컴퓨터 시스템을 위한 소프트웨어 개발에 있어 성능 최적화는 하드웨어 및 운영체제에 대한 전문 지식과 다양한 상황을 고려할 수 있는 숙련을 필요로 하는 매우 어려운 작업으로 알려져 있다. 특히, 임베디드 시스템의 경우 사용되는 하드웨어와 운영체제의 종류가 매우 다양하여 임베디드 소프트웨어의 성능 최적화에는 더욱 많은 시간과 노력이 요구된다. 자가적응형 컴퓨팅은 소프트웨어 개발에 있어 성능 최적화 작업 노력을 최소화하기 위한 기술로 소프트웨어 실행을 실시간으로 감시하면서 소프트웨어 실행에 관여하는 다양한 컴퓨터 시스템 리소스들을 제어하여 소프트웨어가 요구하는 성능을 자동으로 맞춰주는 컴퓨팅 기술이다. 본고에서는 자가적응형 컴퓨팅 기술 현황을 살펴본 후 임베디드 디바이스를 위한 자가적응형 컴퓨팅 기술 개발 사례를 소개한다.
IoT는 인간과 사물, 서비스, 이 세 가지 요소에 대해 인간의 명시적 개입 없이 상호 협력으로 센싱, 네트워킹, 정보처리 등 지능적 관계를 형성하는 사물 공간 연결망을 의미하고 현재 AllSeen Alliance, OIC 등과 같은 많은 IoT 그룹에서 IoT를 위한 플랫폼을 출시하고 있다. 자가적응형은 기기가 작동 중에 사람의 의사결정 없이도 가장 나은 대응을 스스로 판단하여 변화에 대처할 수 있도록 구현하는 것을 목표로 하는 것으로 기존 IoT와 IoT 플랫폼에 자가적응형 개념을 적용시켜 볼 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 IoT, IoT 플랫폼, 자가적응형 연구와 개발 동향에 대해 살펴보고 IoT와 IoT 플랫폼에 자가적응형 분류체계를 사용한 비교 방식을 제안한다. 또한 이를 활용한 예시로 아직 개발 단계인 OIC의 IoT 플랫폼에서 부족한 자가적응형 요소에 대해 제안한다.
물리적, 논리적 공간에서 다양한 오브젝트들이 상호작용할 수 있게 되고, 오브젝트에 탑재되는 소프트웨어가 고도화 됨에 따라 엔지니어가 관리 가능한 수준의 시스템 제어가 힘들어지고 있다. 이런 복잡한 시스템의 자율적인 관리를 위해 다양한 상황에 대응 가능한 자가적응성이 요구된다. 자가적응형 소프트웨어는 대상 시스템의 목표나 QoS를 만족할 수 있도록 런타임에 스스로를 변화 시킬 수 있는 능력을 가진 소프트웨어이다. 이러한 소프트웨어는 고도화된 시스템의 관리에 있어서 엔지니어의 부담을 경감시킬수 있다. 본 논문에서 제안하는 선행적 자가적응형 시스템은 도로망과 같은 주기적 특성을 가진 시스템에서 시스템이 직면하는 상황을 사전에 예측하여 미리 대응할 수 있는 시스템이다. 이는 기존에 반응적으로 대응했던 시스템들이 적용한 정책의 효과를 보기까지 낭비되는 시간을 고려하여 해당 지연시간동안에 시스템의 목표나 QoS가 하락하는 상황을 미연에 방지할 수 있다. 본 시스템의 적용분야로 지능형교통체계를 사용하였으며, 도로망 전체에서 정체 발생빈도와 평균 이동속도 그리고 단위길이당 운행시간을 평가항목으로 사용하고, 대상 도로망 전체적인 최적화를 목표로 한다.
기존에 연구된 자가 적응 시스템은 하위 레벨에서 서로가 연관되어 있는 경우가 많기 때문에 분석, 변경, 재사용이 어렵다는 단점을 갖고 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 시스템이 외장형 자가 적응 시스템이다. 하지만 외장형 자가 적응 시스템은 probe, gauge 등 다수의 컴포넌트가 동시에 동작하기 때문에 시스템의 복잡도를 증가시키는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 불필요한 컴포넌트의 사용으로 인한 리소스 낭비를 방지하기 위한 제어 모듈을 자동으로 생성하는 방법론은 제시하고, 이것을 적용한 소프트웨어 아키텍쳐를 제안한다. 이러한 제안 방법론을 통해 기존에 필요 여부와 관계없이 동시에 동작하던 컴포넌트의 실행을 효율적으로 관리해 시스템의 복잡도를 감소시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 평가를 위해 제안 방법론을 웹 서버에 적용하여, 일반적인 경우와 제어모듈이 생성되어 작동할 때의 성능을 비교하였다.
자가적응형 시스템은 다양한 환경에서 시스템의 목표를 달성할 수 있도록 스스로 행동이나 세부 목표 등을 바꿀 수 있는 능력이 요구된다. 기존의 관련 연구들은 목표의 만족도를 평가하고 예측하기 위한 유틸리티 함수 및 각 목표를 만족시키기 위한 정책들을 설계 시에 결정하여 런타임의 다양한 상황에 적응한다. 그러나 설계 시점에서 시스템이 배치될 환경에 대해 완벽히 예측할 수 없기 때문에 적절한 적응성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 상기의 문제에 대응하기 위해 시스템 상황 정보를 나타내는 환경정보와 목표모델을 동적 결정 네트워크로 설계하고, 이에 실시간 환경정보를 반영하여 목표의 만족도를 평가하고 예측한다. 또한 실시간 정보를 통한 설계된 모델의 갱신 기법과, 해당 기법에 기반하여 동적 환경에 적절히 대응 가능한 자가적응형 시스템을 위한 동적 의사결정 기술을 제시한다. 제안 방법론의 검증을 위해 로보코드에 적용하여 그 유효성을 확인하였다.
