많은 산업 분야에서 사용되는 실시간 시스템은 논리적 정확성뿐만 아니라 시간적 정확성을 요구한다. 그래서 실시간 시스템에서 동작하는 작업들은 항상 마감시간을 지키기 위해 작업에 대한 스케줄링이 매우 중요한 요소가 된다. 그리고 시스템의 신뢰도를 높이기 위해서는 고장 감내가 반드시 필요하다. 특히. 현대 기술의 발달로 일부 분야에서 사용되어 지던 실시간 시스템이 실시간 내장형 시스템 형태로 다양한 분야에 사용되어 진다. 내장형 시스템을 개발하는데 있어 자원의 절약 또한 하나의 중요한 요소이다. 따라서 본 논문에서는 실시간 시스템에서의 작업들이 마감 시간을 만족하며 고장 감내를 보장하는 시간 중복 기법과 백업 기법을 혼합하여 주기적으로 동작하는 작업들의 신뢰도와 자원의 효율 및 절약을 높이는 스케줄링 기법을 제안하고 실험한다.
실시간 선점형 다중 태스크 운영체제를 기반으로 구동하는 프로세서와 연결된 디바이스로부터 데이터를 입수하는 방법은 크게 폴링(Polling)과 인터럽트 구동(Interrupt driven) 방식으로 구분할 수 있다. 이들 모두에 대한 기술적인 접근은 운영체제의 스케줄링 정책 및 소프트웨어 아키텍쳐에 따라 달라질 수 있다. 위성 컴퓨팅 환경에서 위성 서브 시스템 또는 컴포넌트로부터 입수되는 데이터의 처리시 시간 준수와 정확성을 보장하는 것은 비행 소프트웨어를 개발시마다 요구되는 중요한 요구사항 중의 하나이다. 본 논문에서는 디바이스의 입출력 방식과 스케줄링과의 관계에 대한 분석 및 이에 따른 프로세서와 디바이스간의 신뢰적인 데이터 입출력 방법을 제안한다.
그리드(Grid) 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 컴퓨팅 자원들을 네트워크로 연동시켜 서로 공유 될 수 있도록 해주는 서비스이다. 본 논문에서는 그리드 컴퓨팅 시스템을 구성하는 전체 노드를 대상으로 작업을 분배하는 메타 스케줄링 정책과 특정 한 개의 노드 내에서 작업을 분배하는 작업 스케줄링을 동시에 고려하는 하이브리드 스케줄링 기법을 제안한다. 그리드 컴퓨팅 노드로 제출된 작업을 필요 프로세서 수와 예상 작업수행 시간에 따라 구분하여 우선순위가 높은 작업은 작업 큐(Job Queue)로, 우선순위가 낮은 작업과 원거리 작업은 백필 큐(Backfill Queue)로 할당시킴으로써, 그리드 컴퓨팅 시스템의 성능을 높이는 방법을 연구한다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법들의 성능을 평가하며, 그리드 컴퓨팅 시스템의 이용률이 높아지고, 작업 지연시간이 감소됨을 확인한다.
본 논문에서는 다중자원(multiple resource)을 사용하는 시스템의 명세와 검증을 위한 프로세스 대수 ACSMR(Algebra of Communicating Shared Multiple Resources)을 정의한다. ACSMR은 프로세스 대수 기반의 정형기법(formal methods)인 ACSR에 다중자원의 개념을 확장한 것이다. 명세와 검증의 예로 실시간 시스템의 스케줄링 기법의 하나인 Earliest-Deadline-First(EDF)를 멀티프로세서하에서의 시스템의 행동 명세와 다중 포트를 가진 레지스터를 이용한 수퍼스칼라 프로세서의 타이밍 특성과 자원 제한을 묘사하기 위한 명세방법을 제시한다.
고성능 컴퓨팅 자원(Computing Resources)을 네트워크를 통하여 하나로 연동하여 단일 컴퓨팅 작업을 수행하는 그리드 컴퓨팅(Grid Computing)에 대한 연구가 최근 활성화 되고 있다. 이에 본 논문에서는 그리드를 구성하는 노드에 작업을 분배하는 메타 스케줄링(Metascheduling)과 노드내의 작업을 프로세서에 적절히 할당하는 작업 스케줄링 방법을, 작업 큐와 두 개의 백필 큐를 사용하는 혼합 기법을 사용하여, 작업 지연율(Slowdown Ratio)을 줄이고 그리드 컴퓨팅의 이용률(Utilization)을 높이는 방법을 제안하였으며 다양한 실험을 통하여 성능을 평가하였다.
멀티코어 프로세서는 멀티미디어 스트리밍에 있어서 비교적 낮은 비용에 높은 성능을 보인다는 장점 때문에 스마트폰, 스마트 TV, 셋톱박스 등 관련 산업계에서 큰 관심을 받고 있다. 멀티미디어 데이터를 처리하기 위해서는 주기적인 태스크의 시간 제약성을 만족시킬 수 있는 스케줄링 알고리즘이 필요하다. Pfair 스케줄링 알고리즘은 이론상으로 멀티코어 상에서 모든 태스크의 시간 제약성을 만족하는 동시에 100%의 이용률을 달성할 수 있지만 코어간에 태스크의 빈번한 이동이 필요하고 매 스케줄링 시점에 시스템 전역에 대한 동기화가 필요하는 등 스케줄링을 위한 오버헤드가 매우 높다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 코어 간의 이동이 꼭 필요할 경우에만 전체 코어의 스케줄링을 수행하고 평상시에는 각 코어별로 독립적인 스케줄링을 수행하도록 하는 HPGP 스케줄러를 제안한다. 시뮬레이터를 통한 실험 결과 기존의 Pfair 알고리즘에 비해 스케줄링 오버헤드가 현격히 감소하는 것을 알 수 있으며 80% 이하의 이용률을 갖는 태스크 집합에서는 스케줄링 오버헤드가 거의 발생하지 않는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 멀티미디어 환경등의 실시간 시스템에서 타스크에게 빠른 응답시간을 제공하는 실시간 스케쥴링 기법을 제시하고자 한다. 타스크를 주기적 타스크와 비주기적 타스크로 구분하고 타스크의 형태를 긴급 타스크, 필수 타스크, 일반 타스크로 구분하여 다양한 타스크의 처리를 원하는 멀티미디어 환경에서도 적용할 수 있도록 하며, 주기적 타스크의 경우 마감시간을 지키는 범위 내에서 최대한 수행을 연기하여 비 주기적 타스크에 빠른 응답시간을 제공한다. 각 타스크는 우선 순위를 가지며 우선 순위의 변경은 동종 타스크 에서만 허용하고 동적 우선순위 방법을 이용하여 스케줄링한다. 긴급타스크의 경우 어떠한 경우에도 수행할 수 있도록 하며 준비된 실시간 타스크 가 여러 개인 경우 laxity값이 작은 타스크를 먼저 수행 할 수 있도록 한다. 본 눈문에서는 비주기적 타스크가 있을 때와 없을 때를 구분하여 비주기적 타스크가 있을 때에는 주기적 타스크를 뒤로 미루고 비주기적 타스크를 앞에서 먼저 처리하며 비주기적 타스크가 없을 때에는 주기적 타스크를 앞에서 처리하는 스케줄링 기법을 사용한다. 시뮬레이션 결과 다중 프로세서 시스템에서 지금까지 suboptimal 하다고 알려진 EDZL 보다 응답시간 관점에서 제안한 기법이 우수하였고 부하가 증가하여도 성능이 우수하였다.
본 논문에서는 고속 데이터 전송을 위해 OFDM 시스템에 적용 가능한 고속 FFT/IFFT 프로세서를 제안하였다. 제안하는 프로세서는 높은 데이터 처리율을 만족하기 위해서 MDC 구조와 다중 병렬 처리 기법을 채택하였다. 하드웨어 복잡도를 줄이기 위해서 본 논문에서는 연산에 필요한 연산기의 수를 줄이는 구조로 버터플라이 연산기의 수를 줄인 MRMDC 구조와 효율적인 스케줄링 기법을 적용하여 복소 곱셈기의 수를 줄이는 구조를 제안한다. 제안하는 구조를 적용함으로써 연산 싸이클을 증가시키지 않고 하드웨어 복잡도를 줄일 수 있다. UWB, WiMAX, O-OFDM과 같은 고속 OFDM 시스템을 위해 제안하는 프로세서는 128-포인트와 256-포인트 두 가지 모드를 지원 가능하다. 제안하는 프로세서는 IBM 90nm 공정으로 합성하여 메모리를 제외한 전체 게이트 수가 760,000개를 보이며, 동작속도는 430MHz를 나타내었다.
Pfair 알고리즘은 다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합을 스케줄링 하는 최적 알고리즘인데, 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 한다. 최근 mode change 환경에서 도달 함수를 이용하여 최적 퀀텀을 동적으로 결정하는 방법들이 제안되었는데, 이 방법들에서는 최적 퀀텀을 구하기 위해 순차 탐색을 해야 되는 경우가 많이 발생하였다. 본 논문에서는 개선된 도달 함수를 이용하여 최적 퀀텀을 보다 빠르게 구할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다.
다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합의 스케줄링 문제를 해결하는 Pfair 스케줄링 알고리즘은 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 한다. 최근 mode change 환경에서 최대 퀀텀 크기를 동적으로 결정하는 방법이 제안되었는데, 이 방법에서는 태스크들의 주기가 감소되는 경우만을 다루고 있다. 본 논문에서는 태스크들의 주기가 증가되는 경우까지도 고려하여 최대 퀀텀 크기를 동적으로 결정하는 개선된 방법을 제안하였고 모의실험에서 이를 구현하여 효율성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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