디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
FaaS 플랫폼에서 콜드 스타트 감소를 위한 강화학습 기반 적응적 컨테이너 스케줄링 대기 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2024.51.3.191
FaaS(Function as a Service)는 컴퓨팅 자원을 가상화하여 함수 단위로 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스 모델로 탄력적이고 간편한 서비스 전개가 가능해 클라우드 네이티브(cloud native) 아키텍처에서 빠르게 사용이 증가하고 있다. 하지만 FaaS 플랫폼에서 사용자가 요청한 함수의 최초 실행에는 몇몇 초기화 단계가 필수적으로 수반되며 이러한 초기화 오버헤드, 즉 콜드 스타트(cold start)는 함수 실행의 지연을 발생시킨다. 우리의 아이디어는 FaaS 플랫폼에서 실행중인 함 수와 동일한 함수실행 요청이 있을 때 해당 요청을 즉시 처리하지 않고 기다리는 것이 콜드 스타트 발생을 줄일 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 강화학습을 기반으로 함수실행 요청의 전송과 대기 중 최선의 선택을 추구하는 FaaS 리퀘스트대기 정책 모델을 제안한다. Azure Public Dataset을 이용한 Openwhisk 비교실험 결과 콜드 스타트 발생빈도를 최대 57% 낮추고, 함수의 평균 실행시간을 최대 81%까지 줄일 수 있음을 확인하였다.
분산학습 클러스터의 동적 스케일링 중 발생하는 학습 중단 원인 분석과 이의 완화 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.7.550
GPU 클러스터의 자원을 효율적으로 관리하기 위해 동적으로 스케일링하는 것이 중요하다. 체크포인트 기반의 중지 후 재개 스케일링이 널리 사용되어 왔지만, 최근 프레임워크는 학습된 모델을 런타임 환경에서 새로운 GPU로 전송하는 체크포인트 없는 접근 방식을 제공한다. 그러나 이 방법은 새로운 GPU를 추가할 때마다 기존의 학습이 중단되며 비효율적인 방식으로 학습 상태를 동기화한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 스케일링 중 학습을 이어나가는 오버래핑 기법과 동기화 과정에서 발생하는 불필요한 중복된 학습 상태 전달을 제거하며 GPU들의 토폴로지를 고려하는 병렬적 브로드캐스트 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Elastic Horovod에 구현하여 성능평가를 수행하였고, 스케일링 과정의 72.8%의 시간을 학습 시간으로 대체하여 활용할 수 있으며 학습 상태 동기화의 성능이 최대 31.7% 향상시킴을 확인하였다.
웨어러블 기기를 이용한 음주운전 감지 시스템
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.5.397
음주 운전은 교통사고에 따른 인명피해를 불러일으킬 수 있다. 음주운전의 위험성이 충분히 각인되고 있음에도 불구하고 음주상태에서는 저하된 판단력으로 인하여 음주운전 교통사고는 매년 다수 발생하고 있다. 본 논문에서는 웨어러블 기기를 이용한 음주운전 감지시스템을 제안한다. 먼저 웨어러블 디바이스인 스마트워치의 범용적인 센서만을 이용하여 데이터를 수집한 후 스마트폰을 통해 서버에 전송하여 머신러닝을 수행하여 음주여부를 판단한다. 이후 차량 내 비콘을 이용한 운전자 감지 알고리즘에 의해 사용자에게 경보를 줌으로써 음주운전을 방지한다. 본 연구에서는 음주 운전을 방지할 수 있도록 하는 시스템을 스마트워치, 스마트폰과 서버에 실제 구현하고 실용화할 수 있는 앱을 개발하였다. 실험 결과 음주운전 판단 정확도는 약 92%, 운전자 감지 알고리즘은 약 99%의 결과를 나타냈다.
