KR102074412B1 - IoT 전력레벨 조절 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 IoT 전력레벨 조절 장치에 관한 것으로, IoT(Internet of Things) 모듈로부터 프로세스 리스트, 프로세스 실행 우선순위 및 프로세스별 메모리 사용량을 포함하는 IoT 워크로드에 따른 배터리 사용량을 기계학습하는 워크로드 학습부, 현재의 IoT 워크로드가 수신되면 상기 기계학습의 내용을 통해 배터리 사용량을 예측하여 배터리 잔여 사용시간을 결정하는 배터리 잔여 사용시간 결정부 및 상기 배터리 잔여 사용시간을 기초로 상기 IoT 모듈의 전력레벨을 조절하는 전력레벨 조절부를 포함한다.

Description

IoT 전력레벨 조절 장치{APPARATUS FOR ADJUSTING POWER MODE OF IOT MODULE}
본 발명은 IoT 전력레벨 조절 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 초소형 IoT 디바이스들의 전력 사용량을 학습하고 동적으로 전력레벨을 조절할 수 있는 IoT 전력레벨 조절 장치에 관한 것이다.
사물 인터넷(IoT, Internet of Things)은 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술로, 무선 통신을 통해 각종 사물을 연결하는 기술을 의미한다. 여기에서, 사물이란 가전제품, 모바일 및 웨어러블 디바이스 등 다양한 임베디드 시스템에 해당할 수 있다. 사물 인터넷에 연결되는 사물들은 자신을 구별할 수 있는 유일한 아이피를 가지고 인터넷으로 연결될 수 있고, 외부 환경으로부터의 데이터를 취득하기 위해 센서를 내장할 수 있다.
사물 인터넷 기술의 영향으로, 사물들은 사용자의 개입 없이도 인터넷 환경만 구비된다면 자율적으로 데이터를 주고받을 수 있게 되었으며, 특히 블루투스(Bluetooth), 근거리 무선통신(NFC) 및 센서 네트워크 관련 기술의 발전으로 인해 사물 인터넷을 이용한 기기간의 자율적인 통신이 더욱 원활하게 되었다. 나아가, 사물 인터넷 기술은 인터넷으로 연결된 사물들이 데이터를 주고받아 스스로 분석하고 학습한 정보를 사용자에게 제공하거나 사용자가 이를 원격 조정할 수 있도록 발전되었다.
이러한 사물 인터넷 기술은 최소한의 전력으로 IoT 디바이스를 운용하는 것이 중요한 과제이다. 제한된 환경에서 IoT 디바이스를 운용하는 경우, IoT 디바이스를 동작시키는데 필요한 전력을 내장된 배터리 등을 이용하여 자체적으로 수급해야 하는데, 이러한 내장 배터리는 용량이 한정되어 있기 때문에, IoT 디바이스의 전력 사용량을 효율적으로 관리할 필요성이 있다.
한국 공개특허공보 제10-2016-0086951(2016.07.20)호는 사용자와 연관된 IOT 네트워크에서의 IOT 디바이스들에 대한 클라우드 기반의 서비스들을 추출하는 방법에 관한 것으로, 사용자와 연관된 사물 인터넷 (IoT; Internet of Things) 네트워크에서의 IoT 디바이스들에 대한 클라우드 기반의 서비스들을 추출하는 방법으로서, 상기 사용자와 연관된 상기 IoT 네트워크에서의 상기 IoT 디바이스들에 대한 정보를 추출하는 단계로서, 추출된 상기 정보는 상기 IoT 네트워크에서의 상기 IoT 디바이스들과 연관된 적어도 하나 이상의 디바이스 클래스들을 포함하는, 상기 IoT 디바이스들에 대한 정보를 추출하는 단계; 상기 IoT 네트워크에서의 상기 IoT 디바이스들과 연관된 상기 디바이스 클래스들로 태그된 하나 이상의 클라우드 기반의 서비스들을 추출하는 단계; 및 상기 IoT 네트워크에서의 추출된 상기 클라우드 기반의 서비스들을 제공하는 단계를 포함하는, IoT 디바이스들에 대한 클라우드 기반의 서비스들을 추출하는 방법에 대해 개시한다.
