KR20150049499A - Energy saving apparatus and method using resource usage pattern of software - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a device and a method for saving energy by using a resource usage pattern of software, wherein an idle period is predicted by using usage patterns of a plurality of hardware resources used by software in a computer or a mobile device, and power supply is blocked during the idle period, thereby reducing energy consumption. According to the present invention, usage pattern information of a plurality of resources used by at least one piece of software in a device is analyzed by sections, and a usage pattern predictive model for each of the resources is generated. From usage pattern information of sectional resources predicted through the usage pattern predictive model, activity section and idle section for each of the resources are induced. It is confirmed whether one of the resources is not currently used during the induced idle section, and when the resource is not used during the idle period, power supply to the resource is blocked.

Description

소프트웨어의 자원 사용패턴을 이용한 에너지 절감장치 및 그 방법{ENERGY SAVING APPARATUS AND METHOD USING RESOURCE USAGE PATTERN OF SOFTWARE}[0001] ENERGY SAVING APPARATUS AND METHOD USING RESOURCE USAGE PATTERN OF SOFTWARE [0002]

본 발명은 컴퓨터 또는 모바일기기에서의 에너지 절감에 관한 것으로서, 특히 컴퓨터 또는 모바일기기 등에서 소프트웨어가 사용하는 다수의 하드웨어 자원의 사용패턴을 이용하여 각 자원의 유휴기간을 예측하고 그 유휴기간 동안 전원공급을 차단하도록 하여 에너지 소모를 줄이도록 하는 소프트웨어의 자원 사용패턴을 이용한 에너지 절감장치 및 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to energy saving in a computer or a mobile device, and more particularly, to a method of estimating an idle period of each resource using a usage pattern of a plurality of hardware resources used by software in a computer or a mobile device, And to reduce the energy consumption by using the resource usage pattern of the software.

지구상의 현존하는 대부분의 에너지 자원은 그 생산량이 제한되어 있어 날이 갈수록 사용에너지를 효율화하는 방안들에 대한 연구가 늘어가고 있다. Most of the existing energy resources on the planet are limited in their production, and research is being conducted on ways to improve the efficiency of energy usage.

IT 분야의 각종 기기들에 의해 소비되는 전력량이 전체 전력소모량에서 차지하는 비중이 눈에 띄게 늘어가는 상황에서 컴퓨터와 주변기기 그리고 모바일기기 등에서 소비되는 에너지를 측정하고 소비패턴을 분석하여 의미 없이 소모되는 상태를 최소화하여 전력절감을 도모하는 연구가 최근 수십여 년 간 해외에서 활발히 진행되고 있다. In a situation where the amount of power consumed by various devices in the IT field is increasing in proportion to the total power consumption, the energy consumed by computers, peripherals and mobile devices is measured and consumption patterns are analyzed to see that they are consumed meaninglessly Recently, researches for minimizing power consumption have been actively conducted in overseas for several decades.

예컨대, 스마트폰의 디스플레이에서 소모되는 전력량이 수십 퍼센트 이상을 차지하는 상태를 최소화하기 위하여 일정기간 스마트폰 사용이 감지되지 않는 경우 화면 공급전원을 차단하거나 데이터센터의 서버 클러스터에 배정되는 부하의 요구 성능을 만족하는데 필요한 서버들의 수량을 계산한 후 클러스터 내의 해당 수량의 서버들을 제외한 나머지 서버들의 전원을 차단함으로써 전력을 절감하는 등의 방법들을 통하여 에너지 최적화를 도모하고 있다. 이러한 종래의 IT 기기들은 자원의 사용상태를 확인하고 비사용 중인 경우에 전원을 차단하는 기술을 적용하고 있다.For example, if the smartphone usage is not detected for a certain period of time in order to minimize the amount of power consumed in the display of the smartphone by more than a few tens of percent, After calculating the number of servers required to satisfy the requirement, energy is optimized through methods such as power saving by turning off the power of the servers other than the corresponding number of servers in the cluster. Such conventional IT devices use a technique of checking the use state of resources and shutting off power when not in use.

또한 다른 예로서, CPU의 동작 중 많은 시간 비율을 차지하는 IDLE 상태에서의 모바일 장치의 총 전력소모를 최소화시키기 위해서 메인 시스템 버스클록을 주변기기 버스클록으로 감소시키고 CPU의 클록을 메인시스템 버스의 클록으로 감소시켜 최종적으로 CPU의 동작 전압을 떨어뜨리는 기술이 제시되었다.As another example, in order to minimize the total power consumption of the mobile device in the IDLE state, which occupies a large percentage of the CPU's operation time, the main system bus clock is reduced to the peripheral bus clock and the CPU clock is reduced to the clock of the main system bus So that the operating voltage of the CPU is finally lowered.

이는 단순히 버스의 클록을 감소시키거나 데이터 처리속도 등을 감소시켜 에너지 소비를 줄이는 것으로서, 근본적으로 자원으로의 전력공급을 차단하는 기술이 아니다. 나아가, 에너지 소비패턴은 실행 소프트웨어의 성격, 사용자의 개인적 취향 및 연령, 소프트웨어의 실행 시점 등에 따라 많은 차이가 발생하며 이에 기반한 접근에 의하여 추가적인 에너지 절감방법이 고안될 수 있으나 아직까지는 기술적인 시도가 별로 이루어지고 있지 못하다.This is not a technique that essentially cuts off the power supply to the resource, simply reducing the bus clock or reducing the data processing speed to reduce energy consumption. Furthermore, energy consumption patterns vary greatly depending on the nature of the execution software, the user's personal taste and age, and the time of execution of the software, and additional energy saving methods can be devised based on this approach. However, It is not done.

등록특허공보 제10-0716730호 (등록일 : 2007.05.03)Patent Registration No. 10-0716730 (Registered Date: May 3, 2007)

본 발명은 상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 컴퓨터나 모바일기기 등과 같은 장치 내에서 소프트웨어가 사용하는 자원(예: CPU, 메모리, 디스크, 네트워크카드 등)의 사용패턴을 분석하여 유휴기간인 자원으로는 전력공급을 차단하도록 하여 전체적인 에너지 소비를 절감하도록 하는 소프트웨어의 자원 사용패턴을 이용한 에너지 절감장치 및 그 방법을 제공한다.Disclosure of Invention Technical Problem [8] The present invention has been proposed in order to solve the problems of the prior art described above, and it is an object of the present invention to analyze usage patterns of resources (e.g., CPU, memory, disk, network card, etc.) used by software in a device such as a computer or a mobile device The present invention provides an energy saving apparatus and method using resource use patterns of software that reduce power consumption by reducing energy consumption as idle resources, thereby reducing overall energy consumption.

또한, 본 발명은 자원 간의 상호 사용패턴 관계를 분석하여 보다 정확한 자원 사용패턴 예측이 가능하도록 하는 소프트웨어의 자원 사용패턴을 이용한 에너지 절감장치 및 그 방법을 제공한다.Also, the present invention provides an energy saving apparatus and method using a resource usage pattern of software that enables more accurate resource usage pattern prediction by analyzing a mutual use pattern relationship between resources.

