 들어, 본 개시에 따르면, 컴퓨터(900)는 데이터를 이동해 올 수 있는 소스 기계(source machine)일 수 있으며, 원격 컴퓨터는 목적 기계(destination machine)일 수 있으며, 그 반대의 경우도 가능하다. 그러나, 소스 및 목적 기계는 네트워크(924)나 다른 어떤 수단에 의해 연결되지 않아도 되며, 대신에 데이터는 목적 플랫폼 또는 플랫폼에 의해 판독되고 소스 플랫폼에 의해 쓰여질 수 있는 어떠한 매체를 통해서 이동될 수 있다. LAN 또는 WLAN 네트워크 환경에서 사용되는 경우, 컴퓨터 장치(900)는 네트워크 인터페이스(922) 또는 어댑터를 통해 LAN에 연결될 수 있다. WAN 네트워크 환경에 사용되는 경우, 컴퓨터 장치(900)는, 모뎀, 또는 인터넷 또는 네트워크(924)와 같이 WAN상에서 통신을 설정하는 다른 수단을 포함할 수 있다. 컴퓨터 사이의 통신 링크를 설정하는 다른 수단이 사용될 수 있음을 주지해야 한다.
본 개시에 기재된 하나 이상의 프로세스를 실행하기 위해 제조물(article of manufacture) 및/또는 시스템이 사용될 수 있다. 도 10은 본 개시의 다양한 실시예에 따라 사용자 프로파일에 기초한 시스템 레벨 관리(SLM)를 위한 컴퓨터 프로그램 제품(1000)을 갖는 제조물의 예를 도시한다. 컴퓨터 프로그램 제품(1000)은 컴퓨터 판독가능 저장 매체(1032)와 저장 매체(1032)에 저장된 다수의 프로그래밍 명령어(1034)를 포함할 수 있다. 이들 다양한 실시예에서, 프로그래밍 명령어(1034)는, 프로그래밍 명령어가 프로세서에 의해 실행될 때, 장치로 하여금, 무선 디바이스의 현재 시스템 상태, 성능 모델, 권장사항, 통신 상대방 프로파일, 및/또는 사용자 프로파일의 수신, QoS 요구사항 및 자원 요구사항에 적어도 부분적으로 기초하여 예측된 미래 작업을 실행하기 위해 무선 디바이스를 구성하는 하나 이상의 명령어의 생성, 및/또는 생성된 명령어의 실행 또는 전달 중의 어느 하나 또는 그 이상을 실행하도록, 장치의 프로세서를 프로그래밍하도록 구성될 수 있다.
저장 매체(1032)는, CDROM 및 플래쉬 메모리에 제한되지 않는 비휘발성의 지속성 메모리를 포함하는 다양한 형태를 취할 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다.
청구범위의 발명은 본 개시에 기재된 특정 구현으로 그 범위가 한정되지 않는다. 예를 들어, 어떤 구현은 장치 또는 장치들의 결합 위에서 동작하도록 사용되는 것과 같이 하드웨어일 수 있으나, 다른 구현은 소프트웨어 및/또는 펌웨어일 수 있다. 마찬가지로, 청구범위의 발명은 이러한 관점에서 그 범위가 제한되지 않지만, 어떤 구현은 저장 매체 또는 저장 매체와 같은 하나 이상의 물건을 포함할 수 있다. CD-ROM, 컴퓨터 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 이러한 저장 매체는, 그 매체에 저장된 명령어를 가질 수 있으며, 이 명령어는 컴퓨터 시스템과 같은 시스템, 컴퓨팅 플랫폼 또는 다른 시스템에 의해 실행될 때, 예를 들어 앞서 기술한 구현들의 하나와 같이, 결과적으로 청구범위의 발명에 따라 프로세서의 실행으로 될 수 있다. 하나의 가능성으로, 컴퓨팅 플랫폼은 하나 이상의 프로세싱 장치 또는 프로세서, 디스플레이, 키보드 및/또는 마우스와 같은 하나 이상의 입력/출력 장치, 정적 임의 접근 메모리(SRAM), 동적 임의 접근 메모리(DRAM), 플래쉬 메모리 및/또는 하드 드라이브와 같은 하나 이상의 메모리를 포함할 수 있다.
