내장 실시간 시스템은 논리적 정확성과 시간적 정확성을 모두 만족해야 하는 내장 시스템이다. 시스템의 시간적 정확성을 위해서는 해당 시스템에서 동작하는 태스크들의 스케줄링 가능성을 검사해야 한다. 스케줄링 가능성을 분석하기 위해서는 태스크의 실행 시간 분석이 선행 되어야 한다. 하지만 태스크의 실행 시간은 실행 시점에 따라 가변적이기 때문에 태스크의 정확한 실행 시간을 알아내기는 힘들다. 따라서 가능한 모든 경우를 고려하여 해당 태스크를 구성하는 코드 경로 중 최악의 경로일 경우의 실행 시간인 최악 실행 시간을 이용한다. 기존의 정적 최악 실행 시간 분석을 하는 도구의 경우 동적인 상황의 정보 부재로 인해 최악 실행 시간의 과대 측정 비율이 높다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정적 최악 실행 시간 분석 시 과대 측정 비율을 줄이기 위해 대상 기기에 실행 정보를 적용한 RunInfo(WCET analysis tool using the Run-Time Information) 분석 도구를 설계하고 구현한다. 실행 정보를 정의하고, RunInfo 분석 도구의 구조에 대해 설명한다. 그리고 실행 정보를 적용할 때, 고려할 점에 대해 알아본다. 성능 평가를 위해 RunInfo 분석 도구의 과대 측정 비율을 기존의 분석도구와 비교한다.
내장 소프트웨어는 실시간성 및 실행 환경으로부터의 독립성을 요구사항으로 갖는다. 실시간성 요구사항은 탑재된 태스크의 최악 실행 시간으로부터 영향을 받는다. 따라서 실시간성을 보장하기 위해서는 정적 분석 기반의 최악 실행 시간 분석 방법을 사용하여 프로그램의 최악 실행 시간을 파악하여야 한다. 그러나 기존의 최악 실행 시간 분석은 실행 환경으로부터 독립성을 고려하지 않는다. 이에 우리는 실행 환경으로부터 독립성을 제공하기 위해 소스코드로부터 실행 시간을 측정하는 방법을 제시한다. 이를 위해 실행 코드가 아닌 소스코드로부터 생성된 제어 흐름 그래프를 통해 실행 시간을 측정한다. 또한 소스코드로부터 생성된 제어 흐름 그래프에는 실행 시간 정보가 존재하지 않기 때문에, 이를 제공하기 위해 소스코드의 문장과 실행코드의 명령어와의 관계를 분석한다. 결과적으로 실행 시간 측정이 가능한 제어 흐름 그래프를 생성할 수 있다. 이를 통해 프로세서로부터 종속적인 부분을 매개변수화할 수 있기 때문에, 최악 실행 시간 분석 도구의 유연성을 향상시킬 수 있다.
신뢰성 있는 내장 실시간 시스템을 구축하기 위해서는 프로그램의 스케줄링 가능성 여부를 검증해야 한다 스케줄링 가능성 분석을 위해서 는 프로그램의 최악실행시간 정보가 필수적인 요소이다. 최악실행시간 분석은 두 단계로 나된다. 첫 번째 단계에서는 프로그램 언어 구문상의 흐름을 분석하고, 두 번째 단계에서는 수행되는 흐름 경로상의 하드웨어적인 요소를 고려하여 수행시간을 분석한다. 본 논문에서는 XScale 프로세서를 대상으로 하는 최악실행시간 통합 분석 도구인 WATER(WCET Analysis Tool for Embedded Real-time system)를 설계하고 구현한다. 상위 수준의 흐름 분석기와 하위 수준의 실행시간 분석기로 이루어진 WATER의 구조를 소개하고 소프트웨어의 실제 측정과 WATER의 분석 결과를 비교한다.