한국 공개특허공보 제10-2017-0084074(2017.07.19)호는 사물 인터넷 (IOT) 디바이스들에 대한 연결성 모듈에 관한 것으로, 사물 인터넷 (IoT) 연결성 모듈로서, 무선 네트워크 플랫폼을 구현하도록 구성된 연결성 칩; 적어도 하나의 프로세서를 갖는 호스트에 상기 IoT 연결성 모듈을 상호연결하도록 구성된 하나 이상의 표준 주변 인터페이스들; 및 디바이스-대-디바이스 (D2D) 애플리케이션을 포함하고, 상기 D2D 애플리케이션은 근위의 D2D 통신 프레임워크를 구현하고; 및 상기 하나 이상의 표준 주변 인터페이스들을 통해 상기 근위의 D2D 통신 프레임워크와 연관된 커맨드 프로토콜을 노출시키도록 구성된, IoT 연결성 모듈에 대해 개시한다.
한국 공개특허공보 제10-2018-0110410(2018.10.10)호는 외부의 IoT 장치를 관리 및 제어하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치에 관한 것으로, 전자 장치에 있어서, 하우징; 상기 하우징의 일부를 통해 노출되는 터치 스크린 디스플레이; 상기 하우징의 내부에 배치되는 적어도 하나의 무선 통신 회로; 상기 하우징의 내부에 배치되고, 상기 디스플레이 및 상기 통신 회로와 전기적으로 연결되는 프로세서; 및 상기 하우징의 내부에 배치되고, 상기 프로세서와 전기적으로 연결되는 메모리를 포함하고, 상기 메모리는 어플리케이션 프로그램을 저장하고, 상기 어플리케이션 프로그램은 복수의 사물 인터넷(Internet-of-Things; IoT) 장치들을 관리하는 사용자 인터페이스를 포함하고, 상기 메모리는, 실행시, 상기 프로세서가 상기 통신 회로를 이용하여, 하나 이상의 사물 인터넷 장치와 무선 통신을 설정하고, 상기 디스플레이를 통해, 상기 하나 이상의 사물 인터넷 장치를 포함하는 상기 사용자 인터페이스를 출력하고, 상기 하나 이상의 사물 인터넷 장치 중 하나의 그룹을 선택하는 사용자 입력을 수신하고, 상기 통신 회로를 이용하여, 사용자 계정 데이터를 포함하는 제1 정보를 제1 외부 서버에 전송하고, 상기 통신 회로를 이용하여, 제2 정보를 다른 전자 장치에 전송하도록 하는 인스트럭션들을 저장하고, 상기 제1 정보는 상기 그룹과 상기 전자 장치와 관련된 상기 사용자 계정에 관한 정보를 포함하고, 상기 제2 정보는 상기 다른 전자 장치가 상기 그룹에 포함된 하나 이상의 사물 인터넷 장치에 연결하고 제어하기 위하여 상기 서버와 통신하도록 하는 정보인 전자 장치.
한국 공개특허공보 제10-2016-0086951(2016.07.20)호 한국 공개특허공보 제10-2017-0084074(2017.07.19)호 한국 공개특허공보 제10-2018-0110410(2018.10.10)호
본 발명의 일 실시예는 초소형 IoT 디바이스들의 전력 사용량을 학습하고 동적으로 전력레벨을 조절할 수 있는 IoT 전력레벨 조절 장치를 제공하고자 한다.
보다 상세하게는, IoT 워크로드에 따른 배터리 사용량을 기계학습하고 배터리 잔여 사용시간을 예측하여 IoT 모듈의 전력레벨을 조절하는 IoT 전력레벨 조절 장치를 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 IoT 워크로드 및 전력레벨에 따라 IoT 워크로드의 수신 주기를 결정하고, 상기 수신 주기에 따라 IoT 모듈에 IoT 워크로드를 요청할 수 있는 IoT 전력레벨 조절 장치를 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 전력레벨을 기초로 특정 기준 이하에서 상기 프로세스 리스트 상의 프로세스를 제어하여 전력 사용량을 감소시킬 수 있는 IoT 전력레벨 조절 장치를 제공하고자 한다.
