실시간 리눅스 프로그램의 적용성 분석

김용수(Yong-Soo Kim) 한국정보기술학회 2012 한국정보기술학회논문지 Vol.10 No.8

The real-time operating system supports processes that have to react to events occurring in the computer within a specified time. Hard real-time operating system is strict in requiring the timing restriction while soft real-time operating system is more tolerant than the former in timing. Linux supports soft real-time processes, and Linux variants such as RTLinux and RTAI have been developed to support the hard real-time requirement. If performance characteristics of hardware are known and Linux kernel internals, such as interrupt processing, scheduling, and management of real-time processes, are well understood, we can control the real-time events occurring around us by making use of the soft real-time processes of conventional Linux. This paper examines real-time process management and other kernel functions of Linux that affect real-time processing, analyzes the effect of hardware capabilities, and discusses feasibility of real-time processes in Linux. This paper also suggests a guideline that could be followed in supporting real-time requirement for the various Linux distributions.

Real-Time Batch Size Determination in The Production Line

나기현(Kihyun Na),김민제(Minje Kim),이종환(Jonghwan Lee) 한국산업경영시스템학회 2019 한국산업경영시스템학회지 Vol.42 No.1

This paper develops an algorithm to determine the batch size of the batch process in real time for improving production and efficient control of production system with multiple processes and batch processes. It is so important to find the batch size of the batch process, because the variability arising from the batch process in the production system affects the capacity of the production. Specifically, batch size could change system efficiency such as throughput, WIP (Work In Process) in production system, batch formation time and so on. In order to improve the system variability and productivity, real time batch size determined by considering the preparation time and batch formation time according to the number of operation of the batch process. The purpose of the study is to control the WIP by applying CONWIP production system method in the production line and implements an algorithm for a real time batch size decision in a batch process that requires long work preparation time and affects system efficiency. In order to verify the efficiency of the developed algorithm that determine the batch size in a real time, an existed production system with fixed the batch size will be implemented first and determines that batch size in real time considering WIP in queue and average lead time in the current system. To comparing the efficiency of a system with a fixed batch size and a system that determines a batch size in real time, the results are analyzed using three evaluation indexes of lead time, throughput, and average WIP of the queue.

스마트시티의 빅 센서 데이터와 빅 GIS 데이터를 융합하여 실시간 온라인 소음지도로 시각화하기 위한 분산병렬처리 방법론

박종원 ( Jong-won Park ),심예찬 ( Ye-chan Sim ),정혜선 ( Hae-sun Jung ),이용우 ( Yong-woo Lee ) 한국인터넷정보학회 2018 인터넷정보학회논문지 Vol.19 No.4

