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문제 정의
- 본 연구에서는 하드웨어적으로 여분을 두기 어려운 임베디드 시스템의 신인도를 향상시키기 위해, 소프트웨어 결함 허용기법의 일종인 시간여분 개념을 적용한 E-TED 기법을 연구하였으며, 이를 위해 E-TED 를 이용한 임베디드 시스템의 데이터 오류 감지 확률을 정의하였다. 임의의 작업에 대한 데이터 오류감지 실험을 통해 E-TED 기법이 기존의 TED 기법에 비해 데이터 오류를 감지할 확률이 높은 것을 확인하였으며, 추후에는 작업의 실행시간 동안 우선순위가 높은 다른 작업에 의해 인터럽트(Interrupt)가 발생하는 경우의 데이터 오류감지 확률에 대한 연구를 수행할 예정이며, 또한 감지된 데이터 오류를 선택적으로 감줌(Masking) 또는 제거(Removal) 하여 임베디드 시스템의 신인도를 향상시킬 수 있는 메커 니즘 개발에 대한 연구를 수행할 예정이다.
- 그러나 여분 작업의 실행이 끝나고, 다음의 새로운 작업을 시작하기 전까지의 시간 간격(예를 들어 그림 1의 T7, 그림 1의 각 파라미터에 대한 정의는 3장을 참조)이 길어질수록 데이터 오류의 감지 확률이 점점 낮아지 는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 작업의 마감 시간 이 허락하는 한도 내에서 반복 실행의 수를 최대화하는 Extended TED(이하 E-TED) 기법을 정의하고, E TED 기법을 사용하였을 때의 데이터 오류 감지 확률 식을 도출하였다. 또한 실험을 통해 도출된 확률 식을 검증하였으며, E-TED 기법이 기존의 TED 기법에 비해 데이터 오류의 감지 확률이 높은 것을 확인하였다.
가설 설정
- A1: 영구적 결함은 작업의 실행 시간 동안 균일 분포(Uniform Distribution)를 따라 발생하며, 하나의 작업 내에서 2개 이상 발생하지 않는다.
- A2: 영구적 결함이 발현할 확률은 작업 내의 모든 산술 연산 과정 동안에 대해 일정하다.
- A3: 하나의 작업은 여러 개의 산술 연산(Arithmetic Operations)으로 구성되며, 영구적 결함이 각 산술 연산에서 발현할 확률은 서로 독립이다.
- A4: 각각의 산술 연산을 실행하는 시간에 비해 반복 작업들의 결과 값을 비교하는 시간은 매우 작으므로 이는 고려하지 않는다.
- A5: 작업의 실행 시간 동안 다른 작업에 의한 인터럽트 (Interrupt)는 발생하지 않는다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.