리눅스 기반 안드로이드 단말에서는 CFS(Completely Fair scheduler)가 사용되고 있다. 그리고 CFS는 태스크의 nice값 조절을 통해서 응용프로그램의 CPU 점유율을 제어할 수 있다. 하지만 안드로이드를 업그레이드할 때마다 수많은 태스크의 nice값을 적절하게 맞추는 일은 매우 어려운 일이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 안드로이드 단말은 리눅스의 cgroup(control group)을 사용하여 태스크들을 그룹으로 나눈다. 고성능과 빠른 응답 특성이 필요한 태스크들을 apps 그룹에 할당하여 높은 CPU 점유율을 보장하고, 그렇지 않은 태스크들을 background 그룹에 할당한다. 하지만 안드로이드의 버전이 업그레이드 되면서 각 그룹에 속한 태스크들에도 변화가 생긴다. 그 결과 동일하게 제작된 태스크들의 CPU 점유율이 달라지게 되고 예기치 못한 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 안드로이드 버전 향상에 따라 동종 태스크들이 이전 버전에서보다 성능이 하락하는 현상의 원인을 파악하였다. 아울러 분석과 실험을 통하여 태스크의 nice 값보다 그룹 스케줄링 메커니즘이 어떻게 태스크의 CPU 점유율을 결정 짓는지 규명하였다.
본 논문에서는 real-time환경에서 abnormal task를 자동 검출하여 시스템 overload 및 오 동작을 사전에 검출할 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방안은 context switching이 발생하는 시점에서 각task들의 cpu 점유율 및 context switching 횟수를 분석하여 비정상적으로 높은 cpu 점유율을 가지는 task와 과도한 context switching을 일으켜 시스템에 overload를 주는 task들을 자동으로 검출한다. 이들 이용하여 신뢰성 있는 real-time시스템 설계 및 구현을 지원할 수 있다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권6호
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pp.858-863
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2010
H.264/AVC를 이용한 동영상의 부호화에서 그 속도를 높이기 위해서는 움직임 예측시간을 줄이는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 H.264/AVC 부호기의 오픈 소스인 x.264를 대상으로 움직임 예측 알고리즘을 CUDA 기반에서 구현함으로서 기존의 압축 기술 이상의 속도 향상 및 CPU의 점유율을 경감 시킬 수 있음을 검증한다.
본 연구는 모바일 Android OS에서 텍스쳐 포맷인 ASTC의 메모리 점유율, CPU 처리 속도, 평균 프레임 비교 검증을 진행하였다. 실험 환경 구성으로 가상의 게임 씬을 구현하여 Android 플랫폼으로 빌드하였다. 이를 바탕으로 비교 검증 데이터를 추출하였다. ASTC는 ETC보다 2D 텍스쳐의 메모리 사용량에서 36% 낮은 점유율을 보였다. CPU 연산 처리에서는 18% 빠른 처리속도를 보였다. 평균 프레임은 58% 더 높은 54프레임을 확인하였다. 스마트 모바일 게임 환경에서 ASTC는 ETC보다 비교우위의 결과를 확인하였다.
최근 인터넷 서비스 기반의 데이터는 대용량화되고 있으며 대용량 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 구글 플랫폼, Apache Hadoop과 같은 플랫폼 기술이 각광받고 있다. 이러한 플랫폼에서는 분산 프로그래밍을 위한 기법으로 MapReduce가 수행되며, 이 과정에서 각 태스크의 결과를 전달하기 위한 네트워크 I/O의 부하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 구글 플랫폼, Hadoop과 같은 대규모 PC 클러스터상의 분산 컴퓨팅 환경에서 네트워킹 부하를 경감하고 성능을 향상시키는 방안으로 TIPC(Transparent Inter-Process Communication)의 적용을 제안한다. TIPC는 경량화된 연결설정 및 스택 크기, 계층적 주소체계로 인해 TCP보다 가볍고 CPU 부하가 적은 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Hadoop 기반 분산 컴퓨팅 환경의 특징을 분석하여 그와 유사한 실험환경을 모델화하고 다양한 프로토콜의 비교실험을 수행하였다. 실험결과 평균 전송률에서 CUBIC-TCP, SCTP와 비교해 TIPC의 성능이 가장 우수하였으며, TIPC는 CPU 점유율 측면에서 TCP와 비교해 최대 15%의 낮은 CPU 점유율을 보였다.
