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오류 처리 시간 단축을 통한 ROS 진단 시스템 개선
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 홍성수 | - |
dc.contributor.author | 최우인 | - |
dc.date.accessioned | 2017-07-19T10:58:06Z | - |
dc.date.available | 2017-07-19T10:58:06Z | - |
dc.date.issued | 2017-02 | - |
dc.identifier.other | 000000141685 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10371/133231 | - |
dc.description | 학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 융합과학부, 2017. 2. 홍성수. | - |
dc.description.abstract | 자동차 E/E 시스템 내의 소프트웨어의 규모는 점점 커지고 과거의 펌웨어 수준에 비해 많은 기능이 소프트웨어로 대체됨에 따라 복잡도 또한 높아지고 있다. 특히 자율주행 자동차가 개발되면서 소프트웨어의 관심이 집중되고 있다. 이러한 복잡한 시스템 내 소프트웨어의 신뢰성을 제고시키기 위해서는 주기적으로 프로그램의 행위를 모니터링하여 오류 검출 및 해결하는 작업이 필수적이다. 한편 로봇 진영에서 재사용 가능한 로봇 소프트웨어 플랫폼의 필요성이 대두되어 등장한 ROS (Robot Operating System)는 다양한 개발 지원 도구와 구독/발행의 효율적인 통신방식을 제공하는 오픈 소스 플랫폼으로, 로봇을 넘어서 자율주행 자동차 플랫폼으로의 활용이 시도되고 있다.
프로그램의 상태를 모니터링하는 메커니즘을 제공하는 ROS의 진단 시스템은 오류 검출 및 해결에 있어 비효율적인 메시지 처리 시간과, 메시지 전송 지연이라는 두 가지 지연 요소를 가진다. 오류 검출 및 해결 과정 전체에서 모든 진단 결과 메시지에 대한 리스트를 계속 유지하고 있기 때문에 비효율적인 메시지 처리가 야기되고, 진단 데이터를 수집하는 노드와 오류를 처리하는 노드가 독립적으로 실행되기 때문에 노드 간 메시지 전송 지연을 발생시킨다. 본 논문에서는 설정 가능한 오류 복구 레벨을 정의하고 오류 메시지 선별 처리, 직접 오류 처리 기법을 적용하여 문제를 해결한다. 개선된 ROS 진단 시스템은 실험 결과 기존 시스템에 비해 오류 검출 및 해결 시간을 25.1% 감소시켰다. | - |
dc.description.tableofcontents | 제 1 장 서 론 1
제 2 장 배 경 7 제 1 절 ROS (Robot Operating System)의 특징 7 제 2 절 ROS의 진단 시스템 9 제 3 장 관련 연구 14 제 1 절 프로그램 변경을 통한 모니터링 14 제 2 절 프로그램 독립적인 모니터링 16 제 4 장 문제 정의 20 제 1 절 시스템 모델 20 제 2 절 ROS 진단 시스템의 응답시간 지연 문제 22 제 5 장 오류 처리 시간 단축을 위한 메시지 처리 개선 28 제 1 절 오류 메시지 선별 처리 29 제 2 절 직접 오류 처리 31 제 3 절 오류 복구 레벨 설정 가능한 진단 시스템 31 제 6 장 실험 및 검증 36 제 1 절 실험 환경 36 제 2 절 실험 구성 37 제 3 절 실험 평가 38 제 7 장 결 론 44 참고문헌 46 Abstract 49 | - |
dc.format | application/pdf | - |
dc.format.extent | 1482557 bytes | - |
dc.format.medium | application/pdf | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 서울대학교 대학원 | - |
dc.subject | 로봇운영체제 | - |
dc.subject | 오류 처리 시간 | - |
dc.subject | 런타임 소프트웨어 모니터링 | - |
dc.subject.ddc | 620 | - |
dc.title | 오류 처리 시간 단축을 통한 ROS 진단 시스템 개선 | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.citation.pages | v, 50 | - |
dc.contributor.affiliation | 융합과학기술대학원 융합과학부 | - |
dc.date.awarded | 2017-02 | - |
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