Low-battery anxiety has emerged as a result of growing dependence on mobile devices, where the anxiety arises with the battery level running low. While battery life can be extended through power-efficient hardware and software optimization techniques, low-battery anxiety will still remain a phenomenon as long as mobile devices rely on batteries. In this paper, we investigate how an accurate real-time energy consumption prediction at the application-level can improve the user experience in low-battery situations. We present ALBATROS, a mobile system framework specifically tailored to predict the energy consumption of each mobile application and present the prediction in a user-friendly manner. Using ALBATROS, we conducted user studies to verify that energy consumption prediction with high accuracy can effectively alleviate low-battery anxiety by assisting users in planning their application usage based on the remaining battery life. We summarize requirements to mitigate users’ anxiety, guiding the design of future mobile system frameworks.
저배터리 불안증은 모바일 기기에 대한 의존도가 높아지면서 발생한 현상으로, 배터리 잔량이 낮아질 때 느껴 지는 불안감을 의미합니다. 하드웨어의 저전력 기술과 소프트웨어 최적화 기술을 통해 배터리 수명을 연장할 수 있지만, 모바일 기기가 배터리에 의존하는 한 저배터리 불안증은 여전히 나타날 것입니다.
본 논문에서는 애플리케이션 수준에서 정확한 실시간 에너지 소비 예측이 어떻게 사용자 경험을 개선할 수 있 는지 조사합니다. 우리는 ALBATROS 라는 모바일 시스템 프레임워크를 제안하여 각 모바일 애플리케이션의 에너지 소비를 예측하고 이를 사용자 친화적으로 제시합니다.
ALBATROS 를 사용하여 우리는 에너지 소비 예측이 높은 정확도로 이루어질 때, 사용자가 남은 배터리 수명을 기반으로 애플리케이션 사용을 계획하는 데 도움을 줌으로써 저배터리 불안증을 효과적으로 완화할 수 있음을 사용자 연구를 통해 검증했습니다. 이를 통해 사용자의 불안을 완화하기 위한 요구사항을 요약하고, 미래의 모바일 시스템 프레임워크의 설계를 안내합니다.
