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.
현재 임베디드 기기는 멀티코어로 급성장하고 있으며 빠른 부팅 속도를 요구하고 있다. 하지만 기존의 부팅 기술은 하나의 코어만을 사용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 분석 도구를 통해 안드로이드 부트 프로세스를 분석후, CPU연산이 많은 곳에 병렬 기법을 적용하는 방법과 멀티 코어의 성능을 최대로 끌어내기 위해 CPU주파수 정책을 변경함으로써 멀티코어 기반에서 안드로이드 부팅 속도 향상 방법에 대해 제안한다. 본 논문의 제안 방법을 듀얼 코어 S5PV310과 쿼드 코어 Exynos4412에 각각 적용시킨 뒤 부팅 완료 시간을 측정하였으며 기존의 방법과 제안 방법의 시간을 비교한 결과 듀얼코어와 쿼드코어에서 각각 약 20.71%, 약 31.34%의 속도 성능향상을 가져왔다.
최근 모바일 기기의 성능이 급격히 향상되고 다양한 앱이 등장하면서 대화형 작업뿐 아니라 실시간 작업을 동반하는 앱이 늘고 있다. 한편, 실시간 작업은 데드라인 제약 조건이 있어 종래의 시분할 시스템이 추구하던 자원 관리 정책으로는 실시간 제약 조건을 만족하는 데에 한계가 있다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 대화형 작업과 실시간 작업이 동시에 실행될 때 CPU, 메모리, 스토리지로 이어지는 종단간 자원 관리를 어떻게 함으로써 실시간 작업의 제약 조건을 만족하면서 자원의 효율적인 관리가 가능한지에 대해 알아본다. 본 논문에서는 복잡한 자원관리 정책의 제안보다 각 자원들이 실시간 작업의 조건을 만족하기 위해 필요한 기본 개념에 대해 살펴보는 데에 초점을 맞춘다. CPU의 경우 실시간 작업을 위한 전담코어 할당, 메모리의 경우 워킹셋의 일정 비율을 보장하는 방식, 스토리지의 경우 고속 스토리지를 사용하고 문맥교환을 생략하는 방식 등 기본적인 지원 방안을 알아보고 이를 어떻게 효율화할 수 있는지에 대해 알아본다.
Cardiac electrophysiology studies often use simulation to predict how cardiac will behave under various conditions. To observe the cardiac tissue movement, it needs to use the high--resolution heart mesh with a sophisticated and large number of nodes. The higher resolution mesh is, the more computation time is needed. To improve computation speed and performance, parallel processing using multi-core processes and network computing resources is performed. In this study, we compared the computational speeds of CPU parallelization and GPU parallelization in virtual heart simulation for efficiently calculating a series of ordinary differential equations (ODE) and partial differential equations (PDE) and determined the optimal CPU and GPU parallelization architecture. We used 2D tissue model and 3D ventricular model to compared the computation performance. Then, we measured the time required to the calculation of ODEs and PDEs, respectively. In conclusion, for the most efficient computation, using GPU parallelization rather than CPU parallelization can improve performance by 4.3 times and 2.3 times in calculations of ODEs and PDE, respectively. In CPU parallelization, it is best to use the number of processors just before the communication cost between each processor is incurred.
메쉬 평탄화는 메쉬 표면의 잡음을 제거하는 것으로써 일반적으로 평탄화 필터를 적용하여 수행한다. 하지만 전체 과정이 CPU에서 수행되기 때문에 많은 실행 시간이 걸리는 문제점을 가진다. GPU는 부동소수점 연산에 특화되어 CPU에 비해 빠른 연산이 가능하기 때문에 복잡한 연산을 실시간으로 처리하는 것이 가능하다. 특히 메쉬 평탄화 과정은 메쉬의 각 정점이나 삼각형을 기반으로 같은 연산을 반복하기 때문에 GPU의 병렬 처리에 적합하다. 본 논문에서는 양방향 필터링에 GPU의 병렬 처리를 이용함으로써 메쉬 평탄화의 수행 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 먼저 양방향 필터링을 위해 메쉬의 각 정점에 인접하는 삼각형들을 찾고 이들의 법선 벡터의 평균을 계산하여 정점들의 법선 벡터를 구한다. 양방향 필터링으로 각 정점의 새 위치를 계산하고 앞의 과정을 다시 수행하여 정점들의 새 법선 벡터를 계산한다.