실시예들 중에서, IoT 전력레벨 조절 장치는 IoT(Internet of Things) 모듈로부터 프로세스 리스트, 프로세스 실행 우선순위 및 프로세스별 메모리 사용량을 포함하는 IoT 워크로드에 따른 배터리 사용량을 기계학습하는 워크로드 학습부, 현재의 IoT 워크로드가 수신되면 상기 기계학습의 내용을 통해 배터리 사용량을 예측하여 배터리 잔여 사용시간을 결정하는 배터리 잔여 사용시간 결정부 및 상기 배터리 잔여 사용시간을 기초로 상기 IoT 모듈의 전력레벨을 조절하는 전력레벨 조절부를 포함한다.
상기 워크로드 학습부는 상기 프로세스 리스트 상에 있는 프로세스의 종류 변화가 기준 시간 동안 없는 경우에 상기 기계학습을 수행할 수 있다.
상기 배터리 잔여 사용시간 결정부는 상기 조절된 전력레벨을 기초로 IoT 워크로드 수신 주기를 결정하고, 상기 IoT 워크로드 수신 주기에 따라 상기 IoT 모듈에게 해당 IoT 워크로드를 요청할 수 있다.
상기 배터리 잔여 사용시간 결정부는 상기 IoT 워크로드 수신 주기를 아래의 수학식에 따라 결정할 수 있다.
[수학식]
R_Interval = (R_Interval)avg + {g(T_num, M_Usage) / f(P_Level)}
상기 R_Interval은 상기 IoT 워크로드 수신 주기에 해당하고, (R_Interval)avg는 최근 다섯 번의 평균 상기 IoT 워크로드 수신 주기에 해당하며, T_num, M_Usage 및 P_Level은 각각 상기 프로세스 실행 우선순위, 상기 프로세스별 메모리 사용량 및 상기 전력레벨에 해당하고, f(P_Level)은 상기 P_Level에 따라 기하급수적으로 증가하는 단조증가 함수에 해당하며, g(T_num, M_Usage)은 상기 T_num 및 상기 M_Usage에 따라 산술급수적으로 증가하는 단조증가 함수에 해당한다.
상기 전력레벨 조절부는 상기 전력레벨에 따라 수면 시간을 동적으로 결정하여 상기 IoT 모듈을 강제적으로 수면시킬 수 있다.
상기 전력레벨 조절부는 상기 전력레벨이 제1 특정 기준 이하이면 상기 IoT 모듈에 신규 프로세스의 실행을 금지시키고, 상기 전략레벨이 제2 특정 기준 이하이면 최하위 우선순위 프로세스를 강제적으로 종료시킬 수 있다.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 전력레벨 조절 장치는 초소형 IoT 디바이스들의 전력 사용량을 학습하고 동적으로 전력레벨을 조절할 수 있다.
보다 상세하게는, IoT 전력레벨 조절 장치는 IoT 워크로드에 따른 배터리 사용량을 기계학습하고 배터리 잔여 사용시간을 예측하여 IoT 모듈의 전력레벨을 동적으로 조절할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 전력레벨 조절 장치는 IoT 워크로드 및 전력레벨에 따라 IoT 워크로드의 수신 주기를 결정하고, 상기 수신 주기에 따라 IoT 모듈에 IoT 워크로드를 요청할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 전력레벨 조절 장치는 전력레벨을 기초로 특정 기준 이하에서 상기 프로세스 리스트 상의 프로세스를 제어하여 전력 사용량을 감소시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 전력레벨 조절 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1에 있는 IoT 전력레벨 조절 장치를 설명하는 도면이다.
