DEIM Forum2016 H2-6

Android 端末における多数台通信時の性能を考慮したバッテリ性能向上
小柳 文乃†

山口 実靖††

小口正人†† お茶の水女子大学〒 112-8610 東京都文京区大塚 2-1-1†† 工学院大学〒 163-8677 新宿区西新宿 1-24-2
E-mail: †{ayano,oguchi}@ogl.is.ocha.ac.jp, ††sane@cc.kogakuin.ac.jp
あらまし

近年スマートフォン端末は爆発的に普及しており，我々の生活に無くてはならないものとなりつつある．

スマートフォンで出来ることはどんどん広がっており，今後も大きな可能性を秘めていると言えるだろう．しかし，スマートフォンのバッテリの持ちは非常に重要な課題である．本研究では，スマートフォン，特に Android 端末において複数台が同時に通信する際の性能を考慮し，無駄な通信がどれだけバッテリ消費に影響を与えうるのかを調査する．
そして，状況に応じた通信方法の提案とバッテリ性能の考察を行う．
キーワード

スマートフォン，Android，省電力

A Study on Power Consumption of Android Devices in a Network with
Multiple Terminals
Ayano KOYANAGI† , Saneyasu YAMAGUCHI†† , and Masato OGUCHI†† Ochanomizu University
2-1-1 Otsuka, Bunkyou-ku, Tokyo, 112-8610 JAPAN†† Kogakuin University
1-24-2 Nishi-shinjuku, Shinjuku-ku, Tokyo,163-8677, Japan
E-mail: †{ayano,oguchi}@ogl.is.ocha.ac.jp, ††sane@cc.kogakuin.ac.jp

1. は じ め に

Wi-Fi や 3G，4G(LTE) が頻繁に切り替わることや，パケづまりも影響が大きい．

近年スマートフォンが爆発的に普及してきたが，スマート三つ目は，あらかじめスマートフォンに搭載されている「便フォンのバッテリの低減は非常に重大な課題の一つとなってい利機能」である. これは，画面の縦横を回転させたり，着信時る．BCN の 調査によると，スマートフォンユーザの 70.7 ％がやアラームタイマを音やバイブレーションで知らせてくれる機

バッテリの持続時間に不満を持っている [1]．

能などが該当する.

スマートフォンのバッテリ消費の原因は主に三点考えられる．

ディスプレイの明るさや画面の回転などは，ユーザの好みで一つ目は最も影響があるとされる「ディスプレイ」による消自由にカスタマイズするものであり，バッテリの持ちのために費である．画面の明るさやスリープに入るまでの時間がバッテスマートフォンが使いにくくなってしまうことは喜ばしくない．

リ消費に大きく関わってくる. 例えば，ディスプレイの明るさ

しかし，効率の悪い通信はユーザ個人で考えることは難しく，が最も明るい場合と暗い場合では，3 時間で 7 ％の差が，また，また，効率の悪い通信によるバッテリ消費を減らすことはユー

自動消灯 15 秒と 1 分では 3 時間で 2 ％の差が得られる．

ザのためになる．そこで本研究では通信，特に多数台の端末が二つ目は，Wi-Fi や 3G，4G(LTE)，GPS，Bluetooth などの同時に通信する劣悪な環境でのバッテリ性能に着目をする．

「通信機能」である. 特に移動しながら接続先の電波を探索したり，頻繁にハンドオーバすることでバッテリが消費される.

—1—

2. Android OS

ソース毎の消費電流量や， Web ブラウザで 様々な操作をした際の消費電流量を実測し，Android OS における操作とバッテリ

Android は，OS，ミドルウェア，アプリケーション，ユーザイ消費の関係を調査した．[4][5] は実際のユーザの操作を想定しンタフェースをセットにしたモバイル端末向けプラットフォー

調査をすることで成果を得られたが，アプリケーションは新しムであり，Google 社を中心として開発が行われている.

