○ KAIST / 신인식(고신뢰 플랫폼을 위한 시스템 오류 검출 자동화 기법)
- 주요내용 : 고신뢰성을 위하여 마감기한을 중요시하는 실시간 시스템 기반 플랫폼에서 기존 시스템과 동일하게 마감기한을 준수하면서 배터리의 수명을 연장시킬 수 있는 스케줄링 프레임워크과 알고리즘을 개발하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제안하는 스케줄링 프레임워크와 알고리즘이 배터리의 수명을 최대 144% 연장할 수 있음을 확인하였다.
- 기존 지식/기술 대비 성과의 차별성 : 기존 연구들 중에는 실시간 시스템의 엄격한 마감기한을 지키면서 배터리의 성능을 향상 시키는 시도가 많지 않았다. 그 중 소수의 연구들은 배터리의 사용 시간을 향상 시키는데 그쳤으며, 본 연구는 사용 시간 향상보다 더 어려운 배터리의 수명을 연장 시켰다는데 그 차별성이 존재한다.
- 세계최고 수준의 성과와 비교 : 본 연구는 실시간 시스템 분야 세계 최고 학회인 Real-Time Systems Symposium 2019 (RTSS '19, 정보과학회 S급 학회, BK21 IF: 4.0)에 게재되어, 세계최고 수준의 우수한 학회에서 그 성과를 인정 받았다.
- 주요 기능/사양
RET Framework : 내용 1: 실시간 시스템의 마감기한 제한과 신뢰성을 잃지 않으면서 작업들의 실행 시간을 늦추어 조절할 수 있는 스케줄링 프레임워크이다.
PE : 내용 2: 배터리의 노화 원인과 발열 원인을 규명한 수식을 바탕으로 유도한 노화에 효과적인 스케줄링 알고리즘이다. 배터리의 내부 발열을 줄여 배터리 온도를 낮추어 배터리 수명을 연장한다.
- 기대효과 및 향후계획 : 해당 연구는 자율차, 인공위성, 군사 시스템, 무인항공기 등, 신뢰성과 안정성을 요구하는 배터리로 동작하는 수 많은 시스템에서 동일한 시스템 성능을 내면서도 배터리의 수명을 연장하여 시스템 수명을 연장 시키고, 자원을 절약할 수 있을 것으로 기대된다. 향후에는 보다 일반적인 시스템을 위한 연구를 진행할 계획이다.
* 논문실적 등 증빙(중고딕 11포인트)
- 40th IEEE Real-Time Systems Symposium (RTSS '19) 게재
* 세계 최고수준의 성과와 비교가 가능한 근거 추가(가능한 경우)