Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.05a
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  • Pages.233-234
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지

Anomaly Detection on Callback Duration in ROS 2 with Machine Learning

머신러닝 기법을 활용한 ROS 2 의 콜백 실행 시간 분석 및 이상 탐지

  • Kyoung-Hwan Kim (School of Computer Science and Engineering, Pusan National University) ;
  • Jeong-Hwan Kang (Dept. of Information Convergence Engineering, Pusan National University) ;
  • Dong-Hyun Kwon (School of Computer Science and Engineering, Pusan National University)
  • 김경환 (부산대학교 정보컴퓨터공학부 ) ;
  • 강정환 (부산대학교 정보융합공학과 ) ;
  • 권동현 (부산대학교 정보컴퓨터공학부 )
  • Published : 2024.05.23
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Abstract

ROS 2 는 노드라는 프로세스로 구성되고, 실행기에 의해 실행되는 대부분의 동작은 노드와 연결된 콜백 함수로 정의되어 있다. 따라서, 특정 노드에 연결된 콜백 함수가 정상적으로 동작하지 않을 경우 애플리케이션 전체에 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 ROS 2 의 실행 정보를 추적하는 도구인 ros2_tracing 을 활용하여 ROS 2 애플리케이션 내에서 동작하는 콜백 함수의 실행 시간을 분석하고, 머신러닝 기법을 사용해 이를 탐지하는 방법을 제안한다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학 ICT 연구센터사업의 연구결과로 수행되었음(IITP-2024-RS-2023-00259967).

References

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