일반적인 렌더링 방식은 응용$\rightarrow$기하$\rightarrow$래스터화로 진행되는 렌더링 파이프라인 상에서 진행된다. 그래픽 카드의 발전으로 기하 단계의 연산을 GPU가 담당함에 따라 CPU의 연산을 줄여 CPU가 많은 연산을 할 수 있게 되었다. 그러나 이 같은 분배로 인해 CPU와 GPU가 서로 끝나기를 기다리는 병목현상이 발생하게 되었다. 이러한 병목 현상은 효율적인 렌더링을 저해하는 요인이다. 본 연구의 목적은 CPU와 GPU의 병렬처리 과정에서 발생하는 병목현상을 줄여 실시간 렌더링에서 그래픽 출력을 더욱 빠르게 하는데 있다. 이를 위해 본 논문에서는 그래픽 출력 과정 중 CPU 와 GPU 사이에서 하드웨어적으로 처리되고 있는 동기적 처리 과정을 소프트웨어적인 기법을 이용하여 비동기적으로 처리함으로써 성능을 향상시킬 수 있음을 말하고자 한다.
배터리를 전원으로 사용하는 이동 통신 기기에서 전력관리의 효율성은 전통적으로 중요한 요구조건 중의 하나이다. 특히 고성능과 고기능을 제공하면서도 더 긴 동작시간이 요구되는 최근의 이동 통신 기기들에서는 이러한 효율적인 전력 관리의 중요성이 더욱 크다. 본 논문은 전력 소모량과 시스템의 크기에서의 장점으로 인해 이동 통신기기에 폭 넓게 적용되고 있는 임베디드 system에서의 효율적인 전력 관리를 위한 CPU 소모 전력 관리 기법으로 적응적 동적 전력 관리 기법을 제안한다.
클러스터시스템의 표준 고속통신구조로서 Virtual Interface Architecture (VIA)가 일반적으로 제안되어진다. 그러나 현재 VIA 및 Virtual Interface Provider Library (VIPL)의 사양은 POSIX의 정해진 Fork 나 시그널 기능에 응답하는 규정이 없거나, 디스크립터가 잘못 규정되어지는 등, Windows OS와 Intel 아키텍처의 CPU에만 적합하도록 되어 있는 부분이 있다. 본 논문에서는 OS와 CPU 아키텍처의 중립적인 시각에서 VIA 및 VIPL의 문제점을 명확화하고, 다른 OS나 CPU에의 상용화를 목적으로 하는 해결 방식을 제안한다.
최근 운전자의 편의와 안전을 위해 전방 차량 추돌 감지 시스템(Front Collision Warning System : FCWS)과 같은 다양한 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System : ADAS)이 개발되고 있다. FCWS는 주행 중 실시간으로 동작해야 하기 때문에 높은 처리속도를 필요로 한다. 또한 자동차의 전장화에 따라 FCWS를 차량용 임베디드 시스템에서 동작시키기 위해 저전력 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 FCWS를 CPU-FPGA 구조에서 실시간 처리가 가능하도록 구현하였다. 차선 검출은 Inverse Transform Perspective(IPM)와 슬라이딩 윈도우 방식을 이용하여 CPU에서도 빠른 속도로 동작할 수 있도록 하였다. 차량검출은 높은 인식률을 가지는 Convolutional Neural Network(CNN)을 이용하였고, FPGA에서 병렬처리로 가속하였다. 제안하는 구조는 저전력으로 동작하는 ARM-Core A9과 FPGA를 내장한 Intel FPGA Cyclone V SoC(System on Chip)에서 검증하였다. HD해상도에서 FCWS는 44FPS로 실시간으로 동작하며, 고성능 PC 환경보다 처리속도 대비 에너지 효율이 약 3.33배 높은 것을 확인했다.
핸드헬드 디바이스의 경우, 반복 작업에 대한 CPU 연산 최소화가 성능에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 주식 데이터, 네트워크 트래픽, 센서 데이터 등의 시계열 스트림 데이터 상에서 유사 시퀀스를 효율적으로 찾아내는 핸드헬드 디바이스용 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여, 우선 시계열 스트림 데이터 상에서 유사 시퀀스를 찾아내는 문제를 스트림 시퀀스 매칭(stream sequence matching)으로 정형적으로 정의한다. 다음으로, 기존의 서브시퀀스 매칭에서 사용했던 윈도우 구성법을 적용하여, 스트림 시퀀스 매칭을 효율적으로 처리하는 윈도우 기반 접근법을 제안한다. 그리고 이러한 윈도우 기반 접근법을 가능하게 하는 윈도우 MBR(window MBR) 개념을 제시하고, 이 개념을 사용하면 스트림 시퀀스 매칭을 정확하게 수행할 수 있음을 증명한다. 또한, 윈도우 기반 접근법에 기반한 두 가지 스트림 시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 분석과 실험을 통해 제안한 알고리즘이 단순 접근법에 비해 CPU 연산을 크게 줄이고 성능을 향상시킴을 보인다. 이 같은 결과를 볼 때, 제안한 방법은 CPU 연산 능력이 부족한 핸드헬드 디바이스의 내장형 알고리즘으로 매우 적합하다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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