기계학습의 데이터 크기 및 컴퓨팅 부하 증가로 사물인터넷 시스템에서 에너지 효율적인 자원 플래닝이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷 시스템의 실시간 워크로드 변화를 지원하는 자원 플래닝 정책을 제안한다. 이를 위해 본 논문은 실시간 태스크를 고정 태스크와 가변 태스크로 나누고 다양한 워크로드 상황에 대한 자원 플래닝 최적화를 수행한다. 이를 바탕으로 사물인터넷 시스템의 자원 설정을 고정 태스크 기반으로 시작한 후, 가변 태스크가 활성화될 경우 상황에 맞는 자원 플래닝을 즉시 적용할 수 있도록 한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 정책이 사물인터넷 시스템의 프로세서 및 메모리 소모 에너지를 크게 줄일 수 있음을 보인다.
최근, 의료 분야에서 인공지능은 많은 발전을 통해 다양한 분야로 확장하며 활용되고 있다. 하지만 대부분의 인공지능 기술들은 하나의 모델이 하나의 태스크만을 수행할 수 있도록 개발되고 있으며, 이는 의사들의 복잡한 판독 과정을 인공지능으로 설계하는데 한계로 작용한다. 멀티 태스크 러닝은 이러한 한계를 극복하기 위한 최적의 방안으로 알려져 있다. 다양한 태스크들을 동시에 하나의 모델로 학습함으로써, 효율적이고 일반화에 유리한 모델을 만들수 있다. 본 종설에서는 멀티 태스크 러닝에 대한 개념과 종류, 유사 개념 등에 대해 알아보고, 연구 사례들을 통해 의료 분야에서의 멀티 태스크 러닝의 활용 현황과 향후 가능성을 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 주기 및 비주기 태스크의 효율적인 관리를 제공하는 실시간 센서 노드 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 기존 센서 노드의 소프트웨어 플랫폼은 제한된 센서 노드의 자원을 효율적으로 사용하기 위하여 메모리 및 전력 소비량의 최소화에만 초점을 두었기 때문에 태스크의 실시간성과 빠른 평균 응답시간을 보장하는 실시간 센서 노드의 소프트웨어 플랫폼에는 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 센서 노드의 소프트웨어 플랫폼으로 많이 사용되고 있는 TinyOS 기반에서 태스크의 실시간성과 빠른 평균 응답시간을 보장할 수 있는 기법과 한계를 분석하였으며, 모든 주기 태스크가 마감시한 내에 실행이 완료되는 것을 보장하고 비주기 태스크의 응답시간을 최소화하는 실시간 센서 노드 플랫폼을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 플랫폼은 Atmel사의 초경량 8비트 마이크로프로세서인 Atmega128L이 탑재된 센서 보드에서 구현되었다. 구현된 실시간 센서 플랫폼의 성능을 분석한 결과, 모든 주기 태스크의 마감시한 보장을 제공함과 동시에 향상된 비주기 태스크의 평균 응답시간과 낮은 시스템의 평균 처리기 이용률을 확인할 수 있었다.