시스템의 양상들의 하드웨어 및 소프트웨어 구현 사이에는 구별이 거의 없다. 하드웨어 또는 소프트웨어의 사용은 일반적으로 (그러나 어떤 문맥에서 하드웨어 및 소프트웨어 사이의 선택이 중요할 수 있다는 점에서 항상 그런 것은 아니지만) 비용 대비 효율의 트레이드오프(tradeoff)를 나타내는 설계상 선택(design choice)이다. 본 개시에서 기재된 프로세스 및/또는 시스템 및/또는 다른 기술들이 영향 받을 수 있는 다양한 수단(vehicles)(예를 들어, 하드웨어, 소프트웨어 및/또는 펌웨어)이 있으며, 선호되는 수단은 프로세스 및/또는 시스템 및/또는 다른 기술이 사용되는 문맥(context)에 따라 변경될 것이다. 예를 들어, 구현자가 속도 및 정확성이 가장 중요하다고 결정한다면, 구현자는 주로 하드웨어 및/또는 펌웨어 수단을 선택할 수 있으며, 유연성이 가장 중요하다면, 구현자는 주로 소프트웨어 구현을 선택할 수 있다. 다른 대안으로서, 구현자는 하드웨어, 소프트웨어 및/또는 펌웨어의 어떤 결합을 선택할 수 있다.
어떤 실시예에서, 본 개시에 기재된 발명의 몇몇 부분은 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array), DSP(Digital Signal Processor) 또는 다른 집적의 형태를 통해 구현될 수 있다. 그러나, 당업자라면, 본 개의 실시예의 일부 양상은, 하나 이상의 컴퓨터 상에 실행되는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램(예를 들어, 하나 이상의 컴퓨터 시스템 상에 실행되는 하나 이상의 프로그램), 하나 이상의 프로세서 상에서 실행되는 하나 이상의 프로그램(예를 들어, 하나 이상의 마이크로프로세서 상에서 실행되는 하나 이상의 프로그램), 펌웨어 또는 실질적으로 이들의 조합으로써, 전체적으로 또는 부분적으로 균등하게 집적 회로에 구현될 수 있다는 알 수 있으며, 소프트웨어 및/또는 펌웨어를 위한 코드의 작성 및/또는 회로의 설계는 본 개시에 비추어 당업자에게 자명할 것이다. 또한, 당업자라면, 본 개시의 발명의 수단(mechanism)들이 다양한 형태의 프로그램 제품으로 분포될 수 있음을 이해할 것이며, 본 개시의 발명의 예시는, 분배를 실제로 수행하는데 사용되는 신호 포함 매체(signal bearing medium)의 특정 유형과 무관하게 적용됨을 이해할 것이다. 신호 포함 매체의 예는, 플로피 디스크, 하드 디스크 드라이브, CD, DVD, 디지털 테이프, 컴퓨터 메모리 등과 같은 판독가능 유형의 매체, 디지털 및/또는 아날로그 통신 매체(예를 들어, 섬유 광학 케이블, 웨이브가이드, 유선 통신 링크, 무선 통신 링크 등)와 같은 전송 유형 매체를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다.
본 개시의 실질적으로 어떠한 복수 및/또는 단수 용어들의 사용에 관해서, 당업자라면 문맥 및/또는 응용에 적합하도록 복수를 단수로 해석하거나 단수를 복구로 해석할 수 있다. 다양한 단수/복수 조합은 명확성을 위해 본 개시에 명시적으로 기재될 수 있다.
본 개시에서 특정 예시적인 방법, 장치 및 제조물이 기재되었지만, 본 개시가 포괄하는 범위는 이에 제한되지 않는다. 오히려, 본 개시는, 첨부된 청구범위의 문언적 또는 균등론적인 범위 내에 있는 모든 방법, 장치, 및 제조물을 포괄한다. 예를 들어, 이상에서, 다른 구성요소들 중에서도 하드웨어 상에서 실행되는 펌웨어 또는 소프트웨어를 포함하는 예시적인 시스템을 개시하였지만, 이러한 시스템은 단지 예시적인 것이며 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 특히, 개시된 하드웨어, 소프트웨어 및/또는 펌웨어 구성요소들의 어떤 것 또는 모든 것은, 순전히 하드웨어로 구현되거나, 순전히 소프트웨어로 구현되거나, 순전히 펌웨어로 구현되거나, 하드웨어, 소프트웨어 및/또는 펌웨어의 어떠한 조합으로도 구현될 수 있음을 고려해야 한다.