いものが次々とリリースされ流行は変化し続けており，またスマートフォンの使い方は老若男女，住む土地や職業などで全く異なると考えられる．そこで本研究では，スマートフォンユー
ザ誰しもが行う通信について調査をする．

[6] はスマートフォンの CPU，ディスプレイ，グラフィクス，GPS，オーディオ，マイクロフォン，Wi-Fi といったハードウェ
ア・サブシステムの全ての電力使用量を評価するモデルを提案した．実機を用いた測定結果により，提案モデルが正確かつ低コストで電力使用量を推定可能である事を証明し，また Wi-Fiの実験において，消費電力は送受信したパケット量に依存する
図１：Android のアーキテクチャことを示したが，Wi-Fi のアクセスポイントとの接続を求めるための消費電力は考慮されておらず，あくまで電力使用量の測図 1 に示すように，Android は Linux カーネルをベースとし，スマートフォンやタブレット端末をターゲットに，それらに適し定を目的としているため，これを削減する手法などは検討されていない．

たコンポーネントが追加されている [2].Linux OS と大きく異な[7] は Wi-Fi 接続時における，スマートフォンの消費電力とる部分は，独自に開発された Android の Runtime である Dalvik

スループットのトレードオフの関係について述べている．デー

仮想マシンを搭載している点である．その上にアプリケーショ

タ送信量を増加させて行くと，ある地点で限界に到達し，大量ン・フレームワーク，アプリケーションが乗る形態であるため，のパケットが MAC 層で損失して，端末は再送パケット等の処

アプリケーションは Dalvik 仮想マシンに合わせて開発すれば，理量が増えるため消費電力が急増する．UDP の場合はこれ以降直感的な操作性に優れた UI を利用することができ，移植性もはスループットが急減するが，TCP の場合は上位層での再送に高い.

よりスループットをある程度保つことができる．しかしこのよ

また Android は，オープンソースで提供されているためキャうな状態で最大スループットが得られても，送信に失敗していリア間の制約がなく，アプリケーション開発においても自由度るので無駄なバッテリを消費していると言える．このような無及び汎用性が高いだけでなく，一度マーケットに登録すると，駄を防ぐ為，Friedman らは TCP の受信バッファサイズを適切世界中の Android ユーザからインストールが可能となる．つまな値に設定すれば，最大スループットを保ちながらバッテリのりアプリケーション開発しやすく数も増えるというメリットが消費も抑えられるという事を示した．しかしこの設定は，各デある．現在 Android マーケットでは，このような大きなビジネバイスの特定のハードウェアとネットワーク内の負荷に依存し，スチャンスを提供されているため，毎年多くのアプリケーショしたがって適切な値に自動調整するための動的メカニズムが必ンが登録されており，アプリケーション市場は賑わっている.

要となることが課題であると述べられている．本研究で用いた

このような背景から，Android はスマートフォン OS の中で通信制御手法は，輻輳ウィンドウを動的に調整する事で，これのシェア率も年々上がってきている (2014 年第 2 四半期では世と同様の最適化を行う動的メカニズムであると考えられる．

界で 84.7 ％のシェア)．また，Android 端末は特に低所得者層に広く普及していることから，スマートフォンが現在普及していない地域には Android 端末が普及しやすいだろうと考えられ，今後ますます多くの人が利用すると思われている [3]．
以上の理由から，本研究で取り扱うスマートフォン OS として Android に焦点を当て，Android アプリケーションと Android端末のバッテリ消費の関係について検討していく．

4. 実

験本章にて，アクセスポイントへの接続台数と通信速度とバッテリ消費量の関係について考察をする．

4. 1 実 験 概 要
公衆無線 LAN 環境などのひとつのアクセスポイントに対して接続されるスマートフォン端末が多いと，通信効率が悪くな

3. 関 連 研 究
本章にて，スマートフォン端末の省電力化に関する関連研究を挙げる．

[4] はユーザがアプリケーションを実際に使用している時に情報を収集し，その情報から消費電力を見積もることで，省電力効果シュミレーションを行った．[5] は CPU, 液晶などの端末リり，通信速度が低下する [8]．その分，バッテリ消費が大きくなることが予想される．そこで，1 つのアクセスポイントに多数台の端末が接続されている際の通信性能とバッテリ消費に着目をした実験を行った．
具体的には，帯域測定ツール iperf を用いて 30 分間通信させ，バッテリの変化，通信量を測定する．

—2—

次に，送信量と消費電力の比 (消費電力 1 %あたりの送信量)

4. 2 実 験 環 境に着目する．表 3 より，端末 3 台時の消費電力量 1 %あたりの送信量は端末 1 台時の約 1.02 倍，端末 5 台時は端末 1 台時の約 0.64 倍，端末 7 台時は端末 1 台時の約 0.42 倍となっており，端末数が増加し過ぎると送信量と消費電力の比が悪化することが分かる．また各端末の通信速度の時間変化を確認したところ，端末数が多いほど特定の端末の通信速度が極端に低下する頻度が大きかった．
この結果より，ひとつのアクセスポイントに接続される端末数が多くなると，1 台あたりの速度的な通信効率は低くなり，
図２：実験環境