또한, 본 발명은 사용자 정보, 실행 소프트웨어의 종류, 실행시간 등과 같은 외부요인을 고려하여 외부요인에 따른 적응적 자원 사용패턴 예측모델을 구현함으로써 효율적인 에너지 절감을 구현할 수 있는 소프트웨어의 자원 사용패턴을 이용한 에너지 절감장치 및 그 방법을 제공한다.In addition, the present invention realizes an adaptive resource use pattern prediction model according to external factors in consideration of external factors such as user information, type of execution software, execution time, etc., An energy saving device and method thereof are provided.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 소프트웨어의 자원 사용패턴을 이용한 에너지 절감장치는,According to an aspect of the present invention, there is provided an energy saving apparatus using a resource use pattern of software,

장치 내 적어도 하나의 소프트웨어가 사용하는 다수의 자원의 사용패턴정보를 구간별로 분석하고 상기 분석된 구간별 자원의 사용패턴정보로부터 자원사용패턴 예측모델을 생성하는 자원사용패턴 분석부; 상기 자원사용패턴 예측모델에서 예측한 각 자원의 사용패턴을 이용하여 상기 각 자원의 활동구간 및 유휴구간을 추출하는 자원 활동/유휴구간 추출부; 상기 각 자원의 현재 사용 여부를 확인하는 자원사용분석부; 및 상기 자원 활동/유휴구간 추출부에서 추출된 자원의 유휴구간이 도래하면 상기 자원사용분석부에서 상기 유휴구간 동안 상기 자원이 현재 비사용 상태로 확인되면 상기 자원으로의 전원공급을 자동으로 차단하는 자원전원제어부를 포함한다.A resource use pattern analyzing unit for analyzing usage pattern information of a plurality of resources used by at least one software in the apparatus by intervals and generating a resource use pattern prediction model from usage pattern information of each analyzed resource; A resource activity / idle interval extracting unit for extracting an activity interval and an idle interval of each resource using a usage pattern of each resource predicted by the resource use pattern prediction model; A resource use analyzer for checking whether each resource is currently used; And if the idle period of the resource extracted by the resource activity / idle period extraction unit arrives, the resource use analysis unit automatically blocks the power supply to the resource when the resource is identified as the current unused state during the idle period And a resource power control unit.

본 발명의 실시 예에서, 상기 자원사용패턴 분석부는, 상기 소프트웨어별로 상기 자원의 배정상태 및 사용상태를 실시간으로 모니터링하여 상기 구간별 자원의 사용패턴을 도출하고 상기 자원의 사용패턴을 이용하여 상기 자원의 각 구간별 자원사용 예측모델을 생성한다.In an embodiment of the present invention, the resource usage pattern analyzing unit may monitor the allocation state and the usage state of the resource on a real-time basis for each software to derive a usage pattern of each resource, A resource use prediction model is generated for each section of FIG.

본 발명의 실시 예에서, 상기 분석된 자원의 사용패턴으로부터 상기 자원 간의 시계열적인 연관사용패턴을 분석하고 상기 분석된 자원 간 연관사용패턴 정보를 반영하여 상기 자원사용패턴 예측모델을 갱신하는 자원간 연관사용패턴 분석부를 더 포함하고, 상기 활동/유휴구간 추출부는 상기 갱신된 자원사용패턴 예측모델에서 예측한 상기 자원의 사용패턴으로부터 상기 자원의 유휴구간을 추출한다.In an exemplary embodiment of the present invention, a resource-use pattern prediction model is analyzed by analyzing a time-series related usage pattern between the resources from the analyzed usage patterns of resources, and reflecting the analyzed resource- The active / idle period extraction unit extracts an idle period of the resource from the resource usage pattern predicted by the updated resource use pattern prediction model.

본 발명의 실시 예에서, 상기 분석된 자원의 사용패턴으로부터 기설정된 외부요인과 상기 자원의 사용패턴 간의 연관관계를 분석하고 상기 외부요인에 따른 적응적 자원의 예측모델을 생성하는 외부요인별 사용패턴변화 분석부를 더 포함하고, 상기 활동/유휴구간 추출부는 상기 적응적 자원의 예측모델에서 예측한 자원의 사용패턴으로부터 상기 자원의 유휴구간을 추출한다.In an embodiment of the present invention, the use pattern of the external factors for analyzing the association between the predetermined external factors and the usage patterns of the resources from the use patterns of the analyzed resources and generating the prediction models of the adaptive resources according to the external factors The activity / idle period extraction unit extracts an idle period of the resource from a resource usage pattern predicted by the prediction model of the adaptive resource.

본 발명의 실시 예에서, 상기 외부요인은 실행중인 소프트웨어 정보, 상기 소프트웨어를 실행하는 사용자 정보, 상기 실행시간 정보 중 적어도 하나 이상을 포함한다.In an embodiment of the present invention, the external factor includes at least one of running software information, user information for executing the software, and execution time information.

본 발명의 실시 예에서, 다른 장치와 메시지를 교환하는 경우 작업실행에 필요한 예상자원에 대한 예상자원요청패턴을 작성하여 상기 다른 장치로 전송하고, 상기 다른 장치로부터 수신된 예상자원요청패턴으로부터 가용한 자원상황을 토대로 자원의 사용패턴을 도출하는 트랜잭션 자원 요청/사용패턴 처리부를 더 포함하고, 상기 활동/유휴구간 추출부는 상기 트랜잭션 자원 요청/사용패턴 처리부에서 도출된 각 자원의 사용패턴을 이용하여 상기 각 자원의 유휴구간을 추출한다.
In the embodiment of the present invention, when a message is exchanged with another apparatus, a predicted resource request pattern for a predicted resource required for execution of a task is created and transmitted to the other apparatus, and the available resource request pattern received from the other apparatus Wherein the active / idle interval extracting unit extracts a usage pattern of each resource derived from the transaction resource request / use pattern processing unit by using a usage pattern of each resource derived from the transaction resource request / usage pattern processing unit, The idle interval of each resource is extracted.

또한, 상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 소프트웨어의 자원 사용패턴을 이용한 에너지 절감방법은,According to another aspect of the present invention, there is provided an energy saving method using a resource use pattern of software,

장치 내 적어도 하나의 소프트웨어가 사용하는 다수의 자원의 사용패턴을 구간별로 분석하여 상기 각 자원의 사용패턴 예측모델을 생성하는 단계; 상기 생성된 자원의 사용패턴 예측모델에서 예측한 구간별 자원의 사용패턴정보로부터 상기 각 자원의 활동구간 및 유휴구간을 도출하는 단계; 상기 도출된 자원의 유휴구간 동안 상기 자원이 현재 비사용 상태인지를 확인하는 단계; 및 상기 자원의 유휴구간 동안 상기 자원이 현재 비사용 상태이면 상기 자원으로의 전원공급을 차단하는 단계; 를 포함한다.Generating usage pattern prediction models for each resource by analyzing usage patterns of a plurality of resources used by at least one software in the apparatus by intervals; Deriving an activity interval and an idle interval of each resource from usage pattern information of each resource predicted by the usage pattern prediction model of the generated resource; Checking whether the resource is currently in an unused state during an idle period of the derived resource; And blocking power to the resource if the resource is currently unused during an idle period of the resource; .

본 발명의 실시 예에서, 상기 자원의 사용패턴 예측모델을 생성하는 단계는, 상기 분석된 자원의 사용패턴으로부터 상기 다수의 자원 간의 시계열적인 연관사용패턴을 분석하고 상기 분석된 자원 간 연관사용패턴 정보를 반영하여 상기 자원의 사용패턴 예측모델을 갱신하는 단계를 포함한다.In an embodiment of the present invention, the step of generating a usage pattern prediction model of the resource may include analyzing a time-series associative usage pattern between the plurality of resources from the analyzed usage pattern of resources, And updating the usage pattern prediction model of the resource.

본 발명의 실시 예에서, 상기 자원의 사용패턴 예측모델을 생성하는 단계는, 상기 분석된 자원의 사용패턴 정보로부터 기설정된 외부요인과 상기 자원의 사용패턴 간의 연관관계를 분석하고 상기 분석된 외부요인과 자원 사용패턴의 연관관계를 반영하여 적응적 자원의 예측모델을 생성하는 단계를 포함한다.In an embodiment of the present invention, the step of generating a usage pattern prediction model of the resource may include analyzing a correlation between a predetermined external factor and a usage pattern of the resource from the usage pattern information of the analyzed resource, And generating a prediction model of the adaptive resource by reflecting the association of the resource usage pattern with the resource usage pattern.

