KR101802095B1 - 모바일 디바이스의 에너지 소모량을 감소시키는 방법 및 장치 - Google Patents

모바일 디바이스의 에너지 소모량을 감소시키는 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

모바일 디바이스의 에너지 소모량 감소 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 디바이스의 에너지 소모량을 감소시키는 장치는 무선 네트워크 인터페이스(Wireless Network Interface Card; WNIC)를 통해 다운로드되는 청크(chunk)(이하 ‘다운로드 청크’라 칭함)의 개수(nd(i)), 디코딩부에 의해 디코딩되는 청크(이하 ‘디코딩 청크’라 칭함)의 개수(np(i)) 및 네트워크 상태를 포함하는 파라미터 값을 모니터링하는 파라미터 모니터링부, 상기 무선 네트워크 인터페이스의 에너지 소모량을 감소시켜 얻게 되는 이득과 상기 디코딩부의 에너지 소모량을 감소시켜 얻게 되는 이득을 함께 계산하여 그 합이 최대가 되도록 하는 다운로드 청크의 개수(nd(i)*)와 디코딩 청크의 개수(np(i)*)를 추출하기 위한 목적 함수 ? 제1 파라마터는 상기 다운로드 청크의 개수(nd(i)), 제2 파라미터는 상기 디코딩 청크의 개수(np(i)) 임 ? 를 모델링하고, 상기 모델링된 목적 함수의 상기 제1 파라미터를 압축률(r)과 모바일 디바이스의 다운로드 속도(Rd(i))와의 비율(Rd(i)/r))로 치환한 제1 케이스 및 상기 제1 파라미터를 수신 버퍼의 청크 개수의 임계값(Br,Th)에서 상기 수신 버퍼에 존재하는 청크의 개수(Br(i))를 차감한 값(Br,Th ? Br(i))에 디코딩되는 청크의 개수(np(i))를 합한 값(np(i) + (Br,Th ? Br(i))으로 치환한 제2 케이스에 각각 닫힌 구간 방법(Closed Interval Method)을 적용하여, 상기 목적 함수 내의 임계점(critical points) 또는 상기 목적 함수의 경계의 극값(extreme values) 중 최대 값을 각각 추출하며, 상기 제1 케이스에서 추출된 최대 값(이하 ‘제1 최대 값’이라 칭함)과 제2 케이스에서 추출된 최대 값(이하 ‘제2 최대 값’이라 칭함)을 비교하여 더 큰 값을 상기 다운로드 청크의 개수(nd(i)*)와 디코딩 청크의 개수(np(i)*)로 추출하는 청크 개수 추출부 및 현재 다운로드 청크의 개수(nd(i))와 디코딩 청크의 개수(np(i))를 상기 청크 개수 추출부에서 추출된 다운로드 청크의 개수(nd(i)*)와 디코딩 청크의 개수(np(i)*)로 조정하는 청크 개수 조정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

모바일 디바이스의 에너지 소모량을 감소시키는 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD FOR REDUCTING ENERGY CONSUMPTION OF MOBILE DEVICE}
본 발명은 모바일 디바이스의 에너지 소모량을 감소시키는 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 모바일 디바이스에서 비디오 스트리밍 서비스의 에너지 효율을 향상시키기 위해 CPU 및 네트워킹을 최적화하는 기술에 관한 것이다.
무선 네트워킹과 데이터 처리 기술의 급속한 발전으로 인해 모바일 디바이스에서 고화질 비디오 스트리밍 서비스를 이용하는 사용자의 수는 지속적으로 늘어나고 있다.
그러나, 모바일 디바이스에서 비디오 스트리밍 서비스를 이용하는 것은 상당한 양의 에너지를 소비하며, 이는 배터리 생명 주기를 감소시키는 결과를 초래한다.
모바일 비디오 스트리밍 서비스를 이용함에 있어서, 네트워크 인터페이스와 CPU(Central Processing Unit)는 에너지 소모량이 큰 대표적인 요소이다.
이 문제를 해소하고자 모바일 비디오 스트리밍 서비스의 에너지 소모량을 감소시키기 위한 다양한 방안들이 제시되고 있다.
예를 들어, 네트워크 인터페이스의 에너지 소모량을 줄이기 위해 버퍼 조정 기술들이 존재한다. 이는 비디오 품질의 성능이 저하되지 않는 조건에서 비디오 데이터 다운로드 활동을 주기적으로 조정함으로써 모바일 디바이스의 에너지 소모량을 감소시킨다.
또한, CPU의 에너지 소모량을 줄이기 위한 기술로써 DVFS 기술이 있다. 이는 시스템 상태와 성능 수준에 따라 CPU 주파수와 전압을 조정하여 소모 전력을 감소시킨다.
이와 같이, 모바일 비디오 스트리밍 서비스를 이용함에 있어서, 종래의 모바일 디바이스의 에너지 소모를 감소시키는 방법들은 네트워크 인터페이스와 CPU의 에너지 소모량을 서로 다른 방법으로 각각 계산하여 독립적으로 에너지 소모량을 감소시킴으로써 에너지 효율을 최대로 높이지 못하는 한계가 있다.
이에, 모바일 디바이스에서 비디오 스트리밍 서비스 시, 비디오 품질을 유지하면서 에너지 소모량을 감소시키되, 네트워크 인터페이스와 CPU의 에너지 소모량을 동시에 고려하여 최대의 에너지 효율을 제공할 수 있는 방안이 요구되고 있다.
본 발명은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 모바일 디바이스에서 비디오 스트리밍 서비스 시, 비디오 품질을 유지하면서 에너지 소모량을 감소시키되, 네트워크 인터페이스와 CPU의 에너지 소모량을 동시에 고려하여 최대의 에너지 효율을 낼 수 있는 방안을 제공하고자 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 디바이스의 에너지 소모량을 감소시키는 장치는 무선 네트워크 인터페이스(Wireless Network Interface Card; WNIC)를 통해 다운로드되는 청크(chunk)(이하 ‘다운로드 청크’라 칭함)의 개수(nd(i)), 디코딩부에 의해 디코딩되는 청크(이하 ‘디코딩 청크’라 칭함)의 개수(np(i)) 및 네트워크 상태를 포함하는 파라미터 값을 모니터링하는 파라미터 모니터링부, 상기 무선 네트워크 인터페이스의 에너지 소모량을 감소시켜 얻게 되는 이득과 상기 디코딩부의 에너지 소모량을 감소시켜 얻게 되는 이득을 함께 계산하여 그 합이 최대가 되도록 하는 다운로드 청크의 개수(nd(i)*)와 디코딩 청크의 개수(np(i)*)를 추출하기 위한 목적 함수 - 제1 파라마터는 상기 다운로드 청크의 개수(nd(i)), 제2 파라미터는 상기 디코딩 청크의 개수(np(i)) 임 - 를 모델링하고, 상기 모델링된 목적 함수의 상기 제1 파라미터를 압축률(r)과 모바일 디바이스의 다운로드 속도(Rd(i))와의 비율(Rd(i)/r))로 치환한 제1 케이스 및 상기 제1 파라미터를 수신 버퍼의 청크 개수의 임계값(Br,Th)에서 상기 수신 버퍼에 존재하는 청크의 개수(Br(i))를 차감한 값(Br,Th - Br(i))에 디코딩되는 청크의 개수(np(i))를 합한 값(np(i) + (Br,Th - Br(i))으로 치환한 제2 케이스에 각각 닫힌 구간 방법(Closed Interval Method)을 적용하여, 상기 목적 함수 내의 임계점(critical points) 또는 상기 목적 함수의 경계의 극값(extreme values) 중 최대 값을 각각 추출하며, 상기 제1 케이스에서 추출된 최대 값(이하 ‘제1 최대 값’이라 칭함)과 제2 케이스에서 추출된 최대 값(이하 ‘제2 최대 값’이라 칭함)을 비교하여 더 큰 값을 상기 다운로드 청크의 개수(nd(i)*)와 디코딩 청크의 개수(np(i)*)로 추출하는 청크 개수 추출부 및 현재 다운로드 청크의 개수(nd(i))와 디코딩 청크의 개수(np(i))를 상기 청크 개수 추출부에서 추출된 다운로드 청크의 개수(nd(i)*)와 디코딩 청크의 개수(np(i)*)로 조정하는 청크 개수 조정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 소모량 감소 장치가 모바일 디바이스의 에너지 소모량을 감소시키는 방법은 (a) 무선 네트워크 인터페이스(Wireless Network Interface Card; WNIC)를 통해 다운로드되는 청크(chunk)(이하 ‘다운로드 청크’라 칭함)의 개수(nd(i)), 디코딩부에 의해 디코딩되는 청크(이하 ‘디코딩 청크’라 칭함)의 개수(np(i)) 및 네트워크 상태를 포함하는 파라미터 값을 모니터링하는 단계, (b) 상기 무선 네트워크 인터페이스의 에너지 소모량을 감소시켜 얻게 되는 이득과 상기 디코딩부의 에너지 소모량을 감소시켜 얻게 되는 이득을 함께 계산하여 그 합이 최대가 되도록 하는 다운로드 청크의 개수(nd(i)*)와 디코딩 청크의 개수(np(i)*)를 추출하기 위한 목적 함수 - 제1 파라마터는 상기 다운로드 청크의 개수(nd(i)), 제2 파라미터는 상기 디코딩 청크의 개수(np(i)) 임 - 를 모델링하는 단계, (c) 상기 모델링된 목적 함수의 상기 제1 파라미터를 압축률(r)과 모바일 디바이스의 다운로드 속도(Rd(i))와의 비율(Rd(i)/r))로 치환한 제1 케이스 및 상기 제1 파라미터를 수신 버퍼의 청크 개수의 임계값(Br,Th)에서 상기 수신 버퍼에 존재하는 청크의 개수(Br(i))를 차감한 값(Br,Th - Br(i))에 디코딩되는 청크의 개수(np(i))를 합한 값(np(i) + (Br,Th - Br(i))으로 치환한 제2 케이스에 각각 닫힌 구간 방법(Closed Interval Method)을 적용하여, 상기 목적 함수 내의 임계점(critical points) 또는 상기 목적 함수의 경계의 극값(extreme values) 중 최대 값을 각각 추출하는 단계, (d) 상기 제1 케이스에서 추출된 최대 값(이하 ‘제1 최대 값’이라 칭함)과 제2 케이스에서 추출된 최대 값(이하 ‘제2 최대 값’이라 칭함)을 비교하여 더 큰 값을 상기 다운로드 청크의 개수(nd(i)*)와 디코딩 청크의 개수(np(i)*)로 추출하는 단계 및 (e) 현재 다운로드 청크의 개수(nd(i))와 디코딩 청크의 개수(np(i))를 상기 청크 개수 추출부에서 추출된 다운로드 청크의 개수(nd(i)*)와 디코딩 청크의 개수(np(i)*)로 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 모바일 디바이스에서 비디오 스트리밍 서비스 시 에너지 소모를 감소시키는 종래의 방법에 비하여 에너지 효율 측면에서 뛰어난 성능을 기대할 수 있다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 디바이스에서 비디오 스트리밍 서비스 시 에너지 소모량을 감소시키는 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 디바이스의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 디바이스에서 비디오 스트리밍 서비스 시 에너지 소모량을 감소시키는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4a 내지 도 4c는 모바일 디바이스에서 비디오 스트리밍 서비스 시 에너지 소모량을 감소시키는 본 발명의 방법과 종래의 방법을 비교한 실험 결과이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시예로 한정되는 것은 아니다.