도 3은 도 1에 있는 IoT 전력레벨 조절 과정을 설명하는 도면이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 전력레벨 조절 시스템을 설명하는 도면이다.
도 1을 참조하면, IoT 전력레벨 조절 시스템(100)은 IoT 모듈(110), IoT 전력레벨 조절 장치(130), 데이터베이스(150) 및 사용자 단말(170)을 포함할 수 있다.
IoT 모듈(110)은 가전제품, 모바일 및 웨어러블 디바이스 등 각종 IoT 디바이스에 설치되어 인터넷를 통해 데이터를 송수신하는 프로그램 또는 장치에 해당할 수 있다. IoT 모듈(110)은 IoT 전력레벨 조절 장치(130)와 Wi-Fi(Wi-Fi: Wireless Fidelity), 블루투스(Bluetooth) 및 근거리 무선통신 등을 통해 무선으로 연결될 수 있고, 네트워크를 통해 데이터를 주고받을 수 있다.
이외에도, IoT 모듈(110)은 와이브로(Wireless Broadband Internet), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), 지그비(Zigbee), UWB(Ultra-wideband), IrDA(Infrared Data Association), 초광대역(Ultra Wild Band), SWAP(Shared Wireless Access Protocol), LTE(Long Term Evolution), Cellular IoT, LPWA(Low Power Wide Area), 협대역 사물 인터넷(NarrowBand - Internet of Things) 및 로라(LoRa, Long Range) 중 적어도 하나에 해당하는 무선통신 방식을 통해 무선으로 연결될 수 있고, 네트워크를 통해 데이터를 주고받을 수 있다.
특히, 로라는 사물끼리 서로 통신을 주고받을 수 있게 도와주는 LPWA 기술의 일종으로, 다른 통신망들에 비해 적은 전력으로 먼 거리를 통신할 수 있어 IoT 및 IoST(Internet of Small Things) 전용망으로 사용되기 적합할 수 있다.
IoT 전력레벨 조절 장치(130)는 IoT 모듈(110)로부터 IoT 워크로드를 수신하여 이를 기계학습하고, 기계학습된 내용을 통해 배터리 잔여 사용시간을 결정하며, 결정된 배터리 잔여 사용시간을 기초로 IoT 모듈(110)의 전력레벨을 조절하고, 조절된 전력레벨을 기초로 IoT 워크로드의 수신 주기를 재설정할 수 있는 컴퓨터 또는 프로그램에 해당하는 서버로 구현될 수 있다. 또한, IoT 전력레벨 조절 장치(130)는 IoT 워크로드, 배터리 잔여 사용시간 및 IoT 레벨을 시각화하여 사용자 단말(170)을 통해 표시할 수 있다. 아래에서, 기계학습에 대해 개략적으로 설명한다.
1) 기계학습(Machine Learning)
기계학습(機械學習)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘 및 기술 분야를 의미한다. 가령, 기계학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있다.
기계 학습의 핵심은 표현(Representation)과 일반화(Generalization)에 있다. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이다. 다양한 기계학습의 응용이 존재하는데, 아래에서 IoT 워크로드별 배터리 잔여 사용시간을 기계학습하기 위한 일 실시예들을 소개한다.
2) 지도 학습(Supervised Learning)
지도 학습 (Supervised Learning)은 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습(Machine Learning)의 한 방법이다. 훈련 데이터는 일반적으로 입력 객체에 대한 속성을 벡터 형태로 포함하고 있으며 각각의 벡터에 대해 원하는 결과가 무엇인지 표시되어 있다. 이렇게 유추된 함수 중 연속적인 값을 출력하는 것을 회귀분석(Regression)이라 하고 주어진 입력 벡터가 어떤 종류의 값인지 표식하는 것을 분류(Classification)라 한다. 지도 학습기(Supervised Learner)가 하는 작업은 훈련 데이터로부터 주어진 데이터에 대해 예측하고자 하는 값을 올바로 추측해내는 것이다. 이 목표를 달성하기 위해서는 학습기가 "알맞은" 방법을 통하여 기존의 훈련 데이터로부터 나타나지 않던 상황까지도 일반화하여 처리할 수 있어야 한다.
