본 논문은 실시간 운영체제에서 프로세스의 효율적인 관리를 위한 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 따라서 CPU의 활용도를 높이고 스케줄링 시간과 인터럽트 시간을 줄임으로서 자원을 효율적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법으로는 다중 큐에 PIT(Process Information Table)를 두어 각각의 큐에 프로세스가 들어오면 우선순위에 따라 CPU를 할당하는 방법이다. 기존의 다중 큐와는 달리 우선순위 프로세스를 보다 정확하고 빨리 찾아내어 외부 또는 내부의 인터럽트에 응답 할 수 있게 하였다. 또한 우선순위에 밀려 실행하지 못하는 프로세스는 일정 시간이 경과하면 CPU를 선점할 수 있다. 그러므로 CPU는 활용도가 높아지고 유휴 시간은 짧아지게 된다. 본 논문은 일반 펜티엄 PC에서 실험하였으며 현재 사용되는 RTOS(VxWorks, QNX)와 비교하여 다소 우수함을 보였다.
본 논문에서는 멀티미디어 태스크와 경성 실시간 태스크가 공존하는 시스템에서 두 태스크들을 효율적으로 통합하고 스케쥴링하기 위한 CPU 대역폭의 동적 할당 기법이 제시된다. 연성 실시간적인 멀티미디어 태스크는 평균 실행 시간을 기반으로 처리되는 반면 경성 실시간 태스크는 최악의 경우에 대한 실행 시간을 기반으로 실행이 보장된다. 서버를 기반으로 하는 본 논문의 할당 기법은 CPU 대역폭을 두 태스크들에 대하여 분할한 후 특히 MPEG 비디오 스트림을 위한 멀티미디어 태스크들에 대하여는 할당된 대역폭을 다시 동적으로 조정한다. 제시된 기법의 목적은 시스템에 존재하는 경성 실시간 태스크들의 시간적 제약성을 모두 보장하면서 멀티미디어 태스크들의 종료시한이후 실행이 지연되는 시간을 최소화하는 것이다. 본 논문에서는 시뮬레이션 실험을 통하여 제시된 기법에서 멀티미디어 태스크들의 지연 시간이 다른 기법에 비하여 작아지는 결과를 보여주고 있다.
본 연구에서는 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란을 이용하여 확산파 강우 유출모형을 개발하였다. CUDA 포트란은 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)에서 수행하는 병렬 연산 알고리즘을 포트란 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPU상의 범용계산(General-Purpose Computing on Graphics Processing Units: GPGPU) 기술이다. GPU는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술 논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 이에 따라, CUDA 포트란기반 확산파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시킬 수 있다. 분포형모형의 지배방정식은 확산파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 확산파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. CUDA 포트란기반 확산파모형의 정확성은 기존 연구된 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형과 비교하였으며, 연산소요시간에 대한 효율성은 CPU기반 확산파모형과 비교하였다. 그 결과 CUDA 포트란기반 확산파모형의 결과는 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형의 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반 확산파모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
안드로이드 CPU 거버너는 CPU 주파수를 낮추어 CPU 공급 전압을 감소시키는 DVFS (Dynamic Voltage Frequency Scaling) 기반 전력 관리 기법을 사용한다. 그러나 CPU 주파수의 감소는 태스크의 실행 속도 지연을 유발한다. 이로 인해 태스크의 응답 시간 및 마감 시한 초과율이 증가하여 태스크가 제공하는 서비스의 품질 하락이 발생한다. 이에 본 논문에서는 다양한 안드로이드 CPU 거버너들을 전력 소비와 태스크의 응답성 및 마감 시한 측면에서 분석하였다.
예측할 수 없이 빈번하게 발생하는 인터럽트와 인터럽트 처리시간의 대부분을 차지하는 하반부 처리시간에 의해서 스케줄러는 사용자 프로세스에게 정상적으로 CPU를 할당해 줄 수 없는 이른바 “ 빼앗긴 시간 문제” 가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서, 하반부들이 사용할 수 있는 최대시간을 동적으로 계산하고, 처리시간을 제한하는 “하반부 스케줄링” 방범을 제안하고, 제안한 구조를 리눅스에서 구현하고 제안된 구조에 의해서 사용자 프로세스에게 할당된 CPU 시간을 안정화시킬 수 있음을 멀티미디어 응용을 사용한 실험을 통해서 보이고자 한다.
