KR20120082202A - 에너지 효율적인 협력 센싱 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 에너지 효율적인 협력 센싱 방법 및 장치에 관한 것으로, 본 발명의 에너지 효율적인 협력 센싱 방법은 임의의 클라이언트 단말로부터 협력 센싱 요청을 수신하면, 상기 임의의 클라이언트 단말과 블루투스 통신 범위에 위치하는 적어도 하나의 다른 클라이언트 단말 중 공존-지속시간 확률 모델에 기반하여 협력 센싱을 위한 클라이언트 단말 그룹을 선택하는 과정과, 협력 센싱을 위해 선택된 상기 클라이언트 단말 그룹의 클라이언트 단말 각각이 일정 주기마다 협력 센싱을 수행하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

에너지 효율적인 협력 센싱 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR ENERGY EFFICIENT COLLABORATIVE SENSING}
본 발명은 협력 센싱 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 이동 단말의 에너지 효율을 증가시키기 위한 에너지 효율적인 협력 센싱 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근, 사용하기 편한 UI, 다양한 기능, 다양한 애플리케이션 활용 등의 이유로 스마트폰 열풍이 지속 되고 있으며, 사용자들이 가장 크게 만족하는 것은 애플리케이션을 다양하게 이용할 수 있다는 부분이다. 이렇게 애플리케이션을 이용하는 이용자가 증가할수록 스마트폰이 가지고 있는 휴대성과 확장성을 고려하여 다양한 기능을 결합한 애플리케이션을 제공할 필요성이 증가 되었다.
그러나 일반 피처폰에 비해 다양한 기능을 활용하는 스마트폰의 공통적인 문제점은 배터리가 빨리 닳는다는 점이다. 전문가들은 배터리 소모를 많이 하는 것으로 GPS, 와이파이(WiFi), 블루투스 등과 같은 통신/센싱 장치를 들고 있으며, 다른 무엇보다도 GPS를 많이 이용하는 경우에 배터리 소모가 가장 많은 것으로 알려져 있다. 그러나, 이러한 기능들은 스마트폰에서 빼놓을 수 없는 중요한 기능 중의 하나로서, 만약 배터리를 위해 이러한 기능들을 사용하지 않는다면 스마트폰은 더 이상 스마트폰이 아닐 것이다.
이와 같이 스마트폰을 사용하면서 배터리에 대한 불안감을 늘 갖고 사용하게 되면서 정작 필요한 기능과 애플리케이션 서비스를 제대로 활용하지 못하는 경우가 많다.
따라서, 스마트폰과 같은 최신 이동통신 단말기에 제공되는 다양한 애플리케이션 이용시 배터리 소모량을 현저하게 줄일 수 있는 기술이 절실히 요구되고 있다.
본 발명은 상기와 같은 요구에 부응하기 위해 안출된 것으로, 통신 단말기에 제공되는 다양한 센서 기반 애플리케이션 이용시 센싱 값을 다른 통신 단말기와 협업적으로 공유함으로써 배터리 소모량을 현저히 줄일 수 있는 공존-지속시간 확률 모델을 이용한 에너지 효율적인 협력 센싱 방법 및 장치를 제공하고자 한다.
이를 위해 본 발명에 따른 에너지 효율적인 협력 센싱 방법은 임의의 클라이언트 단말로부터 협력 센싱 요청을 수신하면, 상기 임의의 클라이언트 단말과 블루투스 통신 범위에 위치하는 적어도 하나의 다른 클라이언트 단말 중 공존-지속시간 확률 모델에 기반하여 협력 센싱을 위한 클라이언트 단말 그룹을 선택하는 과정과, 협력 센싱을 위해 선택된 상기 클라이언트 단말 그룹의 클라이언트 단말 각각이 일정 주기마다 협력 센싱을 수행하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 공존-지속시간 확률 모델에 기반하여 협력 센싱을 위한 클라이언트 단말 그룹을 선택하는 과정은 협력 센싱을 원하는 애플리케이션 요구사항에 따라 협력 센싱을 위한 후보 그룹을 선택하는 과정과; 상기 후보 그룹의 지속 확률을 계산하고, 각 후보 그룹의 하트비트 주기를 도출하는 과정과, 도출된 상기 하트비트 주기에 따라 에너지 모델을 이용하여 예상되는 에너지 소비량을 계산하는 과정과, 계산된 상기 에너지 소비량 중 에너지 소비량이 최소인 그룹을 선택하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 후보 그룹의 지속 확률은 아래의 [수학식 1]을 만족하는 것을 특징으로 하는 에너지 효율적인 협력 센싱 방법.