バッテリ消費あたりの送信量も減少することがわかった．
表３：消費電力１％あたりの送信量

実験は図 2 で示す様にサーバ，ダミーネット，アクセスポイントは有線で繋ぎ，Android 端末をアクセスポイントに接続させる．バッテリ残量，通信量を記録する事ができるように，カーネルにコードを加える改変を行った Android 端末を用い，表 1で示した環境で実験を行った．スリープ状態になることを防ぐため，端末がスリープすることを防ぐ自作のアプリケーションを起動させ，その他の操作は一切行わない．

表 1：使用端末の仕様と実験環境

4. 4 通信制御手法を用いた実験
前節の実験結果より，ひとつのアクセスポイントに接続される Android 端末の台数が増加すると 1 台あたりの速度的な通信効率は低くなり，バッテリ 1%消費あたりの送信量も減少することが確認できた．そこで，通信制御ミドルウェアを用いて通信中カーネルモニタを監視し，RTT の最適化を図る手法を導入することで，効率的な通信制御を行った場合のバッテリ消費と通信量，通信効率を考える [8]．
実験は図 3 で示す様に前章と同じ環境で行った．また，ダミーネットの遅延時間を 256ms に変更した．これは，より実環境に近づける目的の他に，より厳しい実験環境にした方が通信4. 3 実 験 結 果制御を適用する効果がより見られると考えた為である．前節の実験と同様に，帯域測定ツール iperf を用いて 30 分間通信させ,Android 端末数を変化させた時のバッテリの変化，1 台あたバッテリの変化, 通信量を測定する.

りのデータ送信量，スループットを以下の表 2 に示す．表 2 より，アクセスポイントに接続されている Android 端末が多いほど，1 台あたりのスループットとデータ送信量が少なく，1 台あたりのバッテリの減少も少なくなることがわかる．
表２：バッテリの減少と通信量・通信効率

図３：実験環境—3—前節より，アクセスポイントに接続される Android 端末が増

表５：通信量・スループットの比較

加すると混雑が起きてしまい，本来の通信性能より遥かに悪い状態で通信を行っていることが明らかになった．これは，本来のパフォーマンスを発揮できずにバッテリを無駄に消費してしまっていると言える．そこで早川ら [8] の考案した，アクセスポイント周りの混雑具合を判断し，各ノードのデータ送信がアグレッシブになり過ぎないよう抑えてコントロールするための手法を取り入れた通信制御手法の適用時に，バッテリ消費と通信量，通信効率は改善されるのか調査する．

4. 5 通信制御手法を用いた実験の結果
通信制御手法の有無が，Android 端末数を変化させた時のバッテリの変化に影響を与え得るのかを表 4 に示す．表 4 より，通信制御手法の有無によってバッテリ消費に大きな違いがでることはないと言える．また，台数が増えれば１台あたりのバッテ

表６：１ %あたりの送信量リ消費は減少する傾向がどちらでも見られた．この結果より，通信制御手法はバッテリ消費に目に見える影響を与えないことがわかる．

表４：バッテリの減少の比較

また図 4 は 30 分間のデータ送信量の合計を表す．表 4 の送信量の欄では 1 台あたりのデータ送信量を示していたのに対し，
図 4 では全ての端末のデータ送信量の総和である．つまり， 3台時は 3 台， 5 台時は 5 台， 7 台時は 7 台全ての端末のデータ送信量の合計を示している．
図 4 より，通信制御手法を適用した場合，データ送信量の合次に，1 台あたりのデータ送信量，スループットの平均を以下の表 5 に示す．表 5 より，通信制御手法適用時と非適用時はいずれの場合も，アクセスポイントに接続されている Android 端計は 5 台時は 1 台の時 0.77 倍， 7 台時は 1 台の時の 0.52 倍であるのに対し，通信制御手法の非適用時は， 5 台時は 1 台の時0.38 倍， 7 台時は 1 台の時の 0.16 倍である．

