실시간 스케줄링 기반 다중객체추적 및 지연-정확도 동시 최적화 연구

Real-time Scheduling for Multi-Object Tracking and Joint Latency-Accuracy Optimization

연구 내용

혼합 임계 및 실시간 마감 조건 하에서 다중객체추적·객체검출 태스크의 스케줄링을 분석하고, 배칭·계층형 추론·제한적 비선점을 결합해 지연 보장과 정확도 향상을 동시에 달성하는 연구

본 분야는 안전중요 태스크가 포함된 실시간 시스템에서 다중객체추적과 객체검출 DNN의 실행 순서를 정하는 스케줄링 이론과 시스템 설계에 집중합니다. 비선점·제한적 선점 환경에서 스케줄 가능성을 분석하고, 실행 시간 예산을 고려한 배칭 기반 추론으로 처리 지연을 줄입니다. 또한 DETR류 모델을 coarse-to-fine 방식으로 분할하고, 객체 중요도에 따라 세부 추론을 선택적으로 수행하도록 제어합니다. 이러한 접근은 혼합 임계 조건에서 타이밍 보장을 유지하면서 정확도를 확보하는 차별성을 가집니다.

관련 프로젝트

4건

연구 흐름

초기에는 rate-monotonic 및 earliest deadline first 계열의 정적 우선순위 조건을 바탕으로 실시간 주기 태스크의 스케줄 가능성을 해석하는 방향으로 연구가 진행되었습니다. 이후 contention-free 계열의 정책을 단일 선점 제한 환경으로 확장하고, preemption 횟수 제약 하에서 스케줄 가능성 분석 방법을 제안했습니다. 최근에는 다중객체추적을 대상으로 런타임 배칭과 유휴 실행을 활용하는 스케줄링 프레임워크를 개발하여 지연과 정확도 간의 균형을 구현하고 있습니다. 더 나아가 DETR의 coarse-to-fine 추론과 스케줄링을 결합해 안전중요 객체의 마감 보장을 우선하는 방향으로 확장되었습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

자율주행 객체검출 스케줄링
실시간 다중객체추적 서비스
혼합 임계 태스크 제어
multiprocessor 실시간성 검증
batch 기반 DNN 추론 최적화
비선점 한계 스케줄링 적용
안전중요 객체 모드 스위칭
GPU/서버 실시간 처리 파이프라인
임베디드 실시간 인지 시스템
자원제약 기반 스케줄러 설계