본 논문에서는 임베디드 리눅스를 운영체제로 사용하는 개인용 휴대 임베디드 기기에서 부팅 시간을 단축시키기 위해 기존의 snapshot boot을 개선한 기법을 소개한다. Snapshot boot는 현재 수행중인 컴퓨팅 작업들에 대한 suspend/resume 작업을 기반으로 부팅 시간을 단축하고자 하는 기법인데, resume수행 시 bootloader가 기본적인 device 초기화 작업을 수행하고 직접 snapshot image를 원래 주소로 복사시켜 시스템을 복원함으로써 부팅 시간을 단축시켰다. Snapshot boot 기법의 문제점으로는 resume 동작을 수행할 때 snapshot image를 원래 주소로 복사하는데 많은 시간이 소요된다. Improved snapshot boot 기법은 suspend 작업 수행 시 모든 페이지를 대상으로 snapshot image를 만들지 않고 일부 페이지를 대상으로 snapshot image를 만들고 나머지 페이지들은 별도의 Swap area에 따로 저장함으로써 부팅 시 전체 페이지를 복사하지 않고 snapshot image로 만들어져 있는 일부의 페이지만을 복사하게 되어 전체 부팅 시간을 단축한다. 실험을 통해 suspend image가 2982 페이지일 때 약 30%의 부팅시간이 단축됨을 보였다. 이는 swap-out 시킨 페이지의 양에 비례하여 단축된다.
임베디드 리녹스 기반의 시스템에서 부팅 속도를 향상시키기 위한 방안 중 하나인 Snapshot boot기법을 개선하여 그 방법의 효용성을 높이고자 한다. Snapshot boot란 현재 수행중인 작업들의 대한 정보를 모두 저장하고 복원하는 방법인 Suspend/Resume을 사용하는 기법으로 리녹스의 일반 부팅과정을 거치지 않고, 부트로더에서 이전 작업의 복원을 처리하는 것으로 부팅속도의 향상을 가져온 기법이다. Snapshot boot의 문제점으로는 Suspend 과정에서 이미지를 생성해 저장장치에 저장을 하게 되는데 모든 페이지를 대상으로 하기 때문에 이 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 또한 이미지 생성 중 예외 상황이 발생 되어 전원이 OFF되면 이미지를 생성하지 못하게 되어 Snapshot boot의 Resume 과정을 수행 할 수 없게 된다. 본 논문에서 제안한 기법은 Snapshot image를 단 한번만 생성을 하고 이것을 활용하도록 하여 부팅 시 속도 및 안정성의 향상의 효과를 볼 수 있다.
As the performance of the mobile terminal becomes higher, the power consumption gradually increases. As a result, power management is one of the most important issues in mobile system with battery. In this paper, we describe an DPM(Dynamic Power Management) using DVS(Dynamic Power Management) as a power management mechanism in Qplus operating system. DVS generally considers a specific device such as CPU, whereas we consider the relations with other hardware components as well as each component. We specially focus on the relation between CPU, memory and LCD devices. We also designs a kernel monitor to collect information to decide the policy for power management. According to the experimental results, the proposed method enables to save much power.
In digital pathology, an electronic system in the biomedical domain storage of the files is a big constrain and because all the analysis and annotation takes place at every user-end manually, it becomes even harder to manage the data that is being shared inside an enterprise. Therefore, we need such a storage system which is not only big enough to store all the data but also manage it and making communication of that data much easier without losing its true from. A virtual server setup is one of those techniques which can solve this issue. We set a main server which is the main storage for all the virtual machines(that are being used at user-end) and that main server is controlled through a hypervisor so that if we want to make changes in storage overall or the main server in itself, it could be reached remotely from anywhere by just using the server's IP address. The server in our case includes XML-RPC based API which are transmitted between computers using HTTP protocol. JAVA API connects to HTTP/HTTPS protocol through JAVA Runtime Environment and exists on top of other SDK web services for the productivity boost of the running application. To manage the server easily, we use Tkinter library to develop the GUI and pmw magawidgets library which is also utilized through Tkinter. For managing, monitoring and performing operations on virtual machines, we use Python binding to XML-RPC based API. After all these settings, we approach to make the system user friendly by making GUI of the main server. Using that GUI, user can perform administrative functions like restart, suspend or resume a virtual machine. They can also logon to the slave host of the pool in case of emergency and if needed, they can also filter virtual machine by the host. Network monitoring can be performed on multiple virtual machines at same time in order to detect any loss of network connectivity.
