Real-Time Operating Systems Lab.
Prof. 홍성수
Research 컴퓨터 및 VLSI 시스템
TEL 880-8370
FAX 882-4656
About the Laboratory & Research Area
최근 수년 사이 딥 러닝 기반 AI 기술이 부상하면서 많은 기업과 연구소들이 자율주행자동차, 로봇, 스마트폰과 같은 임베디드 시스템에 AI 기술을 접목시키고 있다. 이런 real-time embedded artificial intelligence를 지원하기 위해서는 전통적인 임베디드 시스템과는 달리 (1) real-time high performance computing, (2) real-time stream processing, (3) functional safety, (4) security, (5) low power computing 등의 복합적인 요구사항들을 동시에 만족시켜야 한다. 이에 따라 요구사항들을 효과적으로 만족시킬 수 있는 HW/SW 플랫폼의 필요성이 대두되고 있다.
실시간운영체제연구실은 홍성수 교수님의 지도 하에 real-time embedded artificial intelligence을 위한 HW/SW 플랫폼을 지원하기 위한 운영체제 단의 요소 기술들을 연구/개발하고 있다. 구체적으로 본 연구실은 다음과 같은 다섯 가지 분야에서 학술적이며 실제적인 연구를 활발히 진행하고 있다: (1) Linux kernel techniques for active resource management, (2) Linux kernel scheduling for symmetric/asymmetric multicore systems, (3) programming language and runtime for future autonomous vehicles, (4) operating systems support for advanced vehicle control, (5) in-depth kernel optimization techniques. 본 연구실은 이러한 연구들이 산업 현장에서 실용적 가치를 지닐 수 있도록 삼성전자, LG전자, SK 텔레콤 등의 파트너들과 협력하여 연구를 진행하고 있으며, 실제로 본 연구실의 결과물이 삼성전자의 스마트폰, LG전자의 DTV 등에 적용된 바 있다.
본 연구실의 또다른 목표는 탄탄한 이론적 배경지식을 바탕으로 실용적인 시스템 소프트웨어 설계기술을 개발하고 이를 실제 산업에 적용할 수 있는 인재들을 배출하는 것이다. 이를 위해서는 운영체제, 네트워크 프로토콜, 미들웨어 등의 기초적인 시스템 소프트웨어 구성 요소들에 대한 지식을 학습하고, 이를 기반으로 문제 선정/정보 수집/구체화/해결책 제안/검증에 이르는 전 과정을 수행할 수 있는 자기 완결적 문제 해결 능력을 길러야 한다. 실제 본 연구실의 졸업생들은 학계 뿐만이 아니라 삼성전자, LG전자, Google, Amazon 등 글로벌 기업에 진출하여 기술적 공헌을 하고 있다.
실시간운영체제연구실은 홍성수 교수님의 지도 하에 real-time embedded artificial intelligence을 위한 HW/SW 플랫폼을 지원하기 위한 운영체제 단의 요소 기술들을 연구/개발하고 있다. 구체적으로 본 연구실은 다음과 같은 다섯 가지 분야에서 학술적이며 실제적인 연구를 활발히 진행하고 있다: (1) Linux kernel techniques for active resource management, (2) Linux kernel scheduling for symmetric/asymmetric multicore systems, (3) programming language and runtime for future autonomous vehicles, (4) operating systems support for advanced vehicle control, (5) in-depth kernel optimization techniques. 본 연구실은 이러한 연구들이 산업 현장에서 실용적 가치를 지닐 수 있도록 삼성전자, LG전자, SK 텔레콤 등의 파트너들과 협력하여 연구를 진행하고 있으며, 실제로 본 연구실의 결과물이 삼성전자의 스마트폰, LG전자의 DTV 등에 적용된 바 있다.
본 연구실의 또다른 목표는 탄탄한 이론적 배경지식을 바탕으로 실용적인 시스템 소프트웨어 설계기술을 개발하고 이를 실제 산업에 적용할 수 있는 인재들을 배출하는 것이다. 이를 위해서는 운영체제, 네트워크 프로토콜, 미들웨어 등의 기초적인 시스템 소프트웨어 구성 요소들에 대한 지식을 학습하고, 이를 기반으로 문제 선정/정보 수집/구체화/해결책 제안/검증에 이르는 전 과정을 수행할 수 있는 자기 완결적 문제 해결 능력을 길러야 한다. 실제 본 연구실의 졸업생들은 학계 뿐만이 아니라 삼성전자, LG전자, Google, Amazon 등 글로벌 기업에 진출하여 기술적 공헌을 하고 있다.
Research Interests & Projects
Journals & Patents
▶ 논문
[1] Myungsun Kim, Soonhyun Noh, Jinhwa Hyeon and Seongsoo Hong, "Fair-share Scheduling in Single-ISA Asymmetric Multicore Architecture via Scaled Virtual Runtime and Load Redistribution," Journal of Parallel and Distributed Computing (JPDC), 2018.
[2] Soonhyun Noh and Seongsoo Hong, "Splash: Stream Processing Language for Autonomous Driving," Ubiquitous Robots (UR), 2018.
[3] Sungju Huh and Seongsoo Hong, "Providing Fair-share Scheduling on Multicore Computing Systems via Progress Balancing," Journal of Systems and Software (JSS), 2017.
[4] Yongshik Moon, Soonhyun Noh, Daedong Park, Chen Lu, Anshumail Shirivastava, Seongsoo Hong, and Krishna Palem, "CaPSuLe :A Camera-based Positioning System using Learning," The Proceedings of 29th IEEE International System-on-Chip Conference (SOCC), 2016.
[5] Sungju Huh, Jonghun Yoo and Seongsoo Hong, "Cross-Layer Resource Control and Scheduling for Improving Interactivity in Android," Publication in Software: Practice and Experience, 2015.
[1] Myungsun Kim, Soonhyun Noh, Jinhwa Hyeon and Seongsoo Hong, "Fair-share Scheduling in Single-ISA Asymmetric Multicore Architecture via Scaled Virtual Runtime and Load Redistribution," Journal of Parallel and Distributed Computing (JPDC), 2018.
[2] Soonhyun Noh and Seongsoo Hong, "Splash: Stream Processing Language for Autonomous Driving," Ubiquitous Robots (UR), 2018.
[3] Sungju Huh and Seongsoo Hong, "Providing Fair-share Scheduling on Multicore Computing Systems via Progress Balancing," Journal of Systems and Software (JSS), 2017.
[4] Yongshik Moon, Soonhyun Noh, Daedong Park, Chen Lu, Anshumail Shirivastava, Seongsoo Hong, and Krishna Palem, "CaPSuLe :A Camera-based Positioning System using Learning," The Proceedings of 29th IEEE International System-on-Chip Conference (SOCC), 2016.
[5] Sungju Huh, Jonghun Yoo and Seongsoo Hong, "Cross-Layer Resource Control and Scheduling for Improving Interactivity in Android," Publication in Software: Practice and Experience, 2015.