스마트시티는, 각종 센서들로부터의 데이터를 수집, 처리하여 시민들을 위하여, 다양한 스마트 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는, 이과 같은 스마트시티 서비스 중의 하나로서, 소음지도를 시민에게 실시간으로 제공하기 위한 연구 결과를 발표한다. 본 논문은, 스마트 시티의 융복합된 유비쿼터스센서네트워크들로부터 끊임없이 전달되는 대량의 스트림 데이터를, 실시간으로 전달받아서, 지리정보시스템 (GIS)의 정보들과 융합하여, 시각적으로 소음정보를 표시하여 주는, 3차원 소음지도를 실시간으로 제작하는, 실시간 분산병렬처리 방법론을 제시하였다. 이 방법론을 오픈소스소프트웨어를 활용하여 실제 시스템으로 개발되어 구현하였다. 본 논문에서는, 이와 같이 구현된 시스템들 중에서, 아파치 스톰(Apache Storm) 프레임워크를 사용하여 구현한 실제 시스템을 소개한다. 본 연구에서는, 이 실제 구현된 시스템을 성능평가하였다. 대량의 비정형 데이터를 실시간으로 처리하려면, 큰 컴퓨팅 파워가 필요하며, 필요한 컴퓨팅 파워의 규모도 사전에 알 수 없다는 문제들이 있다. 이 문제들을 해결하기 위하여, 본 연구에서는, 컴퓨팅 파워를 자유롭게 조절하여 공급할 수 있는. 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 성능평가를 하였다. 이와 같은 성능평가를 통하여, 본 논문에서 제시한 방법론이 적절함을 확인하였고, 개발하여 구현한 시스템이 잘 작동함도 확인하였다. 나아가서는. 실시간으로 소음지도를 생산할 수 있음을 확인하였다. 본 논문은 이와 같은 성능평가 내용도 소개하고 상세히 설명한다. In smart cities, data from various kinds of sensors are collected and processed to provide smart services to the citizens. Noise information services with noise maps using the collected sensor data from various kinds of ubiquitous sensor networks is one of them. This paper presents a research result which generates three dimensional (3D) noise maps in real-time for smart cities. To make a noise map, we have to converge many informal data which include big image data of geographical Information and massive sensor data. Making such a 3D noise map in real-time requires the processing of the stream data from the ubiquitous sensor networks in real-time and the convergence operation in real-time. They are very challenging works. We developed our own methodology for real-time distributed and parallel processing for it and present it in this paper. Further, we developed our own real-time 3D noise map generation system, with the methodology. The system uses open source softwares for it. Here in this paper, we do introduce one of our systems which uses Apache Storm. We did performance evaluation using the developed system. Cloud computing was used for the performance evaluation experiments. It was confirmed that our system was working properly with good performance and the system can produce the 3D noise maps in real-time. The performance evaluation results are given in this paper, as well.

실시간 마케팅의 선행요인 및 성과 연구

정주훈,이호배 한국마케팅학회 2008 ASIA MARKETING JOURNAL Vol.9 No.4

Real-time marketing is emerging as new type of marketing which is suitable for meeting customers' needs in real-time with flexible modular product architectures. This study developed real-time marketing framework for implementing the strategy. This framework included 4 antecedents(modular marketing process, information technology availability, flexibility of organization structure, and market-based orientation), 2 mediators(real-time responsive product architecture and market-related speed), and SBU performance. 10 hypothesis were tested with path analysis, and the results were as follows; First, modular marketing process, information technology availability, and market-based orientation influenced on the market-related speed of company by mediation of real-time responsive product architecture indirectly. Second, information technology availability, flexibility of organization structure, and market-based orientation directly influenced on the market-related speed of company. Finally, real-time responsive product architecture influenced on SBU performances by mediation of the market-related speed of company. 급속히 변화하는 최근 시장상황에서 실시간 마케팅은 기업들이 실행할 수 있는 마케팅 전략에 대 한 충분한 이해와 해결점을 제공하고 있다. 그러나 실시간 마케팅에 대해서 학문적으로나 실무적으로 명확한 개념이나 의미가 정립되어 있지 않아서, 실시간 마케팅의 개념화 및 기본 가정, 선행요인, 그 리고 기업성과에 대한 영향 등을 살펴볼 필요가 있다. 본 연구에서는 실시간 마케팅의 선행요인인 모듈화 마케팅프로세스의 수행정도, 정보기술 시스템의 유용성, 기업구조의 유용성 및 시장중심 지향성이 실시간 마케팅 효과인 다양성, 변동성 및 신속성을 향상시킬 수 있는지, 그리고 이것들이 기업성과에 미치는 영향을 실증적으로 알아보았다. 그 결과 다 음과 같은 사실들을 알아냈다. 첫째, 기업이 모듈화 마케팅프로세스의 수행정도가 높을수록 모듈화 제품구조를 통해 다양하고 변 동가능한 제품을 창출하였다. 모듈화 마케팅프로세스는 기업의 시장대응 속도를 직접적으로 증대시키 지는 못하였지만, 실시간 대응 제품구조의 매개에 의하여 시장대응 속도를 증대시키는 것으로 나타났다. 둘째, 기업의 정보기술 시스템의 유용성 수준이 높을수록 다양하고 변동가능한 제품을 창출할 뿐만 아니라, 이렇게 창출된 실시간 대응 제품구조의 매개와 정보기술의 직접적인 효과를 통해 시장대응 속도를 향상시키는 것으로 나타났다. 끝으로, 실시간 대응 제품구조는 시장대응 속도에 매우 유의적으로 긍정적인 영향을 미치고, 시장 대응 속도는 다시 기업성과에 매우 유의적으로 긍정적인 영향을 미쳤다. 그러나 실시간 대응 제품구 조의 기업성과에 대한 직접적인 영향은 유의적이지 않았다.

