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NTIS 바로가기주관연구기관 | 충북대학교 Chungbuk National University |
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연구책임자 | 조희승 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-02 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300008715 |
과제고유번호 | 1711165011 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-09-27 |
키워드 | 운영체제.강화학습.최적화.Operating system.Reinforcement Learning.Optimization. |
연구개요
○ 현재 대부분의 컴퓨팅 자원은 임베디드시스템, 서버, 클라우드들을 포함하여 범용의 운영체제를 매우 다양하게 사용하고 있다. 성능 향상을 위하여 특정한 목적에 맞게 범용 OS를 개별적으로 최적화하여 사용하는 방법들이 연구되어왔었다. 하지만, 사람에 의하여 수동적으로 최적화하는 것은 매우 어려운 작업이며, 워크로드 및 시스템 전반에 걸친 폭 넓은 전문지식을 요구한다.
○ 본 연구에서는 강화학습을 이용하여 동작하는 워크로드의 패턴을 인지하고, 이를 운영체제 커널 내부 변수에 반영하여 스스로 성능을 최적화해 나갈 수
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