응용프로그램의 기동 시간은 기기에 대한 사용자 체험에 영향을 주는 중요한 지표로 보조 기억 장치의 성능에 의해 큰 영향을 받는다. 하드디스크 대신 SSD를 사용하게 되면 기동 시간을 크게 낮출 수 있지만 비용 대비 성능을 고려하면 작은 용량의 SSD를 하드디스크의 캐시로 쓰는 것이 현실적인 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 파일시스템 수준에서 하드디스크 상의 블록을 SSD로 이주시키는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 SSD 캐싱 기법들에서 요구되던 캐시 데이터의 사상에 필요한 주 메모리, CPU, 그리고 사상 정보의 유지를 위한 SSD 공간 사용의 부가적인 오버헤드가 없다. 8개의 응용프로그램을 이용한 실험에서 메타데이터와 데이터 블록을 모두 SSD에 캐싱한 경우에 기동시간이 평균 56% 단축됨을 확인하였다.
기존의 임베디드 시스템은 Intel x86 계열의 CPU를 장착한 PC(Personal Computer) 플랫폼에 기반하여 구현되었는데, 이는 PC 환경에서 개발된 많은 솔루션들을 이용할 경우 전체적 인 제품 개발 기간을 단축할 수 있을 뿐만 아니라 제품의 신뢰성을 높일 수 있기 때문이다. 또한 PC 플랫폼 기반의 임베디드 시스템은 데이터 저장을 목적으로 하는 경우가 많아 주로 대용량 하드디스크를 데이터 저장장치로 사용한다. 최근 하드디스크의 용량은 빠른 속도로 증가하고 있는 반면에 하드디스크의 구동 준비 시간이 30초 이상으로 길어지는 문제점이 발생하고 있다. 길어진 하드디스크의 구동 준비 시간은 시스템의 부팅 시간에 영향을 미쳐 전체 시스템의 부팅 시간이 길어지고 사용자의 불편함을 가중시키게 된다. 본 논문에서는 대용량 저장장치를 지원하는 PC 플랫폼 기반의 임베디드 시스템에서 리눅스 커널이 빠른 부팅을 수행할 수 있도록 개선된 시스템 구조와 동적 디스크 장치 검사 기법을 제안하고, 성능을 평가하여 제시한다.
최근 테블릿 PC 및 스마트폰과 같은 휴대용 전자제품의 사용량이 증가되고 있다. 이러한 휴대용 기기들은 배터리로 동작하기 때문에 실제 사용시간이 제한된다는 특징을 가진다. 이렇게 배터리로 동작하는 임베디드 시스템은 애플리케이션을 보다 오랜 시간 동안 동작할 수 있도록 저전력 기법이 적용된 운영체제를 필요로 한다. 본 논문에서는 스마트폰과 같은 휴대용 기기들에서 사용할 수 있는 실시간 운영체제인 CNU_RTOS에 S3C2440 칩셋에서 제공하는 CPU 상태 모드를 이용한 저전력 기법을 구현하여 전력 감소율을 측정하였다.
사료배합비 문제는 여러가지 형태의 전산기에 의해 풀 수 있다. 프로그램 FEEDMIX는 전술한 문제를 풀 때 MV8000을 이용하면 몇분대로 풀리고 중형(64KW), 소형(64KB)를 이용하면 몇시간대로 풀리고 있다. 적은 CPU 용량을 가진 중형, 소형에서 많은 시간이 걸릴 것은 당연하다. 그러나 사료배합비를 구하는 문제는 화급을 요하는 문제가 아니기 때문에 몇시간씩 걸리더라도 예를 들어 퇴근할 때 프로그램을 수행케하여 출근 때 그 결과를 받아본다든가 할 수 있을 것이다. 이런 방법으로 중형, 소형 전산기를 활용하면 대형전산기에 의뢰하여 비싼 값으로 문제를 푸는 것보다는 여러가지 편리한 점이 많을 것이다.
실시간 운영 체제(Real-Time Operating Systems)는 시스템 동작이 논리적 정확성뿐만 아니라 시간적 정확성에도 좌우되는 운영 체제이다. 시간 결정성(Time Determinism)을 지키기 위해서는 시스템에서 발생하는 모든 사건에 대해서 예측이 가능해야 한다. 시스템에서 발생하는 사건은 인터럽트에 의해 처리되는데, 이것은 비동기적인 사건의 발생을 CPU에게 알리는 하드웨어 메커니즘으로서 인터럽트 서비스 루틴(Interrupt Service Routine : ISR)을 통해서 인터럽트에서 처리해야 할 부분을 수행한다. 본 논문에서는 인터럽트의 처리를 인터럽트의 인지와 처리로 분리할 수 있도록 LISR과 HISR을 설계로 구현하였다.