본 발명에 따르면 컴퓨터 혹은 모바일 장치 내에서 실행되는 소프트웨어가 사용하는 하드웨어 자원(CPU, 메모리, 디스크, 네트워크카드 등)의 사용패턴을 이용하여 낭비되는 에너지를 절감하도록 할 수 있다.According to the present invention, wasted energy can be saved using a usage pattern of hardware resources (CPU, memory, disk, network card, etc.) used by a computer or software executed in a mobile device.

또한, 본 발명에 의하면 자원 간 사용패턴의 상호 연관관계를 활용함으로써 추가적인 전력절감을 도모할 수 있다.Further, according to the present invention, additional power savings can be achieved by utilizing the mutual relationship of the usage patterns among resources.

또한, 본 발명에 의하면 네트워크를 통하여 통신하는 두 개 이상의 장치 간의 자원사용패턴 정보교환을 통한 자원사용 예측정보를 활용함으로써 효율적인 에너지 절감을 도모할 수 있다.In addition, according to the present invention, efficient energy saving can be achieved by utilizing resource use prediction information through exchange of resource use pattern information between two or more devices communicating through a network.

이와 같이 본 발명에서는 각 자원의 유휴기간을 정확히 예측하고 그 유휴기간 동안 전원공급을 차단함으로써 낭비되는 전력을 절감할 수 있다.As described above, according to the present invention, it is possible to accurately estimate the idle period of each resource and to reduce the power to be wasted by interrupting the power supply during the idle period.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 소프트웨어 자원의 사용패턴을 이용한 에너지 절감장치의 구성도.
도 2는 본 발명에 따른 에너지 절감장치가 적용된 컴퓨터 장치의 예시적인 구성도.
도 3은 본 발명에 따른 소프트웨어 자원의 사용패턴을 이용한 에너지 절감방법을 보이는 흐름도.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 자원사용패턴 분석부의 동작을 보인 흐름도.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 자원간 연관사용패턴 분석부의 동작을 보인 흐름도.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 외부요인별 사용패턴변화 분석부의 동작을 보인 흐름도.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 트랜잭션별 자원 요청/사용패턴 처리부의 동작을 보인 흐름도.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 자원전원제어부의 동작을 보인 흐름도.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a configuration diagram of an energy saving apparatus using a usage pattern of software resources according to an embodiment of the present invention; FIG.
2 is an exemplary configuration diagram of a computer apparatus to which an energy saving apparatus according to the present invention is applied;
3 is a flowchart illustrating an energy saving method using a usage pattern of software resources according to the present invention.
4 is a flowchart illustrating an operation of a resource usage pattern analyzer according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart illustrating an operation of an inter-resource association pattern analysis unit according to an embodiment of the present invention; FIG.
FIG. 6 is a flowchart showing an operation of a usage pattern change analysis unit for each external factor according to an embodiment of the present invention; FIG.
FIG. 7 is a flowchart illustrating an operation of a resource request / usage pattern processing unit for each transaction according to an embodiment of the present invention; FIG.
8 is a flowchart illustrating an operation of a resource power control unit according to an embodiment of the present invention.

이하에서, 본 발명의 바람직한 실시 예가 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In the following description, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 소프트웨어 자원의 사용패턴을 이용한 에너지 절감장치의 구성도이다.1 is a configuration diagram of an energy saving apparatus using a usage pattern of software resources according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 소프트웨어 자원 사용패턴을 이용한 에너지 절감장치(100)는 자원사용패턴 분석부(110), 자원 활동/유휴구간 추출부(120), 자원사용분석부(130) 및 자원전원제어부(140)를 포함하여 구성된다. 한편, 다른 실시 예에서 상기한 에너지 절감장치(100)는 자원간 연관사용패턴 분석부(150), 외부요인별 사용패턴변화 분석부(160), 트랜잭션 자원사용패턴 처리부(170) 중 적어도 하나 이상을 더 포함할 수도 있다.Referring to FIG. 1, an energy saving apparatus 100 using a software resource usage pattern according to the present invention includes a resource usage pattern analyzer 110, a resource activity / idle interval extractor 120, a resource use analyzer 130, And a resource power control unit 140. In another embodiment, the energy saving apparatus 100 may include at least one of a resource usage pattern analyzer 150, a usage pattern change analyzer 160, and a resource usage pattern processor 170 As shown in FIG.

자원사용패턴 분석부(110)는 컴퓨터 또는 모바일기기 내에서 적어도 하나의 소프트웨어가 사용하는 다수의 자원(180)의 사용패턴정보를 구간별로 분석하고 그 분석된 구간별 자원(180)의 사용패턴정보를 이용하여 해당 각 자원(180)의 사용패턴 예측모델을 생성한다. 구체적으로, 다수의 소프트웨어가 실행될 때는 필요한 각종 자원을 사용한다. 이때, 각 소프트웨어별로 사용하는 각종 자원(180), 예컨대 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크카드 등과 같은 자원(180)의 사용패턴을 구간별로 분석한다. 이후에, 이와 같이 분석된 자원의 사용패턴 정보를 기초로 해당 자원의 사용패턴 예측모델을 생성하도록 한다. 이러한 자원(180)의 사용패턴 예측모델을 이용하면 이후에 특정 소프트웨어가 사용될 때 특정 구간에서 어느 자원(180)이 어떻게 사용되는지를 알 수 있게 된다. 이는 다수의 소프트웨어별로 자원(180)의 배정상태 및 사용상태를 실시간으로 모니터링하여 구간별로 자원(180)의 사용패턴을 도출하고 각 자원(180)의 사용패턴을 이용함으로써 자원(180)의 각 구간별 사용예측모델을 생성하는 것이다.The resource usage pattern analyzing unit 110 analyzes usage pattern information of a plurality of resources 180 used by at least one software in a computer or a mobile device and analyzes usage pattern information of the analyzed resources 180 A usage pattern prediction model for each resource 180 is generated. Specifically, when a plurality of software is executed, various kinds of resources necessary are used. At this time, usage patterns of resources 180 such as a CPU, a memory, a disk, a network card, and the like are analyzed for each software section. Then, the use pattern prediction model of the resource is generated based on the usage pattern information of the analyzed resource. Using the usage pattern prediction model of such a resource 180, it becomes possible to know how the resource 180 is used in a specific period when specific software is used thereafter. This is achieved by monitoring the allocation and usage states of the resources 180 for a number of software in real time to derive the usage patterns of the resources 180 for each of the intervals and to use the usage patterns of the resources 180, To generate a star usage prediction model.

자원 활동/유휴구간 추출부(120)는 자원사용패턴 예측모델에서 예측한 각 자원(180)의 사용패턴을 이용하여 해당 각 자원(180)의 활동구간 및 유휴구간을 추출한다. 구체적으로 자원사용패턴 예측모델에서는 각 구간별로 자원(180)을 사용하는지 또는 사용하지 않는지를 예측한다. 이러한 예측결과를 통해 유휴구간을 추출하는 것이다. 이는 이러한 결과를 바탕으로 유휴기간 동안에는 그 해당 자원(180)으로 공급되는 전원을 차단하기 위한 것이다.The resource activity / idle period extraction unit 120 extracts an activity period and an idle period of each resource 180 using the usage pattern of each resource 180 predicted by the resource use pattern prediction model. Specifically, the resource usage pattern prediction model predicts whether or not the resource 180 is used for each section. The idle period is extracted from the prediction result. Based on this result, it is intended to shut off the power supplied to the corresponding resource 180 during the idle period.