Claims (25)

  1. 무선 디바이스의 사용자의 프로파일에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 무선 디바이스를 관리하는 방법으로서,
    컴퓨팅 장치에 의해 동작되는 예측기에 의해, 상기 프로파일, 및 상기 사용자의 통신 상대방의 프로파일, 무선 디바이스의 동작 권장사항, 상기 무선 디바이스의 성능 모델, 또는 상기 무선 디바이스의 현재 상태 중의 적어도 하나를 수신하는 단계;
    상기 수신된 사용자 프로파일, 및 상기 통신 상대방 프로파일, 동작 권장사항, 상기 성능 모델 또는 상기 현재 상태 중의 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 무선 디바이스에 의해 실행될 미래 작업을, 상기 미래 작업과 연관된 자원 요구사항을 포함하여, 상기 예측기에 의해 예측하는 단계; 및
    상기 무선 디바이스의 QoS(Quality of Service) 요구사항, 상기 연관된 자원 요구사항 및 상기 예측된 미래 작업에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 무선 디바이스를 구성하는 명령어의 집합을, 최적화기/해석기에 의해 생성하는 단계
    를 포함하는, 무선 디바이스를 관리하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 프로파일은, 상기 사용자의 이메일, 음성 통화, 인스턴트 메세지, 영화 관람 또는 노래 청취하는 행위에 관한 정보를 포함하는,
    무선 디바이스를 관리하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 통신 상대방 프로파일은, 상기 통신 상대방의 이메일, 음성 통화, 인스턴트 메시지, 영화 관람 또는 노래 청취하는 행위에 관한 정보를 포함하는,
    무선 디바이스를 관리하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 동작 권장사항은, 디스플레이 해상도 권장사항, 통신 변조 권장사항, 통신 패킷 크기 권장사항, 또는 에러 정정 코드 권장사항을 포함하는,
    무선 디바이스를 관리하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 성능 모델은, 신호 대 잡음 비율 모델, 장치 온도 모델, 통신 수신율 모델 또는 통신 간섭 모델을 포함하는,
    무선 디바이스를 관리하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 무선 디바이스의 현재 상태는, 상기 무선 디바이스의 현재 작업, 현재 온도, 또는 현재 에너지 소비 상태를 포함하는,
    무선 디바이스를 관리하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 예측된 미래 작업과 연관된 자원 요구사항은, 실행 자원 요구사항, 캐슁 자원 요구사항, 또는 전송/수신 자원 요구사항을 포함하는,
    무선 디바이스를 관리하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 수신된 통신 상대방의 프로파일을 생성하기 위해, 상기 통신 상대방의 사생활 및 보안 속성 중 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여 통신 상대방의 프로파일 정보를, 정보 필터에 의해 필터링하는 단계를 더 포함하는,
    무선 디바이스를 관리하는 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 필터링하는 단계 이전에, 행위 정보가 얼마나 최근에 기록되었는지에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 통신 상대방의 프로파일 정보를, 정보 조직화기에 의해 조직화하는 단계를 더 포함하는,
    무선 디바이스를 관리하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 현재 상태, 상기 성능 모델, 동작 권장사항, 상기 통신 상대방 프로파일 중의 적어도 하나 및 상기 수신된 사용자 프로파일에 적어도 부분적으로 기초하여, 다른 미래 작업에 연관된 자원 요구사항을 포함하는, 상기 무선 디바이스에 의해 실행될 상기 다른 미래 작업을, 상기 예측기에 의해 예측하는 단계;
    상기 무선 디바이스의 QoS 요구사항, 및 상기 다른 미래 작업에 연관된 상기 자원 요구사항 및 상기 다른 예측된 미래 작업에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 다른 미래 작업에 대해 상기 무선 디바이스를 구성하는 추가의 명령어 집합을, 상기 최적화기/해석기에 의해 생성하는 단계; 및
    상기 미래 작업 및 상기 다른 미래 작업에 대한 상기 생성된 명령어 집합의 각각에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 미래 작업 및 상기 다른 미래 작업에 대한 최적의 명령어 집합을, 상기 최적화기/해석기에 의해 생성하는 단계를 더 포함하는,
    무선 디바이스를 관리하는 방법.