스트림-리즈닝을 위한 실시간 사물인터넷 빅-데이터 처리^☆

윤창호 ( Chang Ho Yun ),박종원 ( Jong Won Park ),정혜선 ( Hae Sun Jung ),이용우 ( Yong Woo Lee ) 한국인터넷정보학회 2017 인터넷정보학회논문지 Vol.18 No.3

스마트-시티는 스마트-시티의 사물인터넷(Internet of Things: IoT) 디바이스를 비롯한 수많은 인프라를 지능적으로 관리하고, 다양한 스마트 어플리케이션을 도시민에게 제공한다. 스마트-시티에서는 스마트-시티 어플리케이션에서 필요한 다양한 정보를 제공하기 위하여 수많은 사물인터넷 기기들로부터 끊임없이 발생하는 대규모의 스트림 빅-데이터를 지능적으로 처리하는 기능이 필요하다. 하지만, 스마트-시티에서 대규모의 스트림 빅-데이터를 처리하는 것에는 실시간 처리와 관련된 제약들이 존재한다. 본 스마트-시티-사업단에서는 선행 연구에서 스마트-시티미들웨어와 이를 이용한 스트림-리즈닝 방법론 및 시스템을 개발하였다. 스마트-시티에서 스마트서비스를 제공하기 위하여, 스마트-시티-사업단에서는 스트림-리즈닝을 사용하는 방법론을 사용한다. 이 스트림-리즈닝은 대용량 데이터의 실시간 처리를 필요로 한다. 따라서, 후속연구로서 스마트-시티미들웨어의 클라우드-컴퓨팅 플랫폼을 이용하여 스트림-리즈닝을 위한 실시간 분산병렬처리 클라우드-컴퓨팅 방법론과 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 스마트-시티에서 발생하는 사물인터넷빅-데이터를 스트림-리즈닝에 사용하기 위하여 이 후속연구에서 개발된 클라우드 기반 실시간 분산병렬처리 연구결과를 소개한다. 스마트-시티의 각종 센서들로부터 전송되어지는 사물인터넷 빅-데이터를 사용하여 스트림-리즈닝하는 데 필요한 클라우드-컴퓨팅 기반의 실시간 분산처리 방법론과 시스템을 소개하고 있으며, 이 방법론을 선행연구에서 개발한 스마트-시티 미들웨어에 구현하여 실시간 분산처리 성능을 평가한 것을 소개한다. Smart Cities intelligently manage numerous infrastructures, including Smart-City IoT devices, and provide a variety of smart-city applications to citizen. In order to provide various information needed for smart-city applications, Smart Cities require a function to intelligently process large-scale streamed big data that are constantly generated from a large number of IoT devices. To provide smart services in Smart-City, the Smart-City Consortium uses stream reasoning. Our stream reasoning requires real-time processing of big data. However, there are limitations associated with real-time processing of large-scale streamed big data in Smart Cities. In this paper, we introduce one of our researches on cloud computing based real-time distributed-parallel-processing to be used in stream-reasoning of IoT big data in Smart Cities. The Smart-City Consortium introduced its previously developed smart-city middleware. In the research for this paper, we made cloud computing based real-time distributed-parallel-processing available in the cloud computing platform of the smart-city middleware developed in the previous research, so that we can perform real-time distributed-parallel-processing with them. This paper introduces a real-time distributed-parallel-processing method and system for stream reasoning with IoT big data transmitted from various sensors of Smart Cities and evaluate the performance of real-time distributed-parallel-processing of the system where the method is implemented.