[수학식 1]
y = 0.01x + 99.54(최소 지속시간 요구사항이 ≥ 5분 일 때)
y = 0.28x + 83.89(최소 지속시간 요구사항이 ≥ 10분 일 때)
y = 0.29x + 83.15(최소 지속시간 요구사항이 ≥ 15분 일 때)
y = 0.41x + 72.35(최소 지속시간 요구사항이 ≥ 20분 일 때)
y = 0.42x + 71.85(최소 지속시간 요구사항이 ≥ 25분 일 때)
y = 0.50x + 61.95(최소 지속시간 요구사항이 ≥ 30분 일 때)
여기서, x는 공존 횟수, y는 최소 지속시간을 만족시킬 확률을 나타낸다.
바람직하게는, 상기 협력 센싱을 위한 상기 클라이언트 단말 그룹은 그룹 구성원 간 최소 공존 지속시간을 만족하며, 그룹에 제공될 서비스에 따른 사생활보호 제약조건을 위반하지 않는 것을 특징으로 한다.
더욱 바람직하게는, 상기 선택된 상기 클라이언트 단말 그룹의 클라이언트 단말 각각이 협력 센싱을 수행하는 상기 일정 주기는 하트비트 주기인 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 에너지 효율적인 협력 센싱 방법은 임의의 클라이언트 단말로부터 협력 센싱 요청을 수신하면, 상기 임의의 클라이언트 단말과 블루투스 통신 범위에 위치하는 적어도 하나의 다른 클라이언트 단말 중 공존-지속시간 확률 모델에 기반하여 협력 센싱을 수행하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 에너지 효율적인 협력 센싱 장치는 블루투스 통신 범위에 위치하는 복수의 클라이언트 단말과, 상기 복수의 클라이언트 단말 중 임의의 클라이언트 단말로부터 협력 센싱 요청을 수신하면, 공존-지속시간 확률 모델에 기반하여 상기 복수의 클라이언트 단말 중 협력 센싱을 위한 클라이언트 단말 그룹을 선택하는 서버를 포함하며, 협력 센싱을 위해 선택된 상기 클라이언트 단말 그룹의 클라이언트 단말 각각은 일정 주기마다 협력 센싱을 수행하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 서버는 상기 복수의 클라이언트 단말의 근접 로그 및 배터리 상태를 지속적으로 수집하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 서버는 요청된 협력 센싱 애플리케이션에 필요한 서비스 요구사항을 결정하는 서비스 요구사항 블록과, 상기 에플리케이션 실행시 센서에 의해 사용되는 에너지 정보를 가지고 있는 센서 에너지 모델 블록과, 그룹의 공존 횟수와 그룹 지속 확률 간의 상관관계를 나타내는 확률 모델 블록 및 상기 서비스 요구사항과 상기 확률 모델에 기반하여 상기 복수의 클라이언트 단말 중 최상의 에너지 효율적인 그룹을 선택하는 그룹 탐색 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 서버는 하트비트 주기마다 상기 그룹의 상태를 모니터링 하는 그룹 상태 모니터링 블록을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
더욱 바람직하게는, 상기 서비스 요구사항 블록은 상기 애플리케이션이 수신하고자 하는 센서 정보, 상기 클라이언트의 요구에 따라 수행되는 애플리케이션의 최소 지속시간 및 상기 애플리케이션에 의해 공유되는 데이터 형태를 나타내는 사생활보호 레벨을 포함하는 것을 특징으로 한다.
전술한 바와 같이, 본 발명에 따른 공존-지속시간 확률 모델을 이용한 에너지 효율적인 협력 센싱 방법 및 장치에 의하면, 3 명의 사람들 사이에서 20번 이상의 공존 횟수를 갖는 그룹을 통해 협력 서비스를 받는 경우 그렇지 않은 경우에 비해 23.8%정도의 에너지 절감을 확인할 수 있었다.
도 1은 공존하는 사람의 수에 따른 공존 지속시간의 통계치를 나타낸 도면,
도 2는 공존하는 사람의 수에 따른 공존 횟수의 통계치를 나타낸 도면,
도 3은 공존하는 사람의 수에 따른 공존 지속시간의 비율 분포를 나타낸 도면,
도 4는 공존 횟수에 따른 공존 지속 확률분포를 나타낸 도면,
도 5는 시간의 경과에 따른 공존-지속시간 간 상관관계 계수를 나타낸 도면,
도 6은 주 단위에 기반한 확률모델을 나타낸 도면,
도 7은 월 단위에 기반한 확률모델을 나타낸 도면,
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 효율적인 협력 센싱(ECOS) 시스템의 구조를 개략적으로 나타낸 도면,
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 효율적인 협력 센싱을 위한 클라이언트 단말간 네트워크 연결 상태를 나타낸 도면,
도 10은 본 발명에 따른 ECOS 시스템을 사용하지 않는 경우와 그룹 G1을 통한 ECOS 시스템과 그룹 G2를 통한 ECOS 시스템 각각을 통해 GPS 센싱에 필요한 소비 전력을 비교하여 나타낸 도면.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술 되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
본 발명에서는 스마트폰과 같은 이동통신 단말기에서 에너지 제약을 극복하기 위한 협력 센싱을 위한 프레임워크를 도입한다. 본 발명자들은 실생활 근접 데이터(proximity data)에 기반하여 사용자의 그룹 행동양식을 예비적으로 분석했으며, 높은 공존 횟수를 갖는 그룹을 탐색하는 것은 에너지 효율적인 협력 센싱에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 이러한 식견으로부터, 에너지 효율적인 협력 센싱 프레임워크를 설계하고 에너지 절감 효율을 이론적으로 추정했다.
