동기식 조정 모델의 분산 실행을 위한 행동 자동자
본 논문은 Reo 기반의 동기식 조정 모델을 ‘행동 자동자’라는 새로운 형식으로 정의하고, 동시성 프레디케이트를 도입해 전역 동기화를 최소화한다. 라벨의 합성 연산과 지역성 속성을 통해 로컬 행동은 독립적으로 실행되며, 전역 동기화가 필요한 경우에만 라벨을 결합한다. 이를 Reo와 Linda에 적용해 구현 가능성을 보이고, Dreams 프레임워크를 통해 분산 환경에서의 확장성을 입증한다.
저자: Jose Proenc{c}a (KUL), Dave Clarke (KUL), Erik de Vink (TUE)
본 논문은 동기식 조정 시스템이 요구하는 전역 원자성을 완화하고, 분산 환경에서 효율적으로 구현할 수 있는 새로운 형식인 ‘행동 자동자(Behavioural Automata)’를 제안한다. 먼저 서론에서는 Reo와 Esterel 같은 동기식 언어가 반응형 시스템 프로그래밍에 유용하지만, 분산 구현 시 높은 동기화 비용이 문제점으로 지적된다. 이를 해결하기 위해 GALS 모델을 차용해 로컬에서는 동기식, 전역에서는 비동기식 실행을 목표로 한다.
두 번째 장에서는 행동 자동자의 형식적 정의를 제시한다. 행동 자동자는 포트 집합 P 위에 정의된 라벨 L
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