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모바일 실시간 시스템의 전력 절감을 위한 태스크 오프로딩, CPU 전압조절, 메모리 배치 통합 기술
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.11.919
본 논문은 모바일 실시간 시스템에서 CPU, 메모리, 네트워크 장치 등에서 소모되는 전력을 동시에 고려하는 저전력 태스크 스케줄링 기술을 연구한다. 확장된 태스크 모델의 정의 및 태스크 오프로딩, CPU 전압 조절, 저전력 메모리 배치 기술 등을 적용하고 이에 대한 최적 조합을 탐색하여 제안한 기술이 실시간 시스템의 전력 소모를 평균 76.8% 절약할 수 있음을 보인다. 또한, 본 연구는 변화하는 네트워크 상황에 맞게 오프로딩, DVFS, 메모리 배치 등을 최적화하여 실시간 태스크 집합의 스케줄링을 보장하면서 전력 절감을 극대화하는 특성을 가진다.
AP-QoS 기반 Wi-Fi 슬라이싱의 실시간 시스템 적용의 한계 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.6.723
네트워크 슬라이싱은 애플리케이션 서비스 혹은 사용자의 종류에 따라 차별화된 네트워크 서비스 품질을 보장하는 기술이다. IEEE 802.11에 기반한 Wi-Fi는 가장 보편적으로 사용되는 근거리 무선 통신이며 그 사용자 역시 해마다 늘어나고 있다. 최근에는 의료기기와 같은 고안전성 IoT 기기의 Wi-Fi 사용이 점차 늘어나고 있고, 기업에서도 사용자 서비스 등급에 따른 차별화된 Wi-Fi 서비스를 비즈니스에 활용하기 위해 Wi-Fi를 위한 네트워크 슬라이싱 기술을 요구하고 있다. 본 논문에서는 시간적 결정성을 요구하는 하드 실시간 시스템을 위해 AP-QoS 기반의 네트워크 슬라이싱 구현의 한계와 문제점을 분석한다. 본 논문에서는 QoS를 제공하는 IEEE 802.11e의 Enhanced Distributed Coordination Access(EDCA, 향상된 분산 채널 접근)의 최악의 경우를 분석하는 프레임워크를 정의하고, 이를 통해서 시간적 결정성을 해치는 EDCA의 최악의 경우를 확인한다. 또한 NS-3를 통해 AP-QoS 기반의 네트워크 슬라이스 한계와 문제점을 실증한다. 아울러 AP-QoS의 EDCA를 활용한 실시간 시스템을 위한 Wi-Fi 스트리밍 기술을 본 논문이 참조하는 기술보고서를 통해서 제공한다.
ILP 기반한 시간민감네트워크 스케줄 생성
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.6.595
최신 실시간 이더넷 표준인 IEEE 802.1Qbv 시간민감네트워크(Time Sensitive Network, 이하 TSN)는 스트림의 시간적 정확성을 보장하기 위해 고안된 네트워크의 표준이다. TSN은 공장 자동화나 자동차 네트워크 시스템을 대체할 이더넷 기반 네트워크로 현재 개발되고 있다. TSN은 오프라인 상에서 만들어진 스케줄에 근거하여 스트림의 흐름을 제어함으로써 주어진 스트림의 종단간지연 혹은 지터 요구사항을 만족시킬 수 있다. 하지만 TSN 스케줄 생성은 NP-hard 문제로 그 복잡도에 있어서 매우 풀기 어려운 문제이다. 그러한 이유로 최근에는 SMT(Satisfiability Modulo Theory)이나 ILP(Integer Linear Programming) 같은 제약사항 해결 기법(Constraint solving technique) 등이 해결방법으로 제시되고 있다. 이 논문에서는 오프라인 상에서의 생성하는 TSN 스케줄 생성을 위해 휴리스틱과 ILP를 함께 이용한 탐욕적이며 점증적인(greedy and incremental) 알고리즘을 제공한다. 이렇게 하여 계산 복잡도를 줄이고 스케줄 생성 성능을 높이고자 한다. 본 논문에서는 특히 기존의 SMT 솔버를 통한 접근과의 비교를 통해 본 연구에서 제시하는 방법에 대한 성능을 비교한다.