먼저, 에너지 효율적인 협력 센싱을 위한 그룹 구성원 탐색을 위해서는 다음의 2가지 조건을 충족시켜야 한다.
그룹 구성원 탐색을 위한 요구사항
첫째, 그룹 구성원들은 근접 사용자들 간의 최소 공존 지속시간을 만족해야 한다.
둘째, 그룹 구성원들은 그룹에 제공될 서비스에 따른 사생활보호(프라이버시) 제약조건을 위반하지 않아야 한다. 즉, 협력 센싱을 위한 데이터 공유로 인해 그룹 구성원들 간의 사생활이 침해될 수 있다는 부담을 갖지 않고 데이터를 공유할 수 있어야 한다.
그룹의 행동양식 분석
블루투스TM 무선 기술을 이용하여 근접 이동 통신 단말 사용자 사이의 상호작용을 가능하게 하는 공지의 기술, 예를 들면, N. Eagle and A. Pentland, Social serendipity: mobilizing social software, Pervasive Computing, IEEE, vol. 4, no. 2, pp. 28-34, 2005.를 이용하여 이동 통신 단말기의 근접 로그(proximity log)를 분석한다.
참고로, N. Eagle and A. Pentland, Social serendipity: mobilizing social software, Pervasive Computing, IEEE, vol. 4, no. 2, pp. 28-34, 2005.는 사용자가 휴대하는 이동 통신 단말 상에서 동작하는 시스템으로부터 다른 사람과의 공존 로그를 저장하고, 이러한 로그를 기반으로 사람들의 생활양식을 분석하며, 이를 토대로 사람들 사이의 사회적 상호작용을 추천하는 기술을 개시하고 있다.
이동 통신 단말기의 근접 로그(proximity log) 분석을 통해 그룹의 기본 형태를 파악한 다음 협력 센싱을 위한 최적 그룹을 탐색한다. 이때, 그룹의 기본 형태는 다음의 3가지 소질문을 통해 결정될 수 있다.
그룹의 기본 형태
소질문 1. 하루에 얼마나 오랫동안 다른 사람과 생활하는가?
도 1은 블루투스 기술을 이용한 근접 로그를 통해 얻은 것으로, 공존하는 사람의 수(X축)에 따른 공존 지속시간(Y축)의 통계치를 나타낸 것이다. 도 1에서 공존하는 사람의 수가 1이라는 것은 사용자 혼자임을 의미한다. 하루에 두 명 이상이 공존하는 경우(도면에서 붉은 점선으로 표시)의 공존 지속시간은 2명인 경우 122분, 3명인 경우 60분, 4명인 경우 39분, 5명인 경우 28분 정도로 두 명 이상 그룹으로 공존하는 시간이 상당히 많으며, 따라서, 사용자들 사이의 협력 센싱 프로세스가 자연스럽게 발생할 수 있다. 이러한 실험을 통해, 그룹 내 구성원들의 수에 따른 공존 지속시간 통계를 얻을 수 있다.
소질문 2. 하루에 몇 번 다른 사람과 만나는가(공존 횟수)?
도 2는 공존하는 사람의 수(X축)에 따른 공존 횟수(Y축)의 통계치를 나타낸 것이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 공존하는 사람의 수가 증가할수록 공존 횟수는 감소한다. 이러한 결과는 친구 또는 연구실 구성원과 같이 만나는 사람의 수가 2 또는 3명인 경우가 프로젝트 회의 등에서와 같이 여러 사람이 모이는 경우에 비해 더 자주 만남을 갖는다(공존한다)는 것을 의미한다.
소질문 3. 한 번의 만남에서 얼마나 오랫동안 다른 사람과 함께 머무르는가(공존 지속시간)?
도 3은 공존하는 사람의 수(X축)에 따른 공존 지속시간의 비율(Y축) 분포를 나타낸 것이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 공존하는 사람의 수가 2명인 경우 공존 지속시간이 30분 이상인 비율이 약 40% 정도로 공존을 지속하는 비율이 가장 높다. 공존하는 사람의 수가 증가할수록 30분 이상 공존이 지속 되는 비율은 점점 감소하며, 공존 지속시간이 10분 이하일 비율은 점점 증가하는 것을 알 수 있다. 공존하는 사람의 수가 14명인 경우는 지속시간이 10분 이하일 확률이 거의 100%이며, 14명이 만나는 경우는 대개 한 번의 모임에 그치는 것을 의미한다.
상기 3가지 요소, 즉 공존하는 사람의 수(구성원 수), 공존 지속시간, 공존 횟수(공존 빈도)를 고려하여, 도 4에 도시된 바와 같은 공존과 지속 확률 간의 관계를 도출한다.
도 4는 공존 횟수에 따른 공존 지속 확률분포를 나타낸 것으로, 지속시간의 경우 5분 간격으로 확률을 계산했다. 두 사람 사이의 공존 횟수가 증가할수록 그룹 최소 지속시간을 만족시킬 확률이 점진적으로 증가함을 알 수 있다. 이와 같이 공존 횟수(co-presence count)에 따라 공존 지속 확률이 계산되기 때문에 이들의 상관관계(correlation)에 기반하여 공존-지속 확률 모델을 도출한다.
공존-지속 확률 간의 정확한 상관관계를 제공하기 위해, 상관관계 계수를 통해 도식화하면 도 5에 나타낸 바와 같다.
도 5는 시간의 경과에 따른 공존-지속시간 간 상관관계 계수를 나타낸 것이다. 도 5에서 블루투스 신호를 수집하는 시간 간격이 5분인 오리지널 데이터 형태(original data feature)로 인해 5분 이상 지속될 확률을 제외하고는 대부분의 상관관계 계수는 시간에 무관하게 50%를 초과한다. 이는 두 척도가 밀접하게 관련되어 있음을 의미한다.
공존-지속 확률 모델
사용자의 이동 단말에서 생성된 블루투스 기반 근접 로그로부터 얻은 그룹 행동양식 분석을 통해, 공존과 지속 간의 확률적인 상관관계를 관찰했다.
이 관계로부터, 선형 방정식에 의해 지속시간에 따른 확률 모델을 수립한다. 이들 선형 방정식에서, x는 공존 횟수, y는 최소 지속시간을 만족시킬 확률을 나타낸다. 예를 들어, 두 사람이 이전에 30번 만났으면 즉, 두 사람간 공존 횟수가 30이면 이들이 5분 이상 만남을 유지할 확률 즉, 공존 지속시간이 5분 이상일 확률은 99.84%이다.
공존-지속시간 간의 관계로부터 수립한 확률모델
최소 지속시간 요구사항 지속확률함수
≥ 5분 y = 0.01x + 99.54
≥ 10분 y = 0.28x + 83.89
≥ 15분 y = 0.29x + 83.15
≥ 20분 y = 0.41x + 72.35
≥ 25분 y = 0.42x + 71.85
≥ 30분 y = 0.50x + 61.95
표 1에 나타낸 확률모델은 기본적으로 2005년 2월에 수집한 데이터에 기반한 것으로, 분석에 적합한 기간을 설정하기 위해, 주 단위와 월 단위에 기반한 확률 모델을 비교하여 관찰하였다.
도 6과 도 7은 각각 주 단위에 기반한 확률모델과 월 단위에 기반한 확률을 나타낸 것이다.
도 6 및 도 7을 참조하면, 2005년 1월의 주 단위 기반 데이터 분석에 따른 결과는 분산(variance)이 2.73이며, 2005년 1월부터 2005년 4월까지의 월 단위 분석에 따른 결과는 분산은 2.06이다. 이러한 결과는 수집된 데이터가 시간의 경과에 따라 점점 증가함으로써 그룹의 형태가 일반화됨을 의미한다. 따라서, 월 단위 기반(2005년 2월) 확률 모델을 적용하기로 결정했다.
전술한 바와 같이, 표 1에 나타낸 확률모델은 기본적으로 2005년 2월에 수집한 데이터에 기반한 것이나, 이러한 지속확률함수는 본 실시예에 국한되지 않고 수집 데이터에 따라 변경가능함은 물론이다.
협력 센싱을 위한 그룹 모델링
한 사람이 다른 사람과 일정 시간 동안 만나는 경우, 그들은 그 순간 공존하며 그들은 한 그룹에 속한다고 할 수 있다. 이에 따라, 에너지 효율적인 협력 센싱을 위한 그룹을 다음과 같이 모델링 할 수 있다.
정의 1: (공존 기반 서브 그룹)
G는 그룹으로, G={mㅣm은 그룹 구성원 리스트}로 표현되며, CG(G)={<s1, c1>, <s2, c2>, ..., <sk, ck>}는 공존 기반 서브 그룹을 나타낸다. 공존 기반 서브 그룹(CG(G))에서, {s1, s2, ..., sk}는 그룹 구성원 간의 조합을 의미하는 것으로 SG(G)로 나타내며, 공존 기반 서브 그룹 내의 <si, ci> 쌍에서 si는 ci의 공존 횟수를 가지며, 공존 횟수 ci는 그룹 내의 두 구성원들이 일정 시간 동안 서로 만날 때마다 1씩 증가한다.
정의 2: (그룹의 공존 레벨)
그룹의 공존 레벨 CL(G)는 CL(G) 내에서 최소값을 갖는 ci로 설정한다. 예를 들어, 그룹 G={m1, m2, m3}일 경우, m1과 m2 간의 공존 횟수가 10이고, m2와 m3간의 공존 횟수가 20이고, m3와 m1의 공존 횟수가 30이면, 그룹 G의 공존 레벨 CL(G)는 그 중 최소값인 10이 된다.
CL(G) = min(10, 20, 30) = 10
정의 3: (그룹의 지속 확률)
지속 확률, Ds ,t 는 시간 t에서 s∈SG(G)의 공존 횟수에 따른 지속 확률을 나타내며, 이때, 시간 t에서 그룹 G의 지속 확률 Pt(G)는 다음과 같이 나타낸다.
Pt(G) = ∏Ds ,t
상기 확률 모델에 기반하여 임계 확률(threshold probability) 즉, 일정 시간동안 그룹을 유지할 확률을 충족하는 최소 시간을 도출할 수 있다. 본 실시예에서 임계 확률은 70% 정도로 설정하며, 이러한 지속 확률 값은 하트비트 주기(heartbeat period)를 결정하는데 사용된다. 예를 들어, 그룹 G={m1, m2, m3}일 경우, 공존 횟수 10인 m1과 m2 간의 공존 지속시간이 20분일 확률이 75%이고, 공존 횟수 20인 m2와 m3간의 공존 지속시간이 20분일 확률이 85%, 공존 횟수 30인 m3와 m1의 공존 지속시간이 20분일 확률이 90%이면, 그룹 G가 20분 동안 유지될 지속 확률 P20min(G)는 57%가 된다.
P20min(G) = 75% * 85% * 90% ≒ 57%
정의 4: (그룹의 하트비트 ( heartbeat ) 주기)
시간 t에서 그룹 G의 지속 확률을 Pt(G)라 하면, 하트비트 주기 H(G)는 Pt(G)가 임계 확률을 초과하는 시간으로 설정된다.
정의 5: (그룹의 사생활보호 레벨)
그룹 G의 사생활보호 레벨은 공존 레벨에 따라 결정된다. 즉, 공존 레벨이 20보다 크면 개인적(비공개, private)이며(private: 20≤CL(G)), 공존 레벨이 5 이상 20 미만이면 사교적(social)이며(social: 5≤CL(G)<20), 공존 레벨이 0 이상 5 미만이면 일반적인 수준을 의미한다(public: 0≤CL(G)<5). 즉, 한 번 만난 사람에 비해 자주 만나는 사람에 대해 사생활보호 부분에서 덜 민감하며 협력 센싱을 위해 데이터를 공유하는 경향이 높음을 의미한다.
정의 6: (그룹의 에너지 소모)
그룹 G의 에너지 소비 함수 E(G)는 그룹 관리 비용 CG(G)와 협력 센싱 비용CC(G)의 합으로 결정되며, 이때, 그룹 관리 비용 CG(G)와 협력 센싱 비용CC(G)는 다음 식에 의해 결정된다.
CG(G) = 블루투스 통신에 필요한 에너지 * (그룹 구성원의 수 - 1) * 올림(round up)(애플리케이션에 필요한 지속시간/하트비트 주기)
CC(G) = {협력 센싱 하고자 하는 애플리케이션에 필요한 에너지 + 블루투스 통신에 필요한 에너지 * (그룹 구성원의 수 -1)} * 애플리케이션에 필요한 지속시간
그룹 관리 비용은 그룹의 리더가 다른 구성원들이 그룹을 유지하고 있는지를 확인할 때 발생하는 비용이다. 이 경우, 블루투스 센서는 하트비트 주기 동안 한 번 확인한다. 한편, 협력 센싱 비용은 그룹의 리더가 GPS와 같이 비용이 많이 드는 센싱 작업을 혼자 수행한 다음 블루투스를 이용하여 그룹에 참여하고 있는 다른 구성원들과 센싱값을 공유하는데 소요된다. 본 실시예에서 그룹을 찾는데 드는 비용은 무시한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 효율적인 협력 센싱(ECOS) 시스템의 구조를 개략적으로 나타낸 것이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 에너지 효율적인 협력 센싱(Energy-Efficient Collaborative Sensing; ECOS) 시스템(1)은 서버(100)와 클라이언트 블록(200)을 포함한다.
상기 서버(100)는 서비스 요구사항 블록(110), 센서 에너지 모델 블록(120), 공존-지속시간 확률 모델 블록(130), 그룹 탐색 알고리즘(140), 그룹 상태 모니터링 블록(150)을 포함하며, 블루투스 기반 근접 로그 및 각 클라이언트 이동 단말의 배터리 상태를 수집하여 에너지 효율적인 그룹을 결정하고, 현재 상황에 따라 클라이언트 중 리더를 선택한 다음 그룹 구성원 리스트를 리더에게 전송하는 기능을 수행한다.
상기 서비스 요구사항 블록(110)에서는 애플리케이션에 필요한 서비스 요구사항을 결정한다. 상기 서비스 요구사항 블록(110)은 애플리케이션이 수신하고자 하는 센서 정보, 클라이언트의 요구에 따라 수행되는 애플리케이션의 최소 지속시간 및 애플리케이션에 의해 공유되는 데이터 형태를 나타내는 사생활보호 레벨을 포함한다. 이러한 요구사항은 애플리케이션에 의해 직접 부여될 수 있다.
상기 센서 에너지 모델 블록(120)은 GPS, 블루투스 등과 같은, 센서에 의해 사용되는 에너지, 특히 협력 센싱을 수행하는데 사용되는 에너지를 나타낸다. 센서 에너지 모델은 Y. Wang, J. Lin, M. Annavaram, Q. A. Jacobson, J. Hong, B. krishnamachari, and N. Sadeh. A framework of energy efficient mobile sensing for automatic user state recognition. In Proceedings of 7 th International Conference on Mobile Systems , Applications and Services , Krakow, Poland, June 22-25, 2009.에 개시된 공지의 기술을 이용하여 그룹의 에너지 효율 정도를 추정한다.
상기 공존-지속시간 확률모델 블록(130)은 공존과 지속 사이의 확률 상관관계를 나타낸 것으로 상기 모델을 활용함으로써, 그룹의 공존 횟수에 따른 지속 확률을 추정할 수 있다. 상기 확률은 각 그룹의 하트비트 주기를 도출하는데 이용된다.
그룹 탐색 알고리즘(140)은 서버(100)의 핵심 부분으로서, 최상의 에너지 효율적인 그룹은 후보 그룹들로부터 확인된다. 서버(100)는 공존 레벨 및 서비스 요구사항에 기반하여 후보 그룹을 결정한다. 더욱 상세하게는, 공존 레벨이 서비스 요구사항보다 높으면 이를 후보 그룹으로 간주한다. 후보 그룹은 구성원 리스트, 공존 레벨 및 각 구성원의 배터리 레벨을 포함하는 정보를 가지고 있다. 서버는 각 후보 그룹의 에너지 절감 효과를 계산하기 위해 서비스 요구사항, 확률 모델 및 센서 에너지 모델 등과 같은 모든 요소를 이용한다. 그런 다음, 가장 높은 에너지 절감 효과를 가진 그룹이 협력 센싱을 위한 최종 그룹으로 선정된다. 또한, 서버는 그룹 구성원들의 센싱 순서(duty turn) 및 센싱 주기(duty cycle)를 결정한다.
그룹 상태 모니터링 블록(150)은 하트비트 주기마다 그룹의 상태를 모니터링 한다. 구성원 중 일부가 연결상의 문제 또는 의도적 탈퇴로 그룹을 이탈하면 ECOS 시스템은 다시 한번 그룹을 검색한다. 최악의 경우, 그룹이 없으면 사용자는 혼자서 센싱 작업을 수행한다.
상기 클라이언트 단말 블록(200)은 복수의 클라이언트 단말(210, 220,230)을 포함하며, 각각의 클라이언트 단말(210, 220, 230)은 상기 서버에서 그룹 구성원 리스트를 인식하여 구성원간 연결을 수립한 다음, 검색 순서 및 검색 주기에 기반한 협력 센싱 작업을 수행한다.
실시예
도 9는 A, B, C, D, E, F 각각의 클라이언트 단말을 소유한 6명의 사용자가 네트워크를 통해 연결된 상태를 나타낸 것으로, 배터리 잔량이 10% 정도인 클라이언트 단말 C의 사용자가 협력 센싱을 통해 GPS 정보를 수신하고자 하는 경우의 예를 통해 본 발명에 따른 협력 센싱을 위한 과정 및 에너지 절감 효과를 구체적으로 살펴보면 다음과 같다. 도 9에서, 각 클라이언트 단말은 배터리(a, b, c, d, e, f)를 소유하고 있으며, 각각의 배터리(a, b, c, d, e, f)에 표기된 숫자는 배터리 잔량(%)을 나타낸다.
우선, 서버는 블루투스 기반 근접 로그(Bluetooth-based proximity logs)를 지속적으로 수집하며, 애플리케이션 요구사항에 기반하여 그룹 구성원을 선택한다. 본 실시예에서 애플리케이션 요구사항은 {GPS, 사교적(social), 20분}으로 지정된다.
본 발명에 따른 ECOS 방법을 적용하면, 애플리케이션 요구사항 중에서 그룹의 사생활보호 레벨이 "사교적(Social)"이므로 정의 5(그룹의 사생활보호 레벨)에 의해 그룹의 공존 레벨이 5 이상 20 이하인 그룹을 찾는다. 실시예에서는 아래와 같이 그룹 G1과 G2가 후보 그룹이 된다.
그룹 G1 : 구성원{C, D, E, F}, 공존 레벨(10)
그룹 G2 : 구성원{B, C, D}, 공존 레벨(25)
이어서, 상기 서버는 그룹 지속 확률을 계산함으로써 각 그룹의 하트비트 주기를 도출한다. 이때, 그룹 지속 확률은 전술한 [표 1]을 기반으로 계산하며, 임계치(70%)를 만족하여야 한다.
그룹 G1의 하트비트 주기 H(G1) = 5min
- SG(G1) = {CD, CE, CF, DE, DF, EF}
- CG(G1) = {<CD, 35>, <CE, 11>, <CF,14>, <DE, 13>, <DF, 10>,<EF, 14>}
- P5min(G1) = 99.89*99.65*99.68*99.67*99.64*99.68= 98.22 (√)
- P10min(G1) = 90.23*85.19*85.82*85.61*84.98*85.82= 41.18
그룹 G2의 하트비트 주기 H(G2) = 15min
- SG(G2) = {BC, BD, CD}
- CG(G2) = {<BC, 32>, <BD, 25>, <CD, 35>}
- P5min(G2) = 99.86*99.79*99.89=99.54
- P10min(G2) = 89.6*88.13*90.23=71.24
- P15min(G2) = 89.57*87.96*90.26=71.11 (√)
- P20min(G2) = 81.17*79*82.1=52.64
다음으로, 서버는 도출된 상기 하트비트 주기에 따라 에너지 모델을 이용하여 예상되는 에너지 소비량을 계산한다(즉, GPS: 0.3308W, 블루투스: 0.1954 W).
E(G1) = 20.68W
- CG(G1) = 0.1954 * (4-1) * 올림(round up)(20min / 5min) = 2.34 W
- CC(G1) = (0.3308 + 0.1954 * (4-1)) * 20min. = 18.34 W
E(G2) = 15.21W
- CG(G2) = 0.1954 * (3-1) * 올림(round up)(20min / 15min) = 0.78 W
- CC(G2) = (0.3308 + 0.1954 * (3-1)) * 20min. = 14.43 W
끝으로, 상기 서버는 에너지 사용량에 기반하여 최종 그룹을 선택한다. 본 실시예에서는, 그룹 G1보다 에너지 사용량이 적은 그룹 G2가 협력 센싱을 위한 최종 그룹으로 선택된다.
도 10은 본 발명에 따른 ECOS 시스템을 사용하지 않는 경우와 그룹 G1을 통한 ECOS 시스템과 그룹 G2를 통한 ECOS 시스템 각각을 통해 GPS 센싱에 필요한 소비 전력을 비교하여 나타낸 것으로, 본 발명에 따른 에너지 절감 효과를 한눈에 알 수 있다.
도 10에 도시된 바와 같이, 본 발명의 ECOS 시스템을 사용하지 않는 경우, 하나의 클라이언트 단말이 20분 동안 GPS 센싱에 소모하는 에너지는 6.66W이다(0.3308 * 20 = 6.66W). 따라서, 협력 센싱을 위한 그룹으로 그룹 G1을 선택할 경우 22.3% 에너지 절감 효과((2.34 + 18.34) / 4 = 5.17 W, (6.66 - 5.17) / 6.66 = 0.223)를 얻을 수 있고, 협력 센싱을 위한 그룹으로 그룹 G2를 선택할 경우 23.8% 에너지 절감 효과((0.78+14.43) / 3 = 5.07 W, (6.66 - 5.07) / 6.66 = 0.238)를 얻을 수 있다.
한편 이상에서는 본 발명의 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되지 않으며, 후술되는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
즉, 전술한 발명의 상세한 설명에서는 표 1과 같은 공존-지속시간 간의 관계로부터 수립한 확률모델을 개시하고 있다. 하지만, 수집 데이터에 따라 본 발명의 범위를 크게 벗어나지 않는 범위에서 유사한 공존-지속시간 확률모델을 도출할 수 있으며, 이는 본 발명의 기술 분야에서 숙련된 기술적 지식을 가진 자의 판단으로 가능할 것이다.
100 : 서버 110 : 서비스 요구사항 모델
120 : 센서 에너지 모델 130 : 공존-지속시간 확률모델
140 : 그룹 탐색 알고리즘 150 : 그룹 상태 모니터링 블록
200 : 클라이언트 단말

Claims (11)

  1. 임의의 클라이언트 단말로부터 협력 센싱 요청을 수신하면, 상기 임의의 클라이언트 단말과 블루투스 통신 범위에 위치하는 적어도 하나의 다른 클라이언트 단말 중 공존-지속시간 확률 모델에 기반하여 협력 센싱을 위한 클라이언트 단말 그룹을 선택하는 과정과,
    협력 센싱을 위해 선택된 상기 클라이언트 단말 그룹의 클라이언트 단말 각각이 일정 주기마다 협력 센싱을 수행하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 효율적인 협력 센싱 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 공존-지속시간 확률 모델에 기반하여 협력 센싱을 위한 클라이언트 단말 그룹을 선택하는 과정은
    협력 센싱을 원하는 애플리케이션 요구사항에 따라 협력 센싱을 위한 후보 그룹을 선택하는 과정과;
    상기 후보 그룹의 지속 확률을 계산하고, 각 후보 그룹의 하트비트 주기를 도출하는 과정과,
    도출된 상기 하트비트 주기에 따라 에너지 모델을 이용하여 예상되는 에너지 소비량을 계산하는 과정과,
    계산된 상기 에너지 소비량 중 에너지 소비량이 최소인 그룹을 선택하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 효율적인 협력 센싱 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 후보 그룹의 지속 확률은 아래의 [수학식 1]을 만족하는 것을 특징으로 하는 에너지 효율적인 협력 센싱 방법.
    [수학식 1]
    y = 0.01x + 99.54(최소 지속시간 요구사항이 ≥ 5분 일 때)
    y = 0.28x + 83.89(최소 지속시간 요구사항이 ≥ 10분 일 때)
    y = 0.29x + 83.15(최소 지속시간 요구사항이 ≥ 15분 일 때)
    y = 0.41x + 72.35(최소 지속시간 요구사항이 ≥ 20분 일 때)
    y = 0.42x + 71.85(최소 지속시간 요구사항이 ≥ 25분 일 때)
    y = 0.50x + 61.95(최소 지속시간 요구사항이 ≥ 30분 일 때)
    여기서, x는 공존 횟수, y는 최소 지속시간을 만족시킬 확률을 나타낸다.
  4. 제 2 항에 있어서, 협력 센싱을 위한 상기 클라이언트 단말 그룹은
    그룹 구성원 간 최소 공존 지속시간을 만족하며, 그룹에 제공될 서비스에 따른 사생활보호 제약조건을 위반하지 않는 것을 특징으로 하는 에너지 효율적인 협력 센싱 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 하나의 항에 있어서, 선택된 상기 클라이언트 단말 그룹의 클라이언트 단말 각각이 협력 센싱을 수행하는 상기 일정 주기는 하트비트 주기인 것을 특징으로 하는 에너지 효율적인 협력 센싱 방법.
  6. 임의의 클라이언트 단말로부터 협력 센싱 요청을 수신하면, 상기 임의의 클라이언트 단말과 블루투스 통신 범위에 위치하는 적어도 하나의 다른 클라이언트 단말 중 공존-지속시간 확률 모델에 기반하여 협력 센싱을 수행하는 것을 특징으로 하는 에너지 효율적인 협력 센싱 방법.
  7. 블루투스 통신 범위에 위치하는 복수의 클라이언트 단말과,
    상기 복수의 클라이언트 단말 중 임의의 클라이언트 단말로부터 협력 센싱 요청을 수신하면, 공존-지속시간 확률 모델에 기반하여 상기 복수의 클라이언트 단말 중 협력 센싱을 위한 클라이언트 단말 그룹을 선택하는 서버를 포함하며,
    협력 센싱을 위해 선택된 상기 클라이언트 단말 그룹의 클라이언트 단말 각각은 일정 주기마다 협력 센싱을 수행하는 것을 특징으로 하는 에너지 효율적인 협력 센싱 장치.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 서버는 상기 복수의 클라이언트 단말의 근접 로그 및 배터리 상태를 지속적으로 수집하는 것을 특징으로 하는 에너지 효율적인 협력 센싱 장치.
  9. 제 7 항에 있어서, 상기 서버는
    요청된 협력 센싱 애플리케이션에 필요한 서비스 요구사항을 결정하는 서비스 요구사항 블록과,
    상기 에플리케이션 실행시 센서에 의해 사용되는 에너지 정보를 가지고 있는 센서 에너지 모델 블록과,
    그룹의 공존 횟수와 그룹 지속 확률 간의 상관관계를 나타내는 확률 모델 블록 및
    상기 서비스 요구사항과 상기 확률 모델에 기반하여 상기 복수의 클라이언트 단말 중 최상의 에너지 효율적인 그룹을 선택하는 그룹 탐색 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 효율적인 협력 센싱 장치.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 서버는
    하트비트 주기마다 상기 그룹의 상태를 모니터링 하는 그룹 상태 모니터링 블록을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 효율적인 협력 센싱 장치.
  11. 제 9 항 또는 제 10 항에 있어서, 상기 서비스 요구사항 블록은
    상기 애플리케이션이 수신하고자 하는 센서 정보, 상기 클라이언트의 요구에 따라 수행되는 애플리케이션의 최소 지속시간 및 상기 애플리케이션에 의해 공유되는 데이터 형태를 나타내는 사생활보호 레벨을 포함하는 것을 특징으로 하는 협력 센싱 장치.
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