혼합 중요도 시스템에서 안전 필수 응용의 성능 고립화 방법

김명선

doi:10.5573/ieie.2019.56.12.27

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김명선 (한성대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제56권 제12호(통권 제505호)

발행연도: 2019.12

수록면: 27 - 33 (7page)

DOI: 10.5573/ieie.2019.56.12.27

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자율주행 자동차는 대표적인 혼합 중요도(mixed-criticality) 시스템이다. 이러한 시스템에서는 안전 운행에 밀접하게 관련되고 동시에 실시간성이 보장되어야 하는 안전 필수(safety-critical) 응용들과 일반(non-safety-critical) 응용들이 CPU 혹은 메모리와 같은 시스템 자원을 공유하며 수행된다. 객체 탐지(object detection)는 가장 중요한 안전 필수(safety-critical) 응용이며 DNN을 사용하여 높은 정확도를 나타낸다. 하지만 많은 연산량과 메모리 사용으로 다른 응용들과 시스템 자원을 공유할 경우 성능 간섭을 피할 수 없다. 본 연구에서는 안전 필수 응용들이 시작되면 일반(non-safety-critical) 응용들은 시스템 자원 사용률이 억제되는 방법을 제안한다. 제안된 기법을 NVIDIA사의 Jetson AGX Xavier에 탑재하고 그 효용성을 검증하였다. 실험을 통하여 확인한 결과, YOLOv3-tiny가 메모리 집중적인 응용들에게 성능 간섭을 받는 경우에도 제안된 기법을 적용할 때 성능이 최대 39% 향상되어 원래의 성능과 비슷한 결과를 나타내었다.

#Deep neural network #Object detection #Mixed-critical system #Performance isolation

참고문헌 (11)

참고문헌 신청

Rolf Ernst / 2016 / Mixed Criticality Systems—A History of Misconceptions? / IEEE Design & Test 33(5):65~74

R, Joseph / 2016 / You only look once: Unified, real-time object detection / Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)

이상광 / 2019 / 객체 인식에서의 속도 향상을 위한 모델 앙상블 / 전자공학회논문지 56(6):35~42

이장명 / 2019 / 드론의 자동 랜딩을 위한 CNN을 이용한 객체인식 / 전자공학회논문지 56(5):82~90

https://developer.nvidia.com/cudnn

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