[논문]표준 DDS 미들웨어의 디스커버리 시간 계산식

최종우; 최윤석

표준 DDS 미들웨어의 디스커버리 시간 계산식
Discovery Time Formula for Standard DDS Middleware 원문보기

최근 분산 임베디드 시스템에서 실시간 데이터 교환에 대한 요구가 증가하면서 발간/구독(Publish/Subscribe) 기반의 데이터 중심 통신 미들웨어인 DDS(Data Distribution Service)에 대한 활용 분야가 증가하고 있다. 국방 분야의 시스템과 같은 고신뢰성을 요구하는 환경에서는 시스템 개발에 앞서, DDS 통신에 동적으로 참여하게 하는 디스커버리 과정의 안정적인 성능 검증을 요구한다. 성능 검증 및 신뢰성 있는 시스템 개발을 위해 실제 시스템과 유사한 환경에서 DDS의 디스커버리 사전시험(Prototype)을 수행하는 데, 이 때 많은 시간과 비용을 소요하게 된다. 본 논문에서는 DDS의 표준 프로토콜인 RTPS(Real-Time Publish-Subscribe)에서 필수로 요구하는 SDP(Simple Discovery Protocol)를 이용하여 디스커버리 시간을 추정할 수 있는 계산식을 제안한다. 계산식은 참여자(Participant) 수를 이용한 연결 쌍(pair)의 수식과 단말개체(Endpoints) 수를 이용한 가중치(weight) 수식을 이용하며, 실제 상용 DDS 미들웨어를 이용하여 유형별로 DDS 디스커버리 시험을 수행한 결과와 비교하여 계산식을 실제로 사용할 수 있음을 보인다.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 사전시험의 비용과 시간을 절약할 수 있도록 RTPS 표준명세에서 정의하는 SDP(Simple Discovery Protocol)를 이용하여 디스커버리 시간을 추정할 수 있는 계산식을 제안한다. SDP는 참여자(Participant) 검색을 위한 SPDP(Simple Participant Discovery Protocol)과 참여자에 속한 단말개체(Endpoint)를 검색하기 위한 SEDP(Simple Endpoint Discovery Protocol)로 나누어진다.

제안 방법

PC마다 동일하게 참여자의 수를 증가시키면서 디스커버리 시간을 측정한다. 디스커버리 시간은 가장 마지막에 디스커버리를 완료한 PC에서 측정한 값으로 한다.
SDP는 참여자(Participant) 검색을 위한 SPDP(Simple Participant Discovery Protocol)과 참여자에 속한 단말개체(Endpoint)를 검색하기 위한 SEDP(Simple Endpoint Discovery Protocol)로 나누어진다.[3,4,5] 제안하는 계산식은 통신에 참여하는 참여자의 증가에 따른 연결 쌍(pair)의 수를 수식으로 도출하고, 사용자 데이터를 교환하는 단말개체의 수에 따른 가중치(weight) 수식을 도출하여 계산식을 최종적으로 도출한다. 그리고 실제 상용 DDS를 이용한 디스커버리 시험 결과와 제안한 계산식 결과를 비교하여 계산식을 실제로 활용할 수 있음을 보인다.
가중치 상수는 상용 DDS를 이용한 디스커버리 시험을 통해 도출하였다. 시험을 위한 환경은 (그림 3)과 같다.
도출한 디스커버리 시간 계산식을 검증하기 위해 실제 시스템에서 설계 시 고려하는 사항을 시험하였다. 첫 번째 시험 유형으로 전체 네트워크의 참여자 수를 변경하는 시험을 하였다.
두 번째 시험 유형으로 단말개체의 수를 변경하면서 시험을 하였다. 실제 시스템에서 메시지를 교환하는 단말개체의 수도 소프트웨어 설계에 큰 영향을 주기 때문에 실제 사전시험에서 이 유형도 수행한다.
RTPS 표준명세의 과정만을 이용하여 패킷의 재전송, 노드 수, 네트워크 대역폭, CPU 처리 능력은 고려하지 않았다. 또한 실제 시스템에서는 참여자마다 단말개체 수가 다르지만 검증시험에서는 모든 단말개체 수를 통일하여 시험을 하였다.
본 논문에서는 OMG에서 데이터 중심 통신 미들웨어 표준으로 정의한 DDS의 SDP과정을 이용하여 디스커버리 시간 계산식을 도출하고, 시험을 통해서 검증하였다. 기존에 디스커버리 시험을 위해 많은 시간과 비용을 소요하여 수행하였지만 본 계산식을 통해 시스템 구성별로 디스커 버리 시간의 최대값을 계산할 수 있다.
디스커버리 시간은 가장 마지막에 디스커버리를 완료한 PC에서 측정한 값으로 한다. 이 시험은 연결 쌍의 가중치를 계산하기 위한 시험으로 가중치를 일정하게 고정하기 위해 참여자 1개당 단말개체 writer와 reader의 수를 100개씩으로 고정하였다.
도출한 디스커버리 시간 계산식을 검증하기 위해 실제 시스템에서 설계 시 고려하는 사항을 시험하였다. 첫 번째 시험 유형으로 전체 네트워크의 참여자 수를 변경하는 시험을 하였다. 실제 시스템 설계 시 노드 당 참여자의 구성 에 따라 소프트웨어의 설계뿐만 아니라 개발 이후 성능에도 영향을 주기 때문이다.

