:: The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication ::, Vol.22 No.3 | (2022) pp.43~48

이종 모바일 멀티태스킹 환경을 위한 실시간 작업 인지형 메모리 할당 기술 연구

Hyokyung Bahn

(정회원, 이화여자대학교 컴퓨터공학과)

Abstract

최근 스마트폰의 성능이 급격히 향상되고 모바일 플랫폼에서 백그라운드 앱의 실행이 늘면서 모바일 환경의 멀티태스킹이 활성화되고 있다. 모바일 환경에서는 종래의 데스크탑 및 서버 응용들과 달리 응답시간이 중요한 대화형 작업들이 대부분을 차지하고 있으며, 일부 응용은 데드라인이 존재하는 실시간 작업에 해당된다. 본 논문에서는 스마트 폰에서 실시간 작업과 대화형 작업이 동시에 실행될 때 메모리 관리를 어떻게 함으로써 이질적인 멀티태스킹 환경의 요구사항을 충족할 수 있는지에 대해 연구한다. 본 논문에서는 실시간 작업의 요구 조건 만족을 위해 필요한 메모리 크기를 분석 및 모델링하고 이에 기반해서 멀티태스킹 작업 간의 메모리를 할당하는 방안을 제안한다. 이종 앱의 스토리 지 접근 트레이스를 추출하고 이에 기반한 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 실시간 작업의 요구를 일정 수준으로 보장 하면서 대화형 작업에 합리적인 성능을 제공함을 확인하였다.
Recently, due to the rapid performance improvement of smartphones and the increase in background executions of mobile apps, multitasking has become common on mobile platforms. Unlike traditional desktop and server apps, response time is important in most mobile apps as they are interactive tasks, and some apps are classified as real-time tasks with deadlines. In this paper, we discuss how to meet the requirements of heterogeneous multitasking in managing memory of real-time and interactive tasks when they are executed together on a smartphone. To do so, we analyze the memory requirement of real-time tasks, and propose a model that has the ability of allocating memory to multitasking tasks on a smartphone. Trace-driven simulations with real-world storage access traces captured by heterogeneous apps show that the proposed model provides reasonable performance for interactive tasks while guaranteeing the requirement of real-time tasks.
  Real-time task,memory allocation,multitasking,mobile platform,smartphone

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