자원사용분석부(130)는 현재 각 자원(180)의 사용 여부를 실시간으로 파악한다. 구체적으로, 상기와 같이 자원의 사용패턴 예측모델에서 각 자원(180)의 사용패턴이 예측되었다고 하더라도 실제에는 그 유휴기간에 자원(180)이 사용되는 경우도 발생한다. 만약, 특정 사용자에 의해 제1 자원이 사용되는 경우 자원의 사용패턴 예측모델에서 그 제1 자원이 특정 구간에서 유휴구간으로 예측하여 전원공급을 차단하는 경우에 사용자는 그 자원을 사용할 수 없어 작업에 영향을 줄 수 있다. 따라서, 자원의 사용패턴 예측모델에서 특정 자원(180)이 유휴기간이라고 하더라도 현재 그 해당 자원(180)이 자용되고 있는지를 판단할 필요가 있다. 이에 자원사용분석부(130)는 현재 자원(180)이 사용중인지를 실시간으로 판단하는 것이다.The resource use analysis unit 130 grasps whether each resource 180 is currently used or not in real time. Specifically, even if the usage pattern of each resource 180 is predicted in the resource usage pattern prediction model, the resource 180 may be used in the idle period. If the first resource is used by a specific user, the resource can not be used by the user in the case where the first resource is predicted to be in the idle period in the specific period and blocks the power supply in the resource usage pattern prediction model. It can affect. Therefore, it is necessary to determine whether the resource 180 is currently used even if the specific resource 180 is idle in the resource usage pattern prediction model. The resource use analysis unit 130 determines in real time whether the current resource 180 is in use.

자원전원제어부(140)는 각 자원(180)이 유휴구간인 경우에는 해당 자원(180)으로의 전원공급을 차단하도록 한다. 특히, 본 실시 예에서 자원 활동/유휴구간 추출부(120)에서 추출된 자원(180)의 유휴구간이 도래한 경우 자원사용분석부(130)에서 그 자원(180)이 현재 비사용 상태인 것으로 판단한 경우에만 그 자원(180)으로의 전원공급을 자동으로 차단하도록 한다.The resource power control unit 140 blocks power supply to the corresponding resource 180 when each resource 180 is idle. Particularly, in the present embodiment, when the idle period of the resource 180 extracted by the resource activity / idle period extraction unit 120 arrives, the resource use analysis unit 130 determines that the resource 180 is currently unused The power supply to the resource 180 is automatically blocked.

또한, 자원간 연관사용패턴 분석부(150)는 각각의 개별 자원(180)의 사용패턴 간 시간적 연관관계를 파악하여 자원(180)의 활동구간을 정밀하게 예측하도록 한다. 구체적으로, 자원간 연관사용패턴 분석부(150)는 각 자원(180) 간의 사용패턴으로부터 각 자원(180) 간의 시계열적인 연관사용패턴을 분석하고 그 분석된 자원(180) 간 연관사용패턴 정보를 이용하여 자원사용패턴 예측모델을 더 고도화한다. 즉, 자원사용패턴 예측모델에 자원(180)간 연관사용패턴을 반영함으로써 더 정확한 자원 사용패턴 예측모델을 구축할 수 있게 된다. 여기서, 자원간 연관사용패턴은 특정 소프트웨어가 자원(180)을 사용하여 실행될 때 그 해당 자원(180)만 필요로 할 수도 있지만, 다른 자원(180)과의 연계가 필요한 경우가 있다. 이 경우, 자원(180)의 사용패턴 중에 자원(180) 간의 사용패턴에 연관관계가 발생한다. 특히 이는 자원(180)의 사용이 시계열적으로 발생할 수 있으며, 이러한 시계열적인 연관사용패턴을 고려함으로써 소프트웨어의 실행 시 연관된 자원(180)의 사용패턴을 분석할 수 있으며, 이를 자원 사용패턴 예측모델에 반영함으로써 정확한 자원 사용패턴 예측이 이루어질 수 있도록 한다.In addition, the inter-resource usage pattern analyzing unit 150 grasps the temporal relationship between the usage patterns of the individual resources 180 and accurately predicts the activity period of the resource 180. [ Specifically, the inter-resource usage pattern analyzing unit 150 analyzes a time-series associative use pattern between each resource 180 from a usage pattern between the resources 180, and stores the association use pattern information between the analyzed resources 180 To further refine the resource usage pattern prediction model. That is, by reflecting the association usage pattern between the resources 180 in the resource use pattern prediction model, a more accurate resource use pattern prediction model can be constructed. Here, the inter-resource association pattern may require only the corresponding resource 180 when the particular software is executed using the resource 180, but it may be necessary to link with the other resource 180. [ In this case, a usage pattern of the resources 180 has an association with the usage patterns among the resources 180. [ In particular, the use of the resource 180 may occur in a time-wise manner, and the use pattern of the associated resource 180 may be analyzed by considering the time-series associative use pattern, So that accurate resource usage pattern prediction can be achieved.

외부요인별 사용패턴변화 분석부(160)는 기설정된 외부요인에 따라 달라지는 자원(180)의 사용패턴을 고려하여 적응적 자원 사용패턴을 모델링한다. 구체적으로, 자원(180)의 사용패턴은 실행되는 소프트웨어의 종류, 사용자의 특성, 소프트웨어의 실행시간, 기타 주변상황 등에 따라 달라진다. 따라서, 자원(180)의 사용패턴 예측모델을 생성할 때 이러한 외부요인을 반영함으로써 더 정확한 예측이 가능하게 된다. 이러한 외부요인은 수많은 경험과 실험을 반복하여 획득하여 적용함으로써 자원의 사용패턴 예측모델에서의 예측 정확성을 높이도록 함이 바람직하다.The external factor usage pattern change analysis unit 160 models the adaptive resource use pattern in consideration of the usage pattern of the resource 180 that changes according to predetermined external factors. Specifically, the usage pattern of the resource 180 depends on the type of software to be executed, the characteristics of the user, the execution time of the software, and other surrounding circumstances. Therefore, when generating the usage pattern prediction model of the resource 180, more accurate prediction can be realized by reflecting such external factors. These external factors are preferably obtained by repeatedly obtaining and applying a number of experiences and experiments so as to increase the accuracy of prediction in the resource usage pattern prediction model.

트랜잭션 자원사용패턴 처리부(170)는 두 장치 간에 작업 요청에 따라 가용한 자원상황을 토대로 자원(180)의 사용패턴을 도출한다. 구체적으로, 두 장치 간에 메시지를 통해 작업을 요청하는 경우 작업실행에 필요한 예상자원에 대한 예상자원요청패턴을 작성하여 다른 장치로 전송하고, 다른 장치로부터 수신된 예상자원요청패턴으로부터 가용한 자원(180)의 상황을 토대로 해당 자원(180)의 사용패턴을 도출하도록 한다. 이는 특정 장치가 상대방 장치로 작업을 요청하면 상대방 장치의 소프트웨어가 자원(180)들을 배정하여 해당 작업을 실행하게 되는데, 이러한 작업을 요청한 소프트웨어는 작업에 필요한 자원(180)들의 사용패턴 정보를 요청메시지와 함께 전송하고, 이를 수신한 상대방 장치는 자원(180)의 사용패턴을 정확하게 예측할 수 있게 되어 정확한 자원(180)의 전원차단을 도모할 수 있도록 하는 것이다.The transaction resource usage pattern processing unit 170 derives a usage pattern of the resource 180 based on available resource conditions according to a work request between the two apparatuses. Specifically, when a task is requested through a message between two apparatuses, a predicted resource request pattern for a predicted resource required for execution of the task is created and transmitted to another apparatus, and available resources 180 from the predicted resource request pattern received from another apparatus The usage pattern of the resource 180 is derived. When a specific device requests a work with a partner device, the software of the partner device executes the corresponding task by allocating the resources 180. The software requesting the task 180 uses the usage pattern information of the resources 180 required for the task, And the other party apparatus that receives the resource 180 can accurately predict the usage pattern of the resource 180 so that the power of the correct resource 180 can be cut off.