그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
또한 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 디바이스에서 비디오 스트리밍 서비스 시 에너지 소모량을 감소시키는 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 디바이스에서 비디오 스트리밍 서비스 시 에너지 소모량을 감소시키는 시스템(이하 ‘에너지 소모량 감소 시스템’이라 칭함)은 스트리밍 서버(10)와 모바일 디바이스(100)를 포함할 수 있다.
도 1을 간략히 설명하면, 비디오 스트림 데이터는 스트리밍 서버 (10)와 유선 망으로 연결된 송신 버퍼에 존재할 수 있으며, 무선 네트워크를 통해 모바일 디바이스(100)로 전송될 수 있다.
모바일 디바이스(100)는 무선 네트워크 인터페이스(Wireless Network Interface Card, 이하 ‘WNIC’라 칭함)를 통해 송신 버퍼(11)로부터 비디오 스트림을 수신할 수 있다.
여기서 비디오 스트리밍 서비스는 미리 정해진 압축률(r bits/s)로 압축된 비디오 시퀀스로 가정되며, 비디오 시퀀스는 rT0의 동일한 크기를 갖는 청크(chunk)로 나뉘어져 패킷에 포함되어 전송될 수 있다. 여기서 T0는 각 패킷의 전송 시간이다.
도 1에 도시된 에너지 소모량 감소 시스템은 불연속 시간 단위로 이루어져 있으며 패킷 i ∈ {1, 2, …, T}에 근거하여 동작한다. 여기서 T는 전체 비디오 시퀀스 전송을 위한 최대의 패킷 개수이다.
이후 모바일 디바이스(100)는 WNIC를 통해 수신된 청크를 수신 버퍼에 저장하고, 수신 버퍼에 저장된 청크를 디코딩하여 플레이백 버퍼에 저장하며, 플레이백 버퍼에 저장된 청크는 플레이백 속도에 맞춰 재생될 수 있다. 이때 플레이백 속도는 비디오 인코딩 속도와 동일하다.
시변하는 무선 채널과 네트워크 상태로 인해 비디오 스트림의 다운로드 속도가 디코딩 속도보다 작은 경우가 발생할 수 있는데, 이 경우 모바일 디바이스의 사용자는 비디오가 재생되는 동안 인터럽션(interruption)을 경험하게 된다.
이에, 모바일 디바이스(100)는 QoS(Quality of Service) 요구 사항을 만족시키기 위해 상기 수신 버퍼와 플레이백 버퍼를 사용함으로써 비디오가 재생되는 동안 인터럽션을 방지할 수 있다.
이 때, 모바일 디바이스(100)는 WNIC를 통해 다운로드되는 청크(이하 ‘다운로드 청크’라 칭함)의 개수와 CPU에 의해 ‘디코딩되는 청크(이하 ‘디코딩 청크’라 칭함)의 개수’를 함께 적응적으로 조정하여, WNIC와 CPU의 에너지 효율을 최대화할 수 있는 최적의 다운로드 청크 및 디코딩 청크의 개수를 설정할 수 있다.
참고로, 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 디바이스(100)에서 비디오 스트리밍 서비스 시 에너지 소모량을 감소시키는 장치(이하 ‘에너지 소모량 감소 장치’라 칭함)는 모바일 디바이스(100)에 포함될 수 있으며, 이하에서는 에너지 소모량 감소 장치를 모바일 디바이스(100)로 설명하도록 한다.
이하 도 2 및 도 3을 참조하여, 전술한 동작을 수행하는 모바일 디바이스(100)의 구성 및 동작에 대해서 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 디바이스의 구성을 도시한 도면이다.
모바일 디바이스(100)는 WNIC(110), 수신 버퍼(120), 디코딩부(130), 플레이백 버퍼(140), 파라미터 모니터링부(150), 청크 개수 추출부(160), 청크 개수 조정부(170), CPU(180) 및 메모리(190)를 포함할 수 있다.
먼저, WNIC(110)는 스트리밍 서버(10)의 송신 버퍼(11)로부터 비디오 스트림을 수신할 수 있다.
앞서 설명하였지만, 비디오 스트리밍 서비스는 미리 정해진 압축률(r bits/s)로 압축된 비디오 시퀀스로 가정되며, 비디오 시퀀스는 rT0의 동일한 크기를 갖는 청크로 나뉘어져 패킷에 포함되어 전송될 수 있다. 여기서 T0는 각 패킷의 전송 시간이다.
또한, 패킷 i는 전체 비디오 시퀀스 전송을 위한 최대의 패킷 개수 T에 대하여 i ∈ {1, 2, …, T}이며, 시변하는 무선 채널을 고려하여 패킷 i에서 모바일 디바이스(100)의 다운로드 속도는 Rd(i)로 나타낸다.
참고로, 다운로드 속도는 동일 패킷에서 상수 값으로 일정하며 패킷마다 변하는 것으로 가정한다.
한편, 수신 버퍼(120)는 WNIC(110)를 통해 다운로드되는 청크를 저장할 수 있다.
후술하겠지만, 수신 버퍼(120)에 저장되는 다운로드 청크의 개수는 청크 개수 추출부(160)에서 설정된 최적의 청크 개수로 청크 개수 조정부(170)에 의해 조정될 수 있다.
한편, 디코딩부(130)는 수신 버퍼(120)에 저장된 다운로드 청크를 디코딩할 수 있다.
참고로, 도 2에서 디코딩부(130)와 CPU(180)가 별도로 각각 존재하는 것으로 설명하였지만, 디코딩부(130)는 CPU(180)의 제어에 의해 청크를 디코딩하므로, 본 발명에서는 디코딩부(130)가 청크를 디코딩하는 것과 CPU(180)가 청크를 디코딩하는 것이 동일한 것으로 볼 수 있다.
이하, 디코딩부(130)가 청크를 디코딩하는 것으로 설명하나, 경우에 따라서는 CPU(180)가 청크를 디코딩하는 것으로 설명하도록 한다.
한편, 플레이백 버퍼(140)는 디코딩부(130)를 통해 디코딩되는 청크를 저장할 수 있다.
