KR20140043301A - 프린터 타임―아웃 - Google Patents

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Abstract

프린터와 같은 디바이스를 위해 타임-아웃을 제공하는 시스템 및 방법이 제공된다. 상기 타임-아웃은 디바이스에 의해 프로세싱될 또 다른 작업의 도착이 없어, 상기 디바이스가 보다 높은 에너지로부터 보다 낮은 에너지 모드로 시프트될 때를 결정한다. 상기 방법은 한 주와 같이, 시간 기간에 걸쳐 적어도 하나의 디바이스에 대한 한 세트의 도착-간 시간들을 포함하는 데이터를 획득하는 단계, 및 한 세트의 후보 타임-아웃들 각각에 대해, 상기 데이터로부터 상기 세트의 도착-간 시간들부터의 도착-간 시간이 상기 후보 타임-아웃보다 큰 확률을 도출하는 단계를 포함하는다. 상기 도출된 확률 및 히스토그램에 의해 예측되지 않는 대립 동작이 고려되도록 허용하는 강건성 항에 기초하여, 비용 함수가 계산된다. 상기 비용 함수가 최소인 상기 적어도 하나의 디바이스에 대한 타임-아웃이 그 후 식별될 수 있다.

Description

프린터 타임―아웃{PRINTER TIME-OUT}
본 예시적인 실시예는 디바이스가, 각각이 상이한 양의 에너지를 소비하는 복수의 모드들에 존재할 수 있는 디바이스 동작에 관한 것이다. 그것은 프린터들과 같은, 디바이스들에 대한 타임-아웃들(time-outs)의 예측과 함께 특정 애플리케이션을 발견하고, 그에 대한 특정 참조를 갖고 설명될 것이다.
프린터들 및 복사기들과 같은 이미징 디바이스들은 상이한 전력 소비 레벨들에서 동작한다. 유휴 모드에서, 상기 디바이스는 프린팅 또는 복사를 위해 이용할 준비가 되어 있으며, 이것은 통상적으로 최고 전력을 필요로 한다. 이용 중이지 않을 때, 상기 디바이스는 전력 절감 모드로 사이클 다운된다. 이들 모드들은 때때로 대기 모드들, 저 전력 모드들, 또는 수면 모드들로서 알려져 있다. 상기 전력 절감 모드에서, 디바이스는 디바이스의 특정 기능들을 지원하기에 충분한 전력을 끌어내지만 그것이 다시 완전히 동작하기 전에 웜 업 기간을 요구한다. 상기 웜 업 기간은, 예를 들면, 프린트 작업이 프린팅을 위해 수신되거나 이용자가 복사 기능을 선택하거나 그렇지 않다면 상기 디바이스를 구동할 때 구동된다. 디바이스 제어 시스템은 그 후 디바이스의 이용을 위한 준비로 부가적인 전력을 끌어내는 구성요소들을 활성화시킨다. 예를 들면, 프린터 또는 복사기는 퓨저 롤(fuser roll)을 가열하고 마킹 재료가 이용을 위해 준비되게 할 수 있을 것이다. 레이저 프린터들의 경우에, 이것은 일반적으로 현상기 하우징에서 토너 입자들을 순환시키는 것을 수반한다. 고체 잉크 프린터들에 대해, 상기 고체 잉크들은 그것들의 용해 점들 이상으로 가열된다.
일단 상기 디바이스가 이용된다면, 하나 이상의 구성요소들을 그것은 동작 온도 범위 또는 상태로 유지하기 위해, 몇몇 미리 결정된 시간 기간(타임-아웃) 동안 보다 높은 전력 소비 레벨로 유휴 모드에 계속해서 남아있을 것이다. 상기 타임-아웃은 그것들의 동작 수명을 보존하도록 돕는, 구성요소들에 의해 경험된 사이클들의 수를 감소시키며, 또한 고객에 대한 대기 시간을 감소시키거나 제거한다. 디바이스가 사전 설정된 타임-아웃에 의해 다시 이용 중이지 않다면, 디바이스는 전력 절감 모드로 사이클 다운하기 시작한다.
현재, 대부분의 프린터들에서, 수면 모드에 들어가기 전에 대기하는 비활동 기간은 관리자에 의해 설정되거나 에너지 스타(Energy Star)와 같은 환경 표준들에 따라 디바이스 제조자에 의해 미리 규정된다. 2006년까지, 이미징 장비는 EPA에 의해 규정된 타임-아웃들의 권고들에 관해 제조자가 갖는 것에 기초하여 부응하는 에너지 스타로서 평가되었으며, 이것은 디바이스의 유형(예로서, 스캐너, 복사기들, 다-기능 디바이스들) 및 그것의 속도 능력들에 종속적이었다. 이들 타임-아웃들은 추가적인 전력 소비 개선들을 제공하기 위해 임의적이고 디바이스들 상에 내장된 임의의 로직 또는 지능에 의해 자기-적응되지 않는다. 오늘날, 에너지 스타 기준들은 이미징 장비가 미리 규정된 표준 이용 패턴을 가진 요청들을 수신하는 한 주의 고정된 기간 동안 전력 소비의 평가에 기초한다. 상기 평가 방법의 결과는 kWh로 측정되고 에너지 스타 인증을 획득하기 위해 특정 레벨 아래여야 하는 통상적 에너지 소비(Typical Energy Consumption; TEC) 값이다. 예를 들면, 분당 32개의 이미지들 아래로 생성하는 컬러 다-기능 디바이스에 대해, 그것의 전력 소비는 (0.2 kWh * ipm) * +5kWh 이하여야 한다. 현재 평가 방법이 이용 패턴을 고려할지라도, 그것은 이용 패턴들의 확률적 특성을 고려하지 않아야 한다.
TEC 최대 레벨들을 준수하기 위해, 제조자들은 타임-아웃 값들을 감소시키며 프린트 엔진들의 에너지 소비에서의 개선들을 이루는 프린터 타임-아웃 전략들을 구성한다. 그러나, 타임-아웃 값들은 여전히 대부분의 경우들에서, 디바이스들의 실제 이용에 적응되지 않는 정적 값들이다.
타임-아웃을 결정하기 위한 방법들은 다음과 같이 요약될 수 있다: 디바이스가 미리 규정된 시간(s) 동안 유휴 모드에 머물러 있다면, 그것은 수면 모드에 들어가며 다음의 인입 요청까지 이 모드에 머물러 있을 것이다. s를 찾기 위해, 여러 개의 전략들이 제안되어 왔다. Lu 및 Micheli는 수면에서 활성 상태로 스위칭하는 사실로 인해 상기 디바이스의 비가용 시간에 따라 s를 조정한다(Y. Lu 및 G. De Micheli. 1999년, VLSI에 대한 IEEE 그레이트 레이크스 심포지엄, 페이지 50-53, 개인용 컴퓨터들에서의 적응적 하드 디스크 전력 관리). Douglis 등은 유휴 기간 및 웨이크업 지연(수면 모드를 빠져나오는 시간) 사이에서의 관계에 따라 s를 설정한다. 이러한 관계가 작다면, s는 증가하고 그렇지 않다면 s는 감소한다. (F. Douglis, P. Krishnan, 및 B. Bershad. 1995년, 모바일 및 위치-독립적 컴퓨팅에 대한 2차 USENIX 심포지엄, 회보. 이동 컴퓨터들을 위한 적응적 디스크 스핀-다운 정책들).