Coq에서의 실시간 분산 시스템 검증을 위한 네트워크 및 운영체제 행동의 정형 모델 정의
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.11.1071
정형 검증을 적용하여 분산 시스템의 안전성을 높이는 것은 중요한 과제이다. 분산 시스템 중 항공, 의료기기와 같은 안전 우선 시스템은 안전성의 위협이 큰 사고와 직결될 수 있다. 하지만 분산 시스템을 정형 검증하기 위해서는 소프트웨어의 실행 의미뿐만 아니라, 소프트웨어를 실행시키는 운영체제와 메시지를 전달하는 네트워크의 환경 등에 대한 기술이 필요하다. 우리는 Coq 증명 보조 도구 안에서 네트워크와 운영체제의 추상적인 행동에 대한 모델을 정의하였다. 이 모델은 단계적으로 네트워크 각 지역의 실행 규칙을 제시하고, 이로부터 전체 시스템의 행동을 구성한다. 우리는 이 모델이 실제로 분산 시스템 검증에 유용하게 사용될 수 있음을 보이기 위해 간단한 서버-클라이언트 시스템 검증을 수행하였으며, 이후 실용적인 소프트웨어 검증에 적용되기를 기대하고 있다.
Engine Control Unit 실시간 객체 지향 모델의 시나리오 기반 멀티 코어 멀티 태스킹
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.4.352
본 논문에서는 차량 Engine Control Unit (ECU) 시스템을 사례 연구로 하여, 실시간 객체 지향 모델을 멀티 코어 시스템에서 효율적으로 수행시키는 방법을 제안한다. 현존하는 모든 상용 및 오픈소스 실시간 객체 지향 모델링 도구는 객체를 태스크와 코어에 매핑하는 기본 단위로 사용한다. 반면 우리는 객체 대신 시나리오를 매핑의 기본 단위로 사용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 효용성을 보이기 위해, ECU 시스템 모델과 실시간 객체 지향 모델링 도구 중 유일한 무료 오픈 소스인 eTrice를 활용한다. 구체적으로, eTrice에서 ECU 실시간 객체 지향 모델을 구현하고, 시나리오 기반 구조와 멀티 코어 동기화 기법을 지원하도록 eTrice 리눅스 런타임 시스템과 코드 생성기를 확장 구현한다. 그 결과 시나리오 기반 멀티 코어 멀티 태스킹이 기존 및 이전 연구에서 제안한 방법에 비해 응답 여유 시간(슬랙)을 이론적, 실험적으로 크게 향상시키는 것을 보인다.
안드로이드 시스템에서 CPU 성능 간섭을 완화하기 위한 데드라인 태스크 관리 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.1.11
안드로이드 리눅스 커널에서는 대부분의 작업이 공평하게 수행되기 때문에 시간 민감성이 있는 응용의 수행에 지연이 발생할 수 있다. 특히 미디어 데이터 처리나 지문인식과 같은 생체 인식에 지연이 발생하면 사용자의 불편을 초래하기 때문에, 시간적 제약이 있는 작업들을 데드라인 태스크로 수행할 필요가 있다. 그러나 현재 안드로이드 환경에서 데드라인 스케줄러를 사용할 경우 두 가지 문제점이 발생할 수 있다. 첫째로 데드라인 태스크가 수행되면서 CPU의 소모전류를 크게 증가시킬 수 있으며, 둘째로 데드라인 태스크의 높은 우선순위로 인해 기존에 수행 중이던 일반 태스크의 성능저하를 유발할 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 환경에서 일반 태스크에 주는 영향을 감소시키면서 소모전류를 높이지 않고 데드라인 태스크를 수행하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안 기법이 기존 데드라인 스케줄러 대비 약 10%의 성능을 향상시켰으며, CPU 주파수를 효과적으로 사용해 소모전류를 증가시키지 않음을 확인하였다.