3) 비 지도 학습(Unsupervised Learning)
비 지도 학습(Unsupervised Learning)은 기계 학습의 일종으로, 데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 문제의 범주에 속한다. 이 방법은 지도 학습(Supervised Learning) 혹은 강화 학습(Reinforcement Learning)과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않는다. 비 지도 학습은 통계의 밀도 추정(Density Estimation)과 깊은 연관이 있으며, 이러한 비 지도 학습은 데이터의 주요 특징을 요약하고 설명할 수 있다. 비 지도 학습의 예로는 클러스터링(Clustering)을 들 수 있다. 또 다른 하나의 예로는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis)을 들 수 있다.
한편, IoT 전력레벨 조절 장치(130)는 데이터베이스(150)와 연동하여 IoT 모듈(110)의 전력레벨 조절을 위하여 필요한 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예에서, IoT 전력레벨 조절 장치(130)는 도 1과 달리, 데이터베이스(150)를 내부에 포함하여 구현될 수 있다. 또한, IoT 전력레벨 조절 장치(130)는 프로세서, 메모리, 사용자 입출력부 및 네트워크 입출력부를 포함하여 구현될 수 있다.
데이터베이스(150)는 IoT 모듈(110)의 전력레벨 조절을 위하여 필요한 정보를 저장할 수 있는 저장장치로, IoT 모듈(110)로부터 수신된 프로세스 리스트, 프로세스 실행 우선순위 및 프로세스별 메모리 사용량 등에 해당하는 IoT 워크로드에 따른 배터리 사용량을 저장할 수 있다. 이외에도, IoT 모듈(110)의 전력레벨 조절을 위하여 필요한 다양한 정보를 저장할 수 있다.
사용자 단말(170)은 IoT 전력레벨 조절 장치(130)로부터 IoT 모듈(110)의 프로세스 리스트, 프로세스 실행 우선순위 및 프로세스별 메모리 사용량 등에 해당하는 IoT 워크로드와 IoT 전력레벨 조절 장치(130)에 의해 예측된 배터리 잔여 사용시간 및 전력레벨을 수신하여 다양한 인터페이스를 통해 표시할 수 있는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있다. 또한, 사용자 단말(170)은 전력레벨을 단계적으로 조절할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI, Graphic User Interface)를 제공하여 기계적으로 IoT 모듈(110)의 전력레벨을 조절할 수 있다.
사용자 단말(170)은 스마트폰, 태블릿 PC, 노트북 또는 컴퓨터로 구현될 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 웨어러블 디바이스(Wearable Device) 등으로도 구현될 수 있다. 사용자 단말(170)은 IoT 전력레벨 조절 장치(130)와 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 복수의 사용자 단말(170)들은 IoT 전력레벨 조절 장치(130)와 동시에 연결될 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 단말(170)은 IoT 모듈(110) 및 IoT 전력레벨 조절 장치(130)에 미리 등록될 수 있다.
도 2는 도 1에 있는 IoT 전력레벨 조절 장치를 설명하는 도면이다.
도 2를 참조하면, IoT 전력레벨 조절 장치(130)는 워크로드 학습부(210), 배터리 잔여 사용시간 결정부(230), 전력레벨 조절부(250) 및 제어부(270)를 포함할 수 있다.
IoT 전력레벨 조절 장치(130)는 IoT 모듈(110)의 전력 사용량을 학습하고 동적으로 전력레벨을 조절할 수 있다. 보다 상세하게는, IoT 모듈(110)의 IoT 워크로드에 따른 배터리 사용량을 기계학습하고 배터리 잔여 사용시간을 예측하여 IoT 모듈(110)의 전력레벨을 동적으로 조절할 수 있다. 여기에서, IoT 모듈(110)은 초소형 IoT 디바이스에 설치되어 데이터를 송수신하는 프로그램 또는 장치에 해당할 수 있고, 또한 복수의 IoT 디바이스들에 설치된 개별 IoT 모듈(110)의 총칭에 해당할 수 있다.
