NoC 테스트는 온칩네트워크를 TAM으로 재사용하기 때문에 SoC 구조 기반의 여러 테스트 기법을 그대로 사용할 수가 없다. 본 논문에서는 네트워크 기반 TAM의 문제점을 크게 감소시킨 새로운 형태의 NoC 테스트 플랫폼을 소개하며 이를 이용한 NoC 테스트 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 SoC 테스트 용도로 개발된 rectangle packing 방식을 기반으로 효율적이고 체계적인 테스트 스케줄링이 가능하게 한다. ITC'02 벤치회로를 이용한 실험 결과 제안한 방법이 기존 방법에 비해 최대 $55\%$까지 테스트 시간을 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 세 가지 중요한 설계 기준인 테스트 용이화, 설계 면적, 및 전체 수행 시간을 동시에 고려한 새로운 데이터 경로 합성 알고리즘을 제시한다. 우리는 테스트 용이화를 위한 선행 연구들에서 제시한 세 가지 기초적 척도들에 근거하여 새로운 테스트 용이화의 우수성에 대한 척도를 정의한다. 이 척도를 이용하여, 스케쥴링과 할당의 통합된 형태의, 단계식이며 점진적 개선을 통한, 합성 알고리즘을 제시한다. 벤치마크 설계와 다른 회로의 예를 통한 실험에서, 우리는 설계 면적과 수행 시간에 대해 매우 적은 추가 부담으로, 회로의 테스트 용이화가 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 NoC 기반 SoC의 테스트 시간을 감소시키기 위하여 NoC를 TAM으로 재활용하는 구조를 바탕으로 하는 새로운 형태의 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안한 방식에서는 기존 연구된 NoC 테스트 플랫폼을 사용하여 스케줄링 문제를 rectangle packing 문제로 변환하고 이를 simulated annealing(SA) 기법을 적용하여 향상된 스케줄링 결과를 유도한다. ITC'02 벤치회로를 이용한 실험 결과 제안한 방법이 기존 방법에 비해 최대 2.8%까지 테스트 시간을 줄일 수 있음을 확인하였다.
전력소모를 고려한 테스트 스케줄링은 회로의 복잡도가 높은 SoC 시스템을 테스트할 경우 제한된 전력 소모량 내에서 고장 검출율을 높일 수 있고 테스트 시간을 단축 할 수 있는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 제한된 전력소모량 내에서 효율적으로 테스트를 수행하기 위한 테스트 자원의 모델링 방법 및 테스트 스케줄링 알고리듬을 제안하고 그 유효성을 검증한다. 테스트 자원의 모델링 방법으로는 전력사용량의 최고점과 차고점을 이용한 방법 및 소모 전력의 변화량에 따라 테스트 자원을 분할하는 방법을 제시한다. 또한 테스트 자원과 코어의 상관관계를 이용하여 동시 사용가능한 최대 코어 수를 생성하는 확장나무성장 그래프 생성 알고리듬 및 전력의 최적화가 가능한 전력 소모량 변이 그래프 생성 알고리듬으로 구성된 휴리스틱(heuristic) 테스트 스케줄링 알고리듬을 제안하고 이전의 알고리듬과 비교한다.
현재, 미래인터넷에 대한 연구가 해외 및 국내에서 활발하게 진행되고 있으며, 국내에서는 미래인터넷 연구를 위하여 한국 전자통신연구원과 국내 4개 대학을 중심으로 'FiRST(Future Internet Research for Sustainable Testbed)'라는 미래인터넷 테스트베드 구축 및 관련 핵심 기술 개발 프로젝트가 진행되고 있다. 'FiRST'프로젝트 중 국내 4개 대학이 공동으로 수행하고 있는 'FiRST@PC'의 경우 프로그래머블 플랫폼을 이용하여 오픈플로우 스위치 기반의 테스트베드를 KOREN과 KREONET에 구축하였다. 현재, 테스트베드 구축에 사용 된 프로그래머블 스위치의 가상화를 통하여 테스트베드를 이용하는 실험자들에게 독립적인 네트워크의 구축이 가능 하도록 하는 연구가 진행 중에 있다. 이때, 테스트베드의 가상화는 테스트베드를 이용하는 실험자들에게 슬라이스라는 단위로 독립적인 네트워크의 구성을 가능하도록 하며, 각 실험자에게 제공 된 슬라이스는 신뢰성 있고 안정적인 네트워크의 자원 사용 기회가 보장되어야 한다. 본 논문에서는 미래인터넷 테스트베드를 이용하는 실험자들에게 가상화된 네트워크인 슬라이스에 QoS를 제공하기 위하여 하드웨어 기반의 패킷 처리를 지원하는 프로그래머블 플랫폼인 NetFPGA 플랫폼을 이용하여 슬라이스의 트래픽을 스케쥴링하기 위한 스케쥴러를 구현하였고, 테스트베드를 구축하여 성능 실험을 하였으며, 실험을 통하여 미래인터넷 테스트베드의 가상화된 네트워크에 신뢰성있고 안정적으로 QoS를 제공할 수 있음을 확인하였다.