생체인식 분야 중에서 지문이식 시스템이 가장 대중화되었음에도 불구하고 아직까지 지문인식 장비는 고가인 실정이다. 이는 지문인식 시스템이 많은 이미지 처리와 수학연산을 위해 고속의 CPU와 많은 기억장치를 요구하기 때문이다. 본 논문에서는 PC기반에서 사용되는 지문인식 알고리즘을 ARM7 CPU에 맞게 최적화하는 방법에 대해 알아보고. ARM7 CPU를 탑재한 지문인식 모듈에 적용하여 실행시간을 측정하여 성능을 평가하였다.
Decay usage 알고리즘은 CPU를 최근에 적게 사용한 프로세스를 우선시하는 스케줄링 방법으로, UNIX와 같이 계산 위주의 프로세스와 대화형 프로세스가 혼재한 시분할 시스템에서 널리 사용되어 왔다. 하지만, decay usage의 매개변수들이 어떻게 상호작용하며 결국 어떤 서비스 행태를 보이는 지에 대한 분명한 이해가 없었다. 본 논문에서는 decay usage가 사용하는 매개변수들의 상호작용에 따라 서비스의 사용량 및 지연시간이 보이는 행태를 실험적으로 분석한다. 이러한 실험적 분석을 바탕으로, 각 매개 변수가 가지는 의미를 서비스 제공의 관점에서 규명한다. 본 논문의 분석 결과는 decay usage의 매개변수들을 조정하여 응용의 요구에 맞는 서비스를 제공하기 위한 기반이 된다.
본 연구에서는 빠르게 전자파 해석을 수행할 수 있는 병렬 유한차분 시간영역(Finite-Difference Time-Domain: FDTD) 알고리즘을 구현하기 위하여 CPU 클러스터를 구축하였다. 병렬 FDTD 알고리즘은 단일 프로세서를 이용한 FDTD 알고리즘에 비해 해석 시간을 크게 줄일 수 있으며, 전기적으로 매우 큰 구조물에 대한 전자파 해석도 가능하다. 본 연구팀에서는 CPU 클러스터 기반의 병렬 FDTD 알고리즘에서 요구되는 프로세스 간의 통신을 위해 MPI(Message Passing Interface) 라이브러리를 이용하였으며, 3차원 공간분할을 적용하여 프로세스 간의 통신 시간을 최소화하였다. 단일 프로세서를 이용한 FDTD 알고리즘 대비 CPU 클러스터 기반의 병렬 FDTD 알고리즘의 계산속도 향상도를 기본 모드와 하이퍼 모드에서 분석하였으며, 전기적으로 매우 큰 콘크리트 구조물의 전자파 해석을 하였다.
항공전자 시스템은 유지비용 감소 및 운용성능 향상을 위하여 기능을 모듈화, 통합화 설계를 적용한 모듈 통합형 항공 전자 시스템으로 개발 되어지고 있으며, 다양한 임무 제어 수행을 위해서 가상화 기술을 적용한 파티셔닝 운용체제를 적용 하고 있다. 가상화 기술을 적용 할 경우 CPU 처리 부하 분배는 중요한 고려 대상이며, 특히 입출력 처리 시간에 대한 불확실성은 안정성 있는 항공전자 시스템 설계에 있어 위험 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 유즈케이스를 통해 입/출력 처리 방식에 따르는 CPU 처리 부하량을 비교 분석하여 공간적/시간적 파티셔닝 예시에 적용함으로써 입/출력 처리 방식의 영향성을 검토하고자 한다.
ADI 방법, Hansen 방법, Heaps 방법, Richtmyer 방법, MacCormack 방법 등 5가지 유한차분방법을 사용하여 천수방정식에 대한 수치실험을 행하였다. 해석적 해가 존재하는 선형모형에 적용하여 안정성, CPU시간, 정확성 등을 검토하였고 비선형모형에 적용하여 순환현상을 모의하였다. 그 결과 ADI방법은 CPU시간이 가장 길고 유속에 대한 정확성이 다소 떨어진다는 결점이 있는 반면 순환현상을 가장 잘 모의한다는 것과 안정성에서 큰 장점이 있었다. 양해법 중에선 Richtmyer 방법이 비교적 우수한 방법으로 평가되었다. 한편 유효점성항은 천수방정식의 수치해석시 필수적이라는 결론도 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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