임베디드 운영체제에서의 실시간성 지원은 현대 임베디드 시스템에서 추가사항이 아니라 필수사항이다. 이러한 임베디드 운영체제가 사용되는 시스템의 실시간성 지원을 충족하기 위해서는 시스템 내 실시간성이 요구되는 태스크들의 스케줄링 가능성 여부가 중요하며, 이를 시스템 수행 전 검증해야 할 필요가 있다. 스케줄링 가능성 분석에서 핵심적인 부분 중의 하나는 태스크의 최악실행시간을 구하는 것이다. 기존의 최악실행시간 분석도구들은 일반적인 응용 태스크 즉, 응용 프로그램의 최악실행시간을 위주로 분석하였기 때문에 응용 프로그램들이 운영체제에 의해 스케줄링시 영향을 받는 운영체제의 스케줄링 관련 프리미티브들(스케줄러, 인터럽트 서비스 루틴등)에 대한 고려는 전혀 하지 않고 있다. 본 논문에서는 임베디드 운영체제 중에 널리 사용하고 있는 임베디드 리눅스가 사용되는 임베디드 시스템에서의 스케줄링 관련 프리미티브들을 고려하는 최악실행시간 분석 도구를 설계하고 구현한다. 이 분석도구는 일반적인 응용 프로그램 뿐만 아니라 임베디드 리눅스 커널내의 스케줄링에 영향을 미치는 관련 프리미티브들의 최악실행시간을 분석하여 스케줄링 분석의 정확성을 더욱 더 높인다. 이 도구는 현재 임베디드 환경에서 통합개발환경으로 제작된 이클립스(Eclipse)의 플러그인 형태로 개발되어 어떠한 플랫폼에서도 동작 가능하고 사용자가 사용하기에 편리한 인터페이스 및 기능을 제공할 수 있도록 구현한다.
기존의 실시간 시스템들이 SOA기반으로 통합되면 실시간 SOA가 필요하다. 실시간 SOA에서 하나의 서비스는 일반적으로 여러 개의 작은 단위서비스로 분화되기도 한다. 단위서비스의 예측실행시간은 제공자시스템에서 제공된다. 하지만 요청자는 중개자와 제공자 사이의 메시지 송수신 과정에 관여되는 시간요소를 분석한 시간예측도 필요하다. 본 논문은 웹 서비스의 QoS 만족도를 높이기 위해서 트랜잭션을 고려한 시간 예측과 더불어 다중처리기 시스템의 보편화에 따른 트랜잭션의 실행시간 예측에 관련된 시간요소를 분석하여 개선된 최악의 실행시간 예측 방법을 제안한다.
본 논문에서는 한 번에 여러 개의 명령어를 이슈할 수 있는 다중 이슈 프로세서(in-order, multiple-issue processors)에 대해 최악 실행시간을 분석하는 기법을 제시한다. 명령어들의 이슈 형태를 분석하기 위해서 명령어들 사이의 의존성 간계를 표현하는 IDG(Instruction Dependence Graph)라고 하는 자료구조를 사용한다. 이 자료구조로부터 각 명령어들의 이슈간 거리 범위를 구하고, 프로그램의 계층적인 분석 과정에서 점차로 더 정확한 이슈간 거리 범위로 갱신한다. 프로그램의 최악 실행시간은 최종적으로 얻어진 프로그램 전체에 대한 IDG를 분석하여 얻은 명령어들의 이슈간 거리 범위로부터 계산한다. 제안하는 기법을 구현한 시간 분석기를 사용하여 실험한 결과, 논문에서 사용한 다중 이슈 프로세서 모델에 대해서 정확하게 다중 이슈 형태를 분석할 수 있었다.