이 논문은 실시간 제약 조건을 갖는 다중태스크 응용을 여러 개의 코어를 갖는 SoC 위에서 동작시키고자 할 때, 시스템의 비용은 최소로 하면서 성능을 높일 수 있도록 프로세서 및 하드웨어 IP를 선정하고, 태스크를 매핑 하는 기법을 제안한다. 이와 같은 기법은 하드웨어-소프트웨어 통합합성 기법이라고 한다. 이전 연구에서 우리는 복잡한 통합합성 문제를 세 가지 하부 문제(프로세서 컴포넌트 선택문제, 태스크 매핑문제, 그리고 스케줄-가능성 검사문제)로 세분화 하고, 각 문제를 독립적으로 해결하는 기법을 제안하였다[1]. 하지만 많은 장점에도 불구하고 이전 연구에서는 한 태스크가 스케줄 될 때, 자신의 스케줄-길이를 최소로 줄이기 위해 시스템 전체 자원을 모두 점유하는 것을 가정하는 제약점이 있었다. 그러나 일반적으로 보다 향상된 성능을 얻기 위해서는, 서로 관련이 없는 태스크들은 서로 다른 프로세서에서 동시에 실행될 수 있어야 한다. 이 논문에서는 다중프로세서 환경에서 다양한 운영정책을 가지는 일반적인 시스템을 위하여 태스크 매핑회피 기법과 태스크 매핑전용 기법이라는 두 가지 매핑기법을 제시한다. 멀티미디어 실시간 응용 프로그램인 다채널 디지털 비디오 레코더(Digital Video Recorder)와 관련 논문에서 제공된 임의 생성 다중태스크 예제에 대해서 큰 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문은 상위 단계의 태스크 스케줄러와 하위 단계의 스케줄링 Framework으로 구성된 기존의 스케줄러 모델[4,5]을 수정하여, 다양한 비주기적 태스크 서버들을 지원할 수 있는 확장된 스케줄러 모델을 제안한다. 제안 모델은 기존 스케줄링 Framework과 태스크 스케줄러를 기반으로 한다. 그러나 비주기적 태스크 스케줄링을 위해 태스크 스케줄러를 다시 주기적 태스크 제어부와 비주기적 태스크 제어부로 분리하였다. 제안 모델은 대부분의 실시간 커널에서 복잡하게 결합되어 하나의 커널 스케줄러를 구성하던 구성 요소들을 기능별로 재구성이 가능하도록 명확하게 구분함으로써, 커널 하부 메커니즘과는 독립적으로 새로운 스케줄링 알고리즘과 비주기적 태스크 서버들을 구현할 수 있게 했다. Real-Time Linux[6]에 제안된 스케줄러 모델을 구현한 후, 이를 기반으로 다양한 스케줄러와 서버들을 시험적으로 구현하여 보았다. 이를 통해 향후 새로운 알고리즘과 서버를 하부이 복잡한 커널 메커니즘 수정 없이 독립적으로 개발할 수 있음을 확인하였다. 또한 여러 성능 실험을 통해 제안 모델을 기반으로 다양한 스케줄러와 서버를 구현한다 해도 실행시의 부하는 크지 않은 반면, 시스템 재구성과 새로운 스케줄러 개발을 효과적으로 지원할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
MPEG 내 VCM 그룹은 머신을 위한 비디오 코덱을 표준화하는 것으로 목표로 하고 있다. VCM 그룹은 객체 탐지, 객체 분할, 객체 추적 등 3가지의 머신비전 태스크를 포함한 데이터 세트와 데이터 세트 별 기준 데이터인 Anchor를 제공하고 있으며, 평가 템플릿을 이용하여 후보 기술군과 Anchor의 압축 대비 머신비전 성능을 비교할 수 있다. 하지만 성능 비교는 머신비전 태스크 별로 분리하여 수행되고 있으며, 다수의 머신비전 태스크에 대한 성능 평가를 수행할 수 있는 비트스트림을 생성할 수 있는 데이터는 별도로 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 인공 지능 기반 멀티 태스크를 위한 비디오 코덱의 성능 평가 방안에 대해 제안한다. 하나의 비트스트림의 크기 척도인 픽셀 당 비트수(BPP, Bits Per Pixel) 와 각 태스크의 정확도 결과인 Mean Average Precision(mAP)를 기반으로 산술 평균, 가중 평균, 조화 평균 등 총 3가지의 멀티 태스크 성능 평가 지표를 제안하며 mAP 결과를 기반으로 성능 결과를 비교하고자 한다. 멀티 태스크에서 태스크 별 mAP 결과 값의 범위의 차이가 있을 수 있으며 차이로 인해 생길 수 있는 성능 평가와 관련된 문제를 방지하고자 정규화한 mAP 기반 멀티 태스크 성능 결과를 산출하고 평가하고자 한다.