본 논문에서는 외부 스트리밍 서버의 출력 채널을 포함한 복수의 출력 채널을 통해 다중 SNS 채널 자동 스트리밍하는 방법을 제안한다. 다중 SNS 채널 자동 스트리밍 서버는 2개 이상의 출력 채널을 설정하는 RELAY module로 동영상 콘텐츠의 송신을 제어하는 출력 관리 모듈을 포함한다. 본 논문에서는 다중 SNS 채널 자동 스트리밍에서 RELAY module을 사용하여 HD와 FHD 동영상으로 구분하여 실험하였다. HD 동영상의 RELAY module을 사용하는 RELAY 스트림에서 publisher client는 1 채널, player client는 1 채널, 그리고 RELAY module 1일 때 CPU의 점유율은 0.6%이고, heap memory의 점유율은 0.3%인 20Mbyte이다. publisher client는 183 채널, player client는 183 채널, RELAY module 183일 때 CPU의 점유율은 99.9%이고, heap memory의 점유율은 45.8%인 3.7Gbyte이다. 따라서 동영상이 송출되는 출력 채널을 외부 스트리밍 서버의 출력 채널을 확장함으로 스트리밍 서버의 규모에 제한이 되지 않는다. 그리고 외부 스트리밍 서버의 출력 채널을 동영상이 송출되는 출력 채널로 할당하는 과정이 용이하게 이루어져 다수의 동영상 송출 시에도 효율적인 출력 채널 관리가 가능하다.
데이터 중복제거 파일시스템인 LessFS와 SDFS의 성능을 비교하면, LessFS는 CPU 점유율과 수행 시간에서 성능이 우수하고, SDFS는 중복제거 이후 저장소 사용량이 다른 파일시스템보다 1/8 정도의 이점을 가지고 있다. 본 논문은 SDFS의 장점인 중복제거 이후 저장소 사용량 감소와 LessFS의 장점인 낮은 CPU 점유율과 수행 시간 감소의 장점을 지니는 새로운 방식을 제안한다. SDFS의 Dedup File Engines (DFE) n개를 이용하되, Dedup Storage Engines (이하 DSE) 1개를 두어 중복제거 데이터의 정합성과 일관성을 유지하는 방식이다. 제안하는 방식을 2개의 DFE와 1개의 DSE를 가진 시험환경에 구현하고 성능 비교를 수행한다.
무크(Mook) 서비스 정착과 교육부의 원격 수업 확대 정책에 힘입어 대학을 중심으로 온라인 수업이 일반화하고 있으며, 출석 정규 수업의 형태도 일부 원격 방식으로 전환되는 추세이다. 본 논문은 이러한 교육 환경에서 필요한 교육용 콘텐츠를 제작하는 도구에 관한 것으로 이에 필요한 오디오 동기화 방법과 편집 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 노트북 등 일반적인 PC 환경에서 그 성능을 측정하였다. 평가 결과, 안정적인 CPU와 Ram 사용량을 보였다. CPU 사용은 평균 9.3% 점유율을 나타냈고 Ram은 평균 87Mega바이트의 안정적인 사용량을 기록하였다(CPU 2.60GHz, 820*600 영역 기준). 본 제안하는 방식을 사용하면 손쉽게 자기 PC로 원격교육을 진행할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 유럽향 지상파 디지털 방송 표준인 DVB-T(Digital Video Broadcasting Terrestrial)와 지상파 모바일 방송 표준인 T-DMB(Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting)의 TS(Transport Stream)를 하나의 TS로 역다중화하는 멀티모드 방송의 통합 역다중화기(Demultiplexer)를 제안한다. 제안한 TS통합 역다중화 기능을 수행하는 USB 기반의 통합 수신기는 메모리공유기법에 의해 시스템의 부하를 감소하도록 스트림을 제어함으로서 오디오를 재생하였다. 그 결과로 위도우즈 기반의 통합 역다중화기는 각각 기존의 단일모드 DVB-T 역다중화기에 비해 CPU의 사용 점유율 성능이 향상되었다.
가상화 계층은 커널 보다 높은 권한 계층에서 수행되어 운영체제가 사용하고 있는 자원 정보를 모니터링 하는데 적합하다. 하지만 기존 가상화 기반 모니터링 시스템은 CPU나 메모리 사용률과 같은 기초적인 정보만을 제공하고 있다. 본 논문에서 메모리, 레지스터 GDT, IDT 그리고 시스템 콜과 같은 동적인 시스템 커널 객체를 모니터링하기 위하여 전가상화 방식의 모니터링 시스템을 제안한다. 모니터링 시스템을 검증하기 위해 커널의 수정 없이 바로 리눅스 커널에 적용된 전가상화 방식의 KVM을 기반으로 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 KVM 내부 객체에 접근하기 위한 KvmAccess 모듈, 그리고 가상머신 모니터링 결과를 외부 모듈에서도 사용할 수 있도록 API를 제공하였다. 구현된 모니터링 시스템의 성능을 측정한 결과 1초 주기로 시스템을 모니터링을 하더라도 0.37% 정도의 CPU 점유율을 차지하여 그 성능 부하가 아주 작았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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