대상 데이터

실제 시스템 설계 시 노드 당 참여자의 구성 에 따라 소프트웨어의 설계뿐만 아니라 개발 이후 성능에도 영향을 주기 때문이다. 네트워크에 있는 총 단말개체의 수는 30,000개로 고정을 하고 참여자 수를 변경하며 시험하였다. 이 시험에서는 참여자의 수가 증가함에 따라 참여자 당 생성하는 단말개체의 수가 줄기 때문에 연결 쌍의 가중치가 줄어들게 된다.
실제 시스템에서 메시지를 교환하는 단말개체의 수도 소프트웨어 설계에 큰 영향을 주기 때문에 실제 사전시험에서 이 유형도 수행한다. 네트워크에 있는 총 참여자의 수는 200개로 고정을 하고 총 단말개체의 수를 변경하며 시험 하였다. 이 시험에서는 단말개체의 수가 증가함에 따라 참여자 당 생성하는 단말개체의 수가 증가하기 때문에 연결 쌍의 가중치가 증가하게 된다.
시험은 PC 10대와 1기가비트(Gbps) 이더넷 스위치 1대를 이용해 구성하였다. 시험 환경의 사양은 <표 2>와 같다.

성능/효과

본 논문에서는 OMG에서 데이터 중심 통신 미들웨어 표준으로 정의한 DDS의 SDP과정을 이용하여 디스커버리 시간 계산식을 도출하고, 시험을 통해서 검증하였다. 기존에 디스커버리 시험을 위해 많은 시간과 비용을 소요하여 수행하였지만 본 계산식을 통해 시스템 구성별로 디스커 버리 시간의 최대값을 계산할 수 있다. 유형별 시험 결과가 계산값보다 낮게 나왔는데 이는 벤더별 디스커버리 성능 개선을 위한 내부 알고리즘의 영향으로 판단된다.
첫 번째 유형의 시험과 마찬가지로 계산식 결과보다 시험 결과가 낮게 나오는 데 이것은 RTI DDS의 디스커버리 성능 개선을 위한 내부 알고리즘의 영향을 받는 것으로 보인다. 두 가지 유형의 시험결과를 통해 계산식 결과값을 디스커버리 시간 최대값 (Maximum)으로 가정해 사용할 수 있음을 보였다.
(그림 6)과 같이 시험 결과와 계산식 결과가 비슷한 그래프를 나타내고 있다. 첫 번째 유형의 시험과 마찬가지로 계산식 결과보다 시험 결과가 낮게 나오는 데 이것은 RTI DDS의 디스커버리 성능 개선을 위한 내부 알고리즘의 영향을 받는 것으로 보인다. 두 가지 유형의 시험결과를 통해 계산식 결과값을 디스커버리 시간 최대값 (Maximum)으로 가정해 사용할 수 있음을 보였다.

후속연구

[3,4,5] 제안하는 계산식은 통신에 참여하는 참여자의 증가에 따른 연결 쌍(pair)의 수를 수식으로 도출하고, 사용자 데이터를 교환하는 단말개체의 수에 따른 가중치(weight) 수식을 도출하여 계산식을 최종적으로 도출한다. 그리고 실제 상용 DDS를 이용한 디스커버리 시험 결과와 제안한 계산식 결과를 비교하여 계산식을 실제로 활용할 수 있음을 보인다.
향후 재전송 발생 확률, 단말개체 배치의 다양성을 반영하여 계산식을 확장할 수 있을 것이다. 또한 다른 벤더의 상용 DDS를 이용한 디스커버리 시험 결과값 비교를 통해 본 계산식을 보완할 수 있을 것이다.
향후 재전송 발생 확률, 단말개체 배치의 다양성을 반영하여 계산식을 확장할 수 있을 것이다. 또한 다른 벤더의 상용 DDS를 이용한 디스커버리 시험 결과값 비교를 통해 본 계산식을 보완할 수 있을 것이다.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

표준 DDS 미들웨어의 디스커버리 시간 계산식
Discovery Time Formula for Standard DDS Middleware 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

표준 DDS 미들웨어의 디스커버리 시간 계산식 Discovery Time Formula for Standard DDS Middleware 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

표준 DDS 미들웨어의 디스커버리 시간 계산식
Discovery Time Formula for Standard DDS Middleware 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper