본 논문은 제 2장에서 실시간 시스템의 기본 특성에 대해 보다 자세하게 살펴본 후, 제 3장에서 플랜트의 동적 특성을 관련 제어이론을 활용하여 실시간 시스템의 가장 중요한 정보인 작업 데드라인을 유도하는 방법을 살펴본다. 제 4장에서는 효율적인 실시간 제어 컴퓨터를 설계 및 평가하기 위해 실시간 시스템 분야에서 수행되는 연구동향으로 다음과 같은 세부 분야를, i) 스케줄링, ii)실시간 컴퓨터 언어, iii)실시간 운영체계(O/S), iv)실시간 동기화, v) 실시간 H/W 구조(architecture), vi) 실시간 통신, vii) 고장허용기법(fault-tolerance)에 대해 설명하고, 마지막 장에서 향후의 관련 연구 과제들에 대해 간단한 소개로 결론짓는다.
대부분의 실시간 응용에서 보안은 또 하나의 중요한 요구 사항이 되고 있다. 따라서 보안 실시간 데이터베이스 시스템은 다양한 보안 등급을 갖는 여러 사용자가 공유하거나 악의를 갖은 해커에 의해 공격될 수 있는 민감한 정보를 관리해야 한다. 보안 실시간 데이터베이스 시스템이 보안을 위해서는 기존의 보안 방법뿐만 아니라 암호화 정책을 적용하는 것이 필요하다. 그렇지만 민감한 정보가 실시간 시스템에서도 보호되어야만 함에도 불구하고 보안 실시간 데이터베이스 시스템에서 암호화정책을 지원하기 위한 연구가 많지 않았다. 본 논문에서는 보안 실시간 데이터베이스 시스템의 이러한 암호화 정책 문제를 해결하기 위한 암호화 관리자를 제안한다. 보안 실시간 데이터베이스 시스템의 암호화 정책에서 중요한 것은 보안성과 시간성이다. 제안된 암호화 관리자의 중요한 특징은 트랜잭션 데드라인과 보안 수준을 고려하여 데이터를 동적으로 암호화하는 것이다.
본 논문에서는 TMO 엔진과 객체 간 통신을 위한 채널 기반의 분산 IPC로 구축된 분산 컴퓨팅 서비스에, 동적으로 TMO 분산 실시간 객체를 추가하거나 제거하기 위한 프레임워크를 설계 구현하였다. 개발된 프레임워크는 분산 TMO 객체의 동적 구성 변경을 위한 채널의 접속 정보 관리, QoS 관리를 위한 스케줄링 및 채널 할당 정보 관리 등의 자원 관리를 동적으로 수행하여, 접속을 원하는 신규 TMO에게 접속에 필요한 정보의 제공과 중계를 담당하는 접속 브로커의 역할을 한다. 위와 같은 기능은 분산 실시간 객체 TMO를 위한 커널인 TMO-Linux 상에 구현되었다.
증강현실이나 자율 주행, 드론 등의 기술에서 현재 위치와 시점을 파악하기 위해서는 실시간 카메라 자세 추정이 필요하다. 이를 위해 가장 일반적인 방식인 연속적인 단안 영상으로부터 카메라 자세를 추정하는 방식은 두 영상의 정적 객체 간에 견고한 특징점 매칭이 이루어져야한다. 하지만 일반적인 영상들은 다양한 이동 객체가 존재하는 동적 환경이므로 정적 객체만의 매칭을 보장하기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 이 같은 동적 환경 문제를 해결하기 위해, 신경망 기반의 객체 분할 기법으로 영상 속 객체를 추출하고, 객체별 특징점 매칭 및 자세 추정 결과로 정적 객체를 특정해 매칭하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 정적 객체 특정 방식에 적합한 신경망 기반 특징점 추출 방법을 사용하면 동적 환경에 보다 강인한 카메라 자세 추정이 가능함을 실험을 통해 확인한다.
멀티미디어 저장 서버에서는 실시간 클래스와 비실시간 클래스의 두가지 상이한 종류의 요청이 존재한다. 비디오 오디오 등의 실시간 클래스는 정해진 시간 안에 추출되어야 하며 종료시한에 대한 만족이 보장되어야 한다. 반면 텍스트 데이터 등의 비실시간 클래스는 공정한 서비스와 빠른 응답 시간을 요구한다. 본 논문에서는 두 클래스의 요구사항을 동시에 만족시키기 위하여 각 클래스에 할당된 가중을 동적으로 제어하는 디스크 스케줄링을 제안하였다. 클래스 가중은 각 클래스의 가중은 각 클래스에 할당된 디스크 대역폭의 비율을 말한다. 또한 수용제어 알고리즘의 결과를 이용하여 각 클래스의 가중을 동적으로 변화시켜 유혹 대역폭이 효율적으로 이용되도록 하였다. 성능 측정 결과 동적 가중을 이용한 디스크 스케줄링은 비실시간 요청의 평균 응답시간 면에서 정적 가중을 이용한 디스크 스케줄링보다 좋은 성능을 나타낸다.
