We propose a novel user-perceived performance optimization framework for the Android platform that takes advantage of the user-centric response time analysis. To this end, we propose a new definition of response time, which we call the user-centric response time, as a metric for the quality of user-perceived performance of the smartphone application. In this paper, we describe the design and implementation of an on-line user-centric response time analyzer for Android-based smartphones, which provides smartphone application developers with valuable insight for user-perceived performance optimization. We implemented the user-centric response time analyzer on the Android platform, version 4.0.4 (ICS) running on a Galaxy Nexus smartphone. From our experimental results, the proposed user-centric response time analyzer accurately estimates user-centric response times with an accuracy of 92.0% compared to manually measured times with less than 1% performance penalty. In order to evaluate the efficiency of the proposed framework, we were able to reduce the user-centric response time of the target application by up to 16.4% based on the evaluation results by the proposed framework.
In this paper, we consider the methodology of efficient resource usage, specially web clustering system. We develope an algorithm that distributes the load on the web cluster system to use the system resources, such as system memory equally. The response time is chosen as a performance measure on the various clustering models. And based on the concurrent user to the web cluster system, the response time is also examined as the number of users increases. Simulation experience with this algorithm shows that the response time seems to have a good results compare to those with the other algorithm. And, also the effectiveness of clustered system becomes better as long as the number of concurrent user increases. The usage of developed algorithm is more useful when the system consists of many different sub-systems, a heterogeneous clustering system.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.01a
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pp.1-2
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2013
본 논문에서는 안드로이드의 고질적인 문제점인 사용자 반응성 문제 해결을 위한 연구를 소개한다. 특히 여러 응용들이 동시에 수행되는 경우 대화형 응용이 다른 응용들에 밀려 원하는 만큼 CPU를 얻지 못하는 상황에서 발생하는 반응지연 문제에 초점을 맞추고 이를 극복하기 위한 연쇄적 우선순위 상승 기법을 제시한다. 이 기법은 대화형 웅용뿐만 아니라 기존 연구에서 고려하지 않은 터치 관련 이벤트 처리 스레드들과 대화형 응용의 자식 스레드들의 우선순위를 연쇄적으로 상향시킴으로써 터치에 대한 응답시간을 줄인다. 본 논문에서는 제안한 기법을 상용 스마트폰에 적용하여 유용성을 검증하였다. 실험 결과에 따르면 기존 안드로이드에 제안한 기법을 적용한 경우 평균반응시간이 기존의 31.91%로 감소하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.862-864
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2004
다수 사용자용 인터넷 게임은 그 특성상 게임 클라이언트간 또는 게임 클라이언트와 게임 서버간에 네트워크 지연은 피할 수 없고 이로 인해서 사용자가 느끼는 실감은 상당히 줄어 든다. 본 논문에서는 클라이언트-서버형태의 게임구조 하에서 이런 네트워크 지연에 따른 문제점을 해결하는 사용자들간의 상태 동기화 방법을 제안한다. 이 방법은 게임상 가상공간을 여러 영역으로 나눈 후, 각 클라이언트에 도착하는 메시지들의 발생 영역에 따라서 배치처리 시간간격 (time interval)을 달리하는 동기화 방법이다. 이 동기화 방법은 기존 방법에 비해서 롤백 (roll back) 수의 큰 증가 없이 사용자 반응시간을 현저히 줄이는 효과를 보인다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.40
no.3
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pp.171-180
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2003
A content-based image retrieval(CBIR) system builds the image database using low-level features such as color, shape and texture and provides similar images that user wants to retrieve when the retrieval request occurs. What the user is interest in is a response time in consideration of the building time to build the index database and the response time to obtain the retrieval results from the query image. In a content-based image retrieval system, the similarity computing time comparing a query with images in database takes the most time in whole response time. In this paper, we propose the two-phase search method with the clustering technique of feature vector in order to minimize the similarity computing time. Experimental results show that this two-phase search method is 2-times faster than the conventional full-search method using original features of ail images in image database, while maintaining the same retrieval relevance as the conventional full-search method. And the proposed method is more effective as the number of images increases.