가상물리시스템의 산출물간 통합 관계분석을 위한 추적성 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.1.107
안전성이 중요한 가상물리시스템의 개발은 추적성 분석을 통해 산출물의 관계에 대해 확인하는 것이 필요하다. 가상물리시스템은 상호운용성, 동적 상황 변경, 이종 연결성 등의 특징이 있어 개발 산출물과 안전성/위험 분석 요소를 통합해 분석할 필요가 있다. 하지만 추적성 관계를 일괄적으로 연결하고 분석하는 것으로는 각 요소별 추적성 및 그 관계의 특징을 모두 표현하기에 한계가 있다. 본 논문에서는 가상물리시스템의 개발 산출물 및 안전성/위험 분석 요소의 통합적인 관계분석을 위한 추적성 분석 방법 및 가상물리시스템의 특징에 따른 추적성 세부 관계를 제안한다. 본 논문에서는 이를 위해 가상물리시스템의 각 산출물 요소에 대한 추상화 모델을 제안하고 각 요소별로 추적성을 분석하며 세부 관계를 부여한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 가상물리시스템의 각 산출물 요소의 추적성 관계를 분석하고 연결할 수 있으며, 통합 관계를 확인할 수 있다.
역제곱 비균일 양자화 기법을 활용한 심층신경망의 에너지 효율성 개선
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.1.27
심층신경망(DNN)의 연산 복잡성은 과도한 연산량과 에너지 소비를 초래하기 때문에 제한적인 자원을 가진 임베디드 디바이스로의 DNN 적용을 어렵게 만드는 주요한 요인이다. 이를 완화하기 위해 본 논문에서는 DNN의 가중치 정밀도를 감소시키면서 기존 양자화 기법에 비해 더 많은 희소성을 부여하여 연산량과 에너지 소비를 감소시킬 수 있는 역제곱 비균일 양자화 기법을 제안한다. 서로 다른 맵핑 정책을 가진 다양한 균일/비균일 양자화 기법을 AlexNet과 VGGNet 모델에서 구현하여 CIFAR-10과 ImageNet 데이터셋을 활용한 이미지 분류 작업을 통해 제안된 역제곱 양자화 기법의 정확도와 에너지 효율성을 입증하고, 이를 더욱 향상시킬 수 있는 추가적인 학습 기법도 제시한다. 실험 결과, 제안된 역제곱 비균일기법으로 양자화된 AlexNet과 VGGNet 모델의 비트폭이 2인 경우에 완전 정밀도 기법에 비해 정확도는 각각 2.2%와 2.5%의 손실이 있지만, 에너지 효율성 측면에서는 완전 정밀도 대비 각각 63.2%와 66.5% 정도로 에너지 소비를 감소시켰다.
FMProjector: 표준 인터페이스를 준수하는 운영체제를 위한 정형 검증 프레임워크
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.8.814
정형 검증은 소프트웨어의 정확성을 검증할 수 있는 유용한 기법이지만, 운영체제와 같이 규모가 큰 소프트웨어 전체를 대상으로 한번에 적용하는 것에는 상태 폭발같은 문제로 인해 어려움이 따른다. IEC 61508이나 DO-178과 같은 안전 필수 분야의 표준에서는 정형 검증을 통한 소프트웨어의 정확성 확인을 소프트웨어의 안전 수준에 따라 일부 권장하고 있다. 본 논문에서는 표준 인터페이스를 준수하는 운영체제를 위한 정형 검증 프레임워크, FMProjector를 소개한다. 운영체제를 검증하기 위하여 소프트웨어를 수평적 · 수직적으로 분석하기 위한 접근 방법을 제안하며, 표준 인터페이스로부터 운영체제의 모든 개발 산출물에 대한 추적성을 기반으로 검증 영역을 식별할 수 있는 체계적인 방법을 제시한다. FMProjector를 항공용 RTOS의 인터페이스 표준인 ARINC-653을 준수하도록 개발한 운영체제, Qplus-AIR를 대상으로 적용한 사례연구를 소개한다.
OSDEF: 객체지향 소프트웨어 개발 실습을 위한 통합 프레임워크
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.8.774
소프트웨어는 개발 프로세스에 따라 개발되는 것이 일반적이며 이러한 개발 프로세스는 소프트웨어 공학 교육에서 중심적인 역할을 한다. 객체지향 소프트웨어 개발 교육에서는 객체지향적 특성 확인을 위해 여러 예제들을 통해 교육과 실습이 진행된다. 하지만 프로그램의 규모에 따라 객체의 확인은 적합하지만 구현에 많은 노력이 필요하거나 소프트웨어 디자인과 구현의 관계를 파악하기에 어려운 점들이 나타난다. 본 논문에서는 이러한 점을 지원하고 객체지향 소프트웨어 개발 교육의 효과적인 실습을 위해 OSDEF 프레임워크를 제안한다. 이는 기존에 제안한 객체지향 방법론 기반의 소프트웨어공학 교육용 프로세스 OOPT를 바탕으로 하여 산출물 작성 및 관리와 추적성 분석 도구를 포함한다. 또한 임베디드 소프트웨어를 중심으로 층 구조를 효과적으로 실습하고, 실행해 볼 수 있는 환경을 제공해 개발 프로세스에 따라 디자인 및 실행에 대한 실습을 효과적으로 진행할 수 있을 것으로 기대한다.
