실시간 객체 지향 모델을 위한 시나리오 기반 구현 합성

Abstract

내간형 시스템이 제공하는 기능이 다양해지고 그 구조가 복잡해짐에 따라, 이들 시스템을 설계하는 데에 객체 지향 설계 방법론이 널리 사용되고 있다. 객체로 설계된 시스템을 대상 하드웨어에서 수행시키기 위해서는 객체들로부터 태스크 집합을 유도해야 하는데, 여기에 몇 개의 태스크가 존재하며 각 태스크가 어떤 객체들로 도착한 어떤 이벤트를 처리하느냐에 따라 시스템의 응답성이 크게 좌우된다. 그럼에도 불구하고 객체와 태스크의 상이함 때문에 최적의 태스크 집합을 유도하는 것은 매우 어려운 일이며, 그로 인해 지금까지는 여러 태스크 집합을 반복적으로 시도해 보는 것이 보편적인 방법이었다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하는 Scenario-based Implementation Synthesis Architecture(SISA)를 제안한다. SISA는 객체로 설계된 시스템에서 태스크 집합을 유도하는 방법, 그리고 이를 지원하는 개발 도구와 런타임 시스템 아키텍처를 총칭한다. 이를 이용하여 개발된 시스템은 가능한 적은 개수의 태스크들로 이루어져 있으면서도 시스템의 각 이벤트에 대한 응답 시간이 최소임이 보장된다. 우리는 UML 2.0을 모델링 언어로 사용하는 개발도구인 ResoRT를 확장하여 SISA를 구현했으며, 기 개발된 산업용 PBX(사설교환기) 시스템에 이를 적용했다 이 시스템의 성능 평가 결과, 지금까지 알려진 최선의 태스크 유도 방식을 이용하여 개발되었을 때에 비해 ,시스템의 최대 응답 시간이 평균 <TEX>$30.3\%$</TEX> 단축된다는 것을 확인할 수 있었다. The demands of increasingly complicated software have led to the proliferation of object-oriented design methodologies in embedded systems. To execute a system designed with objects in target hardware, a task set should be derived from the objects, representing how many tasks reside in the system and which task processes which event arriving at an object. The derived task set greatly influences the responsiveness of the system. Nevertheless, it is very difficult to derive an optimal task set due to the discrepancy between objects and tasks. Therefore, the common method currently used by developers is to repetitively try various task sets. This paper proposes Scenario-based Implementation Synthesis Architecture (SISA) to solve this problem. SISA encompasses a method for deriving a task set from a system designed with objects as well as its supporting development tools and run-time system architecture. A system designed with SISA not only consists of the smallest possible number of tasks, but also guarantees that the response time for each event in the system is minimized. We have fully implemented SISA by extending the ResoRT development tool and applied it to an existing industrial PBX system. The experimental results show that maximum response times were reduced <TEX>$30.3\%$</TEX> on average compared to when the task set was derived by the best known existing methods.