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.
현재 안드로이드는 유저 레벨의 데몬들을 통하여 시스템에 필요한 기능을 서비스 함수로 지원하고 IPC를 사용해 호출되도록 한다. 그런데 서비스 함수를 관리하는 작업이 빈번하게 사용되는 Critical Path 임에도 불구하고, 유저 레벨 프로세스가 수행하도록 되어 있다. 이러한 분리된 구조는 모듈성과 유연성의 관점에서 효율적이지만 복잡한 소프트웨어 스택 및 컨텍스트 스위치 오버헤드 등으로 서비스 응답 시간이 상당히 저하된다. 본 논문에서는 안드로이드 IPC 매커니즘의 병목점이 되는 부분을 분석하고 개선함으로써 이러한 문제를 해결한다. 우리는 IPC 지연 시간 중 55%가 커널과 컨텍스트 매니저 사이의 커뮤니케이션 오버헤드인 것을 발견하고, 서비스 함수 중 자주 접근되는 것들에 대한 정보는 커널 내에 캐쉬 형태로 유지하는 기법을 제안한다. 제안된 IPC 캐쉬는 안드로이드 5.0에 구현되었으며, 다양한 모바일 벤치마크를 통해 성능평가를 수행한 결과 52.9%의 성능이 향상되었다.
본 논문에서는 이동 로봇이 자율주행을 하기 위해 사용되는 충돌회피 알고리즘을 실제 로봇과 똑같은 환경에 적용된 시뮬레이터를 통해 성능을 알아본다. 이동 로봇의 충돌회피를 위해 기존에 인공전위계 알고리즘과 Elastic force 알고리즘 등이 제안되어져있다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 이 두 가지 방법에 의한 동작시간과 경로의 이동 길이를 비교하였다. 시뮬레이터는 IPC(Inter Process Communication)를 기반으로 개발되어졌으며, 알고리즘의 비교에는 차륜형 이동 로봇을 사용하였다.
This paper describes multiple fault diagnosis method in complex system with hierarchical structure. Complex system is divided into subsystem, item and component. For diagnosing this hierarchical complex system, it is necessary to implement special neural network. We introduced Modular Artificial Neural Network(MANN) for this purpose. MANN consists of four level neural network, first level for symptom classification, second level for item fault diagnosis, third level for component symptom classification, forth level for component fault diagnosis. Each network is multi layer perceptron with 7 inputs, 30 hidden node and 7 outputs trained by backpropagation. UNIX IPC(Inter Process Communication) is used for implementing MANN with multitasking and message transfer between processes in SUN workstation. We tested MANN in reactor system.
최근 복잡한 프로그래밍 환경에서 다수의 프로세스들은 서로 협력하기 위하여 서로 통신하고 자원과 정보를 공유한다. 커널에서는 이것이 가능한 방법으로 프로세스간 통신이라는 IPC(Inter-Process Communication)를 제공한다. 리눅스에서 사용되는 공유 메모리는 동일한 메모리 영역에 여러개의 프로세스가 접근할 수 있도록 해 주는 기술이다. 본 논문에서는 서로 다른 코어에 서로 다른 운영체제를 갖는 듀얼코어 임베디드 리눅스 시스템에서 공유 메모리 성능 개선 방안을 제시하고, MP2530F(ARM926F+ARM946E)의 임베디드 리눅스 시스템을 구축하여 성능을 측정한다. 공유 메모리를 이용한 프로세스의 동작이 별개의 CPU에서 동작되도록 함으로써 성능 향상을 꾀한다.
MAC(Mandatory Access Control)이나 MLS(Multi Level Security) 보안정책이 적용된 보안운영체제는 주체와 객체에 보안등급(Security Level)과 영역(Category) 값을 부여하고, 부여된 이들 정보에 의해 객체에 행해지는 주체의 접근을 제한한다. 하지만, 이러한 MAC과 MLS 보안이 적용된 경우라 하더라도 시스템의 보안정책을 위반하며 불법적 정보를 유통하게 하는 경로가 있을 수 있다. 본 논문에서는 불법적 정보의 유통경로가 되고 있는 IPC(Inter Process Communication) 메커니즘과 스토리지에 의한 비밀채널을(Covert Channel) 문제 해결 위해 커널 수준의 설계와 구현을 시도하였다. IPC 메커니즘에 의한 불법적 정보흐름 제거를 위해 IPC 메커니즘에 MLS 보안정책을 적용하였고, 스토리지 비밀채널는 시스템 콜 명세를 분석하여 이를 식별, 감사, 지연처리가 가능토록 하였다.
This paper describes fault diagnosis method in complex system with hierachical structure similar to human body structure. Complex system is divided into unit, item and component. For diagnosing this hierarchical complex system, it is necessary to implement special neural network. Fault diagnosis system can forecast faults in a system and decide from current machine state signal information. Comparing with other diagnosis system for single fault, the developed system deals with multiple fault diagnosis comprising Hierarchical Neural Network(HNN). HNN consists of four level neural network, first level for item fault symptom classification, second level for item fault diagnosis, third level for component symptom classification, forth level for component fault diagnosis. UNIX IPC(Inter Process Communication) is used for implementing HNN wiht multitasking and message transfer between processes in SUN workstation with X-Windows(Motif). We tested HNN at four units, seven items per unit, seven components per item in a complex system. Each one neural newtork operate as a separate process in HNN. The message queue take charge of information exdhange and cooperation between each neural network.
최근의 운영체제는 멀티미디어 응용이 보편화되면서 프로세스간 통신에 사용되는 메시지의 크기가 점차 대용량화되고 있으며, 새로운 하드웨어 플랫폼이 급속히 보급되면서 운영체제의 이식성이 강조되고 있다. 하지만, 기존의 마이크로 커널 구조의 운영체제는 성능 향상을 위하여 마이크로 커널 자체의 이식성을 포기하고 하드웨어 플랫폼에 의존적인 특성을 활용하여 성능을 높이고있으며, 성능 향상의 주요 대상은 짧은 크기의 메시지를 효율적으로 처리하기 위한 프로세스간 통신 메커니즘이다. 본 논문에서는 다양한 하드웨어 플랫폼 상에서 수행될 수 있도록 이식성을 향상시킨 M3K(MultiMedia Micro-Kernel) 커널의 프로세스간 통신 메커니즘을 기술하고 있다. 본 논문에서 제시하는 프로세스간 통신 메커니즘은 마이크로 커널의 이식성을 향상시키면서 대용량의 메시지 처리에 있어서 대등한 성능을 보이고 있다.
Kim, Jung-Soo;Jung, Chul-Hwan;Kim, Jung-Taek;Lee, Dong-Young;Ham, Chang-Sik
Nuclear Engineering and Technology
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제30권4호
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pp.298-307
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1998
In order to design mutual communication between a distributed control system and a function test facility, we used the Inter-Process Communication(IPC) in two systems and Transmission Control Protocol/Internet Protocol(TCP/IP) protocol. The data from the function test facility are put in the shared memory using an IPC, which is then accessed by the distributed control system through an Application Program Interface(API). The server in the function test facility includes two processes(one for sending and one for receiving), which are generated by the fork function from the client signal. The client in the distributed control system includes two separate programs(one for receiving and one for sending).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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