KR20140140427A - N-스크린 서비스를 위한 시스템 자원 관리의 최적해 도출 방법, 이를 수행하는 최적해 도출 장치 및 이를 기록한 기록매체 - Google Patents

N-스크린 서비스를 위한 시스템 자원 관리의 최적해 도출 방법, 이를 수행하는 최적해 도출 장치 및 이를 기록한 기록매체 Download PDF

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Abstract

N-스크린 서비스를 위한 시스템 자원 관리의 최적해 도출 방법은 최적해 도출 장치에서 수행된다. 상기 최적해 도출 방법은 복수의 어플리케이션들에 대한 모바일 단말의 자원 요구 정보 및 상기 복수의 어플리케이션들 각각과 연관되는 사용자 만족도 정보를 포함하는 필요 데이터를 수집하는 단계; 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도 및 스크린 사이즈 중 적어도 하나에 대한 사용자 만족도를 최대화시키도록 하는 필요 조건이 정의된 최적화 알고리즘에 상기 필요 데이터를 적용시키는 단계; 및 상기 필요 조건을 만족하는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 해상도 및 디스플레이되는 디바이스 중 적어도 하나를 포함하는 최적해를 도출하는 단계를 포함한다.

Description

N-스크린 서비스를 위한 시스템 자원 관리의 최적해 도출 방법, 이를 수행하는 최적해 도출 장치 및 이를 기록한 기록매체{METHOD OF CALCULATING OPTIMAL SOLUTION OF SYSTEM RESOURCE MANAGEMENT FOR N-SCREEN SERVICE, APPARATUS PERFORMING THE SAME AND STORAGE MEDIA STORING THE SAME}
본 발명은 N-스크린 서비스를 위한 시스템 자원 관리의 최적해 도출 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도에 대한 시스템 자원 요구 정보 및 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도 및 스크린 사이즈와 연관되는 사용자 만족도 정보와 시스템 전체의 자원 제약 정보를 포함하는 필요 데이터를 수집하고, 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대하여 하나의 해상도 및 스크린 사이즈를 선택한 조합이 시스템의 자원 제약 조건을 만족하면서 사용자 만족도의 가중합(Weighted Sum)을 최대화하도록 정의된 자원 관리 문제에 상기 필요 데이터를 대입하고, 상기 자원 관리 문제의 최대화 조건을 만족하도록 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대하여 해상도 및 디스플레이되는 디바이스를 결정하는 최적해를 도출하여, 모바일 시스템의 자원 상황을 고려하여 사용자의 만족도를 극대화하는 최적의 N-스크린 서비스를 제공할 수 있는 최적해 도출 방법, 이를 수행하는 최적해 도출 장치 및 이를 기록한 기록매체에 관한 것이다.
스마트 폰, 태블릿 PC 등을 포함하는 모바일 단말의 광범위한 보급 및 모바일 단말 자원 기술의 향상에 따라 복수의 스크린을 통하여 콘텐츠를 동시에 사용할 수 있는 N-스크린 기술이 제공되고 있다. 여기에서, N-스크린 기술은 복수의 디바이스 장치(예: 스마트폰, 태블릿 PC, 스마트 TV 등)에서 하나의 콘텐츠를 끊김 없이 재생할 수 있도록 하는 네트워크 환경 또는 콘텐츠 제공 환경을 구축하는 기술에 해당할 수 있다.
하기의 선행 기술들은 이와 관련된 다양한 기술을 제공하고 있다.
한국등록특허 제10-1175505호는 Ｎ―스크린 환경에서 네트워크 기반 파일 시스템을 이용한 사용자 데이터 저장환경 제공 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 서버에 구비되고 사용자별로 데이터를 저장하는 NFS(Network File System) 스토리지로부터 다운로드되는 캐시 파일을 저장하는 메모리 캐시; 상기 N-스크린 환경에서 상기 캐시 파일을 사용하기 위하여 상기 NFS 스토리지로부터 다운로드되는 상기 캐시 파일을 상기 메모리 캐시에 저장하는 NFS 인터페이스; 및 상기 메모리 캐시에 저장된 캐시 파일 중 기설정된 횟수 이하로 사용된 캐시 파일을 소정의 우선순위에 기초하여 저장하는 디스크 캐시를 포함하고, 상기 디스크 캐시는, 네트워크에 접속이 불가능한 상태에서의 동작을 위하여 캐시 파일 검사를 통해 상기 메모리 캐시에 저장된 캐시 파일이 시스템 파일로 판단되면 상기 시스템 파일을 우선적으로 저장하고, 이후 어플리케이션 실행 파일, 사용자가 생성한 일반 파일 순으로 저장하는 사용자 데이터 저장환경 제공 시스템에 관한 것이다.
한국공개특허 제10-2013-039641호는 Ｎ-스크린 환경에서 체감형 서비스 제공 방법, 장치 및 이를 위한 기록매체에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 이동 단말 및 디스플레이 단말과 네트워크를 통해 연결되는 서버에서 체감형 서비스를 제공하는 장치로서, 상기 디스플레이 단말의 스크린 상에서 이동하는 객체에 관한 객체 관련 정보를 수신하고, 상기 수신된 객체 관련 정보를 상기 이동 단말로 전송하는 통신부를 포함하되, 상기 이동 단말은 상기 객체의 이동 방향과 상기 이동 단말의 이동 방향이 일치하는 경우, 상기 객체의 캐치가 성공한 것으로 판단하여 상기 객체를 디스플레이하는 체감형 서비스 제공 장치에 관한 것이다.