  11. 무선 디바이스의 사용자의 프로파일에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 무선 디바이스를 관리하는 장치로서,
    상기 프로파일, 및 상기 사용자의 통신 상대방의 프로파일, 무선 디바이스의 동작 권장사항, 상기 무선 디바이스의 성능 모델, 또는 상기 무선 디바이스의 현재 상태 중의 적어도 하나에 적어도 부분적으로 기초하여, 그리고 응답하여, 상기 무선 디바이스에 의해 실행될 미래 작업을 예측하도록 구성되는 예측기 - 상기 예측은 상기 미래 작업에 연관된 자원 요구사항을 포함함 -; 및
    상기 예측기와 동작하도록 연결되며, 상기 무선 디바이스의 QoS 요구사항, 상기 미래 작업에 연관된 상기 자원 요구사항 및 상기 예측된 미래 작업에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 무선 디바이스를 구성하는 복수의 명령어를 생성하도록 구성되는 최적화기/해석기
    를 포함하는, 무선 디바이스를 관리하는 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 사용자 프로파일은, 상기 사용자의 이메일, 음성 통화, 인스턴트 메세지, 영화 관람 또는 노래 청취하는 행위에 관한 정보를 포함하거나,
    상기 통신 상대방 프로파일은, 상기 통신 상대방의 이메일, 음성 통화, 인스턴트 메시지, 영화 관람 또는 노래 청취하는 행위에 관한 정보를 포함하거나,
    상기 동작 권장사항은, 디스플레이 해상도 권장사항, 통신 변조 권장사항, 통신 패킷 크기 권장사항, 또는 에러 정정 코드 권장사항을 포함하거나,
    상기 성능 모델은, 신호 대 잡음 비율 모델, 장치 온도 모델, 통신 수신율 모델 또는 통신 간섭 모델을 포함하거나,
    상기 무선 디바이스의 현재 상태는, 상기 무선 디바이스의 현재 작업, 현재 온도, 또는 현재 에너지 소비 상태를 포함하는,
    무선 디바이스를 관리하는 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 예측된 미래 작업을 위한 상기 자원 요구사항은, 실행 자원 요구사항, 캐슁 자원 요구사항, 또는 전송/수신 자원 요구사항을 포함하는,
    무선 디바이스를 관리하는 장치.
  14. 제11항에 있어서,
    사용자의 프로파일을 다른 사용자에게 통신 상대방 프로파일로서 제공하기 전에, 상기 사용자의 사생활 및 보안 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 사용자의 프로파일 정보를 필터링하도록 구성되는 정보 필터를 더 포함하는,
    무선 디바이스를 관리하는 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 정보 필터에 의한 필터링 이전에, 행위 정보가 얼마나 최근에 기록되었는지에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 사용자 프로파일 정보를 조직화하도록 구성되는 정보 조직화기를 더 포함하는,
    무선 디바이스를 관리하는 장치.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 예측기는, 상기 현재 상태, 상기 성능 모델, 동작 권장사항, 상기 통신 상대방 프로파일 중의 적어도 하나 및 상기 사용자 프로파일에 적어도 부분적으로 기초하여, 다른 미래 작업에 연관된 자원 요구사항을 포함하는, 상기 무선 디바이스에 의해 실행될 상기 다른 미래 작업을 예측하도록 더 구성되고,
    상기 최적화기/해석기는, 상기 무선 디바이스의 QoS 요구사항, 및 상기 다른 미래 작업에 연관된 상기 자원 요구사항 및 상기 다른 예측된 미래 작업에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 다른 미래 작업에 대해 상기 무선 디바이스를 구성하는 추가의 명령어 집합을 생성하도록 더 구성되며,
    상기 최적화기/해석기는, 상기 미래 작업 및 상기 다른 미래 작업에 대한 상기 생성된 명령어 집합의 각각에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 미래 작업 및 상기 다른 미래 작업에 대한 최적의 명령어 집합을 생성하도록 더 구성되는,
    무선 디바이스를 관리하는 장치.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 장치 및 상기 무선 디바이스는 동일한 디바이스 중의 하나이며, 상기 예측기 또는 상기 최적화기/해석기 중의 적어도 하나는 상기 무선 디바이스의 운영 체제에 통합되어 있는,
    무선 디바이스를 관리 하는 장치.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 장치는, 상기 무선 디바이스로부터 원격에 배치되며, 네트워크를 통해 상기 무선 디바이스에 연결되도록 구성되며, 상기 예측기 및 상기 최적화기/해석기는, 복수의 무선 디바이스를 관리하도록 구성되는 시스템 레벨 관리자를 형성하는,
    무선 디바이스를 관리하는 장치.
