서강대학교

초록/요약

대다수의 기존 하드웨어/소프트웨어 파티셔닝(HW/SW partitioning)관련 연구들은 공통적으로 임베디드 시스템(embedded system)의 성능(사이즈, 무게, 부피, 파워, 안정성, 속도 등)의 최적화에만 연구의 초점을 맞추어 왔다. 시스템의 개발과 제조 과정에서 요구되는 금전적인 비용측면을 고려하는 연구[7]와 하드웨어 컴포넌트를 점차 소프트웨어로 대체해 감으로써 금전적인 비용을 최소화하는 아이디어를 제시한 연구[8]가 존재하지만, 위 연구들은 기업의 전반적인 이익에 보다 큰 영향을 미치는 예상 판매 가격 및 판매량 등의 시간에 따라 변화하는 요소를 고려하지 못하였고, 하드웨어/소프트웨어 파티셔닝 단계에서의 구체적인 최적화 문제의 정의를 제공하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 개발비용과 개발기간, 제품 개발 및 제품을 만들어 시장에 내놓는 데까지 걸리는 시간(time-to-market), 제품의 라이프 사이클 타임(life cycle time) 등의 금전적 비용에 영향을 미치는 요소들과 더불어 시간의 흐름에 따라 변할 수 있는 예상 판매 가격과 판매 수량, 제조비용 등과 같은 요소들을 하드웨어/소프트웨어 파티셔닝 문제 정의에 반영하여 이익을 최대화하는 파티션 시퀀스(partition sequence)를 찾는 것과 동시에 기존의 하드웨어/소프트웨어 파티셔닝 문제에서 다루었던 시스템의 성능에 영향을 미치는 요소들을 같이 고려하고, 또한 한 가지 이상의 하드웨어 버전과 소프트에어 버전의 컴포넌트를 고려함으로써 보다 일반화된 문제를 고려할 수 있도록 기존 하드웨어/소프트웨어 파티셔닝 문제의 모델을 확장한 새로운 최적화 모델인 “Cost-driven Sequential Hardware/Software Partitioning Optimization Framework(CSPOF)”를 제시한다. 또한 CSPOF 형태의 이익 목적함수와 기존 하드웨어/소프트웨어 파티셔닝 문제의 목적(objective)들에 대한 목적함수를 정의하고, CSPOF로 형식화된 (NP-hard) 문제를 해결하기위한 해법으로, 이익 목적함수 값만을 고려하는 단일 목적(single-objective) 최적화 문제의 경우, 최적 이익 목적함수 값을 찾는 정확한 알고리즘(exact algorithm)과 탐욕적인 방법을 사용하는 휴리스틱 알고리즘(heuristic algorithm)을 제안하고, 이익을 포함하여 다수의 목적들을 다루는 다목적(multi-objective) 최적화 문제를 해결하기위하여 메타휴리스틱 “Fast and Elitist Multi-objective Genetic Algorithm(NSGA-Ⅱ)”[11]을 이용하도록 한다.