최근 복잡해진 시스템의 실행 환경에서 발생하는 문제들을 해결하기 위해 자가적응형 시스템의 중요성이 대두되고 있다. 그러나 시스템 설계 시점에 구축된 모델과 실행 환경 사이의 불확실성이 시스템을 알 수 없는 상황으로 이끌 수 있기 때문에 이를 다루기 위한 연구가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문은 불확실한 상황에서 적응 시점을 결정하고 모델에 실시간 환경을 반영하기 위한 방법을 제안한다. 적합한 적응 시점을 위해 시스템의 이전 상태들과 현재상태를 비교하여 베이지안 서프라이즈를 계산하고, 설계된 모델에 실시간 환경을 수행된 적응 정책의 결과를 모델에 반영한다. 제안 방법론을 네비게이션 시스템에 적용하여 제안 사항의 유효성을 확인하였다.
최근 컴퓨팅 환경의 급격한 발전과 다양화는 소프트웨어 외부 환경의 복잡성과 변화를 야기시켰으며, 소프트웨어는 예상하지 못한 외부 환경 변화에 직면하였을 때, 지속적으로 서비스의 제공과 동시에 동적 변경에 대한 적응 능력을 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 외부 환경의 변화를 인식하고, 대안을 선택하기 위해 '어떻게' 적응하도록 할 것 인가에 대해 모델을 이용한 적응 매카니즘을 제안하며, 시스템이 고려해야 할 컨텍스트 정보들을 모델링을 통하여 소프트웨어가 행위를 변경할 때 이용할 수 있도록 모델링 기법과 모델 기반 자가 적응형 프로세스를 제안한다. 또한, 프로세스를 이용하여 동작하는 모델 기반 자가 적응 시스템의 일반적 모듈들을 제시하고. 그 유효성을 확인하기 위하여 원격 화상 회의 시스템에 적용하였다.
Mission-critical 시스템의 경우 자가 치유는 신뢰성을 보장하기 위한 기술 중 하나이다. 자가치유는 오류 탐지와 오류 회복으로 이루어져 있으며 오류 탐지는 오류 회복을 가능하게 하는 자가 치유의 중요한 첫 단계이지만 시스템에 과부하를 주는 문제가 있다. 모델 기반의 방법 등으로 오류를 탐지할 수 있는데 시스템의 모든 행위를 통지하고 정상 행위 모델과 통지된 시스템의 행위를 비교하여야 하므로 그양이 많고 부하가 크기 때문이다. 본 논문에서는 모델 기반의 오류 탐지 방법을 보완하는 아키텍처 기반의 다계층적 자가적응형 모니터링 방법을 제안한다. 소프트웨어 아키텍처 상에서 오류 탐지의 중요도는 컴포넌트 마다 다르다. 각 컴포넌트마다 발생하는 오류의 심각도와 빈도가 다르기 때문이다. 모니터링 중요도가 높은 컴포넌트에는 강도가 높고 모니터링 중요도가 낮은 컴포넌트에는 강도가 낮도록 모니터가 적응한다면 오류 탐지의 부하는 줄이고 효율은 유지시킬 수 있다. 또한 소프트웨어의 환경 변화 및 아키텍처상의 변화 등에 따라 오류 발생 빈도가 변화하여 컴포넌트의 오류 탐지 중요도가 변화하기 때문에 학습을 통해 이를 추적하여 자가적응적으로 중요도가 높은 컴포넌트를 집중 모니터링 한다.
분산 어플리케이션은 동시에 여러 사용자가 각기 다른 환경에서 동기화된 프로세서를 사용하기 때문에 일정 한 성능을 유지하는 것이 무엇보다 중요하다. 진단엔진은 시스템을 진단하여 시스템 결함의 원인을 발견하여 시스템이 자가치료가 가능하게 한다. 적응형 미들웨어는 진단엔진을 사용해서 분산 어플리케이션이 로컬환경에 맞는 고른 서비스를 유지 할 수 있도록 한다. 본 논문은 베이지안 네트워크를 사용한 적응형 미들웨어의 진단엔진을 제안한다. 베이지안 네트워크는 상황인지분야에서 널리 사용되는 추론기법으로서, 수집 된 데이터를 통해서 그 구조를 학습하고 데이터를 증거 값으로 시스템 진단을 한다. 본 논문은 실험 대상자로부터 윈도우시스템에서 두 시간 동안 데이터를 수집하여 한 시간은 베이지안 네트워크 학습에 사용하고, 나머지는 베이지안 네트워크 성능평가에 사용하였다. 실험 결과 학습된 두 개의 베이지안 네트워크 모델은 각각 95.41%, 99.77%의 정확성을 보였다.
사용자 및 기기의 상황을 파악하고 이에 따라 실시간으로 사용자 인터페이스를 변경하는 '적응형 사용자 인터페이스 (Adaptive User Interface)' 연구가 진행되어 왔다. 기존 관련 연구들은 주로 설계 방법론에 초점을 맞추고 있으며, 요구공학 방법론에 대해서는 거의 다루어지지 않았다. 본 연구에서는 적응형 사용자 인터페이스를 요구공학 관점에서 조명하고, 자가 적응 시스템 분야에서 연구되어 온 개념들에 기초한 요구사항 도출 및 명세 방법을 제안한다. 잘 알려진 자가 적응 소프트웨어 개념들을 재정의 및 해석한 후, 적응형 사용자 인터페이스 요구사항을 도출 및 명세하는 방법을 단계적으로 보인다. 사례연구에서는 제안하는 방법에 따라 적응형 사용자 인터페이스 요구사항을 도출 및 명세하여 본 기법이 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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