Reducing sluggish issue caused by background app cache in personalized embedded system

Abstract

임베디드 시스템에서 백그라운드 앱 캐쉬는 응용프로그램이 비활성화될 때 메모리에 해당 응용프로그램을 유지시킨다. 그 캐쉬는 응용프로그램을 포그라운드로 재 초기화 없이 빠르게 활성화시킴으로써 응용프로그램의 실행시간을 개선한다. 일반적으로 그 캐쉬는 LRU 기반 Victim 선택 정책에 따라 백그라운드 응용프로그램을 관리한다. 응용프로그램 실행시간을 좀 더 개선하기 위해, 이전 연구들은 다음에 실행될 응용프로그램을 예측하는 기법을 통해 Victim 선택 정책을 개선하였다. 하지만, 이전 연구들은 특정 기간 동안에는 그러한 알고리즘에 의해 오히려 실행시간이 더 느려지는 둔화 현상이 존재한다는 것을 간과했다. 또한, 이전 연구들은 메모리 할당량 기반의 백그라운드 앱 캐쉬에서 많은 양의 메모리를 사용하는 응용프로그램에 의해 캐쉬 공간 문제가 발생하는 것도 고려하지 않았다. 이 논문에서는, 신뢰할 수 있는 예측 확률을 고려함으로써 둔화 현상을 줄이는 새로운 Victim 선택 정책을 제시한다. 또한, 메모리 할당량 기반 백그라운드 앱 캐쉬에서 메모리 요소를 추가적으로 고려함으로써, 응용프로그램 실행시간을 좀 더 개선시킨다. 제시되는 알고리즘에 의해 둔화현상은 31\% 줄어들었으며, 응용프로그램 실행시간은 36\% 개선되었다. 또한, 메모리 요소를 고려함으로써, 둔화현상은 9.3\% 추가적으로 줄어들었으며, 응용프로그램 실행시간은 4.5\% 추가적으로 개선되었다. 마지막으로, 제안된 알고리즘은 불필요한 전력소모나 비 가용성 문제가 존재하는 상황 요소들을 활용하지 않음으로써 기존 연구에 비해 보다 실용적으로 활용될 수 있다.