末が多いほど，1 台あたりのスループットとデータ送信量が少なくなることがわかる．また，Android 端末が 1 台， 3 台のときは通信制御手法の適用による違いは見られなかったが，台数が 5 台， 7 台と増加すると通信制御手法の有効性が顕著に現れることがわかる．
表 6 で，Android 端末 1 台におけるバッテリ消費 1 ％あたりの送信量を示す． 5 台の時は適用時の方が非適用時より 2.18倍， 7 台の時 2.81 倍多くなっており，通信制御手法を用いることによりバッテリ効率の改善が実現できていることがわかる．

図４：合計送信量—4—次に，多数台通信をする際の通信公平性について，端末が 3も往復遅延時間を制御できていると言える．

台のときを例に述べる．図 5 は通信制御手法を適用，図 6 は非適用時の各端末の 5 分毎のデータ送信量を表している．通信制御手法を適用した図 5 では，3 台の端末が平等に帯域を分け合ってデータ送信をしていることが確認できる．しかし，非適用時では図 6 より特定の端末がアグレッシブに通信をしてしまい，公平性が保たれていないことがわかる．
よって通信制御手法により，多数台通信をする際の通信の公平性が保たれることが確認できた．

図７：通信制御手法の有無による RTT の比較

以上，通信制御ミドルウェアを用いて通信中カーネルモニタを監視し，RTT の最適化を図る手法を導入した本実験によって，
図５：通信制御手法適用時の通信公平性バッテリ消費には直接的な違いが見られなかったものの，データ通信量やスループットは大幅に改善され，通信効率は格段に上がることが確認できた．また，バッテリ消費あたりの通信効率が上昇したことで，本研究の有用性を示すことができた．

5. まとめと今後の課題
本研究では, スマートフォンのバッテリ消費の原因として，通信による消費に着目をした．アクセスポイントに接続されている端末台数が多いほど速度的な通信効率は下がることから，RTT 最適化を図った手法を用いて実験を行った．実験により，台数が多い場合の通信効率を上げることができ，消費電力あたりのデータ送信量が大幅に改善された．
今後は効率のより良い通信方法を考えると同時に，目に見えるバッテリ消費の削減を目指していきたい．
図６：通信制御手法非適用時の通信公平性

謝最後に，図 7 で Android 端末数ごとの往復遅延時間の平均を示す．本実験ではダミーネットで片道で 256 ms の遅延を起こ

辞本研究を進めるにあたり，ご強力賜りました株式会社 NTT

DOCOMO の早川愛さんに深く感謝致します.

しているため，通信による遅延が全くない理想の往復遅延時間は 512 ms である．
通信制御手法を適用した場合，往復遅延時間は端末数が 3 台の時は 1 台時の 1.43 倍， 5 台時は 1 台時の 1.54 倍， 7 台時は1 台時の 1.67 倍と，緩やかに増加していることがわかる．一方，通信制御手法を適用しなかった場合，往復遅延時間は端末数が3 台の時は 1 台時の 1.37 倍， 5 台時は 1 台時の 1.64 倍， 7 台時は 1 台時の 2.5 倍と，急激に増加していることが確認できた．
このことより，通信制御手法によって端末数が増加した場合で

文

献

[1]
[2]
[3]
[4]

BCN:http://www.bcnranking.jp/news/gallaery/1210/
Android developers:http://developer.android.com
IDC：http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS25037214
古庄 裕貴，久住 憲嗣，神山 剛，稲村 浩，中西 恒夫，福田 晃, :Android アプリケーションの運用時消費電力分析, 電子情報通信学会, IEICE Technical Repor ，SS2012 − 58, 2013 年 1 月[5] 井原 卓也，田坂 和之，大岸 智彦，小花 貞夫 : スマートフォンのFirefox OS と Android の 消費電流量に関する一考察, 情報処理学—5—

会第 76 回全国大会, 4W-3 900-908[6] Rahul Murmuria, Jeﬀrey Medsger, Angelos Stavrou, Jeﬀrey M. Voas,
Mobile Application and Device Power Usage Measurements, Proc.
2012 IEEE Sixth International Conference on Software Security andReliability (SERE2012), pp.147-156, June 2012.
[7] Roy Friedman, Alex Kogan, and Yevgeny Krivolapov, On Powerand Throughput Tradeoﬀs of WiFi and Bluetooth in Smartphones,
Proc. 30th IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM2011), pp.900-908, April 2011.

[8] 早川愛， 山口実靖， 小口正人:無線 LAN-AP における TCP ACK
パケット蓄積回避のための協調的輻輳制御手法の提案と実装，
DEIM2015, C2-2,2015 年 3 月．

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