Emerging mobile sensing applications are changing the characteristics of smartphone workloads. Based on the embedded sensing capabilities of smartphones, mobile applications can identify users’ contexts such as location and activity anytime and anywhere, and provide autonomous, situation-aware services. Whereas typical mobile applications run alone in the foreground interacting with users, sensing applications concurrently run in the background, providing unobtrusive monitoring services.
This new class of applications and their workloads bring new challenges on resource-limited smartphones. First, mobile sensing applications consume considerable amount of resources on smartphones for continuous sensing and processing. Such continuous, high resource consumption limits the number of services a user can run. Also, it can significantly reduce the smartphone’s battery lifetime. Second, greedy and contentious resource use by concurrent sensing applications could degrade the performance of other daily use of smartphones. Also, some sensing applications could starve due to the resource contention, resulting in serious degradation of their service qualities. Lastly, from the viewpoint of developers, it is very challenging to build sophisticated sensing logics from scratch without any programming support. It involves multi-lateral challenges including careful selection of machine learning algorithms, repetitive parameter tuning, and low-level resource optimization.
To address these challenges, I have designed and developed SymPhoney, a sensing flow execution engine for emerging sensing applications. The engine provides an intuitive and flexible programming model that significantly lightens the burden of developers. More importantly, it effectively coordinates the execution of concurrent sensing flows, minimizing the degradation of their service qualities even under contention. Also, the engine executes the sensing flows in a highly efficient way.
As its key approach, I develop a novel sensing-flow-aware execution. I first introduce the new concept of frame externalization i.e., to identify and externalize semantic structures embedded in otherwise flat sensing data streams. Leveraging the identified frame structures, SymPhoney develops frame-based coordination and execution mechanisms, which effectively coordinates the resource use of concurrent contending applications even under severe resource contention and executes sensing flows in a highly optimized way.
I have built a prototype engine and example applications to demonstrate the effectiveness and practicality of the engine. I also report extensive experimental results on the coordination and efficient execution capability of the engine using the prototype and the example applications.
스마트폰에 GPS, 마이크로폰, 가속도 센서 등의 다양한 센서들이 탑재되기 시작하면서, 모바일 애플리케이션들은 언제 어디서나 사용자의 위치, 활동과 같은 상황 정보들을 실시간으로 파악할 수 있게 되었다. 이러한 모바일 센싱 애플리케이션들은 상황 정보를 바탕으로 사용자에게 자동화되고, 능동적인 모니터링 서비스를 제공한다. 포그라운드 (foreground)에서 실행되면서 사용자와의 인터랙션을 통해 동작하는 기존 모바일 애플리케이션에 반해, 센싱 애플리케이션은 백그라운드 (background)에서 실행되면서 사용자의 개입 없이 자동화된 센싱을 기반으로 동작하는 특성을 가진다. 새롭게 등장하는 이러한 모바일 센싱 애플리케이션들로 인해 스마트폰이 처리해야 할 워크로드의 특성이 크게 바뀔 것이다.
모바일 센싱 애플리케이션들을 자원 제약적인 스마트폰에서 개발하고 사용하기 위해서는 새롭게 발생하는 여러 어려움들을 해결해야 한다. 첫째, 센싱 애플리케이션들은 연속적인 센싱 및 센싱 데이터 처리를 위해 스마트폰의 상당량의 자원을 연속적으로 소비한다. 이러한 연속적이고 높은 자원 소비는 사용자가 사용할 수 있는 서비스의 숫자를 제한한다. 또한, 이는 스마트폰의 배터리 이용 시간을 크게 감소시켜 사용자의 불편을 야기할 수 있다. 둘째, 동시에 동작하는 센싱 애플리케이션들의 이기적이고 경쟁적인 자원 사용은 다른 스마트폰 애플리케이션들의 성능을 저하시킬 수 있다. 몇몇 센싱 애플리케이션들은 자원 경쟁으로 인해 연속적으로 생성되는 센싱 데이터를 제때 처리하지 못해 서비스 질이 심각하게 저하될 수 있다. 마지막으로, 개발자 관점에서 보면 프로그래밍 지원 없이 정교한 센싱 로직을 만드는 것은 무척 어려운 일이다. 이는 적합한 머신 러닝 알고리즘을 선택하는 것에서부터, 파라미터 튜닝, 저수준의 자원 최적화 등을 포함하는 매우 어려운 문제이다.
이러한 어려움을 해결하기 위해, 본 연구는 모바일 센싱 애플리케이션을 지원하기 위한 센싱 플로우 실행 엔진을 제안한다. 이 엔진은 직관적이고 유연한 프로그래밍 모델을 제공하여 개발자들이 쉽게 다양한 센싱 애플리케이션을 개발할 수 있도록 도와준다. 또한, 동시에 동작하는 센싱 플로우들의 실행을 효과적으로 조율하여 자원 경쟁 상황에서도 서비스 질의 저하가 최소화되도록 한다. 이에 더해, 본 엔진은 애플리케이션이 명시한 센싱 플로우를 매우 효율적으로 실행해준다.
이 엔진의 핵심 설계 원칙은 시스템이 센싱 플로우의 실행 구조를 파악하여 이를 효과적인 플로우 실행 및 조율에 이용하는 것이다. 본 엔진은 연속된 일련의 센싱 스트림을 애플리케이션의 처리 단위인 프레임 단위로 구조화한다. 그리고 구조화한 프레임 구조를 이용하여 개발된 프레임 기반 실행 및 조율 메커니즘을 통해 자원 경쟁 상황에서도 효과적으로 여러 플로우들의 자원 사용을 조율하고 플로우의 실행 오버헤드를 최소화 한다.
본 연구에서는 실제 프로토타입 엔진 및 예제 애플리케이션을 개발하여 본 연구의 효과 및 실용성을 입증하였다. 또한, 개발된 프로토타입을 바탕으로 다양한 실험을 수행하여 본 엔진의 자원 조율 및 실행 성능의 우수성을 보였다.