상기 선행 기술들을 포함하여 현재까지 제공되는 N-스크린 기술들은 동일한 콘텐츠를 복수의 디바이스 장치에 디스플레이하기 위한 네트워크 환경을 제공하고 있을 뿐이며, 특히 모바일 단말을 중심으로 복수의 어플리케이션들을 복수의 디바이스 장치에 효율적으로 디스플레이할 수 있는 기술은 제공되고 있지 않은 실정이다.
본 발명은 복수의 어플리케이션들에 대한 모바일 단말의 자원 요구 정보 및 상기 복수의 어플리케이션들 각각과 연관되는 사용자 만족도 정보를 포함하는 필요 데이터를 수집하고, 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도 및 스크린 사이즈 중 적어도 하나에 대한 사용자 만족도를 최대화시키도록 하는 필요 조건이 정의된 최적화 알고리즘에 상기 필요 데이터를 적용시키고, 상기 필요 조건을 만족하는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 해상도 및 디스플레이되는 디바이스 중 적어도 하나를 포함하는 최적해를 도출하여, 모바일 단말의 내/외부 자원 상황을 고려한 최적의 N-스크린 서비스를 제공할 수 있는 시스템 자원 관리의 최적해 도출 방법, 이를 수행하는 최적해 도출 장치 및 이를 기록한 기록매체를 제공하고자 한다.
본 발명은 모바일 단말에서 실행될 수 있는 복수의 어플리케이션에 대한 CPU 요구량, 네트워크 요구량 및 배터리 소비량을 포함하는 자원 요구 정보를 기초로 복수의 어플리케이션 각각이 디스플레이되는 해상도 및 디바이스를 결정함으로써, 어플리케이션의 성능과 배터리 소모를 모두 고려하는 동시에 사용자 만족도를 최대화할 수 있는 N-스크린 서비스를 위한 시스템 자원 관리의 최적해 도출 방법, 이를 수행하는 최적해 도출 장치 및 이를 기록한 기록매체를 제공하고자 한다.
본 발명은 N-스크린 최적해 도출 과정에서 필요 조건 및 한계 조건을 다중선택 다차원 배낭 문제(Multiple-choice Multi dimensional Knapsack Problem, MMKP) 기반의 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘으로 정의하고, 분기 한정법(Branch & Bound) 기반의 알고리즘을 이용하여 적어도 하나의 최적해를 도출함으로써, 모바일 단말의 내/외부 자원 상태 및 사용자 만족도를 고려한 최적해를 빠른 처리 속도로 도출할 수 있는 N-스크린 서비스를 위한 시스템 자원 관리의 최적해 도출 방법, 이를 수행하는 최적해 도출 장치 및 이를 기록한 기록매체를 제공하고자 한다.
실시예들 중에서, N-스크린 서비스를 위한 시스템 자원 관리의 최적해 도출 방법은 최적해 도출 장치에서 수행된다. 상기 최적해 도출 방법은 복수의 어플리케이션들에 대한 모바일 단말의 자원 요구 정보 및 상기 복수의 어플리케이션들 각각과 연관되는 사용자 만족도 정보를 포함하는 필요 데이터를 수집하는 단계; 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도 및 스크린 사이즈 중 적어도 하나에 대한 사용자 만족도를 최대화시키도록 하는 필요 조건이 정의된 최적화 알고리즘에 상기 필요 데이터를 적용시키는 단계; 및 상기 필요 조건을 만족하는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 해상도 및 디스플레이되는 디바이스 중 적어도 하나를 포함하는 최적해를 도출하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 필요 데이터를 수집하는 단계는 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 CPU 요구량, 네트워크 요구량 및 배터리 소비량을 포함하는 자원 요구 정보를 수집하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 필요 데이터를 수집하는 단계는 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도 및 스크린 사이즈에 대한 사용자 만족도를 나타내는 정량적인 데이터를 포함하는 상기 사용자 만족도 정보를 수집하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 최적화 알고리즘에 상기 필요 데이터를 적용시키는 단계는 상기 필요 조건을 다중선택 다차원 배낭 문제(Multiple-choice Multi dimensional Knapsack Problem, MMKP) 기반의 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘으로 정의하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 휴리스틱 알고리즘은 최대 CPU 요구량, 최대 네트워크 요구량, 최소 배터리 유지 시간, 최소 해상도 요구량 및 최소 화면 크기 요구량 중 적어도 하나를 포함하는 한계 조건을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 최적해를 도출하는 단계는 상기 필요 조건 및 상기 한계 조건을 만족하는 적어도 하나의 최적해를 도출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 최적해를 도출하는 단계는 분기 한정법(Branch & Bound) 기반의 알고리즘을 이용하여 상기 적어도 하나의 최적해를 도출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 최적해가 도출되면 상기 복수의 어플리케이션 각각을 상기 최적해에 해당하는 복수의 디바이스 각각에 해당 해상도로 디스플레이되도록 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시예들 중에서, N-스크린 서비스를 위한 시스템 자원 관리의 최적해 도출 장치는 복수의 어플리케이션들에 대한 모바일 단말의 자원 요구 정보 및 상기 복수의 어플리케이션들 각각과 연관되는 사용자 만족도 정보를 포함하는 필요 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도 및 스크린 사이즈 중 적어도 하나에 대한 사용자 만족도를 최대화시키도록 하는 필요 조건이 정의된 최적화 알고리즘에 상기 필요 데이터를 적용시키는 데이터 적용부; 및 상기 필요 조건을 만족하는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 해상도 및 디스플레이되는 디바이스 중 적어도 하나를 포함하는 최적해를 도출하는 최적해 계산부를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 데이터 수집부는 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 CPU 요구량, 네트워크 요구량 및 배터리 소비량을 포함하는 자원 요구 정보를 수집할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 데이터 수집부는 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도 및 스크린 사이즈에 대한 사용자 만족도를 나타내는 정량적인 데이터를 포함하는 상기 사용자 만족도 정보를 수집할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 데이터 적용부는 