• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.5
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• pp.139-146
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• 2022

With the recent development of the Internet of Things (IoT) and the convergence of vehicles and IT technologies, high-performance applications such as autonomous driving are emerging, and multi-access edge computing (MEC) has attracted lots of attentions as next-generation technologies. In order to provide service to these computation-intensive tasks in low latency, many methods have been proposed to partition tasks so that they can be performed through cooperation of multiple MEC servers(MECSs). Conventional methods related to task partitioning have proposed methods for partitioning tasks on vehicles as mobile devices and offloading them to multiple MECSs, and methods for offloading them from vehicles to MECSs and then partitioning and migrating them to other MECSs. In this paper, the performance of task partitioning methods using offloading and migration is compared and analyzed in terms of service delay, blocking rate and energy consumption according to the method of selecting partitioning targets and the number of partitioning. As the number of partitioning increases, the performance of the service delay improves, but the performance of the blocking rate and energy consumption decreases.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.100-103
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• 2021

5G 의 발전과 함께 차량과 IT 통신 기술을 융합한 어플리케이션들이 급증하면서 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 등장했다. 낮은 지연시간 안에 계산 집약적인 서비스들을 제공하기 위해 단독적인 MECS 서버(MECS)에서의 수행이 아닌 다수의 MECS 에서 동시에 연산을 수행할 수 있도록 태스크를 파티셔닝하는 기법이 주목받고 있다. 특히 차량이 다수의 MECS 로 태스크를 파티셔닝하여 오프로딩하는 기법과 하나의 MECS 로 오프로딩한 후 다른 MECS 들로 파티셔닝하여 마이그레이션하는 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 오프로딩과 마이그레이션을 이용한 파티셔닝 기법들을 서비스 지연시간과 차량의 에너지 소비량 측면에서 성능을 비교 분석을 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.58-60
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• 2014

임베디드 소프트웨어는 국방, 항공 우주, 자동차와 같이 다양한 응용분야에서 그 중요성이 부각되고 있다. 이와 함께 시스템 자원의 효율성을 높이고 응용 소프트웨어 간 안전한 실행환경을 제공하기 위해서 자원 파티셔닝의 필요성이 강조되고 있다. 최근 임베디드 시스템의 응용 분야가 다양해지면서 주기적인 파티션과 함께 비주기적인 파티션들에 대한 요구가 증가하고 있다. 하지만 기존 시스템들은 비주기적인 파티션은 고려하고 있지 않거나, 주기적인 파티션에 비해서 우선순위가 낮게 취급하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 높은 우선순위의 비주기적인 태스크 그룹을 지원하기 위한 구조를 제안하고, 리눅스의 cgroup 프레임워크를 확장하여 구현한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.442-444
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• 2016

과거에 비해 비약적으로 생산되는 공간 데이터에 대한 처리를 위한 공간 연산은 빠른 처리 응답성을 요구하는 경우가 많다. 그래서 최근 하둡(Hadoop)과 같은 빅데이터 처리 시스템을 이용하여 처리하고자 하는 시도가 많다. 한편, 공간 조인은 데이터 분할(Partitioning)과 공간 색인의 이용 여부, 여과 단계와 정제 단계를 거치는 등 그 복잡도가 강한 공간 연산이다. 그래서 빅데이터 처리 시스템을 이용한 공간 조인의 처리 방식은 매우 다양하다. 그러나 지금까지 이러한 공간 조인의 처리 방식에 다른 리소스 활용에 대한 비교는 거의 없다. 이 논문에서는 다양한 공간 연산의 수행 방법에 따른 빅데이터 시스템 클러스터에서 데이터 전송 방식을 고찰하고 데이터 전송에 따른 네트워크 리소스의 효율적인 사용 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로 단일할당과 다중할당 색인 기법의 비교, 파티셔닝 방법의 비교, 맵리듀스 시스템의 태스크 할당 방법에 따른 비교를 통해 다양한 연산 유형에 따른 공간 조인의 처리 방안 선정에 고려 요소를 제시하고자 한다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.4
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• pp.315-319
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• 2015

This paper addresses the design and implementation of an Android application for real-time precise motion control. To provide stable real-time performance, we implemented the application in two parts: Android service in the form of a daemon process, which periodically transfers a set of position commands for all motors through a real-time fieldbus, and Android UI application, which generates and delivers the set of position commands to the Android service. To support such a real-time motion control application, we use multi-core partitioning, which partitions the processor cores into a real-time partition to be used by the real-time motion control service and a non-real-time partition to be used by the Android application, and set up a shared buffer between them for communication. Our experiments show that we can obtain a motion control period of 2 ms with 99% task activation jitters less than ${\pm}55{\mu}s$ for a configuration where each of the four threads controls two motors in a group.