RT-eCos 3.0은 대표적 분산 실시간 객체 모델인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object)의 기본적 태스크 모델 실행을 위하여 eCos 3.0 기반으로 개발된 초경량 경성 실시간 임베디드 운영체제이다. 본 논문에서는 RT-eCos 3.0 기반의 다중센서 데이터 처리를 위한 모듈의 설계 및 구현에 대해 기술하며, 실시간 다중센서 데이터 처리를 위한 스케줄링 사전분석 기술에 대해서도 기술한다.
TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 모델은 실시간 분산 처리 모델로써 설계 단계에서 명시된 주기를 가지고 분산된 노드들 사이에 메시지가 전달되며 이 메시지를 통해 각 노드들에게 주어진 작업이 수행되는 구조를 가지고 있다. 본 논문은 이러한 TMO 모델을 TMO Tele Operation 모델을 이용하여 기존의 분산 처리 모델(HPJava, MPI 등)과 비교하여 TMO 모델의 성능의 장, 단점 및 더 좋은 실시간 분산 처리 모델을 제시하기 위한 성능평가 방법을 제시하고자 한다.
OO RT programming is a technology expected to flourish in this quarter of the 21st century. Currently, its youthfulness is indicated by the insufficient availability of the support middleware and the associated API, let alone language compilers. The middleware providing fault-tolerant execution support is in its infancy. The advances in OO RT distributed programming will also enable large-scale RT simulations. The research community dealing with this technology area is expected to grow continuously for foreseeable future and consequent accelerations of the technology advances will in turn accelerate the development of many new types of sophisticated RT DC applications as well as realization of advanced types of ubiquitous computing societies.
본 논문은 도로상에 설치된 각종 교통정보 기기로부터 수집된 정보를 이용하여 교통정보 데이터베이스를 구축하고 이를 이용하여 교차로를 기점으로 도로의 구간별 실시간 교통흐름을 동적으로 관리할 수 있는 교차로 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 계층적인 3 부분으로 구성된다. 하위계층은 실제 도로 상에서 교통정보가 수집되는 물리계층이다. 중간계층은 하위계층의 교통정보를 이용하여 교차로들의 그룹, 실시간 교통흐름 정보의 수집, 원격 모니터링 및 제어를 지원하는 교통흐름 제어 프레임워크가 존재한다. 본 계층은 분산객체그룹 프레임워크를 확장하여 설계됐다. 상위계층에는 교차로들의 그룹화로 교통흐름을 제어하는 교차로 시뮬레이터 응용들이 존재한다. 교차로 응용은 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 스킴 기반의 구현객체들로 이루어진다. 교차로 시뮬레이션 시스템에서는 도로상의 각 교차로를 하나의 응용 그룹으로 고려하며, 교차로들 간에 상호통신으로 수집된 실시간 도로소통 상태정보를 이용하여 주어진 도로상황에 따라 동적인 교통흐름 제어기법들의 적용이 가능하도록 하였다. 본 시스템 구축을 위해 TMO 스킴과 TMOSM(TMO Support Middleware) 지원교통흐름 제어 프레임워크 기반에서 시스템 구조와 구성요소의 상호작용을 정의했으며, 교통흐름 모니터링 및 제어를 위한 응용 시뮬레이터와 사용자 인터페이스를 설계했다.
최근 다양하고 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 빅데이터의 특성인 5V(Volume, Variety, Velocity, Veracity, Value) 중에서도 속도(Velocity)의 중요성이 강조되면서 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 처리하는 기술인 실시간 스트림 처리(Real-time Stream processing)를 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 실시간 빅데이터 처리를 위해 대표적인 실시간 객체 모델인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 개념을 도입한 Squall 프레임워크를 제시하고, 단일 노드에서 동작하는 Squall 프레임워크와 그 동작들에 대해 기술한다. TMO는 작업을 수행할 때, 특정 조건에 대해 실시간으로 처리하는 비주기적인 처리방법과 일정 시간 간격동안 주기적인 처리를 지원하는 객체 모델이다. 따라서 Squall 프레임워크는 실시간 빅데이터의 실시간 이벤트 스트림 및 마이크로-배치 처리를 동시에 지원하고, 기존 아파치 스톰과 스파크 스트리밍 대비 상대적으로 우수한 성능을 제공한다. 하지만 Squall은 대부분의 프레임워크에서 제공되는 다중 노드에서의 실시간 분산처리를 위한 추가적인 개발이 필요하다. 결론적으로, TMO 모델의 장점은 실시간 빅데이터 처리시 기존 아파치의 스톰이나 스파크 스트리밍의 단점들을 극복할 수 있다. 이러한 TMO 모델은 실시간 빅데이터 처리에 있어 유용한 모델로서의 가능성을 가지고 있다.
