Energy Consumption has become a important non functional requirement in the design of embedded systems (e.g., mobile computing, PDA, and wireless communication devices). In particular, the energy consumption of software, not hardware, is getting more and more portion of whole embedded system`s energy consumption because of high capacity embedded device and flexibilities of software functions. To that end, various techniques have been developed for energy consumption prediction of the embedded software. However, they found energy related problem after implement/debug/test stage of development because they use instruction-based or code-based energy consumption prediction techniques. The energy related problem can cause considerable changes in software design model and it may be huge rework.
In this paper, we propose model-based energy consumption prediction in embedded S/W development using instruction patterns. We use UML2.0 sequence diagrams with annotations as the software design model. Instruction pattern represent the energy consumption of a model element in the sequence diagram. We also developed a tool to automate the model-based energy consumption prediction process. For the validation, we showed how a software designer can make helpful design decisions by our approach. The model-based energy consumption prediction allows software designers to study the energy consumption of the embedded application software, identify the energy hot spots, and perform design changes based on the knowledge of the software energy consumption characteristics.
저전력 소모는 모바일 컴퓨팅 장치, PDA, 휴대용 전화기 등과 같은 임베디드 시스템을 설계하는데 있어서 중요한 비기능적(non-functional) 요구사항이다. 최근에는 임베디드 시스템 개발에서 소프트웨어 부분의 중요성이 부각되면서 소프트웨어의 에너지 소모에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 이들 연구들의 대부분은 명령어(instruction) 수준 또는 프로그램 코드(code)수준을 대상으로 하기 때문에 프로그램의 구현, 디버깅, 테스팅 작업이 완료되어야 수행 가능하고 요구사항이 만족되지 못한 경우 재 작업 하는데 많은 시간과 비용이 든다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 소프트웨어 설계 모델 기반의 에너지 소모 예측 기법을 제안한다. 소프트웨어 설계 모델을 명세 하는데는 UML 2.0의 시퀀스 다이어그램(sequence diagram)을 사용하고 각 모델 요소에 대응하는 명령어들의 집합인 명령어패턴을 이용하여 에너지 소모를 예측한다. 제안된 기법을 실험하기 위하여 자동화된 도구를 구현하고, 이를 기반으로 소스 코드 기반 에너지 소모 예측과 비교하여 모델 기반 에너지 소모 예측의 타당성을 검증하였다.