실시간 운영체제(Real-Time OS)는 우선순위 기반의 선점형 스케줄링을 제공하는 운영체제로서 시간 결정성 (Determinism)을 보장하는 특징이 있다. 그러나, 우선순위가 높은 태스크가 우선순위가 낮은 태스크에 의해 CPU를 점유 당하는 우선순위 역전(Priority Inversion)이 발생하여 시간 결정성이 보장되지 못하면 시스템의 심각한 결함을 야기할 수 있다. 본 논문에서는 우선순위 역전을 해결하기 위하여 Priority Inheritance Protocol 을 적용한 세마포 (Semaphore)의 구현에 대해 기술한다.
저전력 설계에 관한 프로세서 구조의 연구 중, CPU와 L1캐쉬 사이에 크기가 작은 LO 캐쉬를 사용하는 방법이 제시 된 바 있다. LO 캐쉬의 사용은 괄목할 만한 에너지 절약 효과를 거두었지만, 커다란 지연시간의 증가를 초래하였다. 따라서 LO 캐쉬는 필요에 따라서 선택적으로 사용이 되지 않으면 심각한 지연 시간의 증가로 인하여 실제 시스템에 적용하기 어려운 면을 가지고 있다. 선택적인 제어를 위한 방법으로서 몇몇 연구에서 예측기를 이용하는 방법을 제시하였으나, LO 캐쉬에 적합하지 않았다. 우리는 이 논문에서 새로운 가상적인 캐쉬 예측기를 제시하고 이에 대한 시뮬레이션 결과를 제시하였다.
삼차원 재구성 기법은 대상을 파괴하지 않고도 그 내부 구조의 공간적 해석을 가능하게 해주는 단층 영상을 생성해주기 때문에, 산업, 의료분야에서 널리 사용되고 있다. 최근 영상 장비의 성능 향상으로 고해상도의 CT 영상을 얻을 수 있게 되었으나, 대용량 데이터를 재구성하기 위해 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 재구성에서 가장 많은 시간이 소요되는 여과와 역투사 과정을 범용 그래픽스 하드웨어를 사용하여 최적화하는 방법을 제안한다. 여과에서는 네 장의 영상을 압축하여 동시에 처리하는 기법을 적용하고, 역투사 과정에서는 깊이 테스트를 이용하여 계산량을 줄이는 방법을 사용한다. 제안된 방법으로 구현된 GPU 기반 프로그램은 OpenMP 를 사용하여 최적화 된 CPU 기반 프로그램에 비해 약 50 배 이상 속도가 향상되었다.
두 그래프의 유사도를 측정하는 문제는 다양한 응용분야에서 그래프 문제를 해결하기 위한 기본적인 도구 중 하나이다. 대부분 그래프 알고리즘들은 정점과 간선의 개수를 기반으로 한 시간 복잡도를 가진다. 최근 GPU는 낮은 가격 대비 높은 계산 능력을 제공하기 때문에 그래프 응용에서 수행 시간을 개선하기 위해 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 GPU 환경에서 CUDA를 사용하여 그래프의 유사도를 측정하기 위한 효율적인 병렬 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 평가를 위해 CPU 기반 알고리즘과 비교하였으며 실험적 결과를 통하여 제안된 방법이 성능과 효율성에서 상당한 개선이 있음을 보인다. 또한 그래프의 크기가 클수록 제안된 알고리즘의 성능이 더 개선됨을 보인다.
공간 데이터 처리는 GIS, 텔레매틱스 등 광범위한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 현재 사용되고 있는 공간 데이터 질의 처리 기법은 CPU를 사용하여 순차적으로 질의 처리를 수행하므로 질의 처리 시간이 상대적으로 오래 걸린다는 단점이 존재한다. 그러나 공간 데이터 질의 처리를 병렬로 수행했을 때 처리 시간을 줄이는 것이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 GPU를 활용하여 공간 데이터 질의 처리를 병렬로 수행하는 연구를 진행한다. 또한, CPU를 이용하여 질의 처리를 수행한 결과와 비교하여 속도 향상 정도에 대한 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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