Snyder 등에 의한, 디바이스에서의 전력 소비를 감소시키기 위한 시스템 및 방법(SYSTEM AND METHOD FOR REDUCING POWER CONSUMPTION IN A DEVICE)이라는 제목의, 2008년 5월 8일에 공개된, 미국 공개 번호 제20080109663호는 디바이스가 상기 디바이스의 이용에 기초하여 다양한 전력 모드들의 지속 기간을 조정할 수 있게 하기 위한 시스템 및 프로세스를 개시한다.
s를 결정하기 위한 파라메트릭 접근법들은 이용자 행동 및 보다 특히 두 개의 후속 작업들 사이에서의 도착-간 시간 또는 프린트 요청들 분배를 파라메트릭 모델에 맞추고 상기 모델에 가장 맞는 파라미터들을 추출하도록 노력한다. 이러한 접근법들은 와이블(Weibull) 또는 정상 분포들과 같은 분포들에 대한 파라미터들을 실제 이용 행동에 맞추는 것에서의 어려움으로 인해 부정확함들을 산출할 수 있다.
그러므로 이들 문제들을 피하는 타임-아웃을 추론하기 위한 방법이 요구된다.
예시적인 실시예의 하나의 양태에 따르면, 디바이스에 대한 타임-아웃을 계산하는 방법은 적어도 하나의 디바이스에 대한 한 세트의 도착-간 시간들을 포함하는 데이터를 획득하는 단계를 포함하는다. 이러한 세트의 도착-간 시간들 값들은 상기 세트의 후보 타임-아웃들로서 조사될 수 있다. 한 세트의 후보 타임-아웃들 각각에 대해, 상기 방법은 상기 세트의 도착-간 시간들로부터의 도착-간 시간이 상기 후보 타임-아웃보다 큰 확률을 도출하는 단계를 포함하는다. 비용 함수는, 예를 들면 컴퓨터 프로세서를 통해, 상기 도출된 확률 및 강건성 항(robustness term) 및 상기 비용 함수 값을 최소화하는 것으로서 상기 적어도 하나의 디바이스에 대해 식별된 타임-아웃에 기초하여 계산된다.
또 다른 양태에서, 디바이스에 대한 타임-아웃을 계산하기 위한 컴퓨터 구현 시스템은 적어도 하나의 디바이스에 대한 한 세트의 도착-간 시간들을 포함하는 획득 데이터를 저장하는 데이터 메모리, 한 세트의 후보 타임-아웃들 각각에 대해, 상기 세트의 도착-간 시간들로부터의 도착-간 시간이 상기 후보 타임-아웃보다 큰 확률을 도출하고, 상기 도출된 확률 및 강건성 항에 기초하여 비용 함수를 계산하고, 상기 비용 함수가 최소인 상기 적어도 하나의 디바이스에 대한 타임-아웃을 식별하는 지시들을 저장하는 메인 메모리, 및 상기 획득 데이터를 프로세싱하기 위해 상기 지시들을 실행하는 상기 메인 메모리와 통신하는 프로세서를 포함하는다.
또 다른 양태에 따르면, 프린팅 시스템은 각각이 프린트 작업들을 위해 도착-간 데이터를 획득하는 복수의 네트워킹된 프린터들을 포함한다. 타임-아웃 시스템은 상기 프린터들로부터 상기 도착-간 데이터를 수신하고, 그로부터 한 세트의 후보 타임-아웃들에 대한 적어도 하나의 히스토그램을 생성하고, 비용 함수를 최소화함으로써 상기 복수의 프린터들에 대한 타임-아웃을 계산하고, 상기 비용 함수는 상기 히스토그램에 포함되지 않는 대립적 행동을 고려하는 강건성 항을 포함한다.
도 1은 프린터들과 같이, 하나 이상의 디바이스들에 대한 타임-아웃을 계산하기 위한 시스템이 예시적인 실시예의 하나의 양태에 따라 동작하는 환경의 기능 블록도.
도 2는 예시적인 실시예의 또 다른 양태에 따라 하나 이상의 디바이스들에 대한 타임-아웃을 계산하기 위한 예시적인 방법의 흐름도.
도 3은 하나 이상의 디바이스들로부터 분들 데이터에서의 도착-간 시간들로부터 도출될 수 있는 예시적인 히스토그램을 도시한 도면.
도 4는 최소 비용(Smin)에서의 타임-아웃을 보여주는, 도 3의 히스토그램으로부터 도출된 비용 함수의 플롯을 도시한 도면.
도 5는 타임 아웃이 도 2의 방법에 의해 확립된다면 프린터를 동작하는 방법에서의 단계들을 예시한 흐름도.
도 6은 예시적인 타임-아웃 계산 방법을 이용한 3개의 정책들, 즉 타임-아웃이 모든 15개의 기계들에 대해 고정되는 제 1 정책(P1), 각각의 기계가 그 자신의 타임-아웃을 갖고 동작하는 제 2 정책(P2); 및 획득 데이터가 하루의 시각에 의해 분할되고 타임-아웃이 하루의 매 시각 동안 각각의 프린터에 대해 계산되는 제 3 정책에 대해, 표준 30분의 타임-아웃의 것에 대하여 다양한 타임-아웃 정책들을 적용하는 비용들을 비교하는 플롯을 도시한 도면.
도 7은 강건성 항의 통합을 갖는 및 갖지 않는 15개의 프린터들의 세트에 대한 예측된 타임-아웃들을 도시한 도면.
예시적인 실시예는 타임-아웃(s)에 도달된 후 수면 모드에 넣음으로써, 프린터와 같은 디바이스의 예측된 전력 소비를 감소시키기 위해, 예로서 최소화시키기 위해 상기 타임-아웃(s)을 설정하기 위한 시스템 및 방법을 제공한다. 프린터들의 네트워크에서, 상이한 프린터들은 상이한 이용자 활동들을 보기 때문에, 이러한 타임-아웃은 적응적일 수 있다.
상기 타임-아웃(s)은 디바이스가, 프린터 요청들과 같은, 부가적인 작업 요청들의 도착의 부재시, 제 1 모드(일반적으로 유휴 모드로서 불리우는) 및 전력 소비가 제 1 모드에서보다 적은 제 2 모드(일반적으로 수면 모드로서 불리우는) 사이에서 전이하기 전에 작업 요청(예로서, 프린트 요청)을 완료한 후 대기할 시간 기간으로서 고려될 수 있다. 편리함을 위해, 상기 디바이스는 작업이 프로세싱되자마자 유휴 모드에 있는 것으로 가정될 수 있다. 상기 유휴 모드에서, 디바이스는 또 다른 작업을 수행할 준비가 되어 있다. 수면 모드에서, 디바이스는 또 다른 작업을 프로세싱하기 위해 즉시 준비되지 않고, 하나 이상의 구성요소들이 완전 동작 상태로 이끌려지는 웜 업 기간을 요구한다. 예시적인 실시예에서, 상기 디바이스는 프린터에 관하여 설명되고 그러므로 프로세싱될 작업들은 프린트 작업들이지만, 랩탑 또는 데스크탑 컴퓨터들, 비디오 모니터들 등과 같은 다른 디바이스들이 또한 고려된다는 것이 이해될 것이다.