후술하겠지만, 플레이백 버퍼(140)에 저장되는 디코딩 청크의 개수는 청크 개수 추출부(160)에서 설정된 최적의 청크 개수로 청크 개수 조정부(170)에 의해 조정될 수 있다.
플레이백 버퍼(140)에 저장된 청크는 플레이백 속도에 따라서 재생될 수 있으며, 이때 플레이백 속도는 비디오 인코딩 속도와 동일하다.
한편, 파라미터 모니터링부(150)는 일정 주기마다 WNIC(110)와 CPU(180)의 에너지 소모량 이득, 즉 에너지 효율이 최대화되도록 관련 파라미터들, 예를 들어 네트워크 상태, 수신 버퍼 상태 및 플레이백 버퍼 상태 등을 모니터링할 수 있다.
한편, 청크 개수 추출부(160)는 파라미터 모니터링부(150)에 의해 모니터링된 파라미터를 이용하여, 모바일 디바이스(100)에서 비디오 스트리밍 서비스를 이용하는 경우 에너지 효율을 최대화 할 수 있는 최적의 다운로드 청크 개수와 디코딩 청크 개수를 설정할 수 있다.
이에 대해 구체적으로 설명하면, 청크가 디코딩부(130)에서 디코딩 될 때 프로세싱 지연이 고려되어야 하며, ‘프로세싱 지연’은 CPU 주파수에 의존적이다(반비례 한다).
CPU의 최고 주파수를 fc,max, 하나의 청크를 디코딩할 때 필요한 지연 시간을 Dp라고 하면, 패킷 i에서 CPU 주파수 fc(i)로 하나의 청크를 디코딩할 때 필요한 프로세싱 지연 시간은 Dpfc,max/fc(i)로 나타낼 수 있다.
또한, WNIC의 에너지 소모량은
Figure 112016114704109-pat00001
로 모델링 될 수 있다.
여기서 Pn은 액티브 상태에서의 평균 전력 소모량, t는 액티브 상태의 시간, Pd는 다운로드 데이터당 평균 전력 소모량, l은 다운로드 데이터량을 각각 나타낸다.
에너지 효율을 평가하기 위해서, 패킷 i에서의 WNIC 에너지 소모량 이득은 다음과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112016114704109-pat00002
여기서 nd(i)는 패킷 i에서 다운로드 되는 청크의 개수이다.
WNIC의 에너지 소모량 이득 En(i)는 nd(i) 개수의 청크를 Rmin의 최소 다운로드 속도로 다운로드 하는 경우와 비교하여, Rd(i)의 다운로드 속도로 다운로드 하는 경우에 얻을 수 있는 에너지 이득의 양이다.
또한, CPU의 전력 소모량은 CPU 주파수에 대한 함수이다.
패킷 i에서 CPU 주파수 fc(i)로 동작하는 경우에 CPU의 평균 전력 소모량은 다음과 같이 정의 된다.
Figure 112016114704109-pat00003
여기서 α와 β는 모바일 디바이스(100)에 의존적인 상수 값들이다.
상기 [수학식 1]의 WNIC의 에너지 소모량 이득과 유사한 방식으로, 패킷 i에서 CPU의 에너지 소모량 이득은 다음과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112016114704109-pat00004
여기서 np(i)는 패킷 i에서 디코딩되는 청크의 개수이다.
CPU의 에너지 소모량 이득 Ep(i)는 np(i) 개수의 청크를 최고 CPU 주파수 fc,max로 디코딩 하는 경우와 비교하여, fc(i)의 CPU 주파수로 디코딩 하는 경우에 얻을 수 있는 에너지 이득의 양이다.
본 발명은 WNIC와 CPU의 에너지 소모량 이득의 합을 최대화 하는 것이며, 이를 위한 최적화 문제는 아래의 [수학식 3] 내지 [수학식 7]과 같이 성립될 수 있다.
Figure 112016114704109-pat00005
Figure 112016114704109-pat00006
Figure 112016114704109-pat00007
Figure 112016114704109-pat00008
Figure 112016114704109-pat00009
여기서 수신 버퍼(120)와 플레이백 버퍼(140)에 저장된 청크의 개수는 다음과 같이 갱신될 수 있다.
Figure 112016114704109-pat00010
[수학식 8]에서 nd(i)는 패킷 i에서 다운로드 되고 수신 버퍼(120)에 도착하는 청크의 개수, np(i)는 패킷 i에서 디코딩 과정을 통해 수신 버퍼(120)에서 플레이백 버퍼(140)로 이동하는 청크의 개수이며, 한 개의 청크가 인코딩 속도에 맞춰 QoS 요구 사항을 만족시키기 위해 재생된다.
[수학식 4]는 다운로드 되는 청크의 개수는 음수가 될 수 없고 모바일 디바이스(100)의 다운로드 속도로 다운로드 할 수 있는 최대의 청수 개수 보다 클 수 없다는 것을 나타낸다.
또한, [수학식 5]는 디코딩 되는 청크의 개수는 음수가 될 수 없고 모바일 디바이스(100)의 CPU 주파수 속도에서 처리할 수 있는 최대의 청크 개수보다 클 수 없다는 것을 나타낸다.
또한, [수학식 6] 및 [수학식 7]은 수신 버퍼(120)와 플레이백 버퍼(140)의 청크 개수는 음수가 될 수 없고 각 버퍼의 최대 임계 값(thresholds)보다 클 수 없다는 것을 나타낸다.
그리고 [수학식 7]은 청크가 인코딩 속도에 맞춰 재생되며 사용자는 인터럽션을 경험하지 않는다는 것을 의미한다.
CPU의 에너지 소모량 이득을 최대화하기 위해서, CPU가 np(i) 개의 청크를 디코딩할 때, CPU는 np(i)를 디코딩 할 수 있는 최소 값의 CPU 주파수를 설정한다.
