1 |
1
모바일 디바이스에서 사용자 별로 발생된 이용 패턴 데이터를 수집하는 이용 패턴 수집부;상기 수집된 이용 패턴 데이터에 대해 기계 학습을 통해 분석하여, 실행될 어플리케이션에 대한 실행 확률을 산출하는 분석 처리부; 및상기 산출된 실행 확률을 고려하여, 메인 메모리의 어플리케이션 적재를 관리하는 제어부를 포함하고,상기 이용 패턴 수집부는,어플리케이션 별로 해당 어플리케이션이 실행됐을 때의 모바일 디바이스의 환경 정보를 포함하는 상기 이용 패턴 데이터로서 앱 동작시간 정보, 배터리 정보, 기기온도 정보, 이어폰 정보, CPU 사용량 정보, 램 사용량 정보, 어플리케이션 정보, 블루투스 정보, 화면정보, 와이파이 정보를 포함하는 모바일 디바이스의 상태정보를 로그파일의 형태로 저장한 데이터를 수집하고,상기 제어부는,상기 어플리케이션이 실행되는 경우 상기 이용 패턴 데이터를 기반으로 생성된 학습 모델에 기반하여 상기 실행된 어플리케이션과 관련된 상기 모바일 디바이스의 환경 정보에 상응하도록 상기 모바일 디바이스의 환경을 제어하는를 포함하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 장치
|
2 |
2
제1항에 있어서,상기 분석 처리부는,상기 수집된 이용 패턴 데이터에 대해 기계 학습을 통해 학습 모델을 생성하고, 현재 확인되는 모바일 디바이스의 환경 정보를 상기 학습 모델에 적용하여, 상기 모바일 디바이스에서의 상기 실행 확률을 산출하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 장치
|
3 |
3
제1항에 있어서,상기 분석 처리부는,Tree Augmented Naive Bayesian Network (TAN) 알고리즘, Basic Neural Network (BNN) 알고리즘, 및 Recurrent Neural Network (RNN) 중에서 적어도 하나의 알고리즘을 이용해서 기계 학습하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 장치
|
4 |
4
삭제
|
5 |
5
삭제
|
6 |
6
제1항에 있어서,상기 분석 처리부는,상기 어플리케이션의 특징을 고려하여, 상기 어플리케이션 별로 이용 패턴 데이터에 가중치를 다르게 부여하고, 상기 부여된 가중치에 기초하여 상기 어플리케이션에 대한 실행 확률을 산출하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 장치
|
7 |
7
제1항에 있어서,상기 제어부는,어플리케이션들에 대해 산출된 실행 확률들 중에서, 가장 높은 실행 확률에 해당하는 특정 어플리케이션을 상기 메인 메모리에 적재하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 장치
|
8 |
8
제7항에 있어서,상기 제어부는,상기 메인 메모리에 어플리케이션 적재 공간이 남아 있는 경우, 상기 특정 어플리케이션을 상기 메인 메모리에 적재하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 장치
|
9 |
9
제7항에 있어서,상기 제어부는,상기 메인 메모리에서 어플리케이션 적재 공간이 남아 있지 않는 경우, 상기 메인 메모리에 적재되어 있는 어플리케이션들 중에서 실행 확률이 가장 낮은 어플리케이션을 상기 메인 메모리에서 제거한 후, 상기 특정 어플리케이션을 적재하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 장치
|
10 |
10
제1항에 있어서,상기 제어부는,상기 메인 메모리에 현재 적재되어 있는 어플리케이션들 중에서, 기준값 이하의 실행 확률로 산출된 적어도 하나 이상의 어플리케이션을 상기 메인 메모리에서 제거하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 장치
|
11 |
11
제1항에 있어서,상기 제어부는,상기 메인 메모리에 현재 적재되어 있는 어플리케이션들 중에서, 실행 확률이 낮은 순서대로 선정된 개수의 어플리케이션을 상기 메인 메모리에서 제거하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 장치
|
12 |
12
제1항에 있어서,상기 제어부는,상기 메인 메모리의 용량을 고려하여, 상기 산출된 실행 확률이 높은 순서대로 해당되는 적어도 하나 이상의 어플리케이션을 상기 메인 메모리에 순차적으로 적재하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 장치
|
13 |
13
삭제
|
14 |
14