일 실시예에서, IoT 전력레벨 조절 장치(130)는 수신된 현재 IoT 워크로드를 실시간으로 모니터링할 수 있도록 시각화하는 워크로드 모니터링부를 더 포함할 수 있다. 워크로드 모니터링부는 IoT 모듈(110)의 프로세스 리스트, 프로세스 우선순위 및 프로세스별 메모리 사용량을 포함하는 IoT 워크로드와 기계학습된 IoT 워크로드별 배터리 잔량을 통해 예측된 배터리 잔여 사용시간을 그래프 등을 통해 시각화하여 사용자 단말(170)을 통해 표시할 수 있다.
워크로드 학습부(210)는 IoT 모듈(110)로부터 프로세스 리스트, 프로세스 실행 우선순위 및 프로세스별 메모리 사용량을 포함하는 IoT 워크로드에 따른 배터리 사용량을 기계학습할 수 있다. 여기에서, 프로세스 우선순위는 IoT 디바이스에서 연속적으로 실행되고 있는 프로그램 또는 스케쥴링의 대상이 되는 작업(Task)에 해당할 수 있고, 또한 복수의 IoT 디바이스들 간의 디바이스 우선순위에 해당할 수 있다.
일 실시예에서, 워크로드 학습부(210)는 프로세스 리스트 상에 있는 프로세스의 종류 변화가 기준 시간 동안 없는 경우에 기계학습을 수행할 수 있다. 예를 들어, 워크로드 학습부(210)는 1분 동안 프로세스 리스트 상에 있는 프로세스의 종류 변화가 없는 경우에 기계학습을 수행하고, 변화가 있는 경우 변화된 시점으로부터 1분 이후에 다시 기계학습 수행 여부를 판단하여 기계학습을 수행할 수 있다. 상기 기준 시간은 사용자 단말(170)을 통해 제공되는 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 변경할 수 있다.
배터리 잔여 사용시간 결정부(230)는 IoT 모듈(110)의 배터리 사용량을 예측하여 배터리 잔여 사용시간을 결정할 수 있다. 보다 상세하게는, 배터리 잔여 사용시간 결정부(230)는 IoT 워크로드에 따른 배터리 사용량에 따라 기계학습된 내용을 기초로 IoT 모듈(110)의 배터리 사용량을 예측할 수 있다.
일 실시예에서, 배터리 잔여 사용시간 결정부(230)는 상기 기계학습된 내용이 일정량 이상 누적될 때까지 홀드아웃(Holdout) 검증을 통해 가용 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 랜덤 분류하여 데이터를 검증할 수 있다.
또한, 배터리 잔여 사용시간 결정부(230)는 조절된 전력레벨을 기초로 IoT 워크로드 수신 주기를 결정하고, IoT 모듈(110)에게 해당 IoT 워크로드를 요청할 수 있다. 예를 들어, 배터리 잔여 사용시간 결정부(230)는 IoT 워크로드 수신 주기를 아래의 수학식에 따라 결정할 수 있다.
[수학식]
R_Interval = (R_Interval)avg + {g(T_num, M_Usage) / f(P_Level)}
상기 R_Interval은 상기 IoT 워크로드 수신 주기에 해당하고, (R_Interval)avg는 최근 다섯 번의 평균 상기 IoT 워크로드 수신 주기에 해당하며,
T_num, M_Usage 및 P_Level은 각각 상기 프로세스 실행 우선순위, 상기 프로세스별 메모리 사용량 및 상기 전력레벨에 해당하고, f(P_Level)은 상기 P_Level에 따라 기하급수적으로 증가하는 단조증가 함수에 해당하며, g(T_num, M_Usage)은 상기 T_num 및 상기 M_Usage에 따라 산술급수적으로 증가하는 단조증가 함수에 해당할 수 있다.