상기 필요 조건을 다중선택 다차원 배낭 문제(Multiple-choice Multi dimensional Knapsack Problem, MMKP) 기반의 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘으로 정의할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 휴리스틱 알고리즘은 최대 CPU 요구량, 최대 네트워크 요구량, 최소 배터리 유지 시간, 최소 해상도 요구량 및 최소 화면 크기 요구량 중 적어도 하나를 포함하는 한계 조건을 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 최적해 계산부는 상기 필요 조건 및 상기 한계 조건을 만족하는 적어도 하나의 최적해를 도출할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 최적해 도출부는 분기 한정법(Branch & Bound) 기반의 알고리즘을 이용하여 상기 적어도 하나의 최적해를 도출할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 최적해가 도출되면 상기 복수의 어플리케이션 각각을 상기 최적해에 해당하는 복수의 디바이스 각각에 해당 해상도로 디스플레이되도록 전송하는 전송부를 더 포함할 수 있다.
실시예들 중에서, N-스크린 서비스를 위한 시스템 자원 관리의 최적해 도출 장치에서 수행되는 최적해 도출 방법에 관한 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록매체는 복수의 어플리케이션들에 대한 모바일 단말의 자원 요구 정보 및 상기 복수의 어플리케이션들 각각과 연관되는 사용자 만족도 정보를 포함하는 필요 데이터를 수집하는 기능; 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도 및 스크린 사이즈 중 적어도 하나에 대한 사용자 만족도를 최대화시키도록 하는 필요 조건이 정의된 최적화 알고리즘에 상기 필요 데이터를 적용시키는 기능; 및 상기 필요 조건을 만족하는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 해상도 및 디스플레이되는 디바이스 중 적어도 하나를 포함하는 최적해를 도출하는 기능을 포함하는 최적해 도출 방법에 관한 컴퓨터 프로그램을 기록한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 N-스크린 서비스를 위한 시스템 자원 관리의 최적해 도출 기술은 복수의 어플리케이션들에 대한 모바일 단말의 자원 요구 정보 및 상기 복수의 어플리케이션들 각각과 연관되는 사용자 만족도 정보를 포함하는 필요 데이터를 수집하고, 상기 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도 및 스크린 사이즈 중 적어도 하나에 대한 사용자 만족도를 최대화시키도록 하는 필요 조건이 정의된 최적화 알고리즘에 상기 필요 데이터를 적용시키고, 상기 필요 조건을 만족하는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 해상도 및 디스플레이되는 디바이스 중 적어도 하나를 포함하는 최적해를 도출하여, 모바일 단말의 내/외부 자원 상황을 고려한 최적의 N-스크린 서비스를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 N-스크린 서비스를 위한 시스템 자원 관리의 최적해 도출 기술은 모바일 단말에서 실행될 수 있는 복수의 어플리케이션에 대한 CPU 요구량, 네트워크 요구량 및 배터리 소비량을 포함하는 자원 요구 정보를 기초로 복수의 어플리케이션 각각이 디스플레이되는 해상도 및 디바이스를 결정함으로써, 어플리케이션의 성능과 배터리 소모를 모두 고려하는 동시에 사용자 만족도를 최대화할 수 있는 N-스크린 최적해 도출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 N-스크린 서비스를 위한 시스템 자원 관리의 최적해 도출 기술은 N-스크린 최적해 도출 과정에서 필요 조건 및 한계 조건을 다중선택 다차원 배낭 문제(Multiple-choice Multi dimensional Knapsack Problem, MMKP) 기반의 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘으로 정의하고, 분기 한정법(Branch & Bound) 기반의 알고리즘을 이용하여 적어도 하나의 최적해를 도출함으로써, 모바일 단말의 내/외부 자원 상태 및 사용자 만족도를 고려한 최적해를 빠른 처리 속도로 도출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 단말 중심의 N-스크린 시스템을 설명하기 위한 참고도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 최적해 도출 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 어플리케이션들 및 복수의 디바이스들을 설명하기 위한 참고도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자원 요구 정보 및 사용자 만족도 정보를 설명하기 위한 참고도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 어플리케이션들 및 복수의 디바이스들에 대한 변수 설정을 설명하기 위한 참고도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 자원 한계 조건을 설명하기 위한 참고도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 다중선택 다차원 배낭 문제 기반의 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘을 통하여 최적해를 도출하는 과정을 설명하기 위한 참고도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적해 도출 과정을 설명하기 위한 참고도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 분기 한정법(Branch & Bound) 기반의 알고리즘을 이용하여 최적해를 도출하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10 및 11은 본 발명의 일 실시예에 따라 도출된 최적해를 기초로 복수의 디바이스들 각각에서 디스플레이되는 복수의 어플리케이션들을 설명하기 위한 참고도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 최적해 도출 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
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 설시된 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 있으며, 또한, 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 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 모바일 단말 중심의 N-스크린 시스템을 설명하기 위한 참고도이다.
