본 논문은 실시간 임베디드 OS인 TMO-eCos의 데드라인 기반 CPU 저전력 관리 기법을 다루고 있다. 해당 저전력 관리 기법은 경성 실시간 시스템인 TMO 시스템을 위한 태스크 순차화 기법에서 도출된 스케줄링 시나리오를 사용한다. 본 연구팀에서 개발한 스케줄링 사전 분석기는 주기적으로 동작하는 태스크의 주기, 데드라인, WCET를 기반으로 오프라인 분석을 실시한다. 최종적으로 TMO-eCos 커널은 CPU의 전력 소모를 줄이기 위하여 주기적인 태스크의 데드라인을 위반하지 않는 범위에서 CPU의 속도를 조절하여 시스템에서 사용하는 소비전력은 줄이게 된다. 본 논문은 이와 같은 과정과 실제 실험결과를 기술한다.
배터리를 전원으로 사용하는 이동 통신 기기에서 전력관리의 효율성은 전통적으로 중요한 요구조건 중의 하나이다. 특히 고성능과 고기능을 제공하면서도 더 긴 동작시간이 요구되는 최근의 이동 통신 기기들에서는 이러한 효율적인 전력 관리의 중요성이 더욱 크다. 본 논문은 전력 소모량과 시스템의 크기에서의 장점으로 인해 이동 통신기기에 폭 넓게 적용되고 있는 임베디드 system에서의 효율적인 전력 관리를 위한 CPU 소모 전력 관리 기법으로 적응적 동적 전력 관리 기법을 제안한다.
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.
Many research results on the traffic enforcement of illegal driving of twowheeled motor vehicles using license plate recognition are introduced. Deep learning convolutional neural networks can be used for character and word recognition of license plates because of better generalization capability compared to traditional Backpropagation neural networks. In the plates of twowheeled motor vehicles, the interdependent government and city words are included. If we implement the mutually independent word recognizers using error correction rules for two word recognition results, efficient license plate recognition results can be derived. The CPU based convolutional neural network without library under real time processing has an advantage of low cost real application compared to GPU based convolutional neural network with library. In this paper twowheeled motor vehicle license plate recognition algorithm is introduced using CPU based deep-learning convolutional neural network. The experimental results show that the proposed plate recognizer has 96.2% success rate for outdoor twowheeled motor vehicle images in real time.
근래 들어 모바일 임베디드 시스템의 기능이 다양화 되고 멀티미디어 응용 등의 사용 증대로 인해 시스템 가용시간의 연장을 바라는 사용자의 요구가 증가하고 있다. 본 논문은 모바일 임베디드 시스템의 효율적인 에너지 관리를 위하여 수행되는 응용프로그램의 종류를 고려한 통합전력제어 기법을 제시한다. 기존의 방법들은 CPU와 WMIC의 소모 에너지 절감을 위한 동적 전압 및 주파수 변경기법과 동적 전력모드 제어기법들을 따로 사용하거나 서로 관계가 없다는 가정하에 단순히 결합하여 시스템에 적용시켰다. 하지만 제시되는 매커니즘은 WNIC을 통하여 들어오는 네트워크 트래픽을 분석하여 응용의 종류를 판단한 후 판단된 응용의 특성을 반영하여 CPU와 WNIC를 적절한 전력모드로 동적으로 제어함으로써 시스템 레벨의 에너지 소모를 효율적으로 줄일 수 있다. 실험결과는 제시되는 매커니즘에 의해 기존의 CPU와 WNIC의 모드를 별개로 제어한 방법에 비해 BE (Best Effort) 응용, CBR (Constant Bit Rate) 응용, 그리고 Interactive 응용에 대해서 평균 9%, 최대 16%까지의 소모 에너지 절감 효과를 보였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.19-26
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2021
CPU is considered the main and most important resource in the computer system. The CPU scheduling is defined as a procedure that determines which process will enter the CPU to be executed, and another process will be waiting for its turn to be performed. CPU management scheduling algorithms are the major service in the operating systems that fulfill the maximum utilization of the CPU. This article aims to review the studies on the CPU scheduling algorithms towards comparing which is the best algorithm. After we conducted a review of the Round Robin, Shortest Job First, First Come First Served, and Priority algorithms, we found that several researchers have suggested various ways to improve CPU optimization criteria through different algorithms to improve the waiting time, response time, and turnaround time but there is no algorithm is better in all criteria.
모바일 가상화는 두 개의 가상 플랫폼을 하나의 무선 장치에 탑재하는 모바일 장치 관리의 한 접근 방법이다. 단일 무선 장치인 스마트폰은 사업용과 개인용으로의 가상 환경으로 사용될 수 있을 것이다. 모바일 가상화는 또한 동일한 장치에 두 개의 운영체제인 RTOS와 안드로이드 앱이 동시에 수행되는 환경일 수 있다. 본 논문에서는 멀티코아에서 각 코아를 가상화하고, 물리 CPU(pCPUs)에 배당된 여러 가상 CPU(vCPU)를 재 할당하는 기법을 제시하며 또한 가상 CPU들을 물리 CPU에 할당하기 위한 실시간 스케줄링 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 기술은 인터럽트 처리시에 실시간 처리의 시간 지연을 해결하였고, 이전의 알고리즘보다 빠른 처리를 가능하게 한다.
최신 HPC 시스템은 수십 개의 코어를 가진 매니코어 CPU를 탑재하고 있다. 이런 시스템에서 병렬 I/O를 수행할 경우 리눅스 시스템의 LRU락 관리 정책의 문제로 인해 확장성에 한계를 가지고 있음을 확인하였다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위한 개선된 FinerLRU를 제안한다. LRU락을 최대 코어 개수만큼 증가시키는 것을 골자로 한 세분화된 Lock 관리를 통해 페이지 기반 버퍼 캐시를 사용하는 파일 시스템의 병렬 쓰기 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 리눅스 5.18.11에 제안한 방법을 구현하였으며, 서로 다른 특성을 가진 2종류의 CPU인 Intel Icelake Xeon과 Intel Knights landing에서 성능을 측정하였고 두 종류의 시스템 모두에서 두 배 전후의 성능 향상이 발생함을 확인하였다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효율적인 에너지 절감을 위한 동적 전원관리 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자에게 할당된 가상 머신 운용을 위한 키보드와 마우스의 움직임을 감지하고, 가용메모리와 CPU 활용률을 모니터링하게 된다. 만약 시스템이 일정 시간동안 키보드와 마우스의 움직임을 감지하지 못하거나, CPU와 가용 메모리가 미리 정의된 임계값에 도달하게 되면 가상머신 관리자 프로그램은 클라이언트에게 종료 명령을 내리게 되어 상당한 전력절감이 가능하다. 개발된 시스템은 대학 내 실제 컴퓨터 실습실에 적용하여 그 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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