Map Matching Algorithm for Real-Time Data Processing of Non-route GPS Data in Seoul

한여희,김영찬,구지선,정영훈,노정래 대한토목학회 2021 KSCE JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING Vol.25 No.9

Global Positioning System (GPS) data are satellite-based longitude and latitude coordinates for which map matching with road links, which are electronic maps, may be used in traffic operation management. Various studies have been conducted to improve the accuracy of map matching; however, research on the application of map matching algorithms for real-time data processing systems has not been widely conducted. Therefore, this study investigated a map matching algorithm that can shorten the processing time required for application to systems that process large volumes of GPS data collected for a wide network. To reduce the processing time, a candidate link selection method and a grid-type geospatial indexing process were designed. The processing time was analyzed based on an emulator before applying the map matching algorithm to the Transport Operation and Information Service Center, which generates the real-time travel speed data in Seoul City. The results obtained from comparing the prior and new algorithms showed a 96% decrease in the processing time. We believe that the findings of this study will benefit the real-time processing of GPS data, which are expected to be used in various ways in traffic operations and management in the future.

실시간 초음파 영상을 위한 빔형성 및 포락선 검파의 GPU 가속 신호 처리

이원지,이명기 한국물리학회 2017 새물리 Vol.67 No.1

의료 영상 적용 분야에서 실시간 영상 재생을 위해 고속 신호 및 영상 처리는 필수 요건이다. 광음향 단층 촬영은 비침습적 방법으로 고해상도의 구조와 기능 및 분자 영상을 제공하는데, 특히, 3차원 영상 재구성, 기능 영상 및 실시간 영상 재생 등에는 빠른 신호 처리가 요구된다. 본 연구에서 우리는 실시간 영상 재생을 위해 그래픽 처리 장치(GPU)를 이용해 초음파 혹은 광음향 단층 촬영 등의 B-모드 영상을 재구성하는 고속 영상 신호 처리 방법을 제안한다. 영상 재구성에 요구되는 빔형성과 포락선 검파 과정을 대량의 GPU 코어를 이용한 병렬 계산으로 신호 처리 속도가 개선되었다. 기존의 신호 처리 방법인 중앙처리장치만(CPU)을 이용했을 경우 128 $\times$ 3200 픽셀 크기의 B-모드 영상 한 프레임의 신호 처리에 걸린 시간이 3.165 초인 반면에, GPU를 이용한 경우 평균적으로 2.778 ms로 3차원 영상 재구성 및 실시간 영상 재생 등을 위해 충분히 짧은 시간이었다. High-speed signal processing is essential for real-time displays in medical imaging applications. Photoacoustic tomography provides structural, functional, and molecular imaging with high resolution in a noninvasive way. Especially, three-dimensional image reconstruction, functional imaging, and real-time display require fast signal processing. Here, we provide a high-speed signal processing method using a graphic processing unit (GPU) to reconstruct ultrasound or photoacoustic B-mode images for real-time displays. The signal processing speed was improved by parallel processing of the beam formation and the envelop detection required for image reconstruction using a massive number of GPU cores. The time using a GPU was 2.778 ms, on average, to process a single-frame B-mode image with 128 $\times$ 3200 pixels while it was about 3.165 seconds using a central processing unit (CPU). The processing time using a GPU was short enough to reconstruct three-dimensional images for real-time displays.