일반적으로, N-스크린 서비스는 하나의 콘텐츠를 모바일 단말(120) 또는 복수의 디바이스들(130)에서 디스플레이하는 미디어 스트리밍 기술(All-Share) 및 모바일 단말(120)에서 디스플레이되는 화면을 외부의 디바이스(예: 130a)에 그대로 전송하여 디스플레이하는 미러링 기술(예: MHL, WHD 및 Miracast) 등이 제공되고 있다. 상기 N-스크린 서비스는 하나의 어플리케이션 또는 콘텐츠를 복수의 디바이스들(130)에서 디스플레이할 수 있는 기술들에 해당한다.
여기에서, 상기 선행 기술들은 복수의 스크린을 통하여 동시에 복수의 어플리케이션(또는 콘텐츠)를 디스플레이할 수 있는 서비스를 제공하지 못하며, 클라우드 시스템(110)을 통한 서비스는 항상 외부의 서버를 통하여 이루어지므로 모바일 단말(120)을 휴대하는 사용자는 항상 외부 네트워크에 접속하여야 하는 불편함이 있다.
본 발명은 모바일 단말(120)을 중심으로 하여 모바일 단말(120)에서 실행되는 복수의 어플리케이션들을 모바일 단말(120) 및 외부의 디바이스들(130)에 분배하여 각각 디스플레이하는 서비스를 제공할 수 있는 기술을 제안하고자 한다.
보다 구체적으로, 1개의 어플리케이션을 1개의 스크린(예: 모바일 단말)에서 디스플레이하는 경우, 기존 OS(예: 리눅스 등)의 자원 관리 기술을 활용하더라도 무리가 없으며, N개의 어플리케이션들을 1개의 스크린(예: 모바일 단말)에서 디스플레이하는 경우, 멀티 코어 CPU 관리 기술을 활용함으로써 사용자의 불편함을 해소할 수 있었다.
하지만, 모바일 단말에서 N개의 어플리케이션들을 M개의 디바이스들(예: 모바일 단말 및 외부의 디바이스들)에 분배하여 디스플레이하는 경우, 모바일 단말(120)의 배터리 효율, 네트워크 효율 및 사용자 만족도 등의 문제점이 발생할 수 있다. 예를 들어, 모바일 단말(120)에서 1) 무비 플레이어, 2) 메신저 및 3) 이미지 뷰어에 해당하는 3개의 어플리케이션을 실행하고, 이들을 각각 1) 모바일 단말, 2) HDTV 및 3) 태블릿 PC)에서 네트워크를 통하여 디스플레이하는 경우, 무비 플레이어를 디스플레이하는 모바일 단말은 배터리의 소모량이 증가하고, 너무 큰 스크린 사이즈를 가지는 HDTV에 메신저가 디스플레이됨으로써 사용자의 만족도가 떨어질 수 있다. 여기에서, 본 발명에 따른 모바일 단말 중심의 N-스크린 시스템은 최적해 도출 장치를 통하여 배터리 소모량, 어플리케이션 성능 및 사용자 만족도를 최적화하는 새로운 자원 관리 기술을 제공하고자 한다.
도 1을 참조하면, 모바일 단말 중심의 N-스크린 시스템(100)은 클라우드 시스템(110), 모바일 단말(120) 및 복수의 디바이스들(130)을 포함할 수 있다.
클라우드 시스템(110)은 네트워크를 통하여 모바일 단말(120)에 특정 데이터를 송수신할 수 있는 컴퓨팅 장치에 해당한다.
모바일 단말(120)은 사용자에 의하여 휴대될 수 있는 컴퓨팅 장치로서, 예를 들어, 스마트폰(Smart Phone), 태블릿(Tablet) PC 또는 노트북에 해당할 수 있다.
복수의 외부 디바이스들(130)은 디스플레이 장치를 포함하고, 네트워크를 통하여 모바일 단말(120)로부터 어플리케이션(또는 콘텐츠)에 대한 데이터를 수신하여 디스플레이할 수 있는 디스플레이 수단에 해당한다.
이하 설명되는 본 발명에 따른 모바일 단말 중심의 N-스크린 시스템(100)은 모바일 단말(120)에서 실행될 수 있는 복수의 어플리케이션을 모바일 단말(120) 및 외부의 디바이스들(130) 중 적어도 하나에 디스플레이할 수 있는 N-스크린 서비스를 제공할 수 있다. 여기에서, 본 발명에 따른 N-스크린 시스템(100)은 최적해 도출 장치를 통하여 사용자 만족도, 어플리케이션 성능 및 배터리 소모량을 최적화하는 [복수의 어플리케이션들 각각의 해상도, 디스플레이되는 디바이스]에 대한 최적해를 도출할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 최적해 도출 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 최적해 도출 장치(200)는 데이터 수집부(210), 데이터 적용부(220), 최적해 계산부(230), 전송부(240) 및 제어부(250)를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 최적해 도출 장치(200)는 복수의 어플리케이션을 실행하는 모바일 단말(120)과 연결될 수 있는 컴퓨팅 장치에 해당한다. 일 실시예에서, 최적해 도출 장치(200)는 모바일 단말(120)에 포함되어 구현될 수 있다. 즉, 모바일 단말(120)은 이하 설명되는 각 구성 요소들을 포함하는 최적해 도출 장치(200)를 포함할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 최적해 도출 장치(200)는 모바일 단말(120)의 외부에 구현되고 네트워크를 통하여 모바일 단말(120)과 연결될 수 있는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있다.
이하, 본 발명에 따른 최적해 도출 장치(200)를 설명하는 과정에서, 모바일 단말(120)은 N개(N은 2 이상의 자연수)의 어플리케이션들을 실행할 수 있으며, 네트워크를 통하여 M개(M은 2 이상의 자연수)의 디바이스들과 연결될 수 있고, N개의 어플리케이션들은 M개의 디바이스들에 분배되어 디스플레이될 수 있다. 여기에서, 도 3을 참조하면, 본 발명에 대한 이해를 위하여 3개의 어플리케이션들(무비 플레이어, 메신저, 이미지 뷰어) 및 3개의 디바이스들(모바일 단말인 스마트 폰, 태블릿 PC, HDTV)를 예시로 하여 설명한다. 한편, 이러한 예시는 본 발명의 권리 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다.
데이터 수집부(210)는 복수의 어플리케이션들에 대한 모바일 단말(120)의 자원 요구 정보 및 복수의 어플리케이션들 각각과 연관되는 사용자 만족도 정보를 포함하는 필요 데이터를 수집한다.
일 실시예에서, 자원 요구 정보는 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 CPU 요구량, 네트워크 요구량 및 배터리 소비량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기에서, 데이터 수집부(210)는 복수의 어플리케이션들 각각을 수행하는데 필요한 최대 CPU 요구량, 복수의 어플리케이션들 각각에서 필요한 네트워크 요구량 및 외부의 디바이스로 전송하는데 필요한 네트워크 요구량을 합한 최대 네트워크 요구량 및 복수의 어플리케이션들 각각을 실행(예: 렌더링, 네트워크 전송 또는 디스플레이)하는데 필요한 평균 배터리 소비량을 포함하는 자원 요구 정보를 수집할 수 있다.
예를 들어, 도 4에서, 자원 요구 정보는 메신저(또는 무비 플레이어)에 대한 해상도(R)에 따른 CPU 요구량, 네트워크 요구량, 렌더링에 필요한 배터리 소비량(Br), 네트워크 전송에 필요한 배터리 소비량(Bn) 및 디스플레이에 필요한 배터리 소비량(Bd)을 나타내는 데이터를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자 만족도 정보는 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 해상도 및 스크린 사이즈에 대한 사용자 만족도를 나타내는 정량적인 데이터를 포함할 수 있다.
예를 들어, 도 4에서, 사용자 만족도 정보는 메신저의 해상도(r) 및 스크린 사이즈(d)에 대한 사용자 만족도(User Satisfaction)를 나타내는 정량적인 데이터를 포함할 수 있다. 구체적인 예를 들어, 메신저의 경우 해상도 및 스크린의 사이즈가 증가하더라도 사용자의 만족도는 일정 값까지 증가하다가 감소할 수 있으며, 무비 플레이어의 경우, 해상도 및 스크린의 사이트가 증가함에 따라 메신저의 경우보다 크게 증가할 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 최적해 도출 장치는 각 어플리케이션의 특성을 고려한 사용자 만족도를 필요 데이터로서 활용할 수 있다.
데이터 적용부(220)는 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도 및 스크린 사이즈 중 적어도 하나에 대한 사용자 만족도를 최대화시키도록 하는 필요 조건이 정의된 최적화 알고리즘에 수집된 필요 데이터를 적용시킨다.
여기에서, 데이터 적용부(220)는 필요 조건을 다중선택 다차원 배낭 문제(Multiple-choice Multi dimensional Knapsack Problem, MMKP) 기반의 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘으로 정의할 수 있다.
일 실시예에서, 휴리스틱 알고리즘은 최대 CPU 요구량, 최대 네트워크 요구량, 최소 배터리 유지 시간, 최소 해상도 요구량 및 최소 화면 크기 요구량 중 적어도 하나를 포함하는 한계 조건을 더 포함할 수 있다.
최적해 계산부(230)는 필요 조건을 만족하는 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 해상도 및 디스플레이되는 디바이스 중 적어도 하나를 포함하는 최적해를 도출할 수 있다.
일 실시예에서, 최적해 계산부(230)는 필요 조건 및 한계 조건을 모두 만족하는 적어도 하나의 최적해를 도출할 수 있다.
여기에서, 최적해 계산부(230)는 분기 한정법(Branch & Bound) 기반의 알고리즘을 이용하여 상기 적어도 하나의 최적해를 도출할 수 있다.
보다 구체적으로, 본 발명에 따른 최적해 도출 과정을 예시를 통하여 설명한다. 우선, 최적해를 도출하기 위하여 복수의 어플리케이션들(A), 복수의 디바이스들(D), 복수의 레벨로 구분되는 해상도 레벨(R, 예: 1 내지 10 레벨) 및 자원 타입(E, 예: CPU, 배터리, 네트워크)이 우선적으로 정의될 수 있다. 여기에서, 최적해 도출 장치(200)는 복수의 어플리케이션들 각각이 디스플레이되는 디바이스 및 해상도 레벨을 포함하는 적어도 하나의 최적해를 결정하고자 한다. 한편, 적어도 하나의 최적해는 사용자 만족도를 최대화시키도록 하는 필요 조건 및 최대 CPU 요구량, 최대 네트워크 요구량, 최소 배터리 유지 시간, 최소 해상도 요구량 및 최소 화면 크기 요구량 중 적어도 하나를 포함하는 한계 조건을 만족하여야 한다.
여기에서, 도 5를 참조하면, 복수의 어플리케이션들 각각은 변수 i(i=1, 2,..n)으로, 복수의 디바이스들 각각은 변수 j(j= 1, 2, ...m)으로 정의될 수 있다.
한편, 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도 및 스크린 사이즈에 대한 사용자 만족도를 최대화시키는 필요 조건은 하기의 수학식으로 정의될 수 있다.
Figure pat00001
n : 어플리케이션의 넘버
m : 디바이스의 넘버
u : 사용자 만족도
r : 해상도
s(d) : 스크린 사이즈
w : 0 이상 1 이하이며, 어플리케이션에 대한 상대적 중요도 지수
여기에서, 최대 CPU 요구량, 최대 네트워크 요구량, 최소 배터리 유지 시간, 최소 해상도 요구량 및 최소 화면 크기 요구량 한계 조건은 하기의 수학식으로 정의될 수 있다.
Figure pat00002
상기 수학식 2에서, CPU 요구량(p) 및 네트워크 요구량(n)은 각각 한계 요구량을 이하에 해당하여야 하고, 최소 배터리 유지 시간(t)이 보장되어야 한다. 또한, 어플리케이션의 최소 요구 해상도(r)와 최소 요구 화면 크기(s)가 보장되어야 한다.
여기에서, 데이터 적용부(220)는 필요 데이터 중 적어도 일부를 정의된 최적화 알고리즘에 적용시킬 수 있다. 여기에서, 필요 데이터는
Figure pat00003
,
Figure pat00004
,
Figure pat00005
,
Figure pat00006
,
Figure pat00007
,
Figure pat00008
,
Figure pat00009
,
Figure pat00010
,
Figure pat00011
,
Figure pat00012
,
Figure pat00013
및
Figure pat00014
를 포함할 수 있다.
한편, 도 6을 참조하면, 최적해는 자원 한계 조건을 만족해야 한다.
여기에서, 상기 필요 조건 및 한계 조건을 포함하는 최적화 알고리즘은 하기의 수학식과 같이 다중선택 다차원 배낭 문제(Multiple-choice Multi dimensional Knapsack Problem, MMKP) 기반의 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘으로 정의될 수 있다.
Figure pat00015
즉, 도 7을 참조하면, 다중선택 다차원 배낭 문제 기반의 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘은 사용자 만족도를 최대화시키는 필요 조건 및 자원 한계 조건을 만족하는 탐색 공간(Search Space)을 정의할 수 있다.
여기에서, 도 8을 참조하면, 최적해 계산부(230)는 필요 데이터(Inputs)를 기초로 정의된 최적화 알고리즘을 통하여 최적해(
Figure pat00016
)를 도출할 수 있다.
일 실시예에서, 최적해 계산부(230)는 분기 한정법(Branch & Bound) 기반의 알고리즘을 이용하여 상기 적어도 하나의 최적해를 도출할 수 있다. 예를 들어, 도 9에서, 최적해 계산부(230)는 분기 한정법을 통하여 모든 조합에 대한 검색을 수행하지 않고 최적해를 빠른 처리 속도로 도출할 수 있다.
전송부(240)는 최적해 계산부(230)에 의하여 최적해가 도출되면 복수의 어플리케이션 각각을 최적해에 해당하는 복수의 디바이스 각각에 해당 해상도로 디스플레이되도록 전송한다.