제품의 기능이 다양화 되고 신제품의 출시기간이 짧아지면서 소비자들은 새로운 제품의 조작 방법을 익히는데 어려움을 겪게 된다. 사용자 중심의 잘 설계된 메뉴 구조는 이러한 사용성 문제를 해결 해줄 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 사용자 중심의 좋은 정보 구조 설계를 위해 활성화 확산의 비대칭 전이를 이용한 메뉴구조 및 레이블 평가 방법을 연구하였다. 활성화 확산 실험은 반응 시간이 짧을수록 연상 강도가 강하고, 단어 쌍간의 관계가 밀접함을 보여주므로, 잘 디자인된 메뉴구조는 상-하위 메뉴 쌍의 연상 정도가 활성화 진행 방향의 영향을 받지 않는다는 가설을 세울 수 있다. 따라서 본 연구는 휴대폰(모델명;SPH-W2900)의 메뉴를 추출하여 1차 활성화 확산(SAT)실험을 수행한 뒤, 각 메뉴 쌍에 대하여 정확도와 진행 방향에 따른 반응시간의 차이(비대칭 전이)를 파악함으로 레이블의 문제점을 도출하고 메뉴 구조 및 어휘를 개선하였다. 2차 활성화 확산 실험은 개선된 메뉴 쌍에 대해 비대칭 전이 현상이 감소하였는지를 확인하기 위해 실시되었으며 활성화 진행 방향에 대한 반응시간의 차이(비대칭 전이)는 월등히 감소함을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시하는 활성화 확산의 비대칭전이는 사용자 중심의 메뉴 레이블을 정의 하는데 도움이 될 것이다.
본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.
본 논문에서는 실감형 Networked Virtual Environment (NVE)의 사실성 증진을 위한 Non Player Character (NPC)의 지능적 제어 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 반응의 다양성, 실시간성 그리고 NPC의 능동성면에서 기존 게임에서 사용되는 NPC 구현 기법과 차이가 있다. 기존 NPC 제어구조의 경우, 휴먼 사용자의 행동에 따른 NPC의 반응이 일정 스크립트나 규칙에 따르기 때문에 정형적이며, 또한 NPC의 반응시간에 대한 실시간성을 고려하지 않고 있다. 또한 NPC는 휴먼 사용자의 액션에 반응하는 종속적이고 수동적인 역할만을 담당한다. 제안하는 프레임워크에서는 NPC는 각자의 취향을 가지고 있어 다양한 반응과 행동양식을 보일 수 있으며, NPC의 행동 결정 시간에 어느 정도 실시간성을 부여할 수 있으며, 또한 NPC의 역할이 수동적 형태에서 벗어나 능동적으로 계획하여 행동을 실행할 수 있다. 프레임워크의 구현을 위해 SWI-Prolog의 Rule based 추론엔진과 유전자 알고리즘을 사용하였다.
Kim, Hyo Seong;Hwang, Kwang Il;Choi, Seok Jun;Shim, Byoung Sup
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.241-244
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2013
본 논문에서는 가정의 전력 사용에 따라 실시간으로 전력요금을 알림으로써 사용자의 선택에 따라 자발적인 전력관리를 수행하는 수요반응 연동 홈 전력관리 시스템을 제안한다. 제안시스템은 수요반응 연동을 통한 사용자의 전력소비 패턴을 이용해 자발적인 전력관리를 하여 저 전력으로 유지되며 응답시간을 줄였다. 또한 에너지 소모와 사용자의 전력 관리 요청의 반응 속도에 대한 실험을 통해 우수성을 입증하였다.
Application response time is critical to end-user response time in Android smartphones. Due to the plentiful resources of recent smartphones, storage I/O response time becomes a major key factor in application response time. However, existing storage I/O trace tools for Android and Linux give limited information only for a specific I/O layer which makes it difficult to combine I/O information from different I/O layers, because not helpful for application developer and researchers. In this paper, we propose a novel storage I/O trace tool for Android, called AIOPro (Android I/O profiler). It traces storage I/O from application - Android platform - system call - virtual file system - native file system - page cache - block layer - SCSI layer and device driver. It then combines the storage I/O information from I/O layers by linking them with file information and physical address. Our evaluations of real smartphone usage scenarios and benchmarks show that AIOPro can track storage I/O information from all I/O layers without any data loss under 0.1% system overheads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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