오늘날 컴퓨팅 환경은 점차 복잡해지고 있으며, 복잡한 환경을 관리하기 위해 많은 노력을 하고 있다. 이러한 관리를 좀 더 효율적으로 하기 위하여 환경에 스스로 적응하는 자가 치유에 관한 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 이러한 자가 치유를 하기 위해서는 추가적으로 리소스를 더 사용하게 된다. 우리의 이전 연구에서는 이러한 자가 적응 모듈이 사용하는 리소스를 줄여 성능을 향상시키고자 스위치를 이용하여 자가 적응 컴포넌트의 동작을 조절하는 방법을 제안하였다. 그러나 이러한 방법론은 자가 적응 모듈의 동작을 제어하기 위한 추상화(abstraction) 기법을 제공하지는 않는다. 또한 자가 적응모듈을 설계할 때 개발자가 이 방법론을 적용하기 위한 코드를 직접 작성해야 한다. 본 연구에서는 이전 연구를 확장하여 1) 목표 그래프를 통해 자가 적응 모듈의 동작 단계를 분석하고 2) 기술된 단계를 이용하여 단계별 동작 스위치를 자동 생성한다. 이러한 방법론을 통하여 자가 적응을 위해 추가로 사용해야 하는 리소스의 사용을 줄일 수 있으며, 개발자가 자가 적응 모듈의 성능 개선을 위한 코드를 작성하는 수고를 덜 수 있다. 본 논문에서는 평가를 위하여 비디오 회의 시스템 내의 파일 전송 모듈의 목표 그래프를 작성하였다. 이 목표 그래프를 기반으로 자가 적응 모듈의 성능을 개선할 수 있는 동작 스위치의 템플릿 코드를 생성한다. 이러한 과정을 통해 생성된 코드를 자가 적응 모듈에 적용하여 스위치가 제대로 동작함을 확인한다. 또한 동작 스위치를 적용하기 전과 적용한 후의 동시 동작 컴포넌트 수를 비교한다. 이를 통해 목표 그래프를 기반으로 생성된 코드가 자가 적응 모듈의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
자가 적응 시스템을 무인 시스템(UWS: Unmanned Weapon Systems)에 적용하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 자가 적응 시스템은 임무중인 시스템이 다양한 주변 환경 및 시스템의 변화에 따라 능동적으로 시스템 또는 임무수행을 위한 전략을 주정해 항상 최상의 성능을 발휘할 수 있도록 하는 능력을 갖춘 시스템을 말한다. 자가 적응 시스템에서 능동적으로 변화시킨 시스템의 아키텍처나 임무수행 전략이 유효한 것인지에 관한 검증을 수행한 후 시스템에 적용해야 한다. 기존의 대부분의 자가 적응 시스템에 대한 연구결과에서는 능동적으로 변화된 시스템이 임무수행에 적합한지에 대한 검증 방법을 제시해 주고 있지 않다. 본 연구에서는 UWS의 자가 적응 시스템이 임무수행 중 변화 되었을 때 미래의 발생할 사건에 대해 적절하게 적용 가능한지를 검증하기 위하여 시간적인 사건의 완전성을 검증하기에 적합한 Computation Tree Logic(CTL) 모델체킹(Model Checking)을 적용하여 자가 적응 시스템의 적응결과를 검증하는 방법을 제시하였다.
최근 동적인 환경에서 발생하는 다양한 문제를 스스로 해결할 수 있는 자가 적응 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 자가 적응 시스템에서 시스템이 문제를 스스로 인식하고 자가 적응할 수 있도록 요구사항을 설계하는 과정은 필수적이며, 만약 기존의 적응 전략들을 재사용하여 자가 적응 시스템을 설계한다면 소요되는 시간 및 비용을 절감할 수 있다. 따라서 이 논문은 새로운 자가 적응 시스템 개발 시 기존의 자가 적응 시스템으로부터 재사용 가능한 적응 전략을 추출하는 시스템을 제안한다. 이를 위하여 자가 적응 요소를 지식화하여 적응 전략 온톨로지 및 타깃 시스템 온톨로지를 정의하고, 이러한 온톨로지를 기반으로 재사용 가능한 적응 전략을 추출하는 기법을 기술한다. 또한, 이 논문은 제안 시스템을 구현하고 추출된 적응 전략에 대한 재사용률을 측정함으로써 제안 시스템을 비교 평가한다. 평가 결과, 제안 시스템은 추출된 적응 전략이 정확히 동작함을 보이며 제안 시스템의 추출 기법은 기존의 재사용 기법보다 높은 재사용률을 보인다.
빠르게 변화하는 현대 소프트웨어 산업에서 주변 환경에 대응해 시스템의 상태를 변화하며 요구사항을 만족시키는 자가적응 소프트웨어의 개념이 대두되고 있다. 본 연구는 기존의 UML diagram이 자가적응 소프트웨어의 특성을 표현하기에 부족한 점을 보완하기 위해 UML diagram을 확장했으며 자가적응 소프트웨어의 설계에 중요한 요소인 '상황'을 모델링하기 위해 기존 연구의 Situation model을 도입해 연계할 수 있도록 했다.
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.
서비스 지향 시스템 환경에서는 하나의 독립된 시스템이 다른 시스템에서 제공하는 서비스를 사용함으로써 시스템의 목표를 달성한다. 이러한 시스템 환경에서는 사용중인 서비스의 품질 저하가 실시간으로 시스템 장애를 유발할 수 있다. 기존 자가 적응 방법들은 서비스의 품질 저하 발생 후 대처하는 fault tolerance 방식을 따르고 있기 때문에 서비스 품질 저하로 인한 피해 발생을 예방하지 못한다. 따라서, 자가 적응 시스템의 신뢰도를 보존하기 위해서는 사용 중인 서비스를 fault tolerance 방식의 품질 기반 적응이 아닌 서비스 안정성 케이스를 기반으로 자가 적응해야 한다. 본 논문에서는 기존의 보증 속성 표현 방법인 Goal Structuring Notation 모델링을 활용하여 서비스 안정성 케이스를 표현 및 분석하기 위한 방법과, 서비스 안정성 케이스 분석 결과에 따른 적응 조치 방법, 서비스 생명주기에 따른 서비스 안정성 케이스 기반 자가 적응 메커니즘 적용 방법, 서비스 안정성 케이스 기반 자가 적응을 위한 프레임워크 아키텍처를 제안한다.
자가 적응 시스템은 사람의 직접적인 개입 없이 자율 제어를 통한 자가 최적화 (self-optimization), 자가 치유 (self-healing) 등의 능력이 요구되고, 이러한 시스템은 시스템이 조달된 환경과 시스템 내부 상황을 고려한 적절한 적응 정책과 목표 평가를 통해 시스템의 신뢰성을 보장할 수 있어야 한다. 목표 기반의 자가 제어 시스템은 목표 만족도에 따라 시스템을 자율 제어하기 때문에 목표 기반 자가 적응 시스템에서의 목표 만족도(goal satisfaction) 평가는 매우 중요하지만 기존의 연구들의 목표 만족도 평가 방법에서는 환경 변화가 반영되지 않는다는 한계가 있다. 본 논문에서는 목표 모델에서의 상위 목표에 대한 하위 목표들의 기여도에 따라 가중치를 부여하고 시스템의 외부 환경 변화에 따라 가중치를 동적으로 변경하는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 목표 평가 방법보다 사용자의 요구가 잘 반영되고 신뢰성 높은 평가가 가능하다.
오늘날 복잡해져 가는 컴퓨팅 환경에서 시스템에 발생하는 다양한 문제를 시스템 관리자가 직접 처리하는 것은 한계가 있다. 이 한계를 해결하기 위해서 시스템 스스로 상황을 인식하여 적절한 대응하는 능력을 갖는 것이 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 자가 적응 시스템을 생성하기 위해서는 많은 경험과 지식이 필요하다. 따라서 자가 적응 시스템 구축의 어려움이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 그러한 자가 적응 시스템의 구축을 용이하게 하기 위하여 자가 적응 시스템의 코드를 자동 생성하는 기법을 제안한다. 본 자가 적응 시스템은 기존 관련 연구에서 문제가 된 시스템의 리소스 과다 사용을 통한 비효율성과 바이러스와 같은 외부 요인에 의한 부정확한 동작에 대한 문제를 부분적으로 해결한다. 본 논문에서는 평가를 위하여 비디오 회의 시스템에서 사용하는 파일 전송 모듈에 제안 방법론을 적용하였다. 개발자가 추가로 작성한 코드의 길이, 개발자가 만든 클래스의 수, 개발 시간을 제안 방법론 적용 전과 후를 비교하여 그 유효성을 확인하였다.
본 연구는 자가-적응 조명 제어 소프트웨어에 대한 시뮬레이션을 수행하고, 이를 통해 실제 시스템의 성능 평가 기준을 명시하는 것을 목적으로 하고 있다. 자가-적응 소프트웨어는 소프트웨어를 작동시키는 과정에서 소프트웨어가 스스로 주변 환경을 모니터링해 환경에 예상하지 못한 변화가 발생한 것을 감지하고, 변화하는 실행 환경에 맞추어 요구사항을 만족시키는 소프트웨어를 의미한다. 본 연구는 IoT(Internet of Things) 환경에서 자가-적응을 수행하는 조명 제어 시스템에 대한 연구이다. 제안하는 시스템은 환경이 변화함에 따라 사용자의 요구사항을 고려해 시스템 스스로의 적응을 수행한다. 이에 대한 시나리오와 시스템 아키텍처 및 평가지표를 소개하며, 이를 기반으로 시뮬레이션을 진행하여 성능 평가를 수행했다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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