초록 ▼

핵심개발기술 및 개발내용
1. Multicore 병렬성 최적 활용 스케줄 이론의 DAG 모델 확장
◦ 1차년도에는 Multicore 플랫폼상에서 수행되는 태스크의 병렬성을 최적 활용하는 스케줄이론을 개발하고, 2차년도에는 이를 Global - EDF (Earliest Deadline First) 기반 스케줄러로 확장해 더욱 다양한 스펙트럼의 태스크들이 병렬성을 최적 활용할 수 있는 기법을 확립함. 당해연도에서는 위 1,2차년도 병렬성 활용 기법을 확장 활용하여, 일반적인 DAG 형태의 태스크 모델에 활용할 수 있는

핵심개발기술 및 개발내용
1. Multicore 병렬성 최적 활용 스케줄 이론의 DAG 모델 확장
◦ 1차년도에는 Multicore 플랫폼상에서 수행되는 태스크의 병렬성을 최적 활용하는 스케줄이론을 개발하고, 2차년도에는 이를 Global - EDF (Earliest Deadline First) 기반 스케줄러로 확장해 더욱 다양한 스펙트럼의 태스크들이 병렬성을 최적 활용할 수 있는 기법을 확립함. 당해연도에서는 위 1,2차년도 병렬성 활용 기법을 확장 활용하여, 일반적인 DAG 형태의 태스크 모델에 활용할 수 있는 그래프 변형 기법을 개발함.
◦ Multicore 병렬성 최적 활용 스케줄 이론의 DAG 모델 확장을 위해 본 연구팀은 다음과 같이 두 부분에 대한 연구를 진행하였음
◦ 일반적 DAG 모델 조사: 기존의 연구에서 사용된 DAG 형태의 태스크 모델을 조사하고, DAG 태스크 모델의 최적 활용 방안을 모색했음
◦ 일반적 DAG 모델의 일렬 나열 그래프 변형 기법 개발: 병렬성 최적 활용 스케줄 이론을 적용했을 때 최대의 효과를 내는 일렬 나열 그래프 변형 기법을 실험과 분석을 통해 개발했음

2. Multicore 지원 무인차 설계/검증 도구 구현
◦ 본 연구팀에서는 과제의 1차년도에서 사이버 물리 시스템을 정확하게 모사하는 실시간 시뮬레이션 기법(시뮬레이션 유효 시작 시간/데드라인 결정 알고리즘, 시뮬레이션 실시간 스케줄링 기법)을 개발했고, 2차년도에 이를 확장하여 가변 실행 시간 태스크를 지원하는 시뮬레이션 기법까지 개발한 바 있음. 당해연도 본 연구팀은 이렇게 개발된 사이버 물리 시스템실시간 시뮬레이션 기법을 적용한 무인차 설계/검증 도구를 실제로 구현함
◦ 스케줄 시뮬레이션 엔진 구현: 실제 ECU 상에서 태스크들이 수행될 때 예상되는 스케줄을 시뮬레이션해주는 모듈 구현
◦ 자율제어 프로그램 실행 엔진 구현: 앞에서 구현된 스케줄 시뮬레이션 엔진의 예상 스케줄 시뮬레이션을 기반으로 Job - level의 Non - deterministic DAG를 Offline에서 만드는 부분과 이를 토대로 Online으로 PC에서 Progressive하게 스케줄링 해주는 Real - Time Execution 엔진의 구현

3. 재구성 가능한 제어서버급 Multicore/GPGPU HW/SW 플랫폼 구축
◦ 본 연구팀에서는 과제의 1차년도에서 제어서버급 Multicore/GPGPU HW플랫폼 제작을 위한 사전준비로 상용 Multicore CPU 및 GPU의 특성 조사 및 제어서버급 HW 구성요소간의 상호호환성을 검토하고, 2차년도에 여러 CPU, GPU 조합의 상호 호환성에 대한 이해를 바탕으로 제어서버급 Multicore/GPGPU HW 플랫폼을 설계 및 구축하고, 그 기능을 테스트함. 당해연도 본 연구팀에서는 2차년도에 구축한 제어서버급 Multicore/GPGPU HW 플랫폼 상에 SW 플랫폼을 올려 재구성 가능한 제어서버급 Multicore/GPGPU HW/SW 플랫폼의 구축을 완료함
◦ 본 연구팀은 재구성 가능한 제어서버급 Multicore/GPGPU HW/SW 플랫폼 구축을 다음과 같은 세 부분으로 나눠서 진행하였음
◦ 자원 분배 레이어 및 병렬 수행 프레임워크 레이어 구현: 태스크 모델이 주어졌을 때 병렬 수행을 할 수 있도록 자원 별로 쓰레드를 분할해주는 자원 분배 레이어와 분할된 쓰레드들이 CPU와 GPU에서 병렬로 수행될 수 있도록 하게 해주는 병렬 수행 프레임워크 레이어를 구현
◦ 하드웨어 재구성 제어 모듈 및 CPU 스케줄러 모듈 구현: 제어서버에서 하드웨어를 자유롭게 재구성할 수 있게 하드웨어 구성 제어를 해주는 하드웨어 재구성 제어 모듈과 CPU 쓰레드들이 재구성된 하드웨어에서 다양한 스케줄링 정책을 따라 수행될 수 있게 해주는 CPU 스케줄러 모듈을 구현.
◦ 제어서버급 HW/SW 플랫폼 구축 및 테스트: 위와 같이 완성된 HW/SW 플랫폼의 기능을 테스트를 통해 검증함. 실제 무인자동차에서 사물 인식에 사용하는 VGG - Net 딥러닝 벤치마크를 실시간 시스템 테스트로 변형후, 제어서버 HW에서 테스트 완료함.

4. Mission Critical 응용 SW 및 시스템 SW 오픈 Repository 구축
◦ 당해연도 본 연구팀에서는 Mission Critical 응용 SW 및 시스템 SW 오픈 Repository를 구축해 Github에 공개함. 무인차 설계/검증도구인 CPSim_linux와 멀티코어를 활용하는 차량용 인포테인먼트 플랫폼인 NANS_Project_for_Android 총 2개의 오픈 Repository를 구축하고, Pre - requisite, 설치 가이드, 라이센스 등 소스 매뉴얼을 작성해 공개하였음.
◦ 각각의 오픈 Repository에 대해 연구팀에서는 JIRA + Code Style Checker + GitHub + Jenkins로 코드 리뷰 체계를 구축해 관리를 하고 있음. JIRA는 프로젝트 미참여자도 Issue를 확인할 수 있도록 공개로 운영하고 있음(https://crystal.snu.ac.kr:7080의 Project > View All Projects 선택 시 프로젝트 별열람 가능)
◦ 당해연도 각각의 오픈 Repository를 활용한 교내 프로젝트와 국내 대학(원)생을 대상으로 한 경진대회를 열어 오픈소스를 활성화하였음

성과
◦ SCI급 실시간 시스템 분야 최고 학회 논문 1편 게재 - Real - Time Systems Symposium(RTSS) 2017
◦ 국제 학회 논문 3편 게재
◦ 국내 학회 논문 6편 게재
◦ 재구성 가능한 Multicore/GPGPU 지원 플랫폼 관련 S/W 등록 2건
◦ 기술문서 3편 (Multicore 병렬성 최적 활용 스케줄 이론 관련 1편, Multicore 지원 무인차 설계/검증 도구 구현 관련 1편, 재구성 가능한 제어서버급 Multicore/GPGPU HW/SW 플랫폼 관련 1편)
◦ 당해연도 박사 2명, 석사 2명 인력 배출
◦ 당해연도 연구팀에서는 (1)무인차 설계/검증도구인 CPSim_linux와 (2)멀티코어를 활용하는 차량용 인포테인먼트 플랫폼인 NANS_Project_for_Android 총 2개의 오픈 Repository를 구축하였음. 교내 프로젝트와 경진대회 행사를 통해 각 Repository는 외부 개발자들에 의해 Fork 되어 개발되고 있음
◦ 본 연구팀은 오픈소스 커뮤니티의 유의미한 활동에 대한 활성도를 평가하기 위해 Issue 생성/해결 지표(IssuesResolved x 2 + IssuesCreated)를 자체적으로 점수화 하였고, 근 1년간 이번년도 목표치인 200점을 만족하는 점수를 획득하였음.
- CPSim_linux와 NANS_Project_for_Android의 Issue 생성/해결 점수 합산 : 236점

파급 효과
◦ 미래 무인차용 실시간 Multicore/GPGPU 컴퓨팅 기술에 관한한 절대 강자가 없는 Zero-base 경쟁구도에서 가장 앞선 이론과 핵심 SW를 선점하여, 미래 무인차 시장에서는 더 이상 껍데기가 아닌 핵심 SW 기술로 경쟁을 리드함
◦ 무인차 SW 오픈 생태계 구축으로, Car Maker 중심의 폐쇄적 개발 구조에서 엄청난 잠재력을 가진 오픈 커뮤니티의 아이디어를 쉽고 안정적으로 수용하는 개방형 개발 구조로 혁신적 전환함
◦ 연구결과를 적용 대상 분야의 기업(현대기아자동차, 현대오트론 등)에 우선적으로 적용하여 성공 스토리(Success Story)를 만들고 점차적으로 무인 플라잉 카, 인간 친화적 자율동작 빌딩, 재난구조 군집로봇 등 다양한 CPS(Cyber - Physical System) 시장으로 확대함
◦ Multicore/GPGPU 기반 HW/SW 플랫폼을 대학/연구소 등의 기관에 테스트베드로 제공하여 본 과제의 연구결과를 기반으로 한 다양한 파급 연구를 견인함

공개SW 확산 노력
◦ 무인차 개발자 오픈 커뮤니티 활성화를 위해 본 연구팀에서는 무인차 오픈 Repository와 원격 실험실로 구성된 오픈 커뮤니티를 구축하고 지속적으로 커뮤니티 활성화를 위한 Event를 개최할 계획임. 이를 통해 본 과제에서 구축하는 무인차 오픈 커뮤니티를 무인차 SW 분야를 이끄는 글로벌 커뮤니티로 성장시키고자함.
◦ 본 연구의 성과물을 기반으로 국내외 개발자들이 모두 참여하는 개발자 경진대회를 계획하고 있음. 이에 대한 준비 과정으로, 우선 3차년도에는 연구 성과물을 활용한 학과 수업 프로젝트를 통해 학계의 개발자들로 이루어진 학내 커뮤니티를 구성할 계획임.
◦ 당해연도 연구팀에서는 (1)무인차 설계/검증도구인 CPSim_linux와 (2)멀티코어를 활용하는 차량용 인포테인먼트 플랫폼인 NANS_Project_for_Android 총 2개의 오픈 Repository를 구축하였음. 교내 프로젝트와 경진대회 행사를 통해 각 Repository는 외부 개발자들에 의해 Fork 되어 개발되고 있음
◦ 본 연구팀은 오픈소스 커뮤니티의 유의미한 활동에 대한 활성도를 평가하기 위해 Issue 생성/해결 지표(IssuesResolved x 2 + IssuesCreated)를 자체적으로 점수화 하였고, 근 1년간 이번년도 목표치인 200점을 만족하는 점수를 획득하였음.
◦ CPSim_linux와 NANS_Project_for_Android의 Issue 생성/해결 점수 합산 : 236점
◦ 현재 CPSim_linux는 Issue Management Tool인 Jira를 활용해 관리 중이고, 이Management 도구로 Issue 생성과 해결에 대한 통계 자료를 얻을 수 있음. Jira를 통한 연구팀이 운영 중인 Repository 별 관리 현황은 아래의 url을 통해 확인할 수 있음

(출처 : 요약문 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 정보통신·방송 연구개발 [3연차·1단계] 보고서 ... 2
• 제 출 문 ... 3
• 연차보고서 ... 4
• 연 구 성 과 요 약 문 ... 5
• 목차 ... 8
• Ⅰ. 해당 연도 추진 현황 ... 9
• Ⅰ-1 기술개발 추진 일정 ... 9
• Ⅱ. 기술개발결과 ... 10
• 가. 당해 기술개발 성과 목표 및 달성도 ... 10
• 나. 당해 정량적 성과목표 및 달성도 ... 15
• 다. 인력양성 성과 ... 16
• 라. 해당연도 기술개발 결과 ... 18
• Ⅲ. 공개SW R&D 전략 및 활성화 성과 ... 35
• 가. 공개SW 활성화 성과요약 ... 35
• 나. 공개SW R&D 전략의 적절성 및 활성화 노력 ... 36
• Ⅳ. 예산 집행 실적 ... 42
• 가. 당해연도 사업비 사용 실적 ... 42
• Ⅴ. 유형적 발생품(연구시설, 연구장비 등) 구입 및 관리 현황 ... 43
• 차년도 계획(요약서) ... 44
• 붙임1. 자체 보안관리 진단표 ... 46
• 붙임2. 연구실 안전조치 이행표 ... 47
• 끝페이지 ... 48