태스크의 실행시간은 다양한 입력 데이터에 따라 가변적일 수 있다. 최악의 실행시간을 만족하도록 높은 성능의 프로세서를 사용하면 하드웨어 비용이 증가하고 에너지 소비가 늘어나게 된다. 따라서 적절히 낮은 성능의 프로세서를 적용하기 위해서는, 스케줄링에서는 프로세서의 용량을 최대한 활용하되 가끔씩 일부 태스크가 마감시한을 초과하더라도 다른 태스크에는 영향을 미치지 않도록 제한하는 것이 필요하다. 본 논문에서 제시하는 SBP (Shared Bandwidth Partitioning)는 프로세서의 공유 대역폭을 확보하여 태스크들이 나누어 사용할 수 있도록 하였다. 실행시간이 길어지는 태스크는 이 공유대역폭의 일부를 분할하여 사용하도록 한다. 시뮬레이션으로 평가한 결과, SBP는 기존의 알고리즘들에 비해서 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 스케줄링 결과의 질에 해당하는 마감시한 초과 비율이 낮아지고 시스템의 오버헤드에 해당하는 문맥교환 횟수도 감소하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 가치함수를 가지면서 동적으로 도착하는 IRIS(Increasing Reward with Increasing Service) 실시간 태스크들의 총 가치를 최대화하기 위한 온-라인 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 스케줄링 알고리즘의 성능향상에 역점을 두고 있으며, 이는 다음 두 가지 아이디어를 기반으로 한다. 첫째, 총가치를 최대화하는 문제는 가치함수들의 최대 도함수 값들 중 최소 값을 찾는 문제를 해결함으로써 풀 수 있다는 것이다. 둘째, 새로운 태스크가 도착하기 전까지 이 전에 스케줄된 태스크들 중 소수만이 실제 실행되고, 나머지는 새로 도착한 태스크와 함께 다시 스케줄링 된다는 사실을 발견하고, 매 스케줄링 시 모든 태스크들을 스케줄링하는 것이 아니라, 일부 태스크들만 스케줄링하자는 것이다. 제안 알고리즘의 성능은 다양한 경우에 대한 모의실험으로 검증되었다. 실험 결과 제안 알고리즘의 계산 복잡도는 최악의 경우 기존 알고리즘과 동일한 $O(N_2)$이지만, 평균적으로 이 보다 낮은 O(N)에 가까운 것으로 확인되었다.
부정확한 실시간 시스템은 시간적으로 긴급한 태스크들을 융통성있게 스케쥴링해 줄 수 있다. 총 오류를 최소화시키면서 0/1 제약조건과 시간적 제약조건들을 모두 만족시키는 대부분의 스케쥴링문제들은 선택적태스크들이 임의의 수행시간을 갖고 있을 때 NP-complete이다. Liu는 단일처리기상에서 0/1제약조건을 갖는 태스크들을 총 오류가 최소화되도록 스케쥴링시킬 수 있는 합리적인 전략을 제시하였다 또한, 송 등은 다중처리기상에서 0/1제약조건을 갖는 태스크들을 총 오류가 최소화되도록 스케줄링 시킬 수 있는 합리적인 전략을 제시하였다. 그러나, 이러한 알고리즘들은 모두 오프라인 알고리즘들이다. <중략> 두 알고리즘들 사이의 성능비교의 결과로서, 선택적 태스크들이 그들의 실행요구시간의 임의의 순서대로 스케쥴될 때는 제안된 알고리즘이 NORA 알고리즘과 비슷한 총오류를 산출하지만 특별히 선택적 태스크들이 그들의 실행요구시간의 오름차순으로 스케쥴될 때는 제안된 알고리즘이 NORA 알고리즘보다 더 적은 총오류를 산출할 수 있음이 밝혀졌다. 본 논문에서 제시된 알고리즘은 레이다의 추적, 이미지 처리, 미사일 제어 등의 응용에서 효과적으로 적용될 수 있다.
포트란 M 등의 태스크 병렬언어에서는 프로그래머가 태스크 병렬구조를 사용하여 프로그래밍한다. 그런데 응용 프로그램에서 프로시쥬어간에 종속성 관계가 존재하는 경우 프로그래머가 이 종속성을 고려하여 태스크 병렬 프로그램을 작성하기는 쉽지 않다. 그러므로 컴파일러 단계에서 묵시적 병렬성을 추출한 후, 태스크 병렬언어에서 제공하는 병렬구조로 변환하는 병렬화가 필요하다. 그러나 현재의 태스크 병렬언어 컴파일러에서는 이러한 기능을 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 종속성 관계에 따라 각 경우를 분석하여, 순차 수행되어야하는 루프 구조에 대해 컴파일러 단계에서 포트란 M의 태스크 병렬 구조인 PROCESSDO 루프와 PROCESSES 블록구조로 병렬화하기 위해 묵시적 병렬성을 가지고 있는 경우를 추출하는 방안을 제안한다. 그리고 PROCESSDO 루프와 PROCESSES 블록 구조 모두로 병렬화 가능한 경우, 조건에 따라 어느 구조로 변환하는 것이 효과적인가를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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