여기에 이용된 바와 같이, 프린터는 프린터, 복사기, 또는 다기능 디바이스일 수 있다. 일반적으로, 프린트 작업을 실행할 때, 상기 프린터는 잉크들 또는 토너들과 같은 마킹 재료들을 이용하여, 종이와 같은 프린트 매체에 이미지들을 도포한다. 임의의 유형의 프린터가 고려될 수 있지만, 예시적인 프린터들은 제로그라픽(xerographic), 잉크젯, 및 열 프린터들을 포함한다. "프린트 작업" 또는 "문서"는 특정 이용자, 또는 그 외 관련자로부터, 한 세트의 원래 프린트 작업 시트들 또는 전자 문서 페이지 이미지들로부터 복사된, 통상적으로 한 세트의 관련된 시트들, 보통 하나 이상의 수집된 복사 세트들이다.
예시적인 시스템 및 방법은 도착-간 시간들, 및 프린트 작업들의 경우에, 프린트 작업들의 프린트-간 시간들에 관한 이력 데이터를 하나 이상의 프린터들로부터 획득하는 것에 의존한다. 상기 도착-간 시간(X)은 제 1 작업의 완료 및 프로세싱될 다음 후속 작업의 도착 사이에서의 시간이다. 따라서, X는 제 2 작업이 제 1 작업이 완료된 직후 프린트될 때 0이다.
도착-간 시간들은 상이한 방식들로 획득될 수 있다. 하나의 방법에서, 상기 도착-간 데이터는 상기 디바이스로부터 직접 획득된다. 대안적으로, 그것은 저장된 작업 추적 데이터로부터 도출될 수 있으며 이미징 디바이스들에 대한 검색을 위해 이용가능할 수 있다. 또는, 상기 데이터는 상기 프린트 활동을 모니터링하는 소프트웨어가 존재하는 프린트 서버들 또는 클라이언트 워크스테이션들(예로서, 제록스 작업 추적 에이전트)로부터 획득될 수 있다. 후자의 경우에, 상기 도착-간 데이터는 제 1 작업의 완료 및 프로세싱될 다음 후속 작업의 도착 사이에서의 시간이 이용가능해진다면 간단히 추론될 수 있다. 그러나, 대부분의 작업 추적 또는 모니터링 시스템들은 완료 시간을 추적하지 않으며, 이것은 상기 시스템이 완료 시간을 추론하기 위해 디바이스의 속도 특성들을 이용함으로써 상기 완료를 추정할 필요가 있을 것임을 의미한다는 것이 주의된다.
타임-아웃(s)을 결정하는 것이 갖는 하나의 문제는 프린터들과 같은 디바이스들이 하루 전체에 걸쳐 일관된 이용을 경험하지 않는다는 것이다. 하루당 8시간에 대해 매 2분 마다 보고서를 프린트하고 밤에 수면하는 디바이스를 고려하자. 프린트-간 시간들(X)의 확률 밀도(P(X))는 따라서 다음에 의해 주어진다.
Figure pct00001
여기서 각각의 δ은 디랙 델타 함수(Dirac delta function)를 나타내며(즉, 괄호로 묶인 항 = 0인 것을 제외하고 모든 값들에서 0의 값을 취하는) X는 분 단위로 측정된다.
상기 타임-아웃(s)이 파라미터에 의해, 예로서 종래의 와이블 분포를 이 표현에 맞춤으로써 선택된다면, 예측된 상기 타임-아웃은 0분이다. 이것은 웨이크업 당 12 kJ, 유휴 동안 80 W, 및 수면 동안 16 W를 소비하는 디바이스에 대한 최적의 타임-아웃에 대해 에너지 소비의 50%를 넘는 손실에 상응한다. 상기 손실은 마르코프 모델(Markov model)이 이용된다면 동일하다. 실제 최적의 타임-아웃은 단지 2분 이상이다.
예시적인 방법에 따르면, 비-파라메트릭 모델은 최적의 타임-아웃을 계산하기 위해 이용된다. 예시적인 방법에서, s의 값은 한 세트의 후보 타임-아웃들에 걸쳐 상기 디바이스를 동작시키기 위해 예측된 비용 함수를 계산하고 최소 비용에 기초하여 s의 값을 선택함으로써 획득된다. 시스템은 이용자 행동에서의 변화들에 강건하고 s가 또한 행동에 적응적인 타임-아웃을 제안한다.
도 1을 참조하면, 자동화된 타임-아웃 계산 시스템(10)이 동작하는 예시적인 환경이 예로서 도시된다. 상기 시스템(10)은 이하에 보다 상세히 설명된 바와 같이, 도착-간 시간들에 대한 이력 데이터 및 상기 이력 데이터에 맞지 않는 행동을 수용하기 위한 강건성 항을 고려하는 비용 함수를 최소화함으로써 디바이스에 대한 타임-아웃(s)을 결정한다.
상기 시스템(10)은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 그것들의 조합으로 구체화될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 상기 시스템(10)은 메인 메모리(12) 및 그것과 통신하는 프로세서(14)를 포함하는다. 메인 메모리(12)는 프린터들로서 여기에 도시된 하나 이상의 디바이스들(16, 18)에 대한 타임-아웃(s)을 계산하기 위한, 및 프로세서(14)에 의해 실행되는 지시들을 저장한다. 상기 시스템(10)은 예를 들면, 네트워크(22)에 의해 상기 프린터들(16, 18)에 링크되는 서버상에 존재할 수 있다. 대안적으로, 각각의 프린터(16, 18)는 그 자신의 상주 타임-아웃 계산 시스템(예로서, 그것의 디지털 프론트 엔드에)을 가질 수 있거나 상기 타임-아웃 계산 시스템(10)은 네트워크(22)를 통해 상기 프린터(들)(16, 18)에 링크될 수 있는, 네트워크 상에서의 어딘가에, 예를 들면, 워크스테이션(24) 상에 위치될 수 있다. 다른 실시예들에서, 상기 시스템(10)은 예로서, 인터넷을 통해 액세스된, 상기 네트워크로부터 원격일 수 있다. 또 다른 실시예에서, 상기 타임-아웃 시스템(10)은 독립 디바이스이지만, 계산된 타임-아웃들은 상기 타임-아웃 계산 시스템(10)의 출력에 기초하여 상기 프린터들 각각에 대해 수동으로 설정될 수 있다. 네트워크를 통해 상기 타임-아웃을 원격으로 설정하는 동작은 원격 디바이스 관리를 수행하기 위해 이미 이용가능한 디바이스들에 대한 웹 서비스들 또는 SNMP와 같이, 표준 프로토콜들을 이용함으로써 달성될 수 있다. (예로서, http://www.faqs.org/rfcs/rfc1759.html에서, RFC 1759 - Printer MIB 참조).
도 1에 예시된 네트워크 프린팅 시스템은 프린트 작업들을 실행한다. 구체적으로, 프린팅될 하나 이상의 문서들을 포함하는 프린트 작업들은 워크스테이션(24)과 같은 워크스테이션들에서, 복사 작업의 경우에 프린터(16, 18)에서 생성된다. 상기 프린트 작업들은 상기 작업을 프린트하기 위해 선택된 프린터로 라우팅되고 선입선출(first-in-first-out; FIFO) 프린팅 스케줄과 같은, 프린터의 통상의 과정에서 선택된 프린터에 의해 프린트된다. 상기 작업들은 가변 시간들로 프린트하기 위해 프린터에 도착한다. 예를 들면, 몇몇 프린트 작업들은 1 내지 2분의 간격들로 도착할 수 있지만, 다른 것들은 다수의 분들 또는 심지어 시간들이 떨어질 수 있다.
상기 타임-아웃 계산 시스템(10)은 상기 프린터(들)(16, 18)의 각각으로부터 도착-간 데이터(30)를 수신한다. 상기 도착-간 데이터는 한 세트의 도착-간 시간들이 계산될 수 있는 한 세트의 실제 프린트-간 시간들 또는 도착/프린트 시간 데이터일 수 있다. 하루의 시각, 요일, 프린트 작업을 제안한 사람의 ID 등과 같은 부가적인 정보가 또한 획득될 수 있다. 상기 데이터(30)는 일, 주, 월 등과 같은 고정된 시간 기간 동안 수신될 수 있거나 상기 시스템(10)은 이러한 데이터를 연속해서 또는 반-연속해서 수신할 수 있다. 상기 데이터(30)는 네트워크(22)를 통해 시스템(10)에 의해 수신될 수 있거나, 독립적인 시스템의 경우에, 디스크에 의해, 수동으로, 또는 기타에 의해 입력될 수 있다. 상기 데이터(30)는 프로세싱 동안 데이터 메모리(32)에 저장될 수 있으며, 이것은 메인 메모리(12)와 조합되거나 그것과 별개일 수 있다. 상기 타임-아웃 계산 시스템(10)의 구성요소들(12, 14, 32)은 데이터/제어 버스(34)를 통해 통신할 수 있다.
주와 같은 고정된 기간 동안의 상기 도착-간 시간들, 뿐만 아니라 저장된 비용 정보 및 강건성 항에 기초하여, 상기 타임-아웃 계산 시스템(10)은 프린터들(16, 18) 중 하나 또는 둘 모두에 대한 최적의 타임-아웃(s)을 계산한다. 상기 비용 정보는 예를 들면, 유휴 모드 및 수면 모드에 상기 프린터를 유지하는 각각의 비용들, 상기 수면 모드에서 상기 유휴 모드로 프린터를 웨이크업시키고 그것을 수면 모드로 리턴시키는 비용, 및 상기 프린터가 웨이크업되도록 대기해야 하는 이용자와 연관된 성가심 비용(annoyance cost)을 포함할 수 있다. 이들 비용들은 각각의 네트워크 프린터에 대해 동일할 수 있거나 상이할 수 있다. 상기 타임-아웃 계산 시스템(10)은 예로서, 네트워크(22)를 통해 타임-아웃(s)을 프린터에 출력할 수 있다. 대안적으로, 상기 타임-아웃은 예로서, 키보드, 터치 스크린 등과 같은 이용자 입력 디바이스(36, 38)를 이용하여 운영자에 의해 수동으로 설정될 수 있다.
각각의 프린터(16, 18)는 그것의 새로운 타임-아웃으로서 상기 타임-아웃 값(s)을 채택하고 상기 새로운 타임-아웃에 따라 각각의 프린터를 동작시키는 각각의 타임-아웃 제어기(40, 42)를 포함하는다. 제로그라피 프린터의 경우에, 벨트 또는 드럼의 형태에서의 광수용기는 일정한 전위로 충전되고, 잠상(latent image)을 생성하기 위해 선택적으로 방전되고, 그 후 상기 잠상은 현상기 하우징으로부터 선택된 컬러 또는 컬러들의 토너 입자들을 도포함으로써 현상된다. 그에 따라 형성된 상기 토너 이미지는 프린트 매체에 전사되고 열 및/또는 압력을 이용하는 퓨저를 통해 그것에 정착된다. 예시적인 실시예에서, 상기 퓨저 및 현상기 하우징은 상기 타임 아웃 제어기(40, 42)의 제어하에 있으며 그로부터의 지시들에 따라 제 1 및 제 2 모드들 사이에서 순환한다.
이제 도 2를 참조하면, 프린터와 같은 디바이스에 대한 타임-아웃(s)을 계산하기 위한 방법이 도시된다. 상기 방법은 도 1의 환경에서 수행될 수 있다. 상기 방법은 S100에서 시작한다.
S102에서, 대립 활동의 확률을 설명하기 위한 값(r)이 선택된다. 상기 확률(r)은 0 내지 1의 스케일에서 약 0.001 내지 0.1로부터 기인할 수 있다. 예를 들면, r은 약 0.005일 수 있다. 이것은 상대가 상기 타임-아웃에 병리학적으로 영항을 미치지 않고 상기 시간의 약 0.5%까지 행동에 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미한다. 이 값은 약 1년과 같은 장기간에 걸쳐, 하나 또는 다수의 프린터들에 대해 획득된 데이터로부터 생성될 수 있다. 네트워크에서의 모든 프린터들은 r의 동일한 값을 할당받을 수 있거나, 상이한 값들을 할당받을 수 있다.
대립 활동의 확률은 이용자들의 실제 대립 또는 병리학적 행동을 고려하기보다는 예측되지 않은 프린트 이벤트들을 고려하도록 설계된다. 이용자 프린트 이용 행동은 홀로 병리학적이지 않으며, 단지 작업부하 및 요건들로 인한 것일 수 있음이 이해될 것이다. 따라서 상기 대립 활동은 이용자가 디바이스들이 보통 이용되지 않는 날의 시간들에서 또는 예측되지 않은 속도들로 프린터들을 이용하기 시작할 수 있음을 고려한다.
S104에서, 한 세트의 프린트 작업 도착-간 시간들은 선택된 시간 기간에 걸쳐 획득된다. 상기 시간들은 임의의 편리한 시간 기간에 걸쳐, 예를 들면 한 주 또는 한 달에 걸쳐 획득될 수 있다.
S106에서, 히스토그램과 같은 모델은 도착 시간 데이터에 기초하여 생성된다. 예를 들면, 도 3은 상기 도착-간 시간들(X)을 이용하여 생성될 수 있으며, s보다 큰 X의 확률(PX >s)이 s의 한 세트의 후보 값들(예로서, 약 1분 및 30분 사이에서 변하는 분들 단위로)에 대해 그려지는 예시적인 히스토그램을 도시한다. 이해될 바와 같이, 도시된 것들보다 적거나 더 많은 s의 후보 값들이 존재할 수 있다. 예로서, 1주에 1000개의 프린트 작업들이 있고 이것들 중 40개가 10분들 이상의 도착-간 시간(X)을 가진다면, s=10일 때 상기 PX >s는 40/10000 = 0.04이다.
S108에서, 상기 모델 및 디바이스의 전력 소비 동작 특성들에 기초하여, 비용 함수가 계산된다. 예시적인 비용 함수는 두 개(이상)의 항들을 가진다: 행동이 상기 모델에 맞는다고 가정할 때 함수로서 특정 타임-아웃의 비용을 제공하는 제 1 항. 제 2 항은 대립 행동의 확률에 의해 가중된, 상대를 고려해볼 때 타임-아웃들의 비용들이다. 예를 들면, 상기 세트의 타임 아웃 기간들 각각에 대한 예측된 비용들은, 예로서 소비된 에너지에 관하여 계산되고 그려질 수 있다. 상기 비용들은 정규화될 수 있으며 프린팅 비용들과 같은 임의의 고정 비용들은 무시될 수 있다. 예를 들면, 도 4에 예시된 바와 같이, s의 선택된 값에 대해 테스트 기간(예로서, 1주)에 걸쳐 계산된, 에너지 비용(예로서, 줄들(joules)로)은 예로서, 30분들의 표준 타임-아웃을 설정함으로써 발생된 동일한 비용들로 나뉘어질 수 있다.
이하에 추가로 설명될 바와 같이, 상기 비용 함수의 제 1 항은 프린터를 유휴 모드에 유지하는 비용, 통상적으로 유휴 모드 비용보다 적은, 프린터를 수면 모드에 유지하는 비용, 프린터를 유휴 모드로 웨이크업시키는 비용과 같은 비용들을 고려한다. 부가적으로, 프린터를 웜 업시키기 위해 대기해야 하는 이용자에 대응하는 성가심 비용은, 그것이 수면 모드에 들어간다면, 또한 고려된다. 실제로 에너지 비용은 아니지만, 이용자의 대기시/단위 시간당 값을 넣는 연구들이 존재하여 왔으며 이러한 값들이 여기에서 이용될 수 있다. 물론, 프린트 작업이 프린트되길 대기하지 않을 때 높은 값을 배치하는 설비에서, 예를 들면, 상기 이용자는 높게 보상받기 때문에 또는 상기 설비는 고객이 프린트 작업을 위해 너무 길게 대기해야 한다면 재정적으로 처벌을 받기 때문에, 상기 성가심 비용들은 그에 따라 가중되고 및/또는 수면 모드로부터 준비 모드로 전이시키기 위해 모든 디바이스에 의해 요구된 시간에 따라 기하급수적으로 증가할 수 있다. 대안적으로, 상기 비용들은 디바이스 이용자들 모두가 마지막 주에 또는 몇몇 다른 적절한 시간프레임 동안 수면 모드의 준비 모드로의 전이들로 인해 소비될 수 있는 누적 시간에 의존하여 가중될 수 있다.
S110에서, 최소 비용(smin)에서의 상기 타임-아웃은 상기 그래프로부터 결정된다.
S112에서, 상기 프린터에 대한 타임-아웃(smin)은 최소 비용에서의 타임 아웃 기간에 기초하여 설정된다. 예를 들면, 상기 계산된 타임-아웃(s)은 s를 생성하기 위해 분들의 가장 가까운 수 등까지 반올림될 수 있다. 네트워크 상에서의 모든 프린터들은 동일하게 설정된 타임-아웃을 가질 수 있다. 또는, 각각의 프린터는 그 자신의 타임-아웃을 할당받을 수 있다.
상기 방법은 S114에서 종료된다.
이해될 바와 같이, 상기 타임-아웃(들)(s)은 때때로 새로운 데이터를 이용하여, 재계산될 수 있다. 예를 들면, 단계들(S104 내지 S112)은 주 또는 월 간격들 또는 다른 적절한 시간 간격으로 반복된다. 이것은 상기 계산된 타임-아웃이 예로서, 휴가들로 인한 행동 변화들 또는 디바이스 자체의 재배치로 인한 행동에서의 변화들을 고려하도록 허용한다.
상기 타임-아웃(s)이 설정되면, 상기 프린터는 도 5에 예시된 바와 같이 동작한다. 시간(t0)에서, 제 1 작업이 도착하고(S202) t1에서 프린트된다(S204). t1에서, 상기 프린터는 타이머 클록을 시작한다(S206). 또 다른 작업이 t1과 t2 사이에서 수신된다면(S206), 이 작업의 도착 시간은 t0이 되고, 상기 방법은 S204로 리턴하고 t1에서 새로운 작업이 프린트된다.
다른 한편으로, t2에서, 어떤 추가 작업도 도착하지 않는다면(S210), 상기 타임-아웃이 도달되고(t2-t1=s) 상기 프린터는 그것의 수면 모드로 사이클 다운된다(S212). 제로그라피 프린터의 경우에, 이것은 퓨저 온도가 통상적으로 융합을 위해 이용되는 것보다 낮은 온도로 떨어지도록 상기 퓨저로 전력을 스위칭 오프하는 것 및 토너가 현상기 하우징에서 캐리어 입자들과 연속해서 믹싱되게 하는 모터를 중단시키는 것을 포함할 수 있다. 새로운 작업이 도착할 때(또는 자동으로, 30분과 같이, 설정된 기간 후)(S214), 상기 프린터(16, 18)는 유휴 모드로 사이클 업되고(S116) 상기 방법은 새로운 작업의 프린팅이 수행되는 S204로 리턴한다. 상기 방법은, 선택된 시간 기간 동안, 시스템(10)으로 전송되는 프린트-간 시간들에 대한 데이터를 갖고 이러한 방식으로 지속될 수 있고, 상기 선택된 시간 기간 이후 s의 새로운 값이 계산된다.
도 2에 예시된 상기 방법은 컴퓨터 상에서 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램 제품에 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터 프로그램 제품은 디스크, 하드 드라이브와 같이, 제어 프로그램에 기록되는 비-일시적 컴퓨터-판독가능한 기록 매체일 수 있다. 컴퓨터-판독가능한 미디어의 공통 형태들은, 예를 들면, 플로피 디스크들, 플렉시블 디스크들, 하드 디스크들, 자기 테이프, 또는 임의의 다른 자기 저장 매체, CD-ROM, DVD, 또는 임의의 다른 광 매체, RAM, PROM, EPROM, FLASH-EPROM, 또는 다른 메모리 칩 또는 카트리지, 또는 컴퓨터가 판독하고 이용할 수 있는 임의의 다른 매체를 포함하는다.
다른 실시예들에서, 상기 방법은 상기 제어 프로그램이 데이터 신호로서 구체화되는 송신가능한 반송파로서 구현될 수 있다. 적절한 송신 매체는, 무선 파 및 적외선 데이터 통신들 동안 생성된 것들과 같은, 음향 또는 광 파들 등을 포함한다. 예시적인 방법은 하나 이상의 범용 컴퓨터들, 특수 목적 컴퓨터(들), 프로그래밍된 마이크로프로세서 또는 마이크로제어기 및 주변 집적 회로 소자들, ASIC 또는 다른 집적 회로, 디지털 신호 프로세서, 이산 소자 회로와 같은 하드와이어드 전자 또는 로직 회로, PLD, PLA, FPGA, 또는 PAL과 같은 프로그램가능한 로직 디바이스 등 상에 구현될 수 있다. 일반적으로, 차례로 도 2에 도시된 흐름도를 구현할 수 있는 유한 상태 머신을 구현할 수 있는 임의의 디바이스가 타임-아웃을 계산하기 위한 방법을 구현하기 위해 이용될 수 있다.
예시적인 시스템 및 방법의 추가 상세들이 이제 설명될 것이다.
예측 비용
상기 예측 비용은 두 개의 연속적인 프린트 작업들 사이에서의 도착-간 시간(X)에 의존할 것이다.