통방융합 환경에서 Killer 서비스로 각광을 받고 있는 VOD(Video On Demand)서비스에서 I/O 병목현상은 VOD 서버의 오 동작 및 성능 저하의 주요 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 이런 I/O 병목 현상을 개선하여 입출력 효율이 좋은 고성능 VOD 솔루션을 제안한다. 제안된 솔루션은 대용량 더블 버퍼를 구성하여 하나의 버퍼로 클라이언트에 데이터를 전송하고 있는 사이에, 나머지 다른 버퍼에서 스토리지에서 전송되는 데이터를 버퍼에 저장 하여, 디스크 접근 시 한번에 보다 많은 데이터를 읽음으로써 연속적인 정보를 가져올때 빈번하게 하드디스크의 접근을 줄임으로서 끊김없는 전송을 가능하게 한다. 또한 다수의 사용자가 동시 접근 시 데이터 충돌을 방지하고, 스토리지에 순차적으로 연속 접근하도록 접근 발생 시간에 따라 우선 순위 인덱스를 할당하고 회수하도록 스토리지 접근 스케쥴러를 고안 하였다. 제안된 솔루션의 유효성을 검증하기 위해 SD급 콘텐츠에 대해 솔루션의 Throughoutput 처리량을 벤치마킹 테스트로 검증을 하였다. 테스트 결과 MPEG-2 SD급 영상에대해 Raid 5에서 최대 1000 스트리밍을 전송 할 수 있음을 확인 하였다.
K 회사는 국내외 반도체 제조업체의 주문에 의해 반도체 패키지 제품을 생산 공급하는 기업이다. 생산 공정은 Die Sawing, 조립, 테스트로 구성된 기계중심의 조립라인 형태를 따르고 있다. 본 논문은 K 회사의 공정분석을 토대로 패키지 공정의 생산량을 늘리기 위한 3가지 방안을 제안하고, 이들을 실제 자료를 이용한 시뮬레이션 모델을 통해 평가하는 사례연구를 다룬다. 3가지 방안은 병목공정에 기계 추가에 의한 라인균형, 제품의 그룹 스케쥴링, 비병목공정에서 작업자의 재배치이다. 시뮬레이션 평가결과, 3가지 방안을 혼합 적용하는 경우에 2.8%의 납기위반율 감소 효과와 함께 17.3%의 가장 높은 일일 생산량 증가를 보여 주는 것으로 나타났다. 3가지 방안의 혼합 적용하는 경우의 투자회수기간은 1.37년으로 매우 짧게 구해졌다.
프로세스간 통신(Inter-process Communication, IPC)은 동일 시스템 내의 프로세스간 상호통신을 가능하게 하는 기술로써, 이는 사용자 어플리케이션 뿐만이 아니라 운영체제의 시스템 프로세스들에서도 매우 빈번하게 사용된다. 이에 따라. IPC의 성능은 전체 컴퓨터 시스템 성능에 큰 영향을 끼치게 되며, 한 서버 프로세스로의 집중된 IPC 요청은 종종 해당 서버 프로세스의 과부하를 야기하여 IPC 클라이언트 프로세스의 전반적인 응답속도 저하를 초래하곤 한다. 본 논문에서는 이러한 현상을 해결하기 위하여, L4 마이크로 커널에서 제공하고 있는 타임 슬라이스 공여 기법을 개선 및 적용하여 제시된 문제 상황에서의 IPC 응답속도를 높일 수 있는 방법을 강구한다. 실제적으로 구현 완료 후 수행된 테스트 결과에서는 해당 제시 방법이 기존의 일반 IPC 방식에서보다 추가적인 부하는 최소한으로 유지하면서도, 특정 상황에 따라 수 배 이상의 성능개선 효과를 가져올 수 있음을 보여주고 있다.
ATM망에서 트래픽 흐름을 제어하고 망 자원 사용을 효율적으로 사용하기 위해서는 폭주(Congestion)발생에 의한 망 성능 저하를 막고 폭주현상에 대처할 수 있는 적응적인 제어가 필요하다. 본 논문에서는 모든 트래픽에 대해 고정된 형태의 제어를 하는 Buffered Leaky Bucket과 적응성과 예측 기능을 갖는 신경회로망(Neural Network)을 이용하여 버퍼의 효율성을 높이고 망의 서비스 품질(QoS)로 구별되는 셀 손실율과 버퍼 지연을 테스트 및 성능 비교를 하였다. 또한 입력 트래픽의 다중화를 위해 사용되는 DWRR과 DWEDF의 셀 스케쥴링 알고리즘이 균등 지연을 만족할 수 있도록 개선하였다. 셀 스케쥴러로부터 망의 폭주 정보는 신경회로망을 이용한 Leaky Bucket에서 예측된 트래픽 손실율을 제어하고 손실율 정도에 따라 토큰 발생율과 버퍼 한계값은 제어된다. 이러한 트래픽 손실율 예측은 다음 입력 트래픽에 대한 손실과 버퍼지연을 줄일 수 있도록 제어의 효율성을 높일 수 있으며 다른 제어방식에도 응용될 수 있다. ATM 트래픽에 대한 신경회로망 학습과 예측 테스트를 위해 확률 랜덤 변수에 의해 발생된 셀 발생과 예측을 모의 실험하였으며, 이때 다양한 트래픽의 QoS가 향상되었음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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