따라서, 패킷 i에서 디코딩 되는 청크의 개수는 CPU의 주파수의 함수로 나타낼 수 있으며 이는 다음과 같다.
Figure 112016114704109-pat00011
[수학식 9]에서 만약 수신 버퍼(120)에 청크가 존재하지 않는 경우(Br(i)=0), 디코딩 과정은 청크를 수신한 후 시작되고, 만약 수신 버퍼(120)에 청크가 존재하면 (Br(i)>0), 청크들은 패킷 길이 T0 시간동안 디코딩 된다는 것을 의미한다. 또한, [수학식 9]는 [수학식 5]를 만족한다.
[수학식 3] 내지 [수학식 7]에 기초하여, WNIC와 CPU의 에너지 소모량 이득을 최대화 할 수 있는 nd(i) 와 np(i)를 도출 할 수 있다.
이를 위해, 최적화 문제는 아래의 [수학식 10] 내지 [수학식 14]와 같이 변경 될 수 있다.
Figure 112016114704109-pat00012
[수학식 10]은 상기 [수학식 3]을 변경한 것이며 각 상수와 변수는 다음과 같이 정의된다.
Figure 112016114704109-pat00013
Figure 112016114704109-pat00014
[수학식 11]은 상기 [수학식 4]를 변경한 것이며 e=Rd(i)/r로 정의된다.
Figure 112016114704109-pat00015
[수학식 12]는 상기 [수학식 5]를 변경한 것이며 g=T0/Dp로 정의된다.
Figure 112016114704109-pat00016
[수학식 13]은 상기 [수학식 6]을 변경한 것이며, h = -Br(i), k = Br,Th - Br(i)로 정의된다.
Figure 112016114704109-pat00017
[수학식 14]는 상기 [수학식 7]을 변경한 것이며, l = -Bp(i)+1, m = Bp,Th - Bp(i)+1로 정의된다.
청크 개수 추출부(160)는 상기 수학식들을 이용하여 상기 제약 조건들을 만족하는 목적 함수 S를 모델링할 수 있다.
그리고 상기 모델링된 목적 함수 S를 제약 조건들을 만족하는 (x, y)의 집합으로 정의하면, f(x, y)의 최대값은 닫힌 구간 방법(Closed Interval Method)를 통해서 집합 S안의 임계점 (critical points) 혹은 집합 S 경계의 극값(extreme values)에서 획득할 수 있다.
추가적으로, f(x, y)는 x에 대해 선형 함수이기 때문에 임의의 고정된 y에 대해서 x가 최대값일 때 f(x, y)가 최대화된다.
따라서, 최적의 목적 함수 (x, y)는 x = e(아래의 case 1) 또는 y = x - k(아래의 case 2)에 존재한다.
[Case 1]
x = e로부터, 목적 함수는 y에 대한 함수로 다음과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112016114704109-pat00018
여기서
Figure 112016114704109-pat00019
을 적용함으로써 유일한 임계점
Figure 112016114704109-pat00020
를 얻을 수 있다.
추가적으로 second derivative test를 통해
Figure 112016114704109-pat00021
에서
Figure 112016114704109-pat00022
이기 때문에, 목적 함수는 오목한(concave) 것을 알 수 있다.
따라서, 목적 함수는 임계점
Figure 112016114704109-pat00023
혹은 y의 양 끝점에서 최대값을 갖는다.
즉,
Figure 112016114704109-pat00024
경우에, 목적 함수는
Figure 112016114704109-pat00025
에서 최대값을 가지며,
Figure 112016114704109-pat00026
경우에, 목적 함수는
Figure 112016114704109-pat00027
에서 최대값을 갖는다.
그리고
Figure 112016114704109-pat00028
경우에, 목적 함수는
Figure 112016114704109-pat00029
에서 최대값을 갖는다.
[Case 2]
x = y + k로부터, 목적 함수는 y에 대한 함수로 다음과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112016114704109-pat00030
[Case 1]의 풀이와 비슷한 방법으로
Figure 112016114704109-pat00031
을 적용함으로써 유일한 임계점
Figure 112016114704109-pat00032
를 얻을 수 있다.
따라서, 목적 함수는 임계점
Figure 112016114704109-pat00033
혹은 y의 양 끝점
Figure 112016114704109-pat00034
에서 최대값을 갖는다.
결국, 목적 함수를 최대화 하는 목적 함수의 집합 (nd(i)*, np(i)*)은 [case 1]과 [case 2]의 솔루션을 비교함으로써 얻을 수 있다.
다운로드되고 디코딩되는 청크의 개수는 양수 값을 갖기 때문에, 청크 개수 추출부(160)는 목적 함수의 최적의 값으로서 nd(i)*, np(i)*보다 크지 않는 최대의 정수를 최적의 청크 개수, 즉, 다운로드 청크 개수와 디코딩 청크 개수로 설정할 수 있다.
한편, 청크 개수 조정부(170)는 수신 버퍼(120)와 플레이백 버퍼(140)에 저장된 각각의 현재 청크 개수를, 청크 개수 추출부(160)에서 설정된 최적의 다운로드 청크 개수 및 디코딩 청크 개수로 조정할 수 있다.
이는 모바일 디바이스(100)에서 비디오 스트리밍 서비스를 이용하는 경우에 에너지 효율을 최대화 할 수 있는 최적의 다운로드 청크 개수와 디코딩 청크 개수를 의미하며, 이를 통해 비디오 스트리밍 서비스의 품질 요구 사항은 만족시키면서 WNIC와 CPU의 에너지 소모량의 합을 최소화 할 수 있다.
한편, CPU(180)는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 디바이스(100)의 구성 요소들, 예를 들어 WNIC(110), 수신 버퍼(120), 디코딩부(130), 플레이백 버퍼(140), 파라미터 모니터링부(150), 청크 개수 추출부(160) 및 청크 개수 조정부(170)가 전술한 동작을 수행하도록 제어할 수 있으며, 메모리(190) 또한 제어할 수 있다.