최근 정보기술, 가전기술, 그리고 통신기술이 융합된 정보가전 기기들이 가정 내에 나타나고 있으며, 이러한 환경에서는 흠 네트워크를 통해 이들 기기들 사이의 상호작용 및 실시간 제어를 지원하는 모니터링 기술이 요구된다. 본 논문에서는 실시간 서비스를 지원하는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 스킴을 적용하여 정보가전 동작객체들을 구현하고, TMOSM(TMO Support Middleware)을 이용한 분산 실시간 서비스 지원 플랫폼 구조에서 이들의 원격제어 및 모니터링 서비스를 제공하는 실시간 정보가전 제어 시뮬레이터를 구축했다. TMO로 구현된 정보가전기기들은 자치적인 동작으로 주거정보의 교환이 가능하며, 새로운 기기의 추가로 인한 정보가전들의 수행환경을 편리하게 재구성 할 수 있다. 본 시뮬레이터를 구축하기 위해, 분산 실시간 서비스 지원 플랫폼 상에서 가정 내 온도관리, 조도관리, 시간관리 제어서비스를 수행하는 정보가전 동작 TMO들의 기능과 그들 간의 원격 상호작용을 설계했다. 마지막으로 분산 플랫폼 상에서 정보가전기기들의 시뮬레이션 환경을 구현하여 실제 기기들로 대응되는 정보가전 동작객체들의 실시간 제어 및 모니터링 서비스 과정이 주어진 수행조건에 따라 정확하게 수행하는지를 보였다.
최근 이동 컴퓨팅 기술과 무선 측위 기술이 급속도로 발전하고 무선 인터넷이 보편화됨에 따라 이동체의 위치 정보를 활용하는 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)가 다양한 분야에서 제공되고 있다. 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 이동체의 위치 정보를 주기적으로 저장하는 위치 데이타 서버가 필요하다. 기존에는 이동체의 위치 데이타를 저장하기 위해서 GIS 서버를 사용해 왔다. 하지만 GIS 서버는 정적 데이타를 기반으로 설계되었기 때문에 이동체의 위치 데이타를 저장하는데 적합하지 않다. 따라서, 본 논문에서는 이동체의 위치 데이타를 관리하기 위해 제안된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조를 갖는 GALIS(Gracefully Aging Location Information System) 아키텍처의 서브 시스템인 SLDS(Short-term Location Data Subsystem)를 확장하여 실시간 위치 기반 서비스를 위한 확장 SLDS를 설계 및 구현하였다. 확장 SLDS는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 프로그래밍 기법을 이용하여 위치 데이타 처리의 실시간성을 보장하며, 이동체 데이타를 다수의 노드에 적절히 분산시킴으로써 대용량 위치 데이타를 효율적으로 관리할 수 있다. 그리고, 메인메모리에서 위치 데이타를 관리하기 때문에 검색 및 갱신 오버헤드가 적다. 또한, 실험을 통하여 확장 SLDS는 기존에 제시된 SLDS 보다 더 효율적인 저장과 부하 분산을 수행한다는 것을 확인하였다.