OOPT: 소프트웨어공학 교육을 위한 객체지향 소프트웨어 개발 방법론
소프트웨어 개발 프로세스(Software Development Process: SDP)는 소프트웨어공학 교육에서 가장 기초적이며 중심적인 역할을 한다. 모든 소프트웨어는 개발의 시작부터 마지막까지를 모두 포함하는 특정 SDP에 기반해서 개발된다. 따라서, SDP 교육은 소프트웨어공학의 제반 기술에 대한 이해를 도울 수 있다. 본 논문은 대학의 소프트웨어공학 수업에서 활용할 수 있는 소프트웨어 개발 방법론(프로세스)인 OOPT(Object Oriented Process with Traceability)를 소개한다. OOPT는 객체지향 소프트웨어를 개발하기 위한 방법론으로서, 각 단계마다 구체적인 요구사항과 산출물을 정의하고 있으며, 단위/시스템 시험 및 추적성 분석 등의 추가적인 내용들도 포함하고 있다. 본 논문은 OOPT에 대한 적용 사례로서 다년간의 건국대학교 컴퓨터공학과 소프트웨어공학 관련 수업들을 소개하고 있으며, 향후 개선 및 발전 방향을 포함한다.
FBDtoVHDL: FPGA 개발을 위한 FBD에서 VHDL로의 자동 변환
PLC (Programmable Logic Controller)는 원자력 발전소의 디지털 제어시스템의 개발을 위해 널리 사용되어왔지만 복잡성의 증가와 유지보수 비용 등의 문제로 인해 FPGA (Field Programmable Gate Array) 기반 제어시스템이 대안으로 떠오르고 있다. 하지만 PLC 개발자가 FPGA 기반 제어시스템을 개발하기 위해서는 FPGA 개발을 위한 언어를 사용해야 하고 기존의 PLC 개발에서 획득한 노하우 및 지식의 재사용을 어렵게 만든다는 등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 PLC 소프트웨어 개발을 위한 언어 중 하나인 FBD (Function Block Diagram)를 FPGA 개발을 위한 하드웨어 기술 언어 중 하나인 VHDL로의 자동 변환을 위한 방법과 이를 기반으로 개발한 자동 변환 도구인 FBDtoVHDL을 소개한다. 본 연구에서 소개하는 FBDtoVHDL 도구를 사용하여 FBD를 VHDL로 자동 변환함으로써 PLC 개발자는 하드웨어 기술 언어에 대한 지식이 없이도 FPGA 개발하는 것이 가능하다.
스마트 모바일 장치를 이용한 위치기반 고속도로 안전시스템
본 논문에서는 대부분 운전자들이 보유하고 있는 스마트 모바일 기기와 최소한의 중앙서버를 활용하여 구축 가능한 위치기반 고속도로 안전시스템을 제안한다. 이를 위해 중앙서버를 구축하여 GPS를 이용한 차량의 위치정보를 수집하며, 서버에서는 차량위치 업데이트 메시지 감소를 위한 위치예측 알고리즘을 수행한다. 차량에 장착된 모바일에서는 가속도 센서를 이용하여 차량의 위험 상황을 인지하여 상황을 서버에게 업데이트하고, 서버는 LTE 통신을 이용한 위치기반 유니캐스트를 통하여 주변 위험차량에게 신속하게 알려준다. 본 논문에서 제안하는 위치예측 알고리즘을 평가하기 위하여 실제 차량에 앱을 탑재한 모바일 기기를 설치하고 도심도로, 한적한 도로, 고속화도로 등 다양한 시나리오에서 실제 실험하고, 위험도전파 등을 평가하기 위한 시뮬레이션을 수행한다. 또한 차량의 충돌상황을 감지하기 위한 충돌 모의실험을 진행하며, 모바일 기기가 거치대에서 이탈되는 등의 예외적인 상황을 처리할 수 있는 기법을 제안한다.
