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J-GLOBAL ID：201802226542109687   整理番号：18A2111174

Androidモバイルにおけるソフトウェアエージング指標予測に関する経験的研究【JST・京大機械翻訳】

An Empirical Study on Software Aging Indicators Prediction in Android Mobile

著者 (3件)： Qiao Yu ,  Zheng Zheng ,  Fang YunYu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ISSREW  ページ： 271-277  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイル機器の高い信頼性,アベイラビリティ,および性能に対する要求は著しく増加している。Androidは世界で最も広く使われているモバイルオペレーティングシステムであり,ソフトウェアのエージングにより影響を受け,応答性が悪くなる。本論文は,システムの自由物理メモリと応用のヒープメモリのようなエージング指標に焦点を合わせて,Androidにおけるソフトウェア老化指標予測を研究した。Androidアプリケーションとシステムのための様々なユーザ挙動シーケンスにより,著者らは,これらのエージング指標を予測するために,時間シリーズにおける隠れた長期依存性を捉えることができる,長い短時間メモリニューラルネットワーク(LSTM NN)を利用した。全予測性能を評価するためにMAPE/MSEのような従来の評価基準を用いて予測結果を解析し,提案した評価基準TA,FA,SVAを用いて,エージング指標の傾向,変動,および小さな変動を評価した。結果は,LSTM NNがソフトウェア老化研究の歴史において他の予測方法と比較して優れた性能を持つことを示した。結果に基づいて,ソフトウェア若返りのような積極的な管理技術は,ソフトウェア老化効果を軽減し,Androidモバイルのアベイラビリティを増加させるために適切なモーメントを予測することによって予定できた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *携帯電話 ,  モーメント ,  アベイラビリティ ,  予測技法 ,  応答特性 ,  *ソフトウェア ,  *予測 ,  ヒープ ,  評価基準 ,  記憶装置
準シソーラス用語： Androidアプリケーション ,  モバイルプラットフォーム ,  高信頼性 ,  モバイルデバイス ,  *アンドロイド , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： Android ,  モバイル ,  ソフトウェアエージング ,  指標 ,  予測 ,  経験 ,  研究