실시간 공간 빅데이터 분석을 위한 복합 이벤트 처리 시스템 설계 및 응용

윤수식,최형주,김정은,이재길 한국정보과학회 2015 데이타베이스 연구 Vol.31 No.3

Spatial big data processing has attracted significant attention due to the proliferation of Internet of Things(IoT) technology and mobile devices. Furthermore, the demand for real-time processing has been increasing since the importance of ubiquitous computing has become widely recognized. However, existing method for spatial big data processing, such as SpatialHadoop, is not suitable for real-time processing because it is based on batch processing, which collects input data as sets of records and then processes each set as a unit. In addition, Complex Event Processing(CEP) engines, such as Esper and Drools, do not have sufficient ability to handle horizontal scalability and spatial operation. Also, distributed real-time computation system, such as Storm, is inadequate to analyze the complex relations or conditions of information generated from diverse sources. In this paper, a design and application process for a complex event processing system for real-time spatial big data is proposed. First, Storm is adopted as a distributed system for horizontal scalability. Then, the Drools CEP engine is combined with a bolt (a logical unit of Storm). Additionally, spatial data types and operators are defined and implemented in the Drools engine. Finally, system architecture based on real-world applications is introduced, focusing on complex event processing for a freight car case. 최근 IoT 기술의 발달과 모바일 디바이스의 대중화로 공간 정보를 포함하는 데이터가 급격하게 증가함에 따라 공간 빅데이터 처리 기술이 많은 관심을 받고 있다. 또한, 유비쿼터스 컴퓨팅의 중요성이 널리 인식되면서 실시간 데이터 처리에 대한 수요가 증가하고 있다. 하지만, 기존의 SpatialHadoop과 같은 공간 빅데이터 처리 방법은 수집된 데이터를 일괄적으로 처리하는 배치 처리 방식으로 일정량 이상의 데이터를 수집한 후에야 분석이 가능하기 때문에 실시간 처리에는 불리하다. 또한, Esper나 Drools와 같은 복합 이벤트 처리 엔진은 수평적 확장이 불가능하기 때문에 대용량 데이터 처리에 한계가 있으며, 공간 정보 처리 능력도 결여되어있다. 마지막으로 Storm과 같은 실시간 분산 처리 시스템은 다양한 종류의 데이터들에 대한 복합적인 관계 분석 능력이 미흡하다. 본 논문에서는 공간 빅데이터의 실시간 분석을 위한 복합 이벤트 처리 시스템 설계 및 응용에 대해 기술한다. 먼저, 대용량의 실시간 데이터 처리를 위한 수평적 확장을 위해 Storm을 분산 처리 시스템으로 도입하였다. 그리고 복합 이벤트 처리를 위해 Drools 엔진을 Storm의 논리적 단위인 볼트와 결합하였다. 또한, 공간 데이터 처리를 위해 Drools 엔진에 공간 데이터 타입과 연산자를 구현하였다. 마지막으로, 설계한 시스템을 실제 응용인 “화물차 복합 이벤트”에 적용한 결과를 제시하였다.

A Timing Constraint Search Technique for a TMO based Real-time Process

Jeong, Yoon-Seok,Kim, Tae-Wan,Han, Sun-Young,Chang, Chun-Hyon Korea Information Processing Society 2006 Journal of information processing systems Vol.2 No.1

Finding a valid timing constraint is one of the most important issues in the real-time monitoring area. To get the valid timing constraint, a developer executes a real-time process and changes the constraint on a regular basis. This is an exhaustive and time-consuming process. To improve this approach, we propose a timing constraint search technique. This technique uses two load models and one condition proposed in this paper to support the developer in determining the valid timing constraint range in an easy and systematic manner.

소프트웨어 디자인 패턴을 적용한 실시간 분산 시뮬레이션을 위한 데이터 전달처리 시스템 설계

석진원(Jinweon SUK),유인태(Intae RYOO) 한국디지털콘텐츠학회 2009 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.4

Usually, The data transmission processing efficiency of the distributed system running on high speed networks depends on the system architecture and the data transmission processing system. In order to secure the real-time rate and the system reliability, the real-time distributed simulation system on the distributed environment has tried to satisfy the performance required by the data transmission processing system. However, the client/server-based data transmission processing system in the real-time simulation system has been difficult to satisfy the system stability, extensibility and maintenability, especially when system changes. So, it is natural to study another improved data transmission processing system to solve the problems at the existing real-time simulation system. After analyzing the existing real-time simulation system, this paper will propose the improved real-time data transmission system by using Software Design Pattern, which enhances extensibility, interoperability, reusability and maintenability of the system.