모바일 디바이스에서 사용자 별로 발생된 이용 패턴 데이터를 수집하는 단계;상기 수집된 이용 패턴 데이터에 대해 기계 학습을 통해 분석하여, 실행될 어플리케이션에 대한 실행 확률을 산출하는 단계;상기 산출된 실행 확률을 고려하여, 메인 메모리의 어플리케이션 적재를 관리하는 단계; 및상기 기계 학습된 이용 패턴 데이터에 기반하여 모바일 디바이스의 환경을 제어하는 단계를 포함하고,상기 모바일 디바이스에서 사용자 별로 발생된 이용 패턴 데이터를 수집하는 단계는,어플리케이션 별로 해당 어플리케이션이 실행됐을 때의 모바일 디바이스의 환경 정보를 포함하는 상기 이용 패턴 데이터로서 앱 동작시간 정보, 배터리 정보, 기기온도 정보, 이어폰 정보, CPU 사용량 정보, 램 사용량 정보, 어플리케이션 정보, 블루투스 정보, 화면정보, 와이파이 정보를 포함하는 모바일 디바이스의 상태정보를 로그파일의 형태로 저장한 데이터를 수집하는 단계를 포함하고,상기 기계 학습된 이용 패턴 데이터에 기반하여 모바일 디바이스의 환경을 제어하는 단계는,상기 어플리케이션이 실행되는 경우 상기 이용 패턴 데이터를 기반으로 생성된 학습 모델에 기반하여 상기 실행된 어플리케이션과 관련된 상기 모바일 디바이스의 환경 정보에 상응하도록 상기 모바일 디바이스의 환경을 제어하는 단계를 포함하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 방법
|
15 |
15
제14항에 있어서,상기 실행 확률을 산출하는 단계는,상기 수집된 이용 패턴 데이터에 대해 기계 학습을 통해 학습 모델을 생성하는 단계;현재 확인되는 모바일 디바이스의 환경 정보를 상기 학습 모델에 적용하는 단계; 및상기 모바일 디바이스에서의 상기 실행 확률을 산출하는 단계를 포함하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 방법
|
16 |
16
제14항에 있어서,상기 실행 확률을 산출하는 단계는,상기 어플리케이션의 특징을 고려하여, 상기 어플리케이션 별로 이용 패턴 데이터에 가중치를 다르게 부여하는 단계; 및상기 부여된 가중치에 기초하여 상기 어플리케이션에 대한 실행 확률을 산출하는 단계를 포함하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 방법
|
17 |
17
제14항에 있어서,상기 메인 메모리의 어플리케이션 적재를 관리하는 단계는,어플리케이션들에 대해 산출된 실행 확률들 중에서, 가장 높은 실행 확률에 해당하는 특정 어플리케이션을 상기 메인 메모리에 적재하는 단계를 포함하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 방법
|
18 |
18
제17항에 있어서,상기 메인 메모리의 어플리케이션 적재를 관리하는 단계는,상기 메인 메모리에 어플리케이션 적재 공간이 남아 있는 경우, 상기 특정 어플리케이션을 상기 메인 메모리에 적재하는 단계를 포함하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 방법
|
19 |
19
제17항에 있어서,상기 메인 메모리의 어플리케이션 적재를 관리하는 단계는,상기 메인 메모리에서 어플리케이션 적재 공간이 남아 있지 않는 경우, 상기 메인 메모리에 적재되어 있는 어플리케이션들 중에서 실행 확률이 가장 낮은 어플리케이션을 상기 메인 메모리에서 제거한 후, 상기 특정 어플리케이션을 적재하는 단계를 포함하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 방법
|
20 |
20
제14항에 있어서,상기 메인 메모리의 어플리케이션 적재를 관리하는 단계는,상기 메인 메모리에 현재 적재되어 있는 어플리케이션들 중에서, 기준값 이하의 실행 확률로 산출된 적어도 하나 이상의 어플리케이션을 상기 메인 메모리에서 제거하는 단계를 포함하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 방법
|
21 |
21
제14항에 있어서,상기 메인 메모리의 어플리케이션 적재를 관리하는 단계는,상기 메인 메모리에 현재 적재되어 있는 어플리케이션들 중에서, 실행 확률이 낮은 순서대로 선정된 개수의 어플리케이션을 상기 메인 메모리에서 제거하는 단계를 포함하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 방법
|
22 |
22
제14항에 있어서,상기 메인 메모리의 어플리케이션 적재를 관리하는 단계는,상기 메인 메모리의 용량을 고려하여, 상기 산출된 실행 확률이 높은 순서대로 해당되는 적어도 하나 이상의 어플리케이션을 상기 메인 메모리에 순차적으로 적재하는 단계를 포함하는 모바일 디바이스의 메모리 관리 방법
|