  19. 컴퓨터 판독가능 저장 매체; 및
    상기 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장되는 복수의 프로그래밍 명령어를 포함하며,
    상기 프로그래밍 명령어는 장치의 프로세서를 프로그래밍하며, 상기 프로그래밍 명령어가 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로그래밍 명령어는 상기 장치가,
    무선 디바이스의 사용자의 프로파일, 및 상기 사용자의 통신 상대방의 프로파일, 상기 무선 디바이스의 동작 권장사항, 상기 무선 디바이스의 성능 모델, 또는 상기 무선 디바이스의 현재 상태 중의 적어도 하나에 기초하여, 미래 작업에 연관된 자원 요구사항을 포함하는, 상기 무선 디바이스에 의해 실행될 상기 미래 작업을 예측하며,
    상기 무선 디바이스의 QoS 요구사항, 상기 미래 작업에 연관된 상기 자원 요구사항 및 상기 예측된 미래 작업에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 무선 디바이스를 구성하는 복수의 명령어를 생성하도록 하는,
    제조물.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 프로그래밍 명령어는, 실행되는 경우, 상기 장치가, 상기 사용자 프로파일, 및 상기 무선 디바이스의 현재 상태, 성능 모델, 동작 권장사항, 또는 통신 상대방 프로파일 중의 적어도 하나를 수신하도록 더 구성되는,
    제조물.
  21. 제19항에 있어서,
    상기 사용자 프로파일은, 상기 사용자의 이메일, 음성 통화, 인스턴트 메세지, 영화 관람 또는 노래 청취하는 행위에 관한 정보를 포함하거나,
    상기 통신 상대방 프로파일은, 상기 통신 상대방의 이메일, 음성 통화, 인스턴트 메시지, 영화 관람 또는 노래 청취하는 행위에 관한 정보를 포함하거나,
    상기 동작 권장사항은, 디스플레이 해상도 권장사항, 통신 변조 권장사항, 통신 패킷 크기 권장사항, 또는 에러 정정 코드 권장사항을 포함하거나,
    상기 성능 모델은, 신호 대 잡음 비율 모델, 장치 온도 모델, 통신 수신율 모델 또는 통신 간섭 모델을 포함하거나,
    상기 무선 디바이스의 현재 상태는, 상기 무선 디바이스의 현재 작업, 현재 온도, 또는 현재 에너지 소비 상태를 포함하는,
    제조물.
  22. 제19항에 있어서,
    상기 예측된 미래 작업에 연관된 상기 자원 요구사항은, 실행 자원 요구사항, 캐슁 자원 요구사항, 또는 전송/수신 자원 요구사항을 포함하는,
    제조물.
  23. 제19항에 있어서,
    상기 프로그래밍 명령어는, 실행되는 경우, 상기 장치가, 사용자의 프로파일을 다른 사용자에게 통신 상대방 프로파일로서 제공하기 전에, 상기 사용자의 사생활 및 보안 속성에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 사용자의 프로파일 정보를 필터링하도록 하는,
    제조물.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 프로그래밍 명령어는, 실행되는 경우, 상기 장치가, 상기 필터링 이전에, 행위 정보가 얼마나 최근에 기록되었는지에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 사용자 프로파일 정보를 조직화하도록 하는,
    제조물.