컴퓨터 시스템이 등장한 이후 시스템 성능을 측정하고 분석하기 위한 많은 연구가 시스템 모델링, 성능 측정, 감시, 그리고 성능 예측 등 여러 분야에서 진행되었다. 그럼에도 불구하고, 각 성능 관련 분야를 하나로 묶는 통합 프레임워크에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 특히 TMO(Time-Triggered Message-Triggered Object) 실시간 프로그래밍 모델의 경우, 간단한 감시 도구를 제외하고 성능 측정 도구나 분석 프레임워크가 없어, TMO 모델 기반 시스템 및 태스크를 분석하는데 어려움이 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 TMO 모델 기반의 동적 분석 프레임워크인 TDAF(TMO based Dynamic Analysis Framework)를 제안한다. TDAE는 성능 측정 및 분석 단계를 전체적으로 다루며, 구성 요소인 부하 모델, 성능 모델, 그리고 보고 모델을 유기적으로 결합하여 보다 신뢰할 수 있는 정보를 개발자에게제공한다. 이를 지원하기 위해 기존 부하 모델에 TMO 모델을 결합하여 확장한 부하 모델을 제안하고, TMO 객체 부하를 파악할 수 있는 부하 계산 알고리즘을 제안한다. 또한 TMO 객체 부하를 고려하여 성능 측정지수를 구현한 성능 알고리즘과, 부하 및 성능을 기초로 실시간 태스크의 주기 및 데드라인을 도출할 수 있는 보고 모델과 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 부하 계산 알고리즘의 타당성을 입증하기 위한 실험을 수행하고 그 결과를 제시한다.
본 논문에서는 분산 환경에서 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 기반의 객체그룹 모델을 구축하고, 본 모델을 적용한 분산 실시간 옹용 시뮬레이터를 개발하여 제공된 객체그룹 모델의 분산 실시간 서비스에 대한 수행성을 분석 및 평가한다. TMO는 실시간 특성을 자체적으로 갖는 실시간 서버객체이다. TMO 객체그룹의 정의는 네트워크상에 물리적으로 분산된 하나 또는 그 이상의 TMO들을 주어진 분산응용에 따라 논리적으로 재구성한 객체들의 집합이다. 이들 서버객채들의 그룹관리를 지원하기 위해, 제안한 TMO 기반의 객체그룹 모델은 임의의 객체그룹에 서버객체를 그를 구성원으로 등록/탈퇴 및 클라이언트로부터 서버객체의 접근권한의 추가/삭제 기능을 제공한다. 또한, 우리 모델은 단일뿐 아니라 중복 TMO들에 대한 적정객체 선정 및 동적바인딩 서비스를 지원하고, 실시간 객체인 TMO로부터 서비스를 요청하는 클라이언트들에 대한 실시간 스케줄링 서비스를 지원하도록 설계 및 구현되었다. 마지막으로, 본 모델을 적용하여 분산 실시간 응용의 한 예인 적기침입방어시스템(Defence System against Invading Enemy Planes, DSIEP) 시뮬레이터를 개발하고, 이로부터 TMO 기반의 객체그룹 모델이 제공할 수 있는 그룹 구성요소들에 대한 분산 서비스 정책들의 적응성과 실시간 서비스의 수행성을 분석하였다.
최근에 급성장하고 있는 실시간 통신 분산 컴퓨팅은 최근에 컴퓨터 응용분야의 하나로서 컴퓨터 과학과 공학 분야에서 급성장하고 있는 한 분야이다. 실시간 객체 지향 분산 컴퓨팅은 분산된 컴퓨터 시스템에서 객체 네트워크의 형태로 구성된 실시간 분산 컴퓨팅이다. 본 논문에서는 TMO 구조를 이용하여 실시간 통신 시뮬레이션 프로그래밍을 하기 위해 환자 모니터 원격 진료 시스템 응용 환경에 적용하였다. Central Monitor로부터 전송되어진 환자의 생체정보 Raw Data가 HIS의 데이터 수신 모듈을 통해 사용가능한 데이터로 재구성될 수 있도록 설계가 이루어져 있다. 환자 생체정보에 대한 실시간성과 생체정보에 대한 생체정보 데이터의 연속성을 부여함으로서 베드 사이트의 환자에게서 발생된 모든 생체정보에 의해 환자 관리가 이루어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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