도 2는 본 발명에 따른 에너지 절감장치가 적용된 컴퓨터 장치의 예시적인 구성도이다.2 is an exemplary configuration diagram of a computer apparatus to which the energy saving apparatus according to the present invention is applied.

도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 소프트웨어 자원의 사용패턴을 이용한 에너지 절감장치(100)는 컴퓨터 또는 모바일기기 등과 같은 장치(10)에 구현될 수 있다. 이러한 장치(10)는 단독으로 운용되거나 네트워크를 통해 다른 장치(10',10")와 연결되어 상호작용을 수행할 수도 있다. 실제로 메시지의 송수신을 통해 특정 작업을 요청하고 그 요청에 따라 해당 작업을 수행하며 작업결과를 메시지를 통해 회신할 수도 있다. 자원전력제어부(140)는 다양한 자원(180), 즉 CPU나 GPU, 캐시, 메모리, 디스크, 네트워크 카드 등의 자원(180)에 대한 전원의 공급/차단을 제어한다. 또한 단일 장치(10) 내에서 각 구성요소(110~170)들은 개별적으로 단독 실행될 수도 있으며 실행되는 응용 소프트웨어에 따라 다수의 자원(180)들 간에 공동이용도 가능하다. 이러한 각 장치(10,10',10")는 소정의 네트워크(30)를 통해 연결되고 각 장치마다 소정의 외부요인(20)이 반영될 수 있다.Referring to FIG. 2, an energy saving apparatus 100 using a usage pattern of software resources according to the present invention may be implemented in a device 10 such as a computer or a mobile device. Such a device 10 may be operated alone or may be connected to other devices 10 ', 10 "through a network to perform an interaction. Actually, by requesting a specific operation through transmission and reception of a message, The resource power control unit 140 may control the power of the resource 180 such as various resources 180 such as a CPU or a GPU, a cache, a memory, a disk, a network card, In addition, each of the components 110 to 170 in the single device 10 may be individually executed individually or may be shared among a plurality of resources 180 according to the application software to be executed. Each of these devices 10, 10 ', 10 "is connected through a predetermined network 30 and predetermined external factors 20 may be reflected for each device.

도 3은 본 발명에 따른 소프트웨어 자원의 사용패턴을 이용한 에너지 절감방법을 보이는 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating an energy saving method using a usage pattern of software resources according to the present invention.

도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 소프트웨어 자원의 사용패턴을 이용한 에너지 절감방법은, 컴퓨터 또는 모바일기기 등의 장치 내 자원사용패턴 분석부(110)에서 적어도 하나의 소프트웨어가 사용하는 다수의 자원(180)의 사용패턴정보를 구간별로 분석하여(S101) 각 자원의 사용패턴 예측모델을 생성한다(S103). 이처럼 생성된 자원의 사용패턴 예측모델에서 예측한 구간별 자원(180)의 사용패턴정보로부터 자원 활동/유휴구간 추출부(120)에서 각 자원(180)의 활동구간 및 유휴구간을 추출한다(S105).Referring to FIG. 3, an energy saving method using a usage pattern of software resources according to the present invention includes a resource usage pattern analysis unit 110 in a computer or a mobile device, a plurality of resources (S101), and generates a usage pattern prediction model for each resource (S103). The resource activity / idle period extraction unit 120 extracts the active period and the idle period of each resource 180 from the usage pattern information of the periodical resource 180 predicted by the usage pattern prediction model of the generated resource (S105 ).

이어, 자원사용분석부(130)에서 그 도출된 자원(180)의 유휴구간 동안 해당 자원(180)이 현재 비사용 상태인지를 확인하고(S107), 자원전원제어부(140)에서 해당 자원(180)의 유휴구간 동안 현재 비사용 상태이면 해당 자원(180)으로의 전원공급을 차단한다(S109).Then, the resource use analysis unit 130 determines whether the resource 180 is currently in an unused state during the idle period of the derived resource 180 (S107), and the resource power control unit 140 determines whether the corresponding resource 180 The power supply to the resource 180 is interrupted (S109).

한편, 도면에는 도시하지 않았으나, 본 발명의 다른 실시 예에서는 다양한 자원 사용패턴 예측모델을 활용하여 자원(180)의 전원차단을 수행할 수 있다. 이에 대해서는 하기에서 구체적으로 설명하기로 한다.Meanwhile, although not shown in the drawing, in another embodiment of the present invention, power off of the resource 180 may be performed using various resource use pattern prediction models. This will be described in detail below.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 자원사용패턴 분석부의 동작을 보인 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating an operation of a resource usage pattern analyzer according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 자원사용패턴 분석부(110)는 컴퓨터 또는 모바일기기 등의 장치 내에서 응용 소프트웨어가 실행될 때 사용하는 하드웨어 자원(180)에 대한 사용패턴을 분석하는 모듈로서, 다수의 응용 소프트웨어별로 자원(180)의 배정상태를 모니터링하여(S201) 각 자원(180)별로 활동구간을 판정한다(S203). 이어 각 구간별 자원(180)의 사용패턴을 도출하여 저장한다(S205,S207). 나아가, 도출된 각 구간별 자원(180)의 사용패턴 정보를 이용하여 자원사용 예측모델을 생성한다(S209). 이러한 자원 사용패턴 예측모델은 이후 해당 장치에 대한 자원(180)의 사용패턴을 예측하는데 사용되며 이는 곧 자원(180)의 유휴구간에 따른 전원차단으로 이어져 에너지 절감을 도모하는데 이용된다.Referring to FIG. 4, the resource usage pattern analyzing unit 110 according to the present invention analyzes a usage pattern of a hardware resource 180 used when application software is executed in a device such as a computer or a mobile device, The allocation status of the resource 180 is monitored for each of a plurality of application software (S201), and an activity interval is determined for each resource 180 (S203). Then, usage patterns of the resources 180 for each section are derived and stored (S205, S207). Further, a resource use prediction model is generated using the derived usage pattern information of each resource 180 (S209). This resource usage pattern prediction model is then used to predict the usage pattern of the resource 180 for the device, which is used to conserve energy, leading to power interruption due to the idle period of the resource 180. [