최근 사이언스 컴퓨팅 분야에서 대용량 데이터가 발생하고 있고 컴퓨팅 자원들의 수요도 급증하고 있다. 이로 인해 클라우드 컴퓨팅 기술의 필요성이 중요시되고 있고 전 세계적으로 급속히 발전하고 있다. 천문 연구 분야에서 관측기기의 발전으로 대용량의 천문 데이터가 생산되고 있다. 이를 처리하기 위하여 다양한 클라우드 컴퓨팅 기술을 이용한 데이터 분석 환경이 요구되고 있다. 이러한 환경을 구축하기 위해서는 가상 인프라 자원을 효율적으로 관리할 수 있어야 한다. 현재 가상 인프라 자원을 관리하기 위해 오픈 소스를 개발하는 프로젝트들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스인 Eucalyptus와 OpenNebula의 기능적인 측면을 크게 10가지로 분류하여 장단점을 비교 분석하였고 OpenNebula의 세 가지 특징인 중앙 집중화된 구조, live migration과 suspend/resume 기능, 커스터마이징 기능이 대용량 천문 응용 수행을 위한 환경을 구축하는데 반드시 필요하기 때문에 OpenNebula를 채택하였다. OpenNebula를 사용해 구축한 사이언스 클라우드 테스트베드는 NFS 서버의 별도 구성을 통한 성능 개선, 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 환경 구축, B클래스 사설 네트워크 구성, GUI 기반 사이언스 클라우드 테스트베드 관리 및 모니터링 기능의 4가지 특징을 가지고 있다. 앞으로도 천문 연구자들에게 안정적인 서비스를 제공하기 위하여 관련 연구를 계속할 것이다.
화산재해 피해 예측 시스템은 기상과 화산분화 시뮬레이션 결과를 기반으로 화산재해대응을 위한 판단을 도와주는 시스템이다. 이 시스템에서 Fall3D라는 프로그램은 기상정보를 바탕으로 화산분화 이후 화산재의 확산예측결과를 생성하고 기상정보를 생성하기 위해 WRF라는 기상수치예보모델을 사용한다. 두 시뮬레이션의 프로그램을 수정하지 않고, 전체 실행시간을 줄이기 위해서는 WRF의 기상예측모델의 시간별 부분결과가 발생할 때마다 Fall3D를 부분수행 할 수 있도록 하는 파이프라이닝 방식을 생각할 수 있다. 이를 위해서 Fall3D와 같은 후속계산은 선행계산의 부분결과가 생성될 때까지 일시정지하고, 계산에 필요한 정보가 발생하면 재개할 수 있어야한다. 비록 Fall3D가 이런 일시정지와 재개기능을 가지고 있지는 않지만 그 이전 계산을 이어서 진행할 수 있는 재시작기능을 활용하여 파이프라이닝 효과를 낼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 실행 형태를 제어할 수 있는 워크플로우를 제안한다.
본 논문에서는 실시간 동적 환경에 효과적인 L-CAA 에이전트 구조를 제안한다. L-CAA 에이전트 구조는 변화하는 환경에 대한 적응성을 높이기 위해, 선행 연구를 통해 개발된 행위기반 에이전트 구조인 CAA에 강화학습 기능을 추가하여 확장한 것이다. 안정적인 성능을 위해 L-CAA 구조에서는 행위 선택과 실행을 학습에 전적으로 의존하지 않고 학습을 보조적으로 이용한다. L-CAA에서 행위 선택 메커니즘은 크게 두 단계로 나뉜다. 첫 번째 단계에서는 사용자가 미리 정의한 각 행위의 적용 가능 조건과 효용성을 검사함으로써 행위 라이브러리로부터 실행할 행위들을 추출한다. 하지만 첫 번째 단계에서 다수의 행위가 추출되면, 두 번째 단계에서는 강화학습의 도움을 받아 이들 중에서 실행 할 하나의 행위를 선택한다. 즉, 강화학습을 통해 갱신된 각 행위들의 Q 함수값을 서로 비교함으로써, 가장 큰 기대 보상값을 가진 행위를 선택하여 실행한다. 또한 L-CAA에서는 실행 중인 행위의 유지 가능 조건을 지속적으로 검사하여 환경의 동적 변화로 인해 일부 조건이 만족되지 않는 경우가 발생하면 현재 행위의 실행을 즉시 종료할 수 있다. 그 뿐 아니라, L-CAA는 행위 실행 중에도 효용성이 더 높은 다른 행위가 발생하면 현재의 행위를 일시 정지하였다가 복귀하는 기능도 제공한다. 본 논문에서는 L-CAA 구조의 효과를 분석하기 위해, 대표적인 동적 가상환경인 Unreal Tournament 게임에서 자율적으로 동작하는 L-CAA 기반의 에이전트를 구현하고, 이를 이용한 성능 실험을 전개해본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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