전력레벨 조절부(250)는 상기 배터리 잔여 사용시간을 기초로 상기 IoT 모듈의 전력레벨을 조절할 수 있다. 예를 들어, 전력레벨 조절부(250)는 배터리 잔여 사용시간에 따라 전력레벨을 아이들(Idle), 슬립(Sleep), 딥-슬립(Deep-sleep), 스탠바이(Standby) 및 종료(Power-off) 단계로 조절할 수 있다. 다만 반드시 이에 한정되지는 않고, 다양한 소비 전력 관리를 위한 전력레벨 단위로 조절할 수 있다. 또한, 전력레벨 조절부(250)는 사용자 단말(170)을 통한 사용자 입력에 따라 전력레벨을 수동으로 제어할 수 있다.
일 실시예에서, 전력레벨 조절부(250)는 전력레벨에 따라 수면 시간을 동적으로 결정하여 상기 IoT 모듈(110)을 강제적으로 수면(Sleep)시킬 수 있다. 또한, 전력레벨 조절부(250)는 전력레벨이 제1 특정 기준 이하이면 IoT 모듈(110)에 신규 프로세스의 실행을 금지시키고, 전력레벨이 제2 특정 기준 이하이면 최하위 우선순위 프로세스를 강제적으로 종료시킬 수 있다.
예를 들어, 전력레벨 조절부(250)는 배터라 잔여 사용시간이 일정 시간 이하로 예측되면 IoT 모듈(110)의 전력레벨을 제1 특정 기준에 해당하는 절전레벨(Power-save level)로 전환하고 신규 프로세스의 실행을 금지시킬 수 있고, 추가적인 배터리 소모에 따라 IoT 모듈(110)의 전력레벨을 제2 특정 기준에 해당하는 최고 절전레벨(Power-down level)로 전환하고 IoT 모듈(110)의 실행중 프로세스를 최하위 우선순위부터 차례대로 종료시킬 수 있다.
제어부(270)는 IoT 전력레벨 조절 장치(130)의 전체적인 동작을 제어하고, 워크로드 학습부(210), 배터리 잔여 사용시간 결정부(230) 및 전력레벨 조절부(250) 간의 제어 흐름 또는 데이터 흐름을 관리할 수 있다.
도 3은 도 1에 있는 IoT 전력레벨 조절 과정을 설명하는 도면이다.
도 3에서, IoT 전력레벨 조절 장치(130)는 IoT 모듈(110)로부터 IoT 워크로드를 수신하여 이를 기계학습하고, 기계학습된 내용을 통해 배터리 잔여 사용시간을 결정하며, 결정된 배터리 잔여 사용시간을 기초로 IoT 모듈(110)의 전력레벨을 조절하고, 조절된 전력레벨을 기초로 IoT 워크로드의 수신 주기를 재설정할 수 있는 컴퓨터 또는 프로그램에 해당하는 서버로 구현될 수 있다. 또한, IoT 전력레벨 조절 장치(130)는 IoT 워크로드, 배터리 잔여 사용시간 및 IoT 레벨을 시각화하여 사용자 단말(170)을 통해 표시할 수 있다.
결과적으로, IoT 전력레벨 조절 장치(130)는 IoT 모듈(110)로부터 프로세스 리스트, 프로세스 실행 우선순위 및 프로세스별 메모리 사용량을 포함하는 IoT 워크로드에 따른 배터리 사용량을 기계학습하는 워크로드 학습부(210), 현재의 IoT 워크로드가 수신되면 상기 기계학습의 내용을 통해 배터리 사용량을 예측하여 배터리 잔여 사용시간을 결정하는 배터리 잔여 사용시간 결정부(230) 및 상기 배터리 잔여 사용시간을 기초로 상기 IoT 모듈의 전력레벨을 조절하는 전력레벨 조절부(250)를 포함하여 초소형 IoT 디바이스들의 전력 사용량을 학습하고 동적으로 전력레벨을 조절할 수 있다. 보다 상세하게는, IoT 전력레벨 조절 장치(130)는 IoT 워크로드에 따른 배터리 사용량을 기계학습하고 배터리 잔여 사용시간을 예측하여 IoT 모듈(110)의 전력레벨을 동적으로 조절할 수 있다.