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 자원간 연관사용패턴 분석부의 동작을 보인 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating an operation of the inter-resource association pattern analyzing unit according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 본 발명에 따른 자원간 연관사용패턴 분석부(150)는 컴퓨터 또는 모바일기기 등의 장치 내에서 응용 소프트웨어가 실행될 때 상호 연관되어 사용되는 하드웨어 자원(180) 간의 사용패턴을 분석하는 모듈로서, 다수의 응용 소프트웨어별로 각각 개별 자원(180)의 사용패턴정보를 수집하여(S301), 활동구간별로 각 자원(180)의 사용패턴을 분류하고(S303), 이를 이용하여 각 자원(180)의 사용패턴 간에 시계열적 연관사용관계를 분석한다(S305). 이어 각 자원간 연관사용관계를 활용하여 해당 자원(180)의 사용패턴 예측모델을 갱신한다(S307). 예컨대, 제1 자원을 사용하는 특정 소프트웨어가 실행되는 도중에 적어도 하나의 다른 제2 자원을 함께 사용하는 경우 제1 자원과 제2 자원 간의 연관된 사용패턴을 분석하는 것이다. 이러한 제1 자원 및 제2 자원 간의 연관사용은 제1 자원에 대한 제2 자원의 시계열적인 종속관계로 나타날 수 있다. 따라서, 이러한 각 자원(180)간의 연관사용패턴을 도 3에서 작성한 사용패턴 예측모델에 고려함으로써 보다 정확한 고도의 사용패턴 예측모델을 구현할 수 있게 된다.Referring to FIG. 5, the inter-resource association pattern analyzing unit 150 analyzes usage patterns between hardware resources 180 that are used in association with each other when application software is executed in a computer or a mobile device The use pattern information of each resource 180 is collected for each of a plurality of application software S301, the usage pattern of each resource 180 is classified for each activity interval S303, 180) is analyzed (S305). Then, the usage pattern prediction model of the resource 180 is updated by using the associative use relationship between the resources (S307). For example, when at least one other second resource is used together during the execution of a specific software using the first resource, an analysis is made of an associated usage pattern between the first resource and the second resource. The association usage between the first resource and the second resource may appear as a time dependent dependency of the second resource on the first resource. Therefore, by considering the association pattern of usage between each resource 180 in the usage pattern prediction model created in FIG. 3, a more accurate usage pattern prediction model can be realized.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 외부요인별 사용패턴변화 분석부의 동작을 보인 흐름도이다. 6 is a flowchart illustrating an operation of a usage pattern change analysis unit for each external factor according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 외부요인별 사용패턴변화 분석부(160)는 컴퓨터 또는 모바일기기 등의 장치 내에서 응용 소프트웨어가 실행될 때 외부요인에 의해 변화되는 하드웨어 자원(180) 간의 사용패턴을 분석하는 모듈로서, 다수의 응용 소프트웨어별로 각각 개별 자원(180)의 사용패턴정보를 수집하여(S401), 다수의 외부요인별로 자원(180)의 사용패턴의 종속관계를 분석한다(S403). 이는 외부요인에 따라 자원(180)의 사용패턴이 어떻게 달라지는지를 분석하는 것이다. 이러한 분석결과를 상기 생성된 자원사용패턴 예측모델에 반영하여 외부요인에 따른 적응적 자원 사용패턴 예측모델을 생성한다(S405). 적응적 자원 사용패턴 예측모델은 도 4에서 작성한 자원사용패턴 예측모델에서 자원(180)의 사용패턴을 다수의 외부요인에 의한 사용패턴을 반영한 것으로서 더 향상되고 고도한 예측모델을 제공할 수 있다. 이러한 외부요인으로는 예컨대 실행중인 소프트웨어 정보, 소프트웨어를 실행하는 사용자 정보, 실행시간 정보, 다른 외부환경 등을 포함할 수 있다. 이는 어떤 소프트웨어를 실행하느냐, 어떤 사용자가 실행하느냐, 실행하는 시간이 언제이냐에 따라 자원(180)의 사용패턴이 달라지는지를 분석하는 것이다. 예컨대, 전자상거래 관련 소프트웨어의 경우 각 자원(180)에 대한 사용빈도 및 기간은 시간별로 많은 차이가 있으므로 시간별로 특화된 자원 사용패턴이 작성되는 것이다.Referring to FIG. 6, a usage pattern change analysis unit 160 according to an exemplary embodiment of the present invention may include a usage pattern change unit 170 for comparing hardware resource usage patterns 180, which are changed by external factors when application software is executed in a computer, In operation S401, usage pattern information of each resource 180 is collected for each of a plurality of application software, and a dependency relation of a usage pattern of the resource 180 is analyzed for each of a plurality of external factors in operation S403. This is an analysis of how the usage pattern of resource 180 varies with external factors. The analysis result is reflected in the generated resource use pattern prediction model to generate an adaptive resource use pattern prediction model according to external factors (S405). The adaptive resource use pattern prediction model reflects the usage pattern of the resource 180 in the resource use pattern prediction model created in FIG. 4, and can provide a more advanced and advanced prediction model. Such external factors may include, for example, running software information, user information for executing software, execution time information, other external environment, and the like. This is to analyze whether the usage pattern of the resource 180 varies depending on which software is executed, which user executes, and when the execution time is. For example, in the case of e-commerce-related software, since the usage frequency and duration for each resource 180 vary greatly from hour to hour, a specific resource usage pattern is created for each hour.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 트랜잭션별 자원 요청/사용패턴 처리부의 동작을 보인 흐름도이다.FIG. 7 is a flowchart illustrating an operation of a transaction resource request / usage pattern processor according to an embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 본 발명의 트랜잭션별 자원요청/사용패턴 처리부(170)는 는 적어도 두 개 이상의 장치(10,10',10") 간에 작업을 요청하고 그 요청에 따라 해당 작업을 수행하기 위한 트랜잭션을 통한 자원(180)의 요청/사용에 대한 패턴을 처리하는 모듈이다. 본 실시 예에서는 예컨대, 제1 장치(10)의 응용 소프트웨어가 작업요청메시지를 전송하고 제2 장치(10')가 그 요청된 해당 작업을 수행하는 것으로 가정하여 설명하기로 한다. 제1 장치(10)가 작업 요청메시지를 분석하여(S501) 예상되는 자원요청에 대한 패턴을 도출한다(S503). 이어 작업수행에 필요한 자원요청패턴 정보를 작업 요청메시지와 함께 제2 장치(10')로 송신한다(S505). 그러면 제2 장치(10')에서는 작업 요청메시지 및 자원요청패턴 정보를 수신하고(S507), 그 수신된 자원요청패턴 정보를 기반으로 제2 장치(10')에서 가용 가능한 자원상황을 토대로 상기 요청된 해당 작업을 수행하기 위해 필요한 실질적인 자원(180)의 사용패턴을 도출하여(S509). 상기 생성된 자원사용패턴 예측모델에 반영하여 트랜잭션에 따른 각 자원(180)의 사용패턴 예측모델을 생성한다(S511). 이로써 상기와 같이 생성된 자원의 사용패턴 예측모델을 기반으로 예측된 각 자원의 사용패턴을 이용하여 각 자원(180)의 유휴기간을 추출할 수 있게 된다.Referring to FIG. 7, the resource request / usage pattern processing unit 170 of each transaction of the present invention requests a job between at least two devices 10, 10 ', 10 "and performs a corresponding operation according to the request In this embodiment, for example, the application software of the first device 10 transmits a task request message and the second device 10 'transmits a task request message to the second device 10' The first device 10 analyzes the task request message in step S501 and derives a pattern of the expected resource request in step S503. The second device 10 'receives the task request message and the resource request pattern information in step S507, and transmits the task request message and the resource request pattern information to the second device 10' together with the task request message in step S505. Based on the received resource request pattern information, 2 device 10 'in step S509 based on the available resource state in step S509. In step S509, the usage pattern of the actual resource 180 required to perform the requested corresponding task is derived based on the resource state available in the apparatus 10' The use pattern prediction model of each resource 180 according to the usage pattern prediction model of the resource 180 based on the usage pattern prediction model of the resource generated as described above is generated The idle period can be extracted.

도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 자원전원제어부의 동작을 보인 흐름도이다.8 is a flowchart illustrating an operation of a resource power control unit according to an embodiment of the present invention.