{이벤트}는 '이벤트'에 대한 표시자 함수를 나타내게 하자. 랜덤 길이(X) 및 타임-아웃(s)의 프린트-간 사이클의 예측 비용(Ecost)은 다음과 같이 두 개의 항들을 가진 비용 함수에 의해 주어지며, 상기 제 1 항은 X>s인 상황들을 커버하고 제 2 항은 X≤s인 상황들을 커버한다고 가정하자.
Figure pct00002
여기에서 PX >S는 X가 s보다 큰 확률이다.
IC는 유휴 모드에 있는 프린터의 단위 시간당 비용이다;
SC는 수면 모드에 있는 프린터의 단위 시간당 비용이다.
SD는 디바이스를 정지시키는 것과 연관된, 즉 유휴 모드로부터 수면 모드로의 비용이다(즉각적인 동작인 것으로 가정될 수 있는);
WU는 디바이스를 웨이크업시키는 것과 연관된, 즉 수면 모드로부터 유휴 모드로의 비용이다(즉각적인 동작인 것으로 가정될 수 있는);
EPC는 예측된 프린트 비용이다.
Figure pct00003
이기 때문에(이것은 수학적 예측들의 기본 특성이다 - 예로서, http://isfaserveur.univ-lyon1.fr/~stephane.loisel/prerequis_esp_cond.pdf 참조), 그 후
Figure pct00004
여기서
Figure pct00005
는 도착-간 시간이 s보다 작을 때 평균 도착-간 시간이다(구체적으로, 상기 도착-간 시간의 평균 곱하기 상기 도착-간 시간이 s보다 작은 표시자).
프린트 비용(EPC)은 상수인 것으로 가정될 수 있다(s에 상관없이). 상기 정지 및 웨이크업 비용들은 항상 함께 발생한다. 다른 항들은 유휴 비용에 비례한다. 그러므로,
Figure pct00006
이면,
상기 예측 비용(ECOST)은 하나의 상수까지,
Figure pct00007
에 비례한다는 것이 도시될 수 있다. 구체적으로:
Figure pct00008
및
Figure pct00009
이기 때문에:
그 후:
Figure pct00010
및:
Figure pct00011
또한,
Figure pct00012
이기 때문에:
그 후:
Figure pct00013
이다.
EPC는 고정 비용이고 E[X]는 s에 의존하지 않기 때문에, Ecost는 일정할 때까지
Figure pct00014
에 비례한다. w의 값은 이용자들이 수면 모드로부터 나온 프린터들에 의해 영향을 받는 보다 많은 기회들을 내포한 짧은 타임-아웃에 의해 짜증이 난 이용자들에 대한 에너지 스타의 모델을 충족시키기 위해 선택될 수 있다. 이 경우에, w는 대략 15분이다.
강건성 항( Robustness Term )
상대방을 허용하기 위해, 현실성이 비정지 상태(non-stationary)인 합리적인 가정에 기초하여, 강건성 항이 비용 함수에 도입된다. 예를 들면, 7일 중 5일 동안 하루에 4 또는 5개의 문서들을 프린트하고 제 6 및 제 7일에 어떤 것도 하지 않기보다는, 특정 이용자는 제 6 일에 다수의 문서들을 예상외로 프린트할 수 있다. 따라서 PX ≤S에서 모델링되지 않은 변형들이 존재할 수 있다. 상기 시스템(10)을 이러한 변형들에 강건하게 만드는 것이 바람직하다. 예를 들면, PX ≤S가 현실성이 상기 시간의 몇몇 단편(q)에 대해 결정하는 임의의 방식으로 그것의 모델링된 값으로부터 몇몇 다른 누적 분포(F(s))로 변화하도록 허용하고, 그 후 강건한 비용 함수(J)를 최적화하는 것은 다음과 같이 계산될 수 있다:
Figure pct00015
여기서
Figure pct00016
이다.
상기 min_smax_F는 강건한 비용 함수의 최적화이다. 마지막 인자(E[X]/s)는 보다 짧은 타임-아웃들 동안, 상대방이 통상적인 예측된 사이클 지속 기간에 대하여 보다 빈번하게 타임-아웃/웨이크업 사이클을 반복할 수 있다는 사실을 보상한다.
이제, s, F(s)의 임의의 값을 고려해볼 때,
Figure pct00017
의 최대 값은 u<s에 대해 F(u)=0일 때 명확하게 획득된다. 이러한 최대 값은 s*F(s)이다. 유사하게, s, F(s)의 임의의 값을 고려해볼 때, (l-F(s))(s+w)의 최대 값은 상수이다. w>0, F(s)≥0이기 때문에, 따라서, F에 대한 최대값은:
Figure pct00018
이다.
다시, r E[X]는 s에 대하여 상수이다. 따라서 상기 태스크가 비용 함수를 최소화하는 것은 간단하다:
Figure pct00019
(J는 s 및 F에 의존하고 비용은 F에 의존하지 않는다는 것이 도시되기 때문에, F에 의존하지 않는 비용 함수(K)가 기록될 수 있다).
명확하게 E[X]는 많은 작업들이 제안되지 않는다면 다소 클 수 있다. 실제로, 상기 시스템은 s가 기껏해야 30분일 수 있음을 요구할 수 있다. 그러므로, 작업들 사이에서 항상 긴 간격들이 존재할 수 있는 디바이스에 대해, 최적의 타임-아웃 설정은 약 30분일 것이다.
따라서, 상기 개괄된 예시적인 방법에서, 단계(S106)는 따라서 1주와 같은, 몇몇 기간에 걸친 샘플링에 의해 PX >S의 히스토그램들 및 그에 따른 E[X|X≤s], E[X]를 획득하는 것을 포함할 수 있다.
단계(S108)에서, 타임-아웃을 선택하기 위해, 상기 히스토그램의 각각의 빈에 대한 K(s)를 계산하라. 비용 계산을 위해, r=0.005의 적절한 값. S110에서, 최소 값(예로서, 비용 또는 에너지)을 제공하는 s를 선택하라.
이해될 바와 같이, 다양한 변경들이 설명된 방법에 대해 이루어질 수 있다. 예를 들면, 한 세트의 프린터들 각각은 그 자신의 이력 데이터로부터 계산된 그 자신의 타임-아웃을 가질 수 있거나, 여러 개의 프린터들은 데이터 및 이용된 동일하게 계산된 타임-아웃을 풀링할 수 있다. 상기 타임-아웃은 일/주의 시간에 따라 도착-간 데이터를 분할함으로써 하루 또는 한 주의 과정에 걸쳐 변할 수 있다.
예시적인 실시예의 범위를 제한하고자 의도하지 않고, 다음의 예가 상기 방법의 적용들을 입증한다.
예
설비에서 15개의 프린터들로부터의 데이터가 1년의 시간 기간 동안 획득되었다. 상기 디바이스들은 디바이스당 3874개의 프린트들의 평균을 갖고 1 및 58,000 회 사이에서 프린트되었다. 모든 디바이스들에 걸쳐 임의의 주어진 정책에 대한 총 비-프린팅 에너지 소비(J)는 모든 디바이스들에 대해 30분들의 고정된 타임-아웃(J(30분))을 이용하는 것에 대하여 측정된다. 도 5는 사후인지(hindsight)를 통해 선택된 정책들에 대한 이들 상대적인 비용들을 도시한다:
제 1 정책(P1)은 X-축 상에서의 값과 동일한 고정된 타임-아웃을 이용한다.
