혼합 중요도 시스템에서 안전 필수 응용의 성능 고립화 방법

Abstract

자율주행 자동차는 대표적인 혼합 중요도(mixed-criticality) 시스템이다. 이러한 시스템에서는 안전 운행에 밀접하게 관련되고 동시에 실시간성이 보장되어야 하는 안전 필수(safety-critical) 응용들과 일반(non-safety-critical) 응용들이 CPU 혹은 메모리와 같은 시스템 자원을 공유하며 수행된다. 객체 탐지(object detection)는 가장 중요한 안전 필수(safety-critical) 응용이며 DNN을 사용하여 높은 정확도를 나타낸다. 하지만 많은 연산량과 메모리 사용으로 다른 응용들과 시스템 자원을 공유할 경우 성능 간섭을 피할 수 없다. 본 연구에서는 안전 필수 응용들이 시작되면 일반(non-safety-critical) 응용들은 시스템 자원 사용률이 억제되는 방법을 제안한다. 제안된 기법을 NVIDIA사의 Jetson AGX Xavier에 탑재하고 그 효용성을 검증하였다. 실험을 통하여 확인한 결과, YOLOv3-tiny가 메모리 집중적인 응용들에게 성능 간섭을 받는 경우에도 제안된 기법을 적용할 때 성능이 최대 39% 향상되어 원래의 성능과 비슷한 결과를 나타내었다.