오토사 시스템의 종단 간 지연시간 최소화를 위한 러너블 시퀀싱

Q: 이 논문에서 정의한 러너블 시퀀싱이란 무엇인가?

러너블 시퀀싱은 태스크에 매핑된 러너블의 동작 우선순위를 결정하는 방법으로, 동일한 태스크 매핑에서도 러너블 시퀀싱에 따라 시스템의 종단 간 지연시간이 달라질 수 있다. 이는 러너블의 실행 순서를 통해 전체 시스템 성능에 영향을 미치는 핵심 요소이다.

Q: 오토사 시스템에서 러너블 시퀀싱을 최적화하는 효과적인 방법은 무엇인가?

연구 결과, 데이터 흐름의 단방향성에 초점을 맞춰 각 러너블에 센서 러너블로부터의 거리에 따른 우선순위를 부여하고, 우선순위가 높은 태스크가 자원을 선점하는 특성을 활용하여 동일 태스크 내 러너블 실행 순서를 조정함으로써 종단 간 지연시간을 효과적으로 최적화할 수 있었다.

최인; 김홍석; 김종찬

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 최인 (국민대학교) 김홍석 (국민대학교) 김종찬 (국민대학교)

저널정보: 한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2022년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회

발행연도: 2022.11

수록면: 1,045 - 1,045 (1page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법: 이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?

🏆

연구결과: 이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?

초록· 키워드

자동차 산업에서는 개발 효율성과 재사용성을 위하여 AUTOSAR(AUTomotive Open System Architecture, 이하 오토사) 차량 소프트웨어 개발 표준을 사용하여 차량에 탑재되는 소프트웨어 를 개발한다. 오토사는 다양한 입/출력과 연산을 통해 특정 기능을 구현하기 위하여 Runnable(이 하 러너블)을 노드로 갖는 DAG(Directed Acyclic Graph)형태로 시스템을 구현한다. 오토사OS는 Task(이하 태스크)에 러너블을 Mapping(이하 매핑)하여 Rate Monotonic(이하 RM) 스케줄링으로 동작하는데 이러한 특성으로 인해 태스크 매핑 방법에 따라 시스템의 종단 간 지연 시간이 달라진다. 최근 다양한 연구에서 매핑을 통한 종단 간 지연시간 최적화에 대한 연구를 진 행하고 있지만, 최적의 매핑을 찾는 것은 NP-Hard 문제이다. 이에 우리는 매핑 이후 러너블 Sequencing(이하 시퀀싱)을 통한 시스템 종단 간 지연시간 최적 화를 연구하였다. 러너블 시퀀싱이란 태스크에 매핑 된 러너블의 동작 우선순위를 결정하는 방법 으로 러너블 시퀀싱에 따라 동일한 태스크 매핑에서 종단 간 지연시간이 달라질 수 있다. 러너블 시퀀싱을 결정하는 경우의 수 또한 ... 전체 초록 보기

#AUTOSAR(오토사) #End-to-End Delay(종단간지연시간) #Simulation(시뮬레이션) #Runnable Sequencing(러너블순서) #Scheduling(스케줄링)

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

목차

참고문헌

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)