Simulation-Based Worst-Case Performance Estimation in Vehicle Application Handling Dynamic Events

SDV(Software Defined Vehicle) 확산과 중앙집중형 E/E 아키텍처 도입으로 ECU(Electronic Control Unit) 통합이 가속화되면서, 차량 응용의 통신 복잡도와 데이터 처리량이 증가하고 있다. 이벤트 기반 태스크 모델에서 이러한 환경의 비결정적 특성은 최악응답시간(Worst-Case Response Time, WCRT)과 메모리 요구량 예측을 어렵게 만든다. 본 논문은 이를 해결하기 위해, 시스템 프로파일링을 통해 수집한 실제 태스크 실행 로그를 기반으로, 상한 도착 곡선(Envelope Arrival Curve, EAC), 최상위 집합 기반 이벤트 경로 구성, 통계적 이벤트 분산 기법을 결합하여 보수적이면서도 현실적인 최악 실행 시나리오를 예측하는 방법론을 제안한다. 예측된 최악 실행 시나리오는 시뮬레이션 입력으로 사용되며, 이를 통해 WCRT와 이벤트 큐 및 글로벌 버퍼의 메모리 요구량을 산출하고, 실험을 통해 프로파일 구성 방식과 태스크 우선순위 조정이 시스템 성능에 미치는 영향을 검증하였다.