한편, 메모리(190)는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 디바이스에서 비디오 스트리밍 서비스 시 에너지 소모량을 감소시키기 위한 방법을 수행하기 위해 필요한 다양한 알고리즘 및 그 과정에서 파생되는 다양한 데이터들을 저장할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 디바이스에서 비디오 스트리밍 서비스 시 에너지 소모량을 감소시키는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 3에 도시된 과정은 모바일 디바이스(100)에 의해 수행될 수 있다.
먼저, 모바일 디바이스(100)는 일정 주기마다 WNIC(110)와 CPU(180)의 에너지 소모량 이득, 즉 에너지 효율이 최대가 되도록 하는 관련 파라미터들, 예를 들어 네트워크 상태, 수신 버퍼 상태 및 플레이백 버퍼 상태 등을 모니터링한다(S301).
S301 후, 모바일 디바이스(100)는 [수학식 3] 내지 [수학식 14]에 기반하여 모바일 디바이스(100)의 WNIC와 CPU의 공동 에너지 효율 최대화를 위한 최적의 다운로드 청크 개수 및 디코딩 청크 개수를 설정하는 목적 함수를 모델링한다(S302).
S302 후, 모바일 디바이스(100)는 모델링된 목적 함수에 닫힌 구간 방법(Closed Interval Method)를 적용하여 해당 집합의 임계점 (critical points) 또는 집합 경계의 극값(extreme values)을 최대값으로 하되, 상기 case1 및 case 2에 의해 획득된 최대값을 비교하여 최적의 다운로드 청크 개수 nd(i)*와 디코딩 청크 개수 np(i)*를 추출한다(S303).
S303 후, 모바일 디바이스(100)는 현재 설정된 다운로드 청크 개수와 디코딩 청크 개수를 상기 설정된 최적의 다운로드 청크 개수 nd(i)*와 디코딩 청크 개수 np(i)* 로 조정한다(S304).
여기서 nd(i)* 및 np(i)*는 모바일 디바이스(100)에서 비디오 스트리밍 서비스를 이용하는 경우에 에너지 효율을 최대화 할 수 있는 최적의 다운로드 청크 개수와 디코딩 청크 개수를 각각 의미하며, 이를 통해 비디오 스트리밍 서비스의 품질 요구 사항은 만족시키면서 WNIC와 CPU의 에너지 소모량의 합을 최소화 할 수 있다.
도 4a 내지 도 4b는 모바일 디바이스에서 비디오 스트리밍 서비스 시 에너지 소모량을 감소시키는 본 발명의 방법과 종래의 방법을 비교한 실험 결과이다.
본 발명이 제안하는 다운로드 청크 개수와 디코딩 청크의 개수를 적응적으로 조정하는 알고리즘인 Joint optimized CPU and Video streaming Network control(이하 ‘JCVN’이라 칭함)의 성능 분석을 위해, 모바일 디바이스에서 가장 기본적으로 사용되고 있는 2개의 다운로드 기법(ABM, PBM) 및 2개의 디코딩 기법(MAX, DVFS) 과 성능을 비교하였다.
즉, 다운로드 기법과 디코딩 기법 각각 2개를 조합함으로써 PBM+MAX, ABM+MAX, PBM+DVFS, ABM+DVFS의 4개의 알고리즘과 성능비교를 수행하였다.
참고로, 각 기법에 대하여 간략히 설명하면 아래와 같다.
ABM은 비디오 애플리케이션의 청크를 공격적으로 다운로드 한다. 즉, 모바일 디바이스의 수신 버퍼가 가득 찰 때까지 청크를 다운로드 하며, 모바일 디바이스의 수신 버퍼가 가득 차면 다운로드를 중지한다.
이후, 수신된 청크가 디코딩 되고 비디오가 재생됨에 따라 수신 버터에 들어있는 청크의 개수는 줄어들며, 일정 임계값 이하로 감소하면 다시 수신 버퍼가 가득 찰 때까지 다운로드를 수행한다.
PBM은 일정한 주기로 요청된 청크의 개수만큼 다운로드하고 다운로드를 중지하는 방식이다.
즉, 한 주기에서 요청한 청크의 개수를 모두 다운로드 하였거나 요청한 청크의 개수보다 적은 개수를 다운로드 하였지만 수신 버퍼가 가득 채워져 더 이상 수신이 불가능한 경우 다운로드를 중지한다.
MAX는 데이터를 처리할 때 성능을 극대화 하기 위해 최고 CPU 주파수를 이용한다.
즉, 수신 버퍼에 디코딩을 요구하는 청크가 존재하는 경우에 최고 CPU 주파수를 이용하여 지속적으로 디코딩을 수행하며, 이 처리 과정은 플레이백 버퍼에 데이터가 가득 채워져 더 이상 디코딩이 불가능 할 때까지 계속된다.
DVFS는 시스템 상태와 성능 수준에 따라 CPU 주파수와 voltage를 조정하는 방식으로 소모 전력을 줄이는 기술이다.
즉, 수신 버퍼에 일정 개수 이상의 청크가 존재하는 경우 최고 CPU 주파수로 디코딩을 수행하고, 수신 버퍼의 청크 개수가 감소함에 따라 CPU 주파수를 단계적으로 낮추어 청크 디코딩을 수행한다.
도 4a 내지 도 4c는 JCVN 기법과 PBM+MAX, ABM+MAX, PBM+DVFS, ABM+DVFS의 4개의 알고리즘과 다양한 다운로드 속도에 대한 성능 비교 결과를 나타낸다.
여기서 도 4a 내지 도 4c는 각각 WNIC, CPU, WNIC와 CPU의 총합의 에너지 소모량을 나타낸다.
도 4a에서 모든 알고리즘은 다운로드 속도가 증가함에 따라 에너지 소모량이 감소하는 것을 보여준다.
