정적 실행시간 분석은 직접 수행하지 않고 소스를 기반으로 실행시간을 예측하여 빠른 분석이 가능하지만 소스나 목적 파일에 포함되지 않는 정보는 분석을 수행하지 못하는 문제가 있다. 이 중에서 시스템 콜은 사용 빈도가 높지만 하드웨어나 운영체제에 따라 달라 분석이 어려워 정적 실행시간 분석대상에서 제외되었다. 따라서 본 논문에서는 디어셈블을 통해 시스템 콜의 정적 실행시간 분석을 수행할 수 있는 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 시스템 콜을 포함한 라이브러리의 디어셈블을 통해 실행 정보를 획득하여 개발자가 작성한 소스와 함께 일관된 방식으로 실행시간을 분석할 수 있도록 하여 정적 실행시간 기법의 활용성을 높일 수 있다.
내장 실시간 시스템은 논리적 정확성과 시간적 정확성을 모두 만족해야 하는 내장 시스템이다. 시스템의 시간적 정확성을 위해서는 해당 시스템에서 동작하는 태스크들의 스케줄링 가능성을 검사해야 한다. 스케줄링 가능성을 분석하기 위해서는 태스크의 실행 시간 분석이 선행 되어야 한다. 하지만 태스크의 실행 시간은 실행 시점에 따라 가변적이기 때문에 태스크의 정확한 실행 시간을 알아내기는 힘들다. 따라서 가능한 모든 경우를 고려하여 해당 태스크를 구성하는 코드 경로 중 최악의 경로일 경우의 실행 시간인 최악 실행 시간을 이용한다. 기존의 정적 최악 실행 시간 분석을 하는 도구의 경우 동적인 상황의 정보 부재로 인해 최악 실행 시간의 과대 측정 비율이 높다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정적 최악 실행 시간 분석 시 과대 측정 비율을 줄이기 위해 대상 기기에 실행 정보를 적용한 RunInfo(WCET analysis tool using the Run-Time Information) 분석 도구를 설계하고 구현한다. 실행 정보를 정의하고, RunInfo 분석 도구의 구조에 대해 설명한다. 그리고 실행 정보를 적용할 때, 고려할 점에 대해 알아본다. 성능 평가를 위해 RunInfo 분석 도구의 과대 측정 비율을 기존의 분석도구와 비교한다.
실시간 시스템은 시간적 정확성을 갖기 때문에 소형 임베디드 시스템부터 대형 분산 시스템까지 많은 분야에서 사용되고 실시간 시스템을 기반으로 하는 실시간 프로그램도 많은 분야에서 사용되고 있다. 이러한 실시간 프로그램의 시간적 특성을 지키기 위해 개발자들은 프로그램 개발에 집중하지 못하고 실행시간의 정의와 정의한 실행시간의 정확성 검사에 많은 시간을 보내고 있다. 실시간 시스템에 대한 연구 결과로서 TMO 모델은 실시간 개념에 따른 시간 처리의 다양한 기능을 지원하고, 응답시간을 보장하여 개발자가 프로그램 개발에 집중할 수 있다. 하지만, 실행시간의 정의는 개발자에 의해 이루어지기 때문에 이를 정의하고 그 정확성 여부를 확인하는 작업은 어렵다. 이러한 문제로 인하여 실행시간 정의의 기준점을 제시할 수 있는 도구가 필요하지만 이를 위한 TMO 분석 도구에 대한 연구는 미흡하다. 이에 본 논문에서는 TMO 기반 정적 분석 도구를 위한 PS-Block을 제시한다. PS-Block은 블록 단위로 실행시간을 분석할 수 있는 기반으로써 프로그램을 작업 단위로 분리하여 분석할 수 있도록 한다. 이를 기반으로 실행시간을 분석하여 시간 정보 결정의 기준으로 하고, 실시간 메소드의 적시성 확인을 쉽게 함으로써 실시간/신뢰성의 향상과 개발 기간을 단축할 수 있다.
내장 소프트웨어는 실시간성 및 실행 환경으로부터의 독립성을 요구사항으로 갖는다. 실시간성 요구사항은 탑재된 태스크의 최악 실행 시간으로부터 영향을 받는다. 따라서 실시간성을 보장하기 위해서는 정적 분석 기반의 최악 실행 시간 분석 방법을 사용하여 프로그램의 최악 실행 시간을 파악하여야 한다. 그러나 기존의 최악 실행 시간 분석은 실행 환경으로부터 독립성을 고려하지 않는다. 이에 우리는 실행 환경으로부터 독립성을 제공하기 위해 소스코드로부터 실행 시간을 측정하는 방법을 제시한다. 이를 위해 실행 코드가 아닌 소스코드로부터 생성된 제어 흐름 그래프를 통해 실행 시간을 측정한다. 또한 소스코드로부터 생성된 제어 흐름 그래프에는 실행 시간 정보가 존재하지 않기 때문에, 이를 제공하기 위해 소스코드의 문장과 실행코드의 명령어와의 관계를 분석한다. 결과적으로 실행 시간 측정이 가능한 제어 흐름 그래프를 생성할 수 있다. 이를 통해 프로세서로부터 종속적인 부분을 매개변수화할 수 있기 때문에, 최악 실행 시간 분석 도구의 유연성을 향상시킬 수 있다.