도 8을 참조하면, 본 발명에 따른 자원전원제어부(140)는 자원 활동/유휴구간 추출부(120)에서 추출한 각 자원(180)의 유휴구간에 도래하였는지를 판단하고(S601) 유휴구간이면 자원사용분석부(120)에서 분석결과 현재 그 해당 자원(180)이 비활동 상태인지를 판단한 후(S603), 해당 자원(180)이 유휴구간이고 비사용 상태인 경우에 해당 자원(180)으로의 전원공급을 자동으로 차단한다(S605). 이때, 본 발명의 일 실시 예에서는 자원 활동/유휴구간 추출부(120)는 기본적으로 하나의 장치 내 자원사용패턴 분석부(110)에서 생성한 자원사용패턴 예측모델에서 예측한 자원(180)의 사용패턴 정보로부터 각 자원(180)의 유휴구간을 추출한다. 하지만, 다른 실시 예에서는 상기한 자원사용패턴 분석부(110)뿐만 아니라, 자원간 연관사용패턴 분석부(150)에서 생성한 자원(180)의 사용패턴 예측모델, 외부요인별 사용패턴변화 분석부(160)에서 생성한 적응적 자원 사용패턴 예측모델, 또는 트랜잭션별 자원요청/사용패턴 처리부(170)에서 생성된 각 자원(180)의 사용패턴 예측모델 중 어느 하나를 이용하여 각 해당 자원(180)의 활동구간 및 유휴구간을 추출할 수도 있다. 따라서, 자원전원제어부(140)는 상기한 다수의 자원사용패턴 예측모델 중 어느 하나로부터 추출된 각 자원(180)의 유휴구간이 도래하고 해당 자원(180)이 현재 비사용 상태이면 해당 자원(180)으로의 전원을 자동으로 차단하도록 할 수 있다.Referring to FIG. 8, the resource power control unit 140 determines whether an idle period of each resource 180 extracted by the resource activity / idle interval extraction unit 120 is reached (S601) The analysis unit 120 determines whether the corresponding resource 180 is inactive or not in operation S603 and if the resource 180 is in the idle period and is not in use, The supply is automatically shut off (S605). In this case, the resource activity / idle interval extraction unit 120 basically extracts the resources 180 from the resource use pattern prediction model generated by the in-device resource use pattern analysis unit 110, The idle period of each resource 180 is extracted from the usage pattern information. However, in another embodiment, not only the resource usage pattern analyzing unit 110 but also a usage pattern prediction model of the resource 180 generated by the inter-resource usage pattern analyzer 150, Or the use pattern prediction model of each resource 180 generated by the adaptive resource use pattern prediction model generated by the resource request / use pattern processing unit 170 according to each transaction, ) And an idle period may be extracted. Accordingly, when the idle period of each resource 180 extracted from any one of the resource usage pattern prediction models arrives and the corresponding resource 180 is currently in an unused state, the resource power control unit 140 determines that the corresponding resource 180 ) Can be automatically shut off.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 컴퓨터 또는 모바일기기 등과 같은 다양한 IT 장치에서 다수의 자원별로 유휴기간을 도출하여 그 유휴기간 동안에는 공급전력을 차단함으로써 낭비되는 에너지를 절감하는 장치 및 방법을 개시한다. 이를 위하여 자원의 각 구간별로 자원의 사용패턴을 예측할 수 있는 예측모델을 생성하고, 이러한 예측모델에 대해서도 자원의 사용패턴에 영향을 주는 외부요인, 자원 간에 연관된 사용, 트랜잭션별 자원의 사용요인 등 다수의 변수를 고려하여 반영한 예측모델을 생성함으로써 더 고도화된 예측결과를 도출할 수 있도록 한다. 이로써 특정 장치에서의 자원의 유휴구간 예측을 보다 정확하게 할 수 있고, 이러한 정확한 자원 유휴구간 예측결과에 따라 사용자의 장치 사용에 방해를 최소화하면서도 해당 자원으로의 전원차단을 통해 전력을 절감할 수 있도록 한다.As described above, the present invention discloses an apparatus and method for deriving an idle period for each of a plurality of resources in a variety of IT devices such as a computer or a mobile device, and reducing waste energy by blocking supply power during idle periods. For this purpose, a prediction model that can predict resource usage patterns for each section of resources is created. For this prediction model, external factors affecting resource usage patterns, related usage among resources, usage factors of resources for each transaction The prediction model is generated by taking into account the variables of < RTI ID = 0.0 > Eq. ≪ / RTI > Accordingly, it is possible to more precisely predict the idle period of resources in a specific apparatus, and it is possible to reduce power by cutting off power to the resource while minimizing disturbance of the user's apparatus use according to the accurate resource idle period prediction result .

이상에서 설명한 본 발명은 바람직한 실시 예들을 통하여 상세하게 설명되었지만, 본 발명은 이러한 실시 예들의 내용에 한정되는 것이 아님을 밝혀둔다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 비록 실시 예에 제시되지 않았지만 첨부된 청구항의 기재 범위 내에서 다양한 본 발명에 대한 모조나 개량이 가능하며, 이들 모두 본 발명의 기술적 범위에 속함은 너무나 자명하다 할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.While the invention has been shown and described with reference to certain preferred embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments. Those skilled in the art will appreciate that various modifications, additions and substitutions are possible, without departing from the scope of the appended claims, The genius will be so self-evident. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.

10.10',10" : 장치 20 : 외부요인
110 : 자원사용패턴 분석부 120 :자원 활동/유휴구간 추출부
130 : 자원사용분석부 140 : 자원전원제어부
150 : 자원간 연관사용패턴 분석부 160 : 외부요인별 사용패턴변화 분석부
170 :트랜잭션 자원사용패턴 처리부 180 : 자원10.10 ', 10 ": Device 20: External factor
110: Resource usage pattern analyzer 120: Resource activity / idle interval extractor
130: resource use analysis unit 140: resource power control unit
150: inter-resource association pattern analysis unit 160: usage pattern change analysis unit for each external factor
170: Transaction resource usage pattern processing unit 180: Resource

Claims (9)