예를 들어, 도 10에서, 최적해 계산부(230)가 3개의 어플리케이션(무비 플레이어, 메신저, 이미지 뷰어) 각각에 대한 성능, 모바일 단말(120)의 배터리 소모량을 고려하여 사용자 만족도를 최대로 하는 [무비 플레이어-HDTV-1080p, 메신저-스마트폰-480p, 이미지 뷰어-태블릿 PC-720p]에 해당하는 최적해를 도출한 경우, 최적해에 따라 각 디바이스에서 각 해상도로 어플리케이션들이 디스플레이되도록 데이터를 전송할 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 최적해 도출 장치는 사용자 만족도가 최대가 되는 N-스크린 서비스를 자동으로 제공할 수 있으며, 각각의 어플리케이션들의 성능(예: 원활한 화면을 보장하는 렌더링 처리) 및 모바일 단말(120)의 최소 배터리 지속 시간을 보장할 수 있다.
일 실시예에서, 복수의 최적해가 도출되는 경우, 전송부(240)는 사용자에 의하여 선택된 최적해를 기초로 복수의 어플리케이션 각각을 선택된 최적해에 해당하는 복수의 디바이스 각각에 해당 해상도로 디스플레이되도록 전송할 수 있다.
예를 들어, 도 11에서, 최적해 계산부(230)가 복수 개의 최적해를 도출한 경우, 전송부(240)는 복수 개의 최적해를 디스플레이하고, 사용자에 의하여 선택된 최적해(예: 1. 스마트폰-메신저-480p, 태블릿 PC-무비 플레이어-720p, HDTV-이미지 뷰어-720p)를 기초로 각 디바이스에 해당 데이터를 전송할 수 있다.
제어부(250)는 데이터 수집부(210), 데이터 적용부(220), 최적해 계산부(230) 및 전송부(240)의 동작 및 데이터의 흐름을 제어한다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 최적해 도출 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
데이터 수집부(210)는 복수의 어플리케이션들에 대한 모바일 단말(120)의 자원 요구 정보 및 복수의 어플리케이션들 각각과 연관되는 사용자 만족도 정보를 포함하는 필요 데이터를 수집한다(단계 S1201).
일 실시예에서, 자원 요구 정보는 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 CPU 요구량, 네트워크 요구량 및 배터리 소비량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기에서, 데이터 수집부(210)는 복수의 어플리케이션들 각각을 수행하는데 필요한 최대 CPU 요구량, 복수의 어플리케이션들 각각에서 필요한 네트워크 요구량 및 외부의 디바이스로 전송하는데 필요한 네트워크 요구량을 합한 최대 네트워크 요구량 및 복수의 어플리케이션들 각각을 실행(예: 렌더링, 네트워크 전송 또는 디스플레이)하는데 필요한 평균 배터리 소비량을 포함하는 자원 요구 정보를 수집할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자 만족도 정보는 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 해상도 및 스크린 사이즈에 대한 사용자 만족도를 나타내는 정량적인 데이터를 포함할 수 있다.
데이터 적용부(220)는 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도 및 스크린 사이즈 중 적어도 하나에 대한 사용자 만족도를 최대화시키도록 하는 필요 조건이 정의된 최적화 알고리즘에 수집된 필요 데이터를 적용시킨다(단계 S1202).
여기에서, 데이터 적용부(220)는 필요 조건을 다중선택 다차원 배낭 문제(Multiple-choice Multi dimensional Knapsack Problem, MMKP) 기반의 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘으로 정의할 수 있다.
일 실시예에서, 휴리스틱 알고리즘은 최대 CPU 요구량, 최대 네트워크 요구량, 최소 배터리 유지 시간, 최소 해상도 요구량 및 최소 화면 크기 요구량 중 적어도 하나를 포함하는 한계 조건을 더 포함할 수 있다.
최적해 계산부(230)는 필요 조건을 만족하는 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 해상도 및 디스플레이되는 디바이스 중 적어도 하나를 포함하는 최적해를 도출할 수 있다(단계 S1203).
일 실시예에서, 최적해 계산부(230)는 필요 조건 및 한계 조건을 모두 만족하는 적어도 하나의 최적해를 도출할 수 있다.
여기에서, 최적해 계산부(230)는 분기 한정법(Branch & Bound) 기반의 알고리즘을 이용하여 상기 적어도 하나의 최적해를 도출할 수 있다.