  25. 제19항에 있어서,
    상기 프로그래밍 명령어는, 실행되는 경우, 상기 장치가,
    상기 현재 상태, 상기 성능 모델, 동작 권장사항, 상기 통신 상대방 프로파일 중의 적어도 하나 및 상기 사용자 프로파일에 적어도 부분적으로 기초하여, 다른 미래 작업에 연관된 자원 요구사항을 포함하는, 상기 무선 디바이스에 의해 실행될 상기 다른 미래 작업을 예측하며,
    상기 무선 디바이스의 QoS 요구사항, 및 상기 다른 미래 작업에 연관된 상기 자원 요구사항 및 상기 다른 예측된 미래 작업에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 다른 미래 작업에 대해 상기 무선 디바이스를 구성하는 추가의 명령어 집합을 생성하며,
    상기 미래 작업 및 상기 다른 미래 작업에 대한 상기 생성된 명령어 집합의 각각에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 미래 작업 및 상기 다른 미래 작업에 대한 최적의 명령어 집합을 생성하도록 하는,
    제조물.
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Families Citing this family (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8909950B1 (en) 2010-04-18 2014-12-09 Aptima, Inc. Systems and methods of power management
US9424509B2 (en) 2011-03-09 2016-08-23 T-Mobile Usa, Inc. System for application personalization for a mobile device
US8897900B2 (en) * 2011-03-18 2014-11-25 Rockwell Automation Technologies, Inc. Graphical language for optimization and use
US20120239169A1 (en) * 2011-03-18 2012-09-20 Rockwell Automation Technologies, Inc. Transparent models for large scale optimization and control
WO2013126144A2 (en) 2012-02-20 2013-08-29 Aptima, Inc. Systems and methods for network pattern matching
US9460077B1 (en) * 2012-06-29 2016-10-04 Mckesson Corporation Data validation
JP6311606B2 (ja) 2012-08-29 2018-04-18 ソニー株式会社 通信装置、通信制御装置、プログラム及び通信制御方法。
KR20140034400A (ko) 2012-09-11 2014-03-20 삼성전자주식회사 시점간 상관성을 이용한 영상 처리 방법 및 장치
US9292012B2 (en) * 2012-11-05 2016-03-22 Rockwell Automation Technologies, Inc. Secure models for model-based control and optimization
WO2014116983A1 (en) * 2013-01-25 2014-07-31 Adaptive Spectrum And Signal Alignment, Inc. Method and apparatus for cloud services for enhancing broadband experience
WO2014116286A2 (en) 2013-01-25 2014-07-31 Adaptive Spectrum And Signal Alignment, Inc. Method and apparatus for cloud services for enhancing broadband experience
US9363289B2 (en) 2013-02-12 2016-06-07 International Business Machines Corporation Instrumentation and monitoring of service level agreement (SLA) and service policy enforcement
US9258198B2 (en) 2013-02-12 2016-02-09 International Business Machines Corporation Dynamic generation of policy enforcement rules and actions from policy attachment semantics
US10666514B2 (en) * 2013-02-12 2020-05-26 International Business Machines Corporation Applying policy attachment service level management (SLM) semantics within a peered policy enforcement deployment
KR101590398B1 (ko) * 2013-05-29 2016-02-18 서울대학교산학협력단 컴퓨터 실행 가능한 n-스크린 서비스 제공 방법, 이를 수행하는 서비스 제공 장치 및 이를 기록한 기록매체
US9564986B2 (en) 2013-11-06 2017-02-07 At&T Intellectual Property I, L.P. Latency reduction and range extension system for radio networks
US20150169371A1 (en) * 2013-12-13 2015-06-18 Mark D. Yarvis Platform self-management of resources based on a contextual understanding of user plans and goals
KR101593444B1 (ko) * 2015-03-19 2016-02-12 주식회사 에바인 수신자 리스트에 따른 예상 수신 결과 제공 방법
US10171622B2 (en) * 2016-05-23 2019-01-01 International Business Machines Corporation Dynamic content reordering for delivery to mobile devices
US10833969B2 (en) * 2016-07-22 2020-11-10 Intel Corporation Methods and apparatus for composite node malleability for disaggregated architectures
US10248400B1 (en) * 2016-11-15 2019-04-02 VCE IP Holding Company LLC Computer implemented system and method, and a computer program product, for automatically determining a configuration of a computing system upon which a software application will be deployed