이는 WNIC의 에너지 소모량은 [수학식 1] 기술된 바와 같이, 다운로드 속도에 반비례 하기 때문이다.
도 4b에서 PBM+DVFS와 ABM+DVFS는 PBM+MAX와 ABM+MAX에 비해 적은 에너지 소모량을 보여주며, 이는 DVFS가 수신 버퍼의 청크 개수의 따라 CPU 주파수를 조정하고 있기 때문이다.
또한, 에너지 소모량 이득은 평균 다운로드 속도가 감소함에 따라 증가하며, 이는 다운로드 속도가 높을 때 모바일 디바이스가 더 많은 청크를 다운로드하여 수신 버퍼에 저장하기 때문에 DVFS를 이용하더라도 높은 CPU 주파수를 이용하기 때문이다.
도 4c는 제안하는 JCVN 기법이 다른 4개의 알고리즘과 비교하여 모든 다운로드 속도에 대해 가장 낮은 에너지 소모량(WNIC과 CPU의 합)을 갖는 것을 보여준다.
예를 들어, PBM+MAX과 PBM+DVFS와 비교하였을 때, 본 발명의 JCVN알고리즘은 각각 10.59~20.05%과 4.08~11.61%까지 에너지 소모량을 감소시킬 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 발명의 JCVN 기법은 무선 네트워크 상태, 수신 버퍼 상태, 플레이백 버퍼 상태에 따라 다운로드 및 디코딩되는 청크 개수를 적응적으로 조정하기 때문에, 효율적으로 WNIC 및 CPU의 에너지 소모량을 감소시킬 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 : 모바일 디바이스
110 : 무선 네트워크 인터페이스
120 : 수신 버퍼
130 : 디코딩부
140 : 플레이백 버퍼
150 : 파라미터 모니터링부
160 : 청크 개수 추출부
170 : 청크 개수 조정부
180 : CPU
190 : 메모리

Claims (9)

  1. 모바일 디바이스의 에너지 소모량을 감소시키는 장치에 있어서,
    무선 네트워크 인터페이스(Wireless Network Interface Card; WNIC)를 통해 다운로드되는 청크(chunk)(이하 ‘다운로드 청크’라 칭함)의 개수(nd(i)), 디코딩부에 의해 디코딩되는 청크(이하 ‘디코딩 청크’라 칭함)의 개수(np(i)) 및 네트워크 상태를 포함하는 파라미터 값을 모니터링하는 파라미터 모니터링부;
    상기 무선 네트워크 인터페이스의 에너지 소모량을 감소시켜 얻게 되는 이득과 상기 디코딩부의 에너지 소모량을 감소시켜 얻게 되는 이득을 함께 계산하여 그 합이 최대가 되도록 하는 다운로드 청크의 개수(nd(i)*)와 디코딩 청크의 개수(np(i)*)를 추출하기 위한 목적 함수 - 제1 파라미터는 상기 다운로드 청크의 개수(nd(i)), 제2 파라미터는 상기 디코딩 청크의 개수(np(i)) 임 - 를 모델링하고,
    상기 모델링된 목적 함수의 상기 제1 파라미터를 압축률(r)과 모바일 디바이스의 다운로드 속도(Rd(i))와의 비율(Rd(i)/r))로 치환한 제1 케이스 및 상기 제1 파라미터를 수신 버퍼의 청크 개수의 임계값(Br,Th)에서 상기 수신 버퍼에 존재하는 청크의 개수(Br(i))를 차감한 값(Br,Th - Br(i))에 디코딩되는 청크의 개수(np(i))를 합한 값(np(i) + (Br,Th - Br(i))으로 치환한 제2 케이스에 각각 닫힌 구간 방법(Closed Interval Method)을 적용하여, 상기 목적 함수 내의 임계점(critical points) 또는 상기 목적 함수의 경계의 극값(extreme values) 중 최대 값을 각각 추출하며,
    상기 제1 케이스에서 추출된 최대 값(이하 ‘제1 최대 값’이라 칭함)과 제2 케이스에서 추출된 최대 값(이하 ‘제2 최대 값’이라 칭함)을 비교하여 더 큰 값을 상기 다운로드 청크의 개수(nd(i)*)와 디코딩 청크의 개수(np(i)*)로 추출하는 청크 개수 추출부; 및
    현재 다운로드 청크의 개수(nd(i))와 디코딩 청크의 개수(np(i))를 상기 청크 개수 추출부에서 추출된 다운로드 청크의 개수(nd(i)*)와 디코딩 청크의 개수(np(i)*)로 조정하는 청크 개수 조정부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 소모량 감소 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 목적 함수는 상기 제1 파라미터가 x, 상기 제2 파라미터가 y인 경우
    Figure 112016114704109-pat00035
    이며,
    상기 제1 케이스(x = e)에서
    Figure 112016114704109-pat00036
    이고
    Figure 112016114704109-pat00037
    을 적용하여 유일한 임계점(critical point)
    Figure 112016114704109-pat00038
    을 획득하되,
    Figure 112016114704109-pat00039
    경우,
    Figure 112016114704109-pat00040
    에서 최대값을 획득하고,
    Figure 112016114704109-pat00041
    경우,
    Figure 112016114704109-pat00042
    에서 최대값을 획득하며
    Figure 112016114704109-pat00043
    경우,
    Figure 112016114704109-pat00044
    에서 최대값을 획득하고,
    상기 제2 케이스(x = y + k)에서
    상기 목적 함수는
    Figure 112016114704109-pat00045
    이고,
    Figure 112016114704109-pat00046
    을 적용하여 유일한 임계점(critical point)
    Figure 112016114704109-pat00047
    을 획득하되,
    상기 임계점
    Figure 112016114704109-pat00048
    또는 y의 양 끝점 에서 최대값을 획득하되,
    Figure 112016114704109-pat00050
    인 것을 특징으로 하는 에너지 소모량 감소 장치.
