Continuous sensing applications have been increasingly emerging as a new class of mobile applications. In the background, they continuously monitor diverse user contexts such as location, physical activity, emotion, and conversation. Continuous sensing applications provide what users need in the right place at the right time. Due to continuous sensing and processing, it is inevitable to persistently consume the significant amount of power of a smartphone. To overcome the problem of the excessive power consumption, extensive efforts have been performed from diverse perspectives which mainly develop system-level supports to help save the energy consumption. However, these supports do not fully address power issues of continuous sensing applications, especially in terms of users’ battery management. Even with such system supports, continuous sensing applications still consume a considerable amount of the power in the background, thereby causing unexpected, sudden battery depletion on users’ smartphone.
In this dissertation, I newly propose a comprehensive approach to address users’ battery concerns of continuous sensing applications. Its key idea is to provide users with power impact of continuous sensing applications and help them manage their phone’s battery themselves. Actually, users are the most important stakeholders for battery management of smartphones. They are those who experience inconvenience with the low battery and can also proactively take direct action prior to the battery depletion, e.g., recharging the phone in advance, minimizing the phone use, and selecting an energy-efficient continuous sensing application. Thus, if users are well aware of the battery drain of continuous sensing applications, they can better manage their phone’s battery.
First, I address the new battery-impacting factors of continuous sensing applications which are prominent enough to outdate users’ existing battery model in real life. I explore an initial approach to help them count the new cause and effect between their physical activity and their phones’ battery lives. I expose the macroscopic impact that today’s commercial sensing applications have already been exhibiting on our smartphone battery experiences. I present Sanda, a novel mobility-aware smartphone battery information advisor and study its potential to help users redevelop the battery models in their mind with the new factors of continuous sensing applications.
Second, I present PowerForecaster, a system to provide an instant, personalized power estimation of a continuous sensing application at pre-installation time. It provides power estimation at pre-installation time, removing the hassle of installing and using applications one after another until users find power-efficient applications. The estimation is highly personalized to reflect an individual user’s activity and phone use pat-terns, achieving higher estimation accuracies. It also supports a wide-variety of sensing applications without requiring any changes in the applications or additional information from developers.
Finally, I introduce current practices of battery use and management for smartwatches. With processors, a screen, sensors, communication modules, and a battery well-integrated in small form factors, smart-watches have much potential to provide new user experiences and enable enriched continuous sensing applications to run in real life. However, despite their potential, we know little about the current practices for battery use and management of smartwatches. I conduct the user studies targeting real smartwatch users and discuss key findings and the implications for continuous sensing applications.
모바일 센싱 어플리케이션은 새로운 종류의 모바일 어플리케이션으로 등장했다. 이들은 사용자의 상황 정보를 지속적으로 관찰하고 사용자가 원하는 서비스를 필요할 ？에 능동적으로 제공한다. 지속적으로 센싱하고 센서 데이터를 처리하기 위해 지속적으로 상당한 에너지 소모가 발생한다. 이를 해결하기 위해 다양한 측면에서 모바일 센싱 어플리케이션의 에너지 소모를 줄이기 위한 시스템 레벨의 연구들이 많이 수행되었다. 하지만 이들만으로는 사용자의 배터리 관리라는 측면에서 배터리 문제를 온전히 해결할 수 없다. 모바일 센싱 어플리케이션은 본질적으로 사용자의 상황을 지속적으로 관찰해야 하기 때문에, 여전히 많은 에너지를 소비하고, 이로 인해 사용자는 예기치 않은 갑작스런 배터리 방전으로 인해 불편함을 겪게 된다.
본 연구에서는 모바일 센싱 어플리케이션을 사용하는데 있어 사용자의 배터리 우려를 해결하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 핵심 아이디어는 사용자에게 모바일 센싱 어플리케이션의 배터리 소모에 대한 정보를 제공하고 사용자 스스로 배터리 관리를 할 수 있도록 도와주는 것이다. 사실 사용자는 배터리 관리에 있어서 가장 중요한 이해 당사자이다. 배터리가 부족할 때 불편함을 느끼는 것도 사용자이고, 이때에 가장 적극적인 행동을 취할 수 있는 것도 사용자이다.
첫째, 모바일 센싱 어플리케이션의 새로운 배터리 소모 요인을 살펴보았다. 먼저 상용 모바일 센싱 어플리케이션을 대상으로 실제 스마트폰의 배터리 소모 정도를 살펴보았고, 사용자 연구를 통해 사용자가 실제로 어떤 불편을 겪고 있는지 살펴보았다. 이를 통해 사용자에게 사용자 상황과 배터리 소모에 대한 인과 관계를 전달하는 서비스를 제안하였고 실제로 사용자 실험을 통해 이의 유용성을 관찰하였다.
둘째, 설치 전에 모바일 센싱 어플리케이션의 파워 정보를 제공하는 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자가 매번 설치하고 삭제하면서 배터리 소모를 체득하는 비용을 없애고, 설치 전에 미리 개인화된 배터리 정보를 제공한다. 배터리 정보는 개인의 사용자 상황과 폰 사용 패턴을 고려하여 실제 개인이 해당 어플리케이션을 설치했을 때 소모하는 에너지를 정확히 예측한다. 또한 신속한 정보 제공을 위해 세가지 가속화 기법을 소개한다.
마지막으로, 앞으로 스마트 워치를 통한 모바일 센싱 어플리케이션의 지원 가능성을 살펴보았다. 스마트워치는 프로세서, 스크린, 센서, 통신 모듈, 배터리 등을 가지고 있기 때문에, 새로운 사용자 경험을 제시할 뿐 아니라 다양한 모바일 센싱 어플리케이션을 제공할 수 있는 가능성을 가지고 있다. 하지만 이런 잠재력에도 불구하고, 아직 사용자가 스마트 워치의 배터리를 어떻게 사용하고 관리하는지에 대해 알려진바가 거의 없다. 본 연구는 실제 스마트워치 사용자를 대상으로 스마트워치 배터리 사용을 관찰하였고 이를 통해 모바일 센싱 어플리케이션 지원을 위한 가능성을 살펴보았다.
본 논문의 마지막은 모바일 센싱 어플리케이션의 배터리 관리를 위한 다양한 측면에서의 시스템적 지원을 전망한다. 특히 가장 핵심은 개발자가 배터리 소모를 고려하여 모바일 센싱 어플리케이션을 설계하고 개발하는 것이다. 이를 위한 초기 단계의 아이디어를 논의한다.