이에 더하여, IoT 전력레벨 조절 장치(130)는 IoT 워크로드 및 전력레벨에 따라 IoT 워크로드의 수신 주기를 결정하고, 상기 수신 주기에 따라 IoT 모듈(110)에 IoT 워크로드를 요청할 수 있고, 전력레벨을 기초로 특정 기준 이하에서 상기 프로세스 리스트 상의 프로세스를 제어하여 전력 사용량을 감소시킬 수 있는 효과가 있다.
상기에서는 본 출원의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 통상의 기술자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: IoT 전력레벨 조절 시스템
110: IoT 모듈
130: IoT 전력레벨 조절 장치
150: 데이터베이스
170: 사용자 단말
210: 워크로드 학습부
230: 배터리 잔여 사용시간 결정부
250: 전력레벨 조절부
270: 제어부

Claims (6)

  1. IoT(Internet of Things) 모듈로부터 프로세스 리스트, 프로세스 실행 우선순위 및 프로세스별 메모리 사용량을 포함하는 IoT 워크로드를 수신하고 상기 IoT 워크로드에 따른 배터리 사용량을 기계학습하는 워크로드 학습부;
    상기 IoT 모듈로부터 현재의 IoT 워크로드가 수신되면 상기 기계학습의 내용을 통해 배터리 사용량을 예측하여 배터리 잔여 사용시간을 결정하는 배터리 잔여 사용시간 결정부; 및
    상기 배터리 잔여 사용시간을 기초로 상기 IoT 모듈의 전력레벨을 조절하는 전력레벨 조절부를 포함하고,
    상기 배터리 잔여 사용시간 결정부는
    상기 조절된 전력레벨을 기초로 IoT 워크로드 수신 주기를 결정하고, 상기 IoT 워크로드 수신 주기에 따라 상기 IoT 모듈에게 해당 IoT 워크로드를 요청하고,
    상기 IoT 워크로드 수신 주기를 아래의 수학식에 따라 결정하는 것을 특징으로 하는 IoT 전력레벨 조절 장치.

    [수학식]
    R_Interval = (R_Interval)avg + {g(T_num, M_Usage) / f(P_Level)}

    상기 R_Interval은 상기 IoT 워크로드 수신 주기에 해당하고, (R_Interval)avg는 최근 다섯 번의 평균 상기 IoT 워크로드 수신 주기에 해당하며,
    T_num, M_Usage 및 P_Level은 각각 상기 프로세스 실행 우선순위, 상기 프로세스별 메모리 사용량 및 상기 전력레벨에 해당하고, f(P_Level)은 상기 P_Level에 따라 기하급수적으로 증가하는 단조증가 함수에 해당하며, g(T_num, M_Usage)은 상기 T_num 및 상기 M_Usage에 따라 산술급수적으로 증가하는 단조증가 함수에 해당한다.
  2. 제1항에 있어서, 상기 워크로드 학습부는
    상기 프로세스 리스트 상에 있는 프로세스의 종류 변화가 기준 시간 동안 없는 경우에 상기 기계학습을 수행하는 것을 특징으로 하는 IoT 전력레벨 조절 장치.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서, 상기 전력레벨 조절부는
    상기 전력레벨에 따라 수면 시간을 동적으로 결정하여 상기 IoT 모듈을 강제적으로 수면시키는 것을 특징으로 하는 IoT 전력레벨 조절 장치.
  6. 제5항에 있어서, 상기 전력레벨 조절부는
    상기 전력레벨이 제1 특정 기준 이하이면 상기 IoT 모듈에 신규 프로세스의 실행을 금지시키고,
    상기 전력레벨이 제2 특정 기준 이하이면 최하위 우선순위 프로세스를 강제적으로 종료시키는 것을 특징으로 하는 IoT 전력레벨 조절 장치.
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