WO2019186592A1 (en) * 2018-03-29 2019-10-03 Zestiot Technologies Pvt Ltd Method and system for detecting, sensing and managing turnaround operations of aircraft
US11297599B2 (en) 2019-04-27 2022-04-05 Skylo Technologies, Inc. Simultaneously broadcasting acknowledgements of reception of uplink wireless communication
US10897305B2 (en) 2019-04-27 2021-01-19 Skylo Technologies, Inc. Coordinated access to a satellite link using data profiles
CN110113213B (zh) * 2019-05-15 2021-07-16 南京大学 一种基于云无线接入网架构的协作式缓存部署方法
US11329745B2 (en) 2019-08-22 2022-05-10 Skylo Technologies, Inc. Dynamically estimating a propagation time between a first node and a second node of a wireless network
US11515937B2 (en) 2019-08-22 2022-11-29 Skylo Technologies, Inc. Hub communication with a satellite network or a terrestrial network
US11716698B2 (en) 2019-09-23 2023-08-01 Skylo Technologies, Inc. Transmission management
CN110839268B (zh) * 2019-10-12 2021-11-09 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 基于无线专网的wifi管控方法
US10999755B1 (en) 2019-10-19 2021-05-04 Skylo Technologies, Inc. Data package selection for data reporting of one or more data sources
US10986646B1 (en) 2019-10-19 2021-04-20 Skylo Technologies, Inc. Scheduling virtual preambles for data source reporting
US11576074B2 (en) 2021-03-24 2023-02-07 Skylo Technologies, Inc. Dynamically controlling a local buffer of a modem of a wireless device

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050079886A1 (en) 2002-01-16 2005-04-14 Kazuhito Niwano Base station and mobile station and communication system and base station communication method and base station communication program and mobile station communication method and a mobile station communication program
US20050246639A1 (en) 2004-05-03 2005-11-03 Samuel Zellner Methods, systems, and storage mediums for optimizing a device
US20080057894A1 (en) 2006-08-31 2008-03-06 Ati Technologies Inc. Portable device with priority based power savings control and method thereof
US20080139112A1 (en) 2006-12-11 2008-06-12 Hari Prasad Sampath Intelligent personalized content delivery system for mobile devices on wireless networks

Family Cites Families (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7890581B2 (en) * 1996-12-16 2011-02-15 Ip Holdings, Inc. Matching network system for mobile devices
JP2000092152A (ja) 1998-09-16 2000-03-31 Toshiba Corp 情報通信システムとその通信端末装置
JP3365487B2 (ja) 1998-09-30 2003-01-14 日本電気株式会社 テレビ電話装置とそのモード設定方法
JP2001045453A (ja) 1999-07-30 2001-02-16 Kyocera Corp 画像伝送装置
US6650890B1 (en) 2000-09-29 2003-11-18 Postini, Inc. Value-added electronic messaging services and transparent implementation thereof using intermediate server
EP1260914A1 (en) * 2001-05-23 2002-11-27 Mediabricks Ab A method for optimizing utilization of client capacity
US7463890B2 (en) * 2002-07-24 2008-12-09 Herz Frederick S M Method and apparatus for establishing ad hoc communications pathways between source and destination nodes in a communications network
US7096034B2 (en) * 2001-10-01 2006-08-22 Microsoft Corporation System and method for reducing power consumption for wireless communications by mobile devices
PL373095A1 (en) 2002-06-10 2005-08-08 Gtech Rhode Island Corporation Lottery management system
US7574661B2 (en) * 2003-02-25 2009-08-11 Panasonic Corporation Application program prediction method and mobile terminal
JP2005150816A (ja) 2003-11-11 2005-06-09 Nissan Motor Co Ltd ハンズフリー装置
JP4113103B2 (ja) 2003-11-17 2008-07-09 松下電器産業株式会社 携帯端末装置
US8041967B2 (en) * 2005-02-15 2011-10-18 Hewlett-Packard Development Company, L.P. System and method for controlling power to resources based on historical utilization data
US8023937B2 (en) 2005-03-04 2011-09-20 Qualcomm Incorporated Apparatus and methods for determining voice and/or data processing performance of a wireless device
JP2006268217A (ja) 2005-03-23 2006-10-05 Nec Corp 携帯端末の辞書最適化システム及び辞書最適化方法
US20060277271A1 (en) 2005-06-07 2006-12-07 Yahoo! Inc. Prefetching content based on a mobile user profile
US7444526B2 (en) * 2005-06-16 2008-10-28 International Business Machines Corporation Performance conserving method for reducing power consumption in a server system
TW200803292A (en) * 2005-09-30 2008-01-01 Koninkl Philips Electronics Nv Wireless building automation and control network
US7873001B2 (en) * 2006-03-02 2011-01-18 Tango Networks, Inc. System and method for enabling VPN-less session setup for connecting mobile data devices to an enterprise data network
US20070271011A1 (en) * 2006-05-12 2007-11-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Indoor map building apparatus, method, and medium for mobile robot
TW200814708A (en) * 2006-09-14 2008-03-16 Benq Corp Power save method and system for a mobile device
US9064010B2 (en) 2006-12-13 2015-06-23 Quickplay Media Inc. Encoding and transcoding for mobile media
JP4874825B2 (ja) 2007-01-30 2012-02-15 京セラ株式会社 情報報知装置及び情報報知方法
US8032472B2 (en) * 2007-04-04 2011-10-04 Tuen Solutions Limited Liability Company Intelligent agent for distributed services for mobile devices
US9398113B2 (en) 2007-07-07 2016-07-19 Qualcomm Incorporated Methods and systems for providing targeted information using identity masking in a wireless communications device
JP4532537B2 (ja) 2007-12-21 2010-08-25 伸行 大岩 移動端末装置、移動通信システムおよび通信プログラム
US8655334B2 (en) * 2008-10-13 2014-02-18 Centurylink Intellectual Property Llc System and method for configuring a communication device
US8108406B2 (en) * 2008-12-30 2012-01-31 Expanse Networks, Inc. Pangenetic web user behavior prediction system
US8355352B2 (en) * 2009-01-08 2013-01-15 Trapeze Networks, Inc. Access point agitation
US9313800B2 (en) * 2009-06-23 2016-04-12 Nokia Technologies Oy Method and apparatus for optimizing energy consumption for wireless connectivity
US8200371B2 (en) * 2009-06-25 2012-06-12 Qualcomm Incorporated Prediction engine to control energy consumption
EP2599004A4 (en) * 2010-07-26 2013-12-11 Seven Networks Inc PRESENTING AN ACTIVITY MEETING TO OPTIMIZE THE USE OF A MOBILE NETWORK AND TO STRENGTHEN A USER EXPERIENCE
US8989818B2 (en) * 2011-11-04 2015-03-24 Facebook, Inc. Device actions based on device power

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050079886A1 (en) 2002-01-16 2005-04-14 Kazuhito Niwano Base station and mobile station and communication system and base station communication method and base station communication program and mobile station communication method and a mobile station communication program
US20050246639A1 (en) 2004-05-03 2005-11-03 Samuel Zellner Methods, systems, and storage mediums for optimizing a device
US20080057894A1 (en) 2006-08-31 2008-03-06 Ati Technologies Inc. Portable device with priority based power savings control and method thereof
US20080139112A1 (en) 2006-12-11 2008-06-12 Hari Prasad Sampath Intelligent personalized content delivery system for mobile devices on wireless networks

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Calbimonte et al. Self-management and optimization framework. openiot deliverable d512
Munira et al. Sustainable Computing: Informatics and Systems
Vatn et al. The Peer2MeAnalyzer An Analysis of the Peer2Me Framework

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