이 연구실은 임베디드 시스템과 실시간 시스템을 핵심 축으로 삼아, 제한된 하드웨어 자원 위에서 예측 가능하고 안정적으로 동작하는 소프트웨어 플랫폼을 연구한다. 특히 임베디드 장치가 산업 제어, 모바일 기기, 차량 전장, 헬스케어 단말과 같이 시간 제약이 중요한 환경에서 사용된다는 점에 주목하여, 단순한 평균 성능이 아니라 최악 실행 시간과 응답 지연까지 고려하는 시스템 설계를 강조한다. 연구의 출발점은 실제 시스템이 요구하는 시간 보장성과 신뢰성을 동시에 만족시키는 운영체제 및 실행 환경을 만드는 데 있다. 대표적인 연구 흐름으로는 RISC 프로세서 기반 시스템에서의 최악 실행 시간 분석, 캐시와 파이프라인이 실시간성에 미치는 영향 평가, 플래시 메모리 및 저장장치 환경에서의 응답 시간 분석, 그리고 실시간 태스크 스케줄링이 포함된다. 관련 논문에서는 프로그램 경로별 타이밍 정보를 보다 정확하게 추상화하여 기존보다 촘촘한 WCET 분석을 수행하였고, 이는 임베디드 제어 소프트웨어의 안전성 검증에 직접 연결된다. 또한 임베디드 리눅스와 모바일 시스템의 전력·성능 특성 분석, 계층별 문맥 분석, 수요 페이징 기반 응답 시간 분석 등 운영체제 수준의 세부 성능 연구도 함께 수행해 왔다. 이러한 연구는 자율주행, 스마트 디바이스, 엣지 컴퓨팅, 산업용 제어기처럼 실시간성과 고신뢰성이 동시에 요구되는 응용 분야에서 높은 활용 가능성을 가진다. 앞으로는 매니코어 및 이기종 프로세서 환경에서의 시간 예측성 확보, 저전력 설계와 실시간 보장의 병행, 그리고 AI 기능이 탑재된 임베디드 플랫폼의 실행 안전성 확보가 더욱 중요해질 것이다. 연구실의 실시간 시스템 연구는 하드웨어 구조 이해와 운영체제 소프트웨어 최적화를 함께 다루는 통합적 접근이라는 점에서 강점을 가진다.

이 연구실은 임베디드 및 범용 컴퓨팅 환경에서 가상화 기술을 효과적으로 적용하기 위한 시스템 소프트웨어 연구를 수행한다. 특히 하이퍼바이저 설계, 가상 운영체제 모니터링, 가상 인터럽트 처리, 이종 운영체제 통합 분석, 그리고 가상화 환경에서의 디버깅 및 성능 계측 기술이 주요 주제이다. 이는 단순히 가상 머신을 구동하는 수준을 넘어, 시간 제약이 있는 임베디드 시스템에서도 가상화가 실용적으로 동작하도록 만드는 데 초점이 맞추어져 있다. 특허와 학술 발표를 보면, 게스트 운영체제 내부에 모니터링 코드를 동적으로 삽입하여 제어권이나 프로파일 정보를 얻는 기술, 성능 분석 코드를 활용해 가상 운영체제의 동작 특성을 세밀하게 측정하는 기술, ARM 가상화 기능을 이용한 임베디드 하이퍼바이저 설계 등이 축적되어 있다. 또한 매니코어 환경에서 리눅스 가상 메모리 관리의 락 경합 분석, 자동 NUMA 밸런싱 효과 분석, 도커 기반 프로그램 실행 기법, 스파크 기반 서버의 확장성 향상 등 시스템 소프트웨어 전반의 확장성과 병목 분석도 폭넓게 다루고 있다. 이러한 연구는 운영체제, 가상화 계층, 컨테이너, 파일시스템, 메모리 관리가 서로 어떻게 상호작용하는지를 실증적으로 밝히는 데 강점이 있다. 이 분야의 성과는 클라우드-엣지 연계 환경, 산업용 임베디드 플랫폼, 보안이 중요한 가상화 인프라, 고성능 서버 시스템 등 다양한 영역으로 확장될 수 있다. 특히 실시간 시스템 위에 가상화 계층을 올릴 때 발생하는 지연과 간섭을 줄이는 기술은 미래의 스마트 제조, 커넥티드 차량, 의료기기 플랫폼에 매우 중요하다. 연구실은 가상화의 편의성과 실시간성, 성능 가시성, 유지보수성을 동시에 확보하는 방향으로 시스템 소프트웨어 연구를 발전시키고 있다.

이 연구실은 컴퓨팅 시스템의 실제 체감 성능을 좌우하는 스토리지 입출력 경로와 모바일·엣지 환경의 응용 소프트웨어를 함께 연구한다. 모바일 응용 소프트웨어 개발 경험과 시스템 계층 연구를 바탕으로, 애플리케이션 로딩 속도, 파일 읽기 성능, 저장장치 스케줄링, NVMe 인터페이스 분석 등 사용자가 직접 경험하는 성능 문제를 근본적으로 해결하는 접근을 취한다. 이는 응용 수준의 요구사항과 커널 및 저장장치 수준의 최적화를 연결하는 실용적 연구 방향이라 할 수 있다. 등록 특허에서는 입출력 정렬, 병합, 패딩을 활용해 작업 집합의 크기와 배치를 최적화함으로써 스토리지 처리량을 높이고 애플리케이션 로딩 속도를 개선하는 방법을 제안하였다. 학술대회 발표에서도 F2FS와 BTRFS의 단일 파일 읽기 성능 분석, 다중 큐 블록 계층 기반 RAM 블록 디바이스 구현, 플래시 저장장치를 위한 다중 큐 스케줄러 분석, NVMe 장치용 I/O 인터페이스 읽기 성능 분석 등이 확인된다. 더 나아가 IoT 시스템의 동적 자원 관리 시뮬레이션, 엣지 기반 상황인지 헬스 모니터링, 클라우드 기반 헬스케어 플랫폼 등의 연구는 시스템 최적화가 실제 서비스 응용으로 이어지고 있음을 보여준다. 이 연구의 의의는 저장장치와 운영체제, 응용 소프트웨어, 엣지 서비스가 분리된 문제가 아니라 하나의 성능 생태계라는 관점에서 접근한다는 점이다. 앞으로 고성능 SSD, 비휘발성 메모리, 엣지 AI 단말, 모바일 헬스케어 기기가 보편화될수록 데이터 이동 비용과 지연을 줄이는 기술의 중요성은 더욱 커질 것이다. 연구실은 이러한 변화 속에서 고속 입출력 구조, 시스템 수준 최적화, 그리고 실제 응용 서비스의 반응성 향상을 아우르는 연구를 지속할 것으로 보인다.