제 2 정책(P2)은 꼬박 1년에 걸쳐 기계 당 최적의 고정된 타임-아웃을 이용한다.
제 3 정책(P3)은 하루의 시각을 24개의 빈들로 분리화하고 꼬박 1년에 걸쳐 이러한 하루의 시각에 대한 기계 당 최적의 타임-아웃을 선택한다.
상기 정책들은 28% 및 31% 사이에서 절감한다. 상기 3개 중 계산적으로 가장 간단한 정책 1은 여전히 매우 효과적이었다. 시각에 대한 매우 명확한 의존성을 보여주는 환경에서조차, 상기 제 2 그리고 제 3 정책들 사이에서의 실제로 매우 적은 부가적인 에너지 절감이 존재한다는 것을 고려해볼 때, 하루의 시각을 모델링해야 하는 것이 전체 복잡도에 크기의 한 차수를 부가하지만, 하루의 시각 데이터를 무시하는 것은 합리적이다.
사후 인지가 이용가능하지 않을 때, P(X≤s)는 각각의 디바이스에 대한 몇몇 기간(T)(예로서 이전 주)으로부터의 데이터를 이용하여 예측될 수 있다. 상기 주어진 주 동안 샘플들의 몇몇 임계값(N) 미만이 이용가능하다면, 상기 타임-아웃은 지난 주의 값으로 설정된다. 어떤 이전 주의 값도 존재하지 않는다면, 상기 타임-아웃(w = 15분들)이 이용된다. 표 1은 모든 기간들 및 디바이스들에 걸쳐 상기 타임-아웃의 10 백분위수 뿐만 아니라, 상이한 강건성 인자들에 대한 예측된 타임-아웃들(r)을 이용한 상대적인 비용들(J/J(30분))을 도시한다. 그것은 행동이 T 및 N에 매우 둔감하다는 것을 보여준다. 그러나 r의 비-제로 값은 짧은 타임-아웃들을 방지하고, 이런 이유로 시스템을 임의의 행동 변화들에 보다 강건하게 만든다. 예를 들면, 1분 간격들에서 작업들의 갑작스러운 플러리(flurry)가 존재한다면, 0.26 분의 타임-아웃을 가진 비-강건 정책이 그것들 각각 후 프린터를 수면 상태에 넣어, 막대한 양의 에너지를 낭비하지만, 상기 강건한 정책은 평균의 경우에서 어떤 여분의 것도 잃지 않는다.
Figure pct00020
도 7은 함께 연쇄된 데이터 세트에서의 모든 15개의 기계들에 대한 1주 샘플링 간격(T)을 이용하여, r=0.05 및 r=0을 갖고 52주의 기간에 걸쳐 예측된 타임-아웃 값들을 도시한다. x-축은 모든 주들이 예측하기 위한 임의의 샘플들을 갖는 것은 아니므로 15x52로 진행하지 않는다는 것을 주의하자.
상기 구성들은 상기 강건성 인자가 최소의 타임-아웃들을 어떻게 증가시키는지를 예시한다. 각각의 예측된 타임-아웃은 이전 주 동안 최적의 값이기 때문에, 상기 최적의 타임-아웃들은 다소 불안하다는 것이 이해될 수 있다. 연속적인 최적의 타임-아웃들 사이에서의 종속성의 분석이 수행된다면, 그것들은 하나의 효과를 제외하고, 다소 독립적이라는 것이 이해될 수 있다: 1분 미만의 프린트-간 간격들은 독립성 가정에 예측되는 것보다 약 4% 높은 확률을 가진 1분 미만의 프린트-간 간격들로 이어지며; 30분보다 큰 간격들은 독립성 가정에 의해 예측된 것보다 약 3% 높은 확률을 가진 30분보다 큰 간격들로 이어진다. 그러나, 최적의 타임-아웃들은 일반적으로 1분보다 크고 30분보다 작기 때문에, 이러한 효과는 결과들을 향상시키는데 도움이 되지 않는다. 이들 결과들로부터, 큰 시간-윈도우(T)를 이용하는 것은 비용에 관하여 유리해야 하는 것처럼 보여질 것이다. 그러나, 상기 방법은 변화-포인트 검출(예를 들면, 페이지-힌클리(Page-Hinkley) 통계를 갖고)을 도입하기 위한 요구 없이 이용자 행동에서의 변화들에 강건할 필요가 있기 때문에, T = 1주의 값은 합리적인 타협을 제공한다.
요약하면, 비용 함수를 최소화하는 타임-아웃 값이 도출될 수 있는, 강건성 항을 포함하는 타임-아웃 비용 함수를 도출하기 위해 프린트-간 시간들의 히스토그램을 이용하는 시스템 및 방법에 설명되어 왔다.
예시적인 시스템 및 방법의 이점은 그것이 임의의 이용자 활동을 고려할 때 상기 타임-아웃 메커니즘의 비-병리학적 행동을 제공하고, 통상적인 이용자 활동을 고려할 때 더 양호한 행동을 제공한다는 것이다.
또 다른 이점은 그것이 비-볼록 최적화 문제들을 해결할 필요 없이(HMM들 또는 와이블들에 맞추는 것과 같이) 효율적인 구현을 허용한다는 것이다.
여기에서 이용된 바와 같이, 단어 "포함하는"은 단어 "포함시키는"을 포괄하고 설명되거나 주장되는 그것의 방법, 시스템 또는 구성요소가 청구항에 제시된 요소들에 제한되지 않으며 부가적인 요소들을 포함한다는 것을 나타낸다.