실시간 시스템에서 프로그램의 실행시간을 예측하는 것은 중요한 일이다. 기존의 언어에서는 실행시간은 예측하기에 힘든 요소들이 있다. Timing-C는 이러한 요소를 제거하고 사용자로부터 시간 제약을 입력받을 수 있도록 하였다. Timing-C언어를 이용하여 실시간 프로그램밍을 하기 위해 작성한 프로그램이 시간제약을 준수하고 있는지 알기 위해 시간 분석 도구가 필요하다. 시간 분석 도구는 작성된 프로그램의 실행시간을 제한하여 사용자에게예측된 결과를 알려주는 도구이다. 개발자는 이러한 도구를 이용하여 작성하고 있는 프로그램의 수행시간을 더욱 정확하게 예측할 수 있다.
기존의 실시간 시스템들이 SOA기반으로 통합되면 실시간 SOA가 필요하다. 실시간 SOA에서 하나의 서비스는 일반적으로 여러 개의 작은 단위서비스로 분화되기도 한다. 단위서비스의 예측실행시간은 제공자시스템에서 제공된다. 하지만 요청자는 중개자와 제공자 사이의 메시지 송수신 과정에 관여되는 시간요소를 분석한 시간예측도 필요하다. 본 논문은 웹 서비스의 QoS 만족도를 높이기 위해서 트랜잭션을 고려한 시간 예측과 더불어 다중처리기 시스템의 보편화에 따른 트랜잭션의 실행시간 예측에 관련된 시간요소를 분석하여 개선된 최악의 실행시간 예측 방법을 제안한다.
시간적 정확성을 필요로 하는 시스템은 신뢰성을 위하여 실행시간에 관한 정확한 설계와 검증이 필요하다. 따라서 실행시간의 분석을 위한 개발 지원 도구가 필요하고 이를 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 개발 지원 도구의 분석 방법은 정적 분석 방법과 측정 기반 분석 방법의 두 가지로 구분된다. 먼저 정적 분석은 짧은 시간에 분석이 가능하지만, 다양한 하드웨어의 존재로 인해 I/O 정보 예측이 어려워 분석 결과의 신뢰성이 떨어진다. 두 번째로 측정 기반 분석은 실제 결과에 근접한 분석이 가능하지만, 사용하기 어렵고 분석에 걸리는 시간이 길다. 이러한 분석 방법의 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 정적 분석 과정에 소프트웨어 감시 방안을 적용한 방법을 제안한다. 제안하는 분석 방안은 정적 분석을 통해 감시가 필요한 대상을 자동으로 결정하고 감시 결과를 통해 과대 예측을 줄일 수 있다. 따라서 감시에 대한 어려움과 시간의 부하를 줄이고 정적 분석의 가장 큰 문제점인 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
실시간 시스템에서는 정해진 시간 안에 작업을 수행해야 하는 것이 가장 중요하다. 때문에 실시간 시스템에서의 응답시간 위반은 물질 또는 인명 피해와 직결된다. 이에 응답시간을 보장하기 위해 실시간 시스템을 분석하는 기법들에 대한 많은 연구가 진행되었다. 그러나 기존의 분석 방법들은 최악실행시간을 도출하기위해 실시간 프로그램의 흐름을 분석하거나 분석을 위한 제약을 생성할 때 부하가 생기는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 프로그램에서 나타나는 함수 또는 변수 등이 중복해서 사용되는 특성들을 이용하여 실행시간 분석에 대한 부하를 줄일 수 있는 방법을 제안하고, 제안한 방법을 기반으로 실시간 프로그램에서 실행시간을 예측할 때 필요한 기본 자료들을 도출할 수 있는 소스코드 분석 도구를 제안한다.
정적 분석을 사용하여 프로그램의 입력에 의존하는 성질을 예측하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력에 무관한 성질을 예측하도록 설계된 정적 분석을 입력에 의존하는 성질을 예측하는 분석으로 변환한다. 이 방법은 실행 중에 프로그램의 성질을 알아내기 위해서 실행중인 프로그램을 관찰하는 코드가 필요 없고 계측된 자료를 모으는 과정도 필요 없다. 정적 분석의 가장 마지막 부분을 프로그램의 실행 시간으로 미루는 것이 이 논문의 핵심 아이디어다. 먼저 정적 분석을 분석하여, 프로그램의 입력에 민감하여 프로그램의 실행시간으로 연기되어야 하는 부분을 찾아낸다. 그 후, 값을 자른 분석을 사용하여 이 부분을 재구성하여 프로그램의 입력에 대한 간단한 멤버쉽 테스트에 의해 분석이 풀어질 수 있도록 한다. 이런 재구성 과정을 통해 준비된 분석들은 프로그램의 입력이 나타나기만 하면 순간적으로, 동시에 풀려질 수 있다. 모든 과정은 엄밀하게 정의되고 증명되었다.
본 논문에서는 한 번에 여러 개의 명령어를 이슈할 수 있는 다중 이슈 프로세서(in-order, multiple-issue processors)에 대해 최악 실행시간을 분석하는 기법을 제시한다. 명령어들의 이슈 형태를 분석하기 위해서 명령어들 사이의 의존성 간계를 표현하는 IDG(Instruction Dependence Graph)라고 하는 자료구조를 사용한다. 이 자료구조로부터 각 명령어들의 이슈간 거리 범위를 구하고, 프로그램의 계층적인 분석 과정에서 점차로 더 정확한 이슈간 거리 범위로 갱신한다. 프로그램의 최악 실행시간은 최종적으로 얻어진 프로그램 전체에 대한 IDG를 분석하여 얻은 명령어들의 이슈간 거리 범위로부터 계산한다. 제안하는 기법을 구현한 시간 분석기를 사용하여 실험한 결과, 논문에서 사용한 다중 이슈 프로세서 모델에 대해서 정확하게 다중 이슈 형태를 분석할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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