네트워크 기반 컴퓨터 시스템이 외부 침입이나 혹은 내부 침입에 의해 부분적으로 손상 (Partially Compromised)이 되더라도 최소한의 필수 서비스를 지속적으로 제공할 수 있게 해주는 침입감내시스템(Intrusion Tolerance System) 설계에 요구되는 중요한 요소 기술 중의 하나는 컴퓨터 시스템의 정량적 신인도(Dependability) 분석이라 할 수 있다. 본 논문에서는 침입감내시스템의 방어능력을 확보하기 위해 자율컴퓨팅(Autonomic Computing)의 핵심 기술인 자가 치유(Self-healing) 메커니즘을 적용하였다. 주 서버와 보조서버로 구성된 침입감내시스템의 상태천이(State Transition)를 자가치유 메커니즘의 두 가지 요소(결함모델 및 시스템반응)를 활용하여 분석하였으며, 시뮬레이션 실험을 통해 침입감내시스템의 가용도(Availability)를 계산한 후, 두 가지 경우의 취약성(Vulnerability) 공격에 대한 사례 연구를 진행하였다.

메시지전달 프로그램에서 발생하는 임의의 메시지경합은 다른 경합의 발생에 영향을 줄 수 있으므로, 효과적인 디버깅을 위해서 영향받지 않은 경합을 탐지하는 것이 중요하다. 이러한 경합을 효율적으로 탐지하기 위한 기존의 기법은 각 프로세스에서 가장 먼저 발생하는 경차의 수신사건에서 수행을 중단하여 경합하는 메시지들을 탐지한다. 그러나 프로세스의 수행 중단은 경합들간에 존재하는 영향관계의 단절을 초래하므로, 탐지된 모든 경합이 영향받지 않은 경합임을 보장하지 못한다. 본 논문은 기존의 두 번째 수행을 위한 알고리즘에 각 프로세스에서 가장 먼저 발생한 경합의 영향관계 정보를 생성하는 알고리즘을 추가하여, 탐지된 경차들간의 관계를 효과적으로 시각화하는 기법을 제안한다. 이러한 시각화는 각 프로세스에서 최초로 발생한 경합들간에 형성된 영향관계를 보임으로써 영향받지 않은 경합을 시각적으로 탐지하는데 효과적이다.

거짓 공유는 공유 메모리 다중 처리기 시스템에서 여러 처리기들이 일관성 유지의 단위 메모리 영역을 공유함으로 인해 발생하는 현상으로써, 메모리 일관성 유지의 정확성에는 아무런 도움을 주지 못하면서 그 비용만 증가시키는 주요 요인이다. 특히 메모리 일관성 유지의 단위가 커질수록 그 피해가 더 커진다고 할 수 있다. 페이지-기반 분산 공유 메모리 시스템에서 거짓 공유를 줄이기 위해서는 공유 페이지에 할당되는 객체들의 특성을 미리 예측하여 참조 패턴이 상이한 객체들이 하나의 공유 페이지에 섞이는 것을 방지하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 병렬 응용 프로그램의 코드 내에서 공유 메모리 할당자를 호출한 위치를 추적하여 서로 다른 호출지에서 요청된 공유 객체가 같은 공유 페이지에 할당되는 것을 방지하는 호출지-추적 기반 거짓 공유 감소 기법(CSTallocator)을 제시한다. CSTallocator는 서로 다른 코드 위치에서 할당 요청된 공유 객체들은 각각 상이한 참조 패턴을 보일 것이라는 가정에 기반하고 있다 이 기법의 효용성을 검증하기 위해 기존 거짓 공유 감소 할당 기법들의 성능과 비교한 결과 기존 방식에 비해 훨씬 더 많은 거짓 공유 폴트를 감소시킨다는 것을 알 수 있었다. 실험은 실제 병렬 응용에 기반한 실행-기반 시뮬레이션 기법을 사용하였다.

본 논문은 자원제약 조건하에서 파이프라인 데이타패스 합성을 위한 스케줄링 방법을 제안한다. 제안 방법은 연산의 배정 가능한 제어단계들 중에서 처음과 마지막 제어단계에 임시로 연산을 배정하여 스케줄링 해가 존재하는지를 평가한다. 만약 해를 발견할 수 없다면 이는 자원제약 위반에 의해 연산을 그 제어단계에 배정하는 것이 불가능함을 의미하기 때문에 그 제어단계를 배정 가능한 제어단계 후보에서 제거한다 제안 알고리즘은 점진적 배정가능범위 축소에 기초하여 스케줄하고 자원 배정에 대한 영향을 고려하여 성능개선을 위한 해를 찾는다. 벤치마크에 대한 실험결과는 기존 방법들과 비교하여 개선된 실험결과를 보였다.

하드웨어 기술이 발전하고 실시간 시스템들의 작업 부하가 커지면서 다중처리기를 실시간 시스템에 사용하는 것이 요구되고 있지만, 단일처리기와는 달리 다중처리기 실시간 스케줄링 문제는 대부분 효율적인 해결 방안이 알려져 있지 않다. 따라서 단일처리기 스케줄링 알고리즘을 다중처리기에 그대로 적용하는 연구와 단일처리기 스케줄링 알고리즘을 변형한 다중처리기 스케줄링 알고리즘에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대표적인 알고리즘으로는 EDF(Earliest Deadline First), LLF(Least Laxity First), EDF-US[m/(2m-1)], EDZL(Earliest Deadline Zero Laxity) 알고리즘 등이 있으며, 이들 간의 비교 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스케줄 가능성 측면에서 이 알고리즘들 사이의 우월(dominance) 관계를 밝혔다. EDF, LLF, EDF-US[m/(2m-1)] 간에는 우월 관계가 없으나, EDZL은 EDF보다 우월함을 증명하였다. 또한 모의실험을 통하여 EDZL은 선점을 적게 유발하고 처리기 이용률이 높음을 보였다.

컴퓨터 시스템이 등장한 이후 시스템 성능을 측정하고 분석하기 위한 많은 연구가 시스템 모델링, 성능 측정, 감시, 그리고 성능 예측 등 여러 분야에서 진행되었다. 그럼에도 불구하고, 각 성능 관련 분야를 하나로 묶는 통합 프레임워크에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 특히 TMO(Time-Triggered Message-Triggered Object) 실시간 프로그래밍 모델의 경우, 간단한 감시 도구를 제외하고 성능 측정 도구나 분석 프레임워크가 없어, TMO 모델 기반 시스템 및 태스크를 분석하는데 어려움이 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 TMO 모델 기반의 동적 분석 프레임워크인 TDAF(TMO based Dynamic Analysis Framework)를 제안한다. TDAE는 성능 측정 및 분석 단계를 전체적으로 다루며, 구성 요소인 부하 모델, 성능 모델, 그리고 보고 모델을 유기적으로 결합하여 보다 신뢰할 수 있는 정보를 개발자에게제공한다. 이를 지원하기 위해 기존 부하 모델에 TMO 모델을 결합하여 확장한 부하 모델을 제안하고, TMO 객체 부하를 파악할 수 있는 부하 계산 알고리즘을 제안한다. 또한 TMO 객체 부하를 고려하여 성능 측정지수를 구현한 성능 알고리즘과, 부하 및 성능을 기초로 실시간 태스크의 주기 및 데드라인을 도출할 수 있는 보고 모델과 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 부하 계산 알고리즘의 타당성을 입증하기 위한 실험을 수행하고 그 결과를 제시한다.