본 논문은 계층적 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하고, PT(pan-tilt) 카메라를 통해 동적으로 얼굴을 추적할 수 있는 강인한 추적 알고리즘을 구현하고자 한다. 제안된 알고리즘은 분류기 학습, 실시간 얼굴 영역 검출, 추적의 세 단계로 구성된다. 분류기 학습은 AdaBoost 알고리즘을 이용하여, 독특한 얼굴 특징을 추출하는 계층적 분류기를 생성한다. 계층적 분류기는 높은 정확도를 가진 분류기들이 단계적으로 결합됨으로써 우수한 검출 성능으로 수행된다. 실시간 얼굴 영역 검출은 생성된 계층적 분류기를 통해, 빠르고 효율적으로 얼굴 영역을 찾아낸다. 추적은 PT 카메라를 통해 동적으로 검출 영역을 확장시키며, 이전 단계에서 추출된 얼굴 영역의 위치 정보를 이용하여 수행한다. 제안된 알고리즘은 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 증가시키며, 얼굴 검출 수행은 2초당 약 15프레임을 실시간으로 처리한다.
최근 임베디드 시스템 분야에서의 실시간 운영체제는 정보가전을 비롯한 임베디드 시스템 등 적용범위가 점차 확대되는 추세이다. 실시간 운영체제는 다른 범용 운영체제와는 달리 시간 결정성을 보장하는 운영체제로서, 주로 자원(resource)이 한정된 시스템에 탑재되어야 하기 때문에 효율적인 자원관리가 필요하다. 시스템의 자원 중에서도 메모리는 실시간 운영체제의 실행에 있어서 꼭 필요한 자원이므로 이에 대한 효과적인 관리가 필수적이라 할 수 있다. 대부분 실시간 운영체제에서는 효율적인 메모리 관리를 위해서 동적 메모리 할당 방법을 채택하고 있다. 그러나 할당된 메모리를 해제하지 않고 종료되는 태스크로 인해 메모리 누수 문제가 발생하였다. 본 논문에서는 동적 메모리 할당에서 메모리 누수를 최소화 할 수 있도록 개선한 메모리 관리 기법을 설계 및 구현하였다.
현재의 일반적인 다중에이전트 시스템 환경은 실시간이며 복잡한 환경을 제공한다. 또한 제한적인 통신 환경을 제공한다. 본 논문의 테스트 환경인 Unreal Tournament 의 환경은 일반적인 다중 에이전트 시스템 환경을 제공한다. UT 게임의 GameBots 시스템에서 실시간 다중 에이전트 협상 시스템의 구현을 위한 ACL (Agent Communication Language) 을 정의하였으며 그에 따른 다중 에이전트 협상 프로토콜을 정의하였다. 통신 환경은 단일 채널 환경이며 제한적인 통신을 제공한다. 에이전트들은 게임 시작과 동시에 인지 정보를 기반으로 맴을 작성하게 된다. UT 게임은 환경이 실시간으로 급변하기 때문에 최단의 협상 과정을 가져야 한다. 협상 시스템의 구성은 협상 과정에서 모든 것을 정하기엔 시간이 부족하기 때문에 빠른 협상 과정을 유도하기 위하여 협상과정의 일부분을 사전에 정의함으로써 협상과정을 단순화 시켰으며, 나머지는 실시간 협상과정을 통하여 동적으로 역할 분담을 하였다 협상 방법으로는 각 에이전트의 의견이 반영될 수 있는 투표 (voting) 방법을 사용하였다.
정보통신 기술의 빠른 발달에 상응하여 교통망 체계의 첨단화 및 지능화를 위한 기술 개발에 많은 연구와 투자가 이루어지고 있다. 그와 더불어 교통정보 제공에 있어서도 다양한 종류의 정보가 다양한 매체를 통하여 제공되고 있으며, 정확한 정보 제공을 위해 정보의 가공 및 예측에 많은 연구 활동이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 ITS 정보 서비스 개발의 일례로서 정보를 필요로 하는 운전자 개개인에게 맞춤형 실시간 동적 교통 정보를 지능형으로 제공할 수 있는 시스템 구현에 대하여 기술한다. 시스템은 고속도로상에서 실시간으로 수집된 교통 정보와 실시간 차량 위치추적 기술을 활용하여 운전자가 앞으로 직면한 다양한 상황에 대한 정보를 지능형 에이전트를 이용하여 동적이면서 능동적으로 제공한다. 따라서 고속도로를 주행하는 운전자는 진입 예정 구간에 대한 원하는 정보를 사전에 제공받을 수 있어 어떤 상황에 직면하기 전에 유연하게 대처할 수 있게 된다.
동적 메모리 할당 방식은 사전에 그 메모리의 크기를 결정할 수 없는 경우에 효과적인 프로그래밍 기술이다. 하지만 메모리 조각화 문제와 최악의 경우 실행 시간을 예측할 수 없는 단점 때문에 실시간 시스템에는 거의 적용되지 않고 있다. 본 연구에서는 리눅스 기반의 실시간 시스템을 위한 동적 메모리 할당 알고리즘인 QB(Ouick-Buddy)를 제안한다 제안된 알고리즘은 작은 크기의 메모리 요구에 대해서 워드 크기별로 프리 리스트를 관리하고, 큰 크기의 메모리 요구에 대해서는 이진 버디 시스템을 이용하여 관리한다. 이 알고리즘에서는 작은 크기의 메모리 요구에 대해 완전-적합(exist-fit) 전략을 사용하여 메모리 이용 효율을 증가시킨다. 또한 큰 크기의 메모리 요구에 대해서 버디 시스템을 적용함으로써 외부 조각화를 제거시키고 처리량(throughput)을 증가시킨다. 제안된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해서 제안된 알고리즘과 이진 버디 시스템(binary buddy system), 빠른-적합(quick-fit)의 메모리 이용 효율성 및 메모리 조각화 율을 비교할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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