실시간 태스크의 스케줄링 가능성 검사를 위해 미리 설정된 태스크의 최악 실행 시간보다 태스크의 실제 실행 시간이 짧은 경우, 최악 실행 시간에서 남은 실행 유휴 시간이 발생한다. 발생된 실행 유휴 시간은 실시간 전력 관리 스케줄링 기법을 통해 배터리 기반 센서 노드의 전력 소비 감소에 활용될 수 있다. 이에 본 논문에서는 발생된 남은 최악 실행 유휴 시간을 분배하여 실시간 전력 관리 스케줄링 기법에서 활용할 수 있도록 세 가지 분배 정책을 제안하였다. 제안한 분배 정책은 보수적, 중도적, 그리고 공격적 실행 유휴 시간 분배 정책으로 각각 구분하였다. 그리고 분배 정책 유형에 따른 실시간 전력 관리 스케줄링 기법의 성능 평가는 전력 소비 측면에서 비교 분석하였다.
실시간 시스템에서는 정해진 시간 안에 작업을 수행해야 하는 것이 가장 중요하다. 때문에 실시간 시스템에서의 응답시간 위반은 물질 또는 인명 피해와 직결된다. 이에 응답시간을 보장하기 위해 실시간 시스템을 분석하는 기법들에 대한 많은 연구가 진행되었다. 그러나 기존의 분석 방법들은 최악실행시간을 도출하기위해 실시간 프로그램의 흐름을 분석하거나 분석을 위한 제약을 생성할 때 부하가 생기는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 프로그램에서 나타나는 함수 또는 변수 등이 중복해서 사용되는 특성들을 이용하여 실행시간 분석에 대한 부하를 줄일 수 있는 방법을 제안하고, 제안한 방법을 기반으로 실시간 프로그램에서 실행시간을 예측할 때 필요한 기본 자료들을 도출할 수 있는 소스코드 분석 도구를 제안한다.
실시간 태스크의 최악 실행시간을 예측할 때 과예측이 발생하는 원인은, 첫째 프로그램의 동적인 최악 실행 행태를 정적으로 분석하는 것이 근본적으로 어렵기 때문이며, 둘째 최근의 RISC 형태 프로세서에 포함되어 있는 파이프라인 실행 구조와 캐쉬 등이 그러한 정적 분석을 더욱 어렵게 만들기 때문이다. 그런데 기존의 연구에서는 각각의 과예측 원인을 해결하기 위한 방법에 대해서만 언급하고 있을 뿐 분석의 정확도에서 각 원인이 차지하는 비중에 대해서는 언급하고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 최악 실행시간 예측시 과예측을 유발하는 원인들, 즉 분석 요소들의 영향을 정량적으로 조사함으로써 기존의 최악 실행시간 분석 기법들이 보완해야 할 방향을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 실험이 특정 분석 기법에 의존하지 않도록 하기 위하여 시뮬레이션 방법에 기반한다. 이를 위해 분석 요소별 스위치가 포함된 MIPS R3000 프로세서를 위한 시뮬레이터를 구현하였는데, 각 스위치는 해당 분석 요소에 대한 분석의 정확도 수준을 결정한다. 모든 스위치 조합에 대해서 시뮬레이션을 반복 수행한 다음 분산 분석을 수행하여 어떤 분석 요소가 가장 큰 영향을 끼치는지 고찰한다.Abstract Existing analysis techniques for estimating the worst case execution time (WCET) of real-time tasks still suffer from significant overestimation due to two types of overestimation sources. First, it is unavoidably difficult to predict dynamic behavior of programs statically. Second, pipelined execution and caching found in recent RISC-style processors even more complicate such a prediction. Although these overestimation sources have been attacked in many existing analysis techniques, we cannot find in the literature any description about questions like which one is most important. Thus, in this paper, we quantitatively analyze the impacts of overestimation sources on the accuracy of the worst case timing analysis. Using the results, we can identify dominant overestimation sources that should be analyzed more accurately to get tighter WCET estimations. To make our method independent of any existing analysis techniques, we use simulation based methodology. We have implemented a MIPS R3000 simulator equipped with several switches, each of which determines the accuracy level of the timing analysis for the corresponding overestimation source. After repeating simulation for all of the switch combinations, we perform the variance analysis and study which factor has the largest impact on the accuracy of the predicted WCETs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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