10: 자동화된 타임-아웃 계산 시스템 12: 메인 메모리
14: 프로세서 16, 18: 프린터
22: 네트워크 24: 워크스테이션
32: 데이터 메모리 34: 데이터/제어 버스
36, 38: 이용자 입력 디바이스
40, 42: 타임-아웃 제어기

Claims (22)

  1. 디바이스에 대한 타임-아웃(time-out)을 계산하는 방법에 있어서:
    적어도 하나의 디바이스에 대한 한 세트의 도착-간 시간들을 포함하는 데이터를 획득하는 단계;
    한 세트의 후보 타임-아웃들 각각에 대해, 상기 세트의 도착-간 시간들로부터의 도착-간 시간이 상기 후보 타임-아웃보다 큰 확률을 도출하는 단계;
    컴퓨터 프로세서를 갖고, 상기 도출된 확률 및 강건성 항(robustness term)에 기초하여 비용 함수를 계산하는 단계; 및
    상기 비용 함수가 최소인 상기 적어도 하나의 디바이스에 대한 타임-아웃을 식별하는 단계를 특징으로 하는, 디바이스에 대한 타임-아웃을 계산하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    작업이 완료된 후, 보다 적은 전력을 소비하는 제 2 모드로 이동하기 전에, 또 다른 작업의 도착의 부재시, 상기 디바이스가 제 1 모드에 남아있는 상기 시간인 상기 타임-아웃을 또한 특징으로 하는, 디바이스에 대한 타임-아웃을 계산하는 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 디바이스를 유휴 모드 및 수면 모드에 유지하는 각각의 비용들, 상기 수면 모드로부터 상기 유휴 모드로 상기 디바이스를 웨이크업(wakeup)시키고 그것을 상기 수면 모드로 리턴시키는 비용, 및 상기 디바이스가 웨이크업되기를 대기해야 하는 이용자와 연관된 성가심 비용(annoyance cost) 중 적어도 하나에 기초하는 비용 함수를 또한 특징으로 하는, 디바이스에 대한 타임-아웃을 계산하는 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    a) 상기 수면 모드로부터 준비 모드로 전이하기 위해 상기 디바이스에 의해 요구된 시간; 및
    b) 디바이스 이용자들의 그룹이 선택된 시간프레임에서 수면 모드의 준비 모드로의 전이들로 인해 소비하는 상기 누적 시간 중 적어도 하나의 지수 함수인 성가심 비용을 또한 특징으로 하는, 디바이스에 대한 타임-아웃을 계산하는 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 비용 함수가 상기 비용 함수를 최소화하는 것을 포함하는 최소치인 상기 적어도 하나의 디바이스에 대한 타임-아웃(
    Figure pct00021
    )을 식별하는 것을 또한 특징으로 하고,
    상기 s는 후보 타임아웃 기간이고;
    PX >S는 도착-간 시간(X)이 s보다 큰 확률이고;
    Figure pct00022
    이고, 여기서 상기 SD는 제 1 모드로부터 전력 소비가 상기 제 1 모드에서보다 낮은 제 2 모드로 상기 디바이스를 변경하는 것과 연관된 상기 비용이고, WU는 상기 제 2 모드로부터 상기 제 1 모드로 상기 디바이스를 변경하는 것과 연관된 상기 비용이고, IC는 상기 제 1 모드에 있는 상기 디바이스의 단위 시간당 상기 비용이고, SC는 상기 수면 모드에 있는 단위 시간당 상기 비용이고;
    E[X|X≤s]는 상기 도착-간 시간이 s보다 작을 때 평균 도착-간 시간이고;
    rwE[X]/s는 강건성 항이고, 여기서 상기 r=q/(l-q)에서 상기 q는 상기 데이터에 의해 예측되지 않는 대립 행동이 허용되는 상기 시간의 단편이고, E[X]는 상기 평균 도착-간 시간인, 디바이스에 대한 타임-아웃을 계산하는 방법.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
    프린터를 포함하는 상기 디바이스 및 프린트-간 시간들을 포함하는 상기 도착-간 시간들을 또한 특징으로 하는, 디바이스에 대한 타임-아웃을 계산하는 방법.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 식별된 타임-아웃을 통해 상기 디바이스를 동작시키는 것을 또한 특징으로 하는, 디바이스에 대한 타임-아웃을 계산하는 방법.
  8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
    초과되지 않아야하는 최대 타임아웃을 확립하는 것을 또한 특징으로 하는, 디바이스에 대한 타임-아웃을 계산하는 방법.
  9. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
    복수의 디바이스들을 포함하는 상기 적어도 하나의 디바이스 및 상기 동일한 세트의 도착-간 시간들로부터 도출되는 상기 디바이스들 각각에 대한 상기 식별된 타임-아웃을 또한 특징으로 하는, 디바이스에 대한 타임-아웃을 계산하는 방법.
  10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 시간의 최대 퍼센티지까지, 상기 세트의 획득된 도착-간 시간들 밖에서의 대립 행동의 발생을 고려하는 상기 강건성 항을 또한 특징으로 하는, 디바이스에 대한 타임-아웃을 계산하는 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    단지 1%인 상기 최대 퍼센티지를 또한 특징으로 하는, 디바이스에 대한 타임-아웃을 계산하는 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    단지 0.5%인 상기 최대 퍼센티지를 또한 특징으로 하는, 디바이스에 대한 타임-아웃을 계산하는 방법.
  13. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    한 주의 기간에 걸쳐 상기 적어도 하나의 디바이스에 대한 도착-간 시간들을 획득하는 것을 포함하는 상기 획득 데이터를 또한 특징으로 하는, 디바이스에 대한 타임-아웃을 계산하는 방법.
  14. 제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 타임-아웃 시스템 및 상기 식별된 타임-아웃을 이용하는 적어도 하나의 프린터를 특징으로 하는, 프린팅 시스템.
  15. 컴퓨터 프로그램 제품에 있어서,
    컴퓨터에 의해 실행될 때, 상기 컴퓨터가 제 1 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는 지시들을 인코딩하는, 컴퓨터 프로그램 제품.
  16. 디바이스에 대한 타임-아웃을 계산하기 위한 컴퓨터 구현 시스템에 있어서:
    적어도 하나의 디바이스에 대한 한 세트의 도착-간 시간들을 포함하는 획득 데이터를 저장하는 데이터 메모리;
    한 세트의 후보 타임-아웃들 각각에 대해, 상기 세트의 도착-간 시간들로부터의 도착-간 시간이 상기 후보 타임-아웃보다 큰 확률을 도출하고, 상기 도출된 확률 및 강건성 항에 기초하여 비용 함수를 계산하고, 상기 비용 함수가 최소인 상기 적어도 하나의 디바이스에 대한 타임-아웃을 식별하는 지시들을 저장하는 메인 메모리; 및
    상기 획득 데이터를 프로세싱하기 위한 상기 지시들을 실행하는 상기 메인 메모리와 통신하는 프로세서를 특징으로 하는, 컴퓨터 구현 시스템.
  17. 프린팅 시스템에 있어서,
    제 16 항의 타임-아웃 시스템 및 획득 데이터를 상기 타임-아웃 시스템에 제공하고 상기 획득 데이터로부터 도출된 식별된 타임-아웃을 수신하는 적어도 하나의 프린터를 특징으로 하는, 프린팅 시스템.
  18. 제 16 항의 타임아웃 시스템을 포함하는, 프린터.
  19. 프린팅 시스템에 있어서:
    프린트 작업들에 대한 도착-간 데이터를 획득하는 복수의 네트워킹된 프린터들; 및
    상기 프린터들로부터 상기 도착-간 데이터를 수신하고, 그로부터 한 세트의 후보 타임-아웃들에 대한 적어도 하나의 히스토그램을 생성하고, 비용 함수를 최소화함으로써 상기 복수의 프린터들에 대한 타임-아웃을 계산하는, 제 16 항의 타임-아웃 시스템으로서, 상기 비용 함수는 상기 히스토그램에 포함되지 않는 대립 행동을 고려하는 강건성 항을 포함하는, 상기 타임-아웃 시스템을 특징으로 하는, 프린팅 시스템.
  20. 제 19 항에 있어서,
    동일하게 계산된 타임-아웃을 갖고 동작하는 상기 복수의 프린터들 각각을 또한 특징으로 하는, 프린팅 시스템.
  21. 제 19 항 또는 제 20 항에 있어서,
    그 자신의 타임-아웃을 할당받은 각각의 프린터를 또한 특징으로 하는, 프린팅 시스템.
  22. 제 19 항 내지 제 21 항 중 어느 한 항에 있어서,
    네트워크에 의해 상기 타임-아웃 시스템에 링크되는 상기 프린터들을 또한 특징으로 하는, 프린팅 시스템.
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