상기에서는 본 출원의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: N-스크린 시스템
110: 클라우드 시스템 120: 모바일 단말
130: 복수의 디바이스들
200: 최적해 도출 장치
210: 데이터 수집부 220: 데이터 적용부
230: 최적해 계산부 240: 전송부
250: 제어부

Claims (17)

  1. N-스크린 서비스를 위한 시스템 자원 관리의 최적해 도출 장치에서 수행되는 최적해 도출 방법에 있어서,
    복수의 어플리케이션들에 대한 모바일 단말의 자원 요구 정보 및 상기 복수의 어플리케이션들 각각과 연관되는 사용자 만족도 정보를 포함하는 필요 데이터를 수집하는 단계;
    상기 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도 및 스크린 사이즈 중 적어도 하나에 대한 사용자 만족도를 최대화시키도록 하는 필요 조건이 정의된 최적화 알고리즘에 상기 필요 데이터를 적용시키는 단계; 및
    상기 필요 조건을 만족하는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 해상도 및 디스플레이되는 디바이스 중 적어도 하나를 포함하는 최적해를 도출하는 단계를 포함하는 최적해 도출 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 필요 데이터를 수집하는 단계는
    복수의 어플리케이션들 각각에 대한 CPU 요구량, 네트워크 요구량 및 배터리 소비량을 포함하는 자원 요구 정보를 수집하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 최적해 도출 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 필요 데이터를 수집하는 단계는
    상기 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도 및 스크린 사이즈에 대한 사용자 만족도를 나타내는 정량적인 데이터를 포함하는 상기 사용자 만족도 정보를 수집하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 최적해 도출 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 최적화 알고리즘에 상기 필요 데이터를 적용시키는 단계는
    상기 필요 조건을 다중선택 다차원 배낭 문제(Multiple-choice Multi dimensional Knapsack Problem, MMKP) 기반의 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘으로 정의하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 최적해 도출 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 휴리스틱 알고리즘은
    최대 CPU 요구량, 최대 네트워크 요구량, 최소 배터리 유지 시간, 최소 해상도 요구량 및 최소 화면 크기 요구량 중 적어도 하나를 포함하는 한계 조건을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 최적해 도출 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 최적해를 도출하는 단계는
    상기 필요 조건 및 상기 한계 조건을 만족하는 적어도 하나의 최적해를 도출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 최적해 도출 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 최적해를 도출하는 단계는
    분기 한정법(Branch & Bound) 기반의 알고리즘을 이용하여 상기 적어도 하나의 최적해를 도출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 최적해 도출 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 최적해가 도출되면 상기 복수의 어플리케이션 각각을 상기 최적해에 해당하는 복수의 디바이스 각각에 해당 해상도로 디스플레이되도록 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 최적해 도출 방법.
  9. N-스크린 서비스를 위한 시스템 자원 관리의 최적해 도출 장치에 있어서,
    복수의 어플리케이션들에 대한 모바일 단말의 자원 요구 정보 및 상기 복수의 어플리케이션들 각각과 연관되는 사용자 만족도 정보를 포함하는 필요 데이터를 수집하는 데이터 수집부;
    상기 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도 및 스크린 사이즈 중 적어도 하나에 대한 사용자 만족도를 최대화시키도록 하는 필요 조건이 정의된 최적화 알고리즘에 상기 필요 데이터를 적용시키는 데이터 적용부; 및
    상기 필요 조건을 만족하는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 해상도 및 디스플레이되는 디바이스 중 적어도 하나를 포함하는 최적해를 도출하는 최적해 계산부를 포함하는 최적해 도출 장치.
  10. 제9항에 있어서, 상기 데이터 수집부는
    복수의 어플리케이션들 각각에 대한 CPU 요구량, 네트워크 요구량 및 배터리 소비량을 포함하는 자원 요구 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 최적해 도출 장치.
  11. 제10항에 있어서, 상기 데이터 수집부는
    상기 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도 및 스크린 사이즈에 대한 사용자 만족도를 나타내는 정량적인 데이터를 포함하는 상기 사용자 만족도 정보를 수집하는 것을 특징으로 하는 최적해 도출 장치.
  12. 제11항에 있어서, 상기 데이터 적용부는
    상기 필요 조건을 다중선택 다차원 배낭 문제(Multiple-choice Multi dimensional Knapsack Problem, MMKP) 기반의 휴리스틱(Heuristic) 알고리즘으로 정의하는 것을 특징으로 하는 최적해 도출 장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 휴리스틱 알고리즘은
    최대 CPU 요구량, 최대 네트워크 요구량, 최소 배터리 유지 시간, 최소 해상도 요구량 및 최소 화면 크기 요구량 중 적어도 하나를 포함하는 한계 조건을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 최적해 도출 장치.
  14. 제13항에 있어서, 상기 최적해 계산부는
    상기 필요 조건 및 상기 한계 조건을 만족하는 적어도 하나의 최적해를 도출하는 것을 특징으로 하는 최적해 도출 장치.
  15. 제14항에 있어서, 상기 최적해 도출부는
    분기 한정법(Branch & Bound) 기반의 알고리즘을 이용하여 상기 적어도 하나의 최적해를 도출하는 것을 특징으로 하는 최적해 도출 장치.
  16. 제9항에 있어서,
    상기 최적해가 도출되면 상기 복수의 어플리케이션 각각을 상기 최적해에 해당하는 복수의 디바이스 각각에 해당 해상도로 디스플레이되도록 전송하는 전송부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 최적해 도출 장치.
  17. N-스크린 서비스를 위한 시스템 자원 관리의 최적해 도출 장치에서 수행되는 최적해 도출 방법에 관한 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록매체에 있어서,
    복수의 어플리케이션들에 대한 모바일 단말의 자원 요구 정보 및 상기 복수의 어플리케이션들 각각과 연관되는 사용자 만족도 정보를 포함하는 필요 데이터를 수집하는 기능;
    상기 복수의 어플리케이션들 각각의 해상도 및 스크린 사이즈 중 적어도 하나에 대한 사용자 만족도를 최대화시키도록 하는 필요 조건이 정의된 최적화 알고리즘에 상기 필요 데이터를 적용시키는 기능; 및
    상기 필요 조건을 만족하는 상기 복수의 어플리케이션들 각각에 대한 해상도 및 디스플레이되는 디바이스 중 적어도 하나를 포함하는 최적해를 도출하는 기능을 포함하는 최적해 도출 방법에 관한 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록매체.
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