장치 내 적어도 하나의 소프트웨어가 사용하는 다수의 자원의 사용패턴정보를 구간별로 분석하고 상기 분석된 구간별 자원의 사용패턴정보로부터 자원사용패턴 예측모델을 생성하는 자원사용패턴 분석부;
상기 자원사용패턴 예측모델에서 예측한 각 자원의 사용패턴을 이용하여 상기 각 자원의 활동구간 및 유휴구간을 추출하는 자원 활동/유휴구간 추출부;
상기 각 자원의 현재 사용 여부를 확인하는 자원사용분석부; 및
상기 자원 활동/유휴구간 추출부에서 추출된 자원의 유휴구간이 도래하면 상기 자원사용분석부에서 상기 유휴구간 동안 상기 자원이 현재 비사용 상태로 확인되면 상기 자원으로의 전원공급을 자동으로 차단하는 자원전원제어부; 를 포함하는 소프트웨어의 자원 사용패턴을 이용한 에너지 절감장치.A resource use pattern analyzing unit for analyzing usage pattern information of a plurality of resources used by at least one software in the apparatus by intervals and generating a resource use pattern prediction model from usage pattern information of each analyzed resource;
A resource activity / idle interval extracting unit for extracting an activity interval and an idle interval of each resource using a usage pattern of each resource predicted by the resource use pattern prediction model;
A resource use analyzer for checking whether each resource is currently used; And
If an idle period of the resource extracted by the resource activity / idle period extraction unit arrives, if the resource usage analysis unit determines that the resource is currently unused during the idle period, A power control unit; And an energy saving device using the resource usage patterns of the software. 제1항에 있어서, 상기 자원사용패턴 분석부는,
상기 소프트웨어별로 상기 자원의 배정상태 및 사용상태를 실시간으로 모니터링하여 상기 구간별 자원의 사용패턴을 도출하고 상기 자원의 사용패턴을 이용하여 상기 자원의 각 구간별 자원사용 예측모델을 생성하는 소프트웨어의 자원 사용패턴을 이용한 에너지 절감장치.The apparatus of claim 1,
A software resource for generating a resource usage prediction model for each section of the resource using the usage pattern of the resource by monitoring the allocation status and the usage status of the resource on a real- Energy saving device using usage patterns. 제2항에 있어서,
상기 분석된 자원의 사용패턴으로부터 상기 다수의 자원 간의 시계열적인 연관사용패턴을 분석하고 상기 분석된 자원 간 연관사용패턴 정보를 반영하여 상기 자원사용패턴 예측모델을 갱신하는 자원간 연관사용패턴 분석부를 더 포함하고,
상기 활동/유휴구간 추출부는 상기 갱신된 자원사용패턴 예측모델에서 예측한 상기 자원의 사용패턴으로부터 상기 자원의 유휴구간을 추출하는 소프트웨어의 자원 사용패턴을 이용한 에너지 절감장치.3. The method of claim 2,
An inter-resource association pattern analysis unit for analyzing a time-series association pattern of use among the plurality of resources from the analyzed use pattern of resources and updating the resource use pattern prediction model by reflecting the analyzed inter-resource association pattern information Including,
Wherein the activity / idle period extraction unit extracts an idle period of the resource from a usage pattern of the resource predicted by the updated resource use pattern prediction model. 제2항에 있어서,
상기 분석된 자원의 사용패턴으로부터 기설정된 외부요인과 상기 자원의 사용패턴 간의 연관관계를 분석하고 상기 외부요인에 따른 적응적 자원의 예측모델을 생성하는 외부요인별 사용패턴변화 분석부를 더 포함하고,
상기 활동/유휴구간 추출부는 상기 적응적 자원의 예측모델에서 예측한 자원의 사용패턴으로부터 상기 자원의 유휴구간을 추출하는 소프트웨어의 자원 사용패턴을 이용한 에너지 절감장치.3. The method of claim 2,
And a usage pattern change analysis unit for each external factor for analyzing a correlation between a predetermined external factor and a use pattern of the resource from the use pattern of the analyzed resource and generating a predictive model of the adaptive resource according to the external factor,
Wherein the activity / idle period extraction unit extracts an idle period of the resource from a resource usage pattern predicted by the prediction model of the adaptive resource. 제4항에 있어서,
상기 외부요인은 실행중인 소프트웨어 정보, 상기 소프트웨어를 실행하는 사용자 정보, 상기 실행시간 정보를 포함하는 소프트웨어의 자원 사용패턴을 이용한 에너지 절감장치.5. The method of claim 4,
Wherein the external factor uses the resource usage pattern of the software including the running software information, the user information executing the software, and the execution time information. 제1항에 있어서,
다른 장치와 메시지를 교환하는 경우 작업실행에 필요한 예상자원에 대한 예상자원요청패턴을 작성하여 상기 다른 장치로 전송하고, 상기 다른 장치로부터 수신된 예상자원요청패턴으로부터 가용한 자원상황을 토대로 자원의 사용패턴을 도출하는 트랜잭션 자원 요청/사용패턴 처리부를 더 포함하고,
상기 활동/유휴구간 추출부는 상기 트랜잭션 자원 요청/사용패턴 처리부에서 도출된 자원의 사용패턴을 이용하여 상기 자원의 유휴구간을 도출하는 소프트웨어의 자원 사용패턴을 이용한 에너지 절감장치.The method according to claim 1,
And transmitting the predicted resource request pattern to the other device when the message is exchanged with another device, and transmitting the predicted resource request pattern to the other device, and using the resource based on the available resource condition from the expected resource request pattern received from the other device And a transaction resource request / use pattern processing unit for deriving a pattern,
Wherein the activity / idle period extraction unit derives an idle period of the resource using a resource usage pattern derived from the transaction resource request / usage pattern processing unit. 장치 내 적어도 하나의 소프트웨어가 사용하는 다수의 자원의 사용패턴을 구간별로 분석하여 상기 각 자원의 사용패턴 예측모델을 생성하는 단계;
상기 생성된 자원의 사용패턴 예측모델에서 예측한 구간별 자원의 사용패턴정보로부터 상기 각 자원의 활동구간 및 유휴구간을 도출하는 단계;
상기 도출된 자원의 유휴구간 동안 상기 자원이 현재 비사용 상태인지를 확인하는 단계; 및
상기 자원의 유휴구간 동안 상기 자원이 현재 비사용 상태이면 상기 자원으로의 전원공급을 차단하는 단계; 를 포함하는 소프트웨어의 자원 사용패턴을 이용한 에너지 절감방법.Generating usage pattern prediction models for each resource by analyzing usage patterns of a plurality of resources used by at least one software in the apparatus by intervals;
Deriving an activity interval and an idle interval of each resource from usage pattern information of each resource predicted by the usage pattern prediction model of the generated resource;
Checking whether the resource is currently in an unused state during an idle period of the derived resource; And
Blocking power supply to the resource if the resource is currently unused during an idle period of the resource; A method for energy saving using a resource usage pattern of a software program. 제7항에 있어서, 상기 자원의 사용패턴 예측모델을 생성하는 단계는,
상기 분석된 자원의 사용패턴으로부터 상기 다수의 자원 간의 시계열적인 연관사용패턴을 분석하고 상기 분석된 자원 간 연관사용패턴 정보를 반영하여 상기 자원의 사용패턴 예측모델을 갱신하는 단계를 포함하는 소프트웨어의 자원 사용패턴을 이용한 에너지 절감방법.8. The method of claim 7, wherein generating the resource usage pattern prediction model comprises:
Analyzing a time-series associative usage pattern between the plurality of resources from the analyzed usage pattern of resources, and updating the usage pattern prediction model of the resource by reflecting the analyzed resource- Energy saving method using usage patterns. 제7항에 있어서, 상기 자원의 사용패턴 예측모델을 생성하는 단계는,
상기 분석된 자원의 사용패턴 정보로부터 기설정된 외부요인과 상기 자원의 사용패턴 간의 연관관계를 분석하고 상기 분석된 외부요인과 자원 사용패턴의 연관관계를 반영하여 적응적 자원의 예측모델을 생성하는 단계를 포함하는 소프트웨어의 자원 사용패턴을 이용한 에너지 절감방법.8. The method of claim 7, wherein generating the resource usage pattern prediction model comprises:
Analyzing a correlation between a predetermined external factor and a usage pattern of the resource from the analyzed usage pattern information of the resource and generating a prediction model of the adaptive resource by reflecting the association between the analyzed external factor and the resource usage pattern A method for energy saving using a resource usage pattern of a software program.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107832204A (en) * 2017-11-29 2018-03-23 郑州云海信息技术有限公司 A kind of server CPU energy consumption Forecasting Methodologies based on MDC
KR20180119796A (en) * 2017-04-26 2018-11-05 아주대학교산학협력단 System and method for analysing cause related to excessive power consumption of application

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7260106B2 (en) * 2002-01-24 2007-08-21 Intel Corporation Method and apparatus for managing energy usage of processors while executing protocol state machines
KR20090098500A (en) * 2008-03-14 2009-09-17 삼성전자주식회사 Apparatus and method for checking a virtual machine for idleness, and computer readable recording medium to perform the method
JP5856453B2 (en) * 2011-11-30 2016-02-09 キヤノン株式会社 Information processing apparatus, control method therefor, and program

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180119796A (en) * 2017-04-26 2018-11-05 아주대학교산학협력단 System and method for analysing cause related to excessive power consumption of application
CN107832204A (en) * 2017-11-29 2018-03-23 郑州云海信息技术有限公司 A kind of server CPU energy consumption Forecasting Methodologies based on MDC

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