    여기서 Pn은 액티브 상태에서의 평균 전력 소모량, Pd는 다운로드 데이터당 평균 전력 소모량, l은 다운로드 데이터량, Rd(i)는 패킷 i에서 다운로드 속도, r은 청크의 압축률, T0는 전송 시간, Dp는 최고 CPU 주파수 fc,max에서 하나의 청크를 디코딩할 때 필요한 지연 시간, Br(i)와 Bp(i)는 각각 패킷 i에서 수신 버퍼와 플레이백 버퍼에 저장된 청크의 개수, Br,th와 Bp,th는 Br(i)와 Bp(i)의 최대 임계값, Rmin는 최소 다운로드 속도, fc(i)는 패킷 i에서 CPU 주파수, α와 β는 모바일 디바이스에 의존적인 상수 값을 나타냄.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 청크 개수 추출부는
    상기 무선 네트워크 인터페이스의 에너지 소모량 및 상기 디코딩부의 에너지 소모량에 기초하여 상기 각각의 에너지 소모량 이득을 계산하되,
    상기 무선 네트워크 인터페이스의 에너지 소모량 E를 아래의 수학식을 이용하여 계산하는 것을 특징으로 하는 에너지 소모량 감소 장치.
    [수학식]
    Figure 112016114704109-pat00051

    여기서, t는 액티브 상태의 시간을 나타냄.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 청크 개수 추출부는
    상기 무선 네트워크 인터페이스의 에너지 소모량 이득 를 아래의 수학식을 이용하여 계산하는 것을 특징으로 하는 에너지 소모량 감소 장치.
    [수학식]
    Figure 112016114704109-pat00052

  5. 제2 항에 있어서,
    상기 청크 개수 추출부는
    상기 디코딩부의 에너지 소모량을 CPU의 에너지 소모량 로 계산하며, 상기 CPU의 에너지 소모량은 CPU 주파수에 대한 함수로서 아래의 수학식을 이용하여 계산하는 것을 특징으로 하는 에너지 소모량 감소 장치.
    [수학식]
    Figure 112016114704109-pat00053

  6. 제5 항에 있어서,
    상기 청크 개수 추출부는
    상기 디코딩부의 에너지 소모량 이득 Ep(i)를 아래의 수학식을 이용하여 계산하는 것을 특징으로 하는 에너지 소모량 감소 장치.
    [수학식]
    Figure 112016114704109-pat00054

  7. 제2 항에 있어서,
    상기 청크 개수 추출부는
    아래의 수학식을 이용하여 상기 목적 함수를 모델링하는 것을 특징으로 하는 에너지 소모량 감소 장치.
    [수학식]
    Figure 112016114704109-pat00055

    여기서, En(i)는 무선 네트워크 인터페이스의 에너지 소모량 이득, Ep(i)는 디코딩부의 에너지 소모량 이득을 나타냄.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 청크 개수 추출부는
    아래의 수학식을 이용하여 상기 디코딩부의 에너지 소모량 이득이 최대가 되는 상기 디코딩 청크의 개수 np(i)를 계산하되, 상기 np(i)를 디코딩할 수 있는 최소값의 CPU 주파수가 설정되는 것을 특징으로 하는 에너지 소모량 감소 장치.
    [수학식]
    Figure 112016114704109-pat00056

  9. 에너지 소모량 감소 장치가 모바일 디바이스의 에너지 소모량을 감소시키는 방법에 있어서,
    (a) 무선 네트워크 인터페이스(Wireless Network Interface Card; WNIC)를 통해 다운로드되는 청크(chunk)(이하 ‘다운로드 청크’라 칭함)의 개수(nd(i)), 디코딩부에 의해 디코딩되는 청크(이하 ‘디코딩 청크’라 칭함)의 개수(np(i)) 및 네트워크 상태를 포함하는 파라미터 값을 모니터링하는 단계;
    (b) 상기 무선 네트워크 인터페이스의 에너지 소모량을 감소시켜 얻게 되는 이득과 상기 디코딩부의 에너지 소모량을 감소시켜 얻게 되는 이득을 함께 계산하여 그 합이 최대가 되도록 하는 다운로드 청크의 개수(nd(i)*)와 디코딩 청크의 개수(np(i)*)를 추출하기 위한 목적 함수 - 제1 파라미터는 상기 다운로드 청크의 개수(nd(i)), 제2 파라미터는 상기 디코딩 청크의 개수(np(i)) 임 - 를 모델링하는 단계;
    (c) 상기 모델링된 목적 함수의 상기 제1 파라미터를 압축률(r)과 모바일 디바이스의 다운로드 속도(Rd(i))와의 비율(Rd(i)/r))로 치환한 제1 케이스 및 상기 제1 파라미터를 수신 버퍼의 청크 개수의 임계값(Br,Th)에서 상기 수신 버퍼에 존재하는 청크의 개수(Br(i))를 차감한 값(Br,Th - Br(i))에 디코딩되는 청크의 개수(np(i))를 합한 값(np(i) + (Br,Th - Br(i))으로 치환한 제2 케이스에 각각 닫힌 구간 방법(Closed Interval Method)을 적용하여, 상기 목적 함수 내의 임계점(critical points) 또는 상기 목적 함수의 경계의 극값(extreme values) 중 최대 값을 각각 추출하는 단계;
    (d) 상기 제1 케이스에서 추출된 최대 값(이하 ‘제1 최대 값’이라 칭함)과 제2 케이스에서 추출된 최대 값(이하 ‘제2 최대 값’이라 칭함)을 비교하여 더 큰 값을 상기 다운로드 청크의 개수(nd(i)*)와 디코딩 청크의 개수(np(i)*)로 추출하는 단계; 및
    (e) 현재 다운로드 청크의 개수(nd(i))와 디코딩 청크의 개수(np(i))를 상기 청크 개수 추출부에서 추출된 다운로드 청크의 개수(nd(i)*)와 디코딩 청크의 개수(np(i)*)로 조정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 소모량 감소 방법.
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