• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.162-166
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• 2006

선행스케줄링(pre-scheduling)은 정적인 작업(periodic job)과 동적인 작업(sporadic job)을 유연하게 처리하기 위해 제안된 스케줄링 방식이다. 이 방식은 오프라인 컴포넌트와 온라인 컴포넌트로 구성되며 오프라인 컴포넌트에서는 비주기적으로 도착하는 동적인 작업들을 고려하여 정적인 작업들을 여러 부분작업으로 분할하고, 그리고 각 부분작업들의 실행시간, 준비시간, 마감시간을 부여하고 실행순서를 결정한다. 온라인 컴포넌트에서는 이 정보들을 이용하여 정적인 작업들을 정해진 실행순서에 따라 스케줄하고, 동적인 작업이 도착하면 EDF(Earliest Deadline First) 스케줄링 방식으로 처리한다. 그러나 선행스케줄링에서는 자원공유문제를 고려하지 않고 실행시간을 부여하였으므로 여러 정적인 작업들이 하나의 자원을 공유할 경우에 배타적인 자원접근을 보장하지 못한다. 본 논문에서는 단일처리기 환경에서 여러 정적인 작업들의 자원공유를 고려하여 자원의 배타적 사용을 보장하는 선행스케줄 생성기법을 제시한다. 이 기법은 각 작업의 자원 방출시간을 예측하고 예측시간에 근거하여 각 작업의 자원사용구간이 중복되지 않도록 실행시간을 결정한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권1_2호
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• pp.95-101
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• 2004

이질적인 계산자원들로 구성된 분산 컴퓨팅 환경에서 의존성이 존재하지 않는 독립적인 작업들을 자원들에 배치하기 위한 방법은 NP-Complete 문제로 알려져 있다［1］. 이질적인 자원으로 구성된 시스템의 대표적인 예가 GRID［2］이다. 현재까지 그리드 시스템에서 스케줄링 문제를 풀기 위한 다양한 휴리스틱 스케줄링 방법이 연구되어 왔다［1,3,4,5］. 스케줄링 방법은 정적인 방법과 동적인 방법으로 나뉘어진다. 동적 스케줄링 방법은 작업의 선후 관계를 예측할 수 없는 상황에서 사용되며 동적 스케줄링 방법은 스케줄링 시기에 따라 온라인방식과 배치방식으로 나뉘어진다［1,6］. 본 논문에서는 새로운 온라인 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 제안하였으며 제안된 스케줄링 알고리즘의 성능이 기존의 스케줄링 알고리즘의 성능보다 뛰어남을 시뮬레이션을 통하여 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.304-306
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• 2002

이질적인 계산자원들로 구성된 환경에서 독립적인 작업들을 스케줄링하기 위한 최적의 방법을 찾는 것은 NP-Complete 문제로 알려져 있다 [4]. 현재까지 이 문제를 풀기 위한 다양한 휴리스틱 스케줄링 방법이 연구되어 왔다 [1, 8, 9, 10]. 작업의 선후 관계를 예측할 수 없는 상황에서는 동적 스케줄링 방법을 사용하며 동적 스케줄링 방법은 스케줄링 시기에 따라 온라인방식과 배치방식으로 나누어진다 [1, 12]. 본 논문에서는 새로운 스케줄링 알고리즘을 제안하였으며 제안된 스케줄링 알고리즘의 성능이 기존의 스케줄링 알고리즘의 성능보다 뛰어남을 실험을 통하여 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권8호
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• pp.753-757
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• 2008

본 논문은 그리드 환경에서 동전계획법을 위한 새로운 스케줄링 정책을 제안한다. 이 스케줄링 정책의 특징은 동적 테이블의 지역성을 고려하여 테이블을 분할하고, 네트워크 지연이 최소인 노드에 작업을 할당함으로써 작업의 실행시간을 단축하는 것이다. 또한 최적의 병행성을 얻기 위해 분산 하향식으로 동적 테이블을 구성한다 시뮬레이션을 통하여 제안하는 그리드 스케줄링 정책이 그리드 환경의 성능 향상 면에서 기존의 분기-한정(branch-bound) 알고리즘에 비해 더 효과적임을 보인다

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.29-38
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• 2009

이기종의 자원들로 이루어진 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용과 대용량의 데이터를 고속으로 처리하기 위해서는 실시간으로 변화하는 자원의 상태에 따라 대처 할 수 있는 동적인 작업 스케줄링 모델이 필요하다. 현재 이기종의 자원들에게 작업을 어떻게 분배 및 할당 할 것인지에 대하여 많은 자원 평가 방법 및 휴리스틱 기법들이 연구되었으나 이러한 방법들은 표준언어를 사용하지 않기 때문에 시스템 호환 및 확장에 어려움이 많다. 또한 다양한 자원들의 상태가 실시간으로 동적으로 변화하기 때문에 기존 연구에서 제안한 방법으로는 효율적인 처리가 불가능하거나 자원의 상태 변화에 동적으로 대처할 수 없다. 본 논문은 이러한 기존 연구들의 문제에 대한 해결책으로 W3C에서 제정한 온톨로지 표준 언어인 OWL을 이용하여 자원 온톨로지를 구축함으로써 이기종의 자원 관리를 손쉽게 할 수 있으며, 자원의 동적인 변화에 따라 작업 스케줄링하는 방법을 지식기반의 다양한 규칙들로 정의하여 추론을 통해서 최적의 자원에게 작업을 할당하는 시멘틱 컴퓨팅 기반의 동적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과는 본 논문에서 제안한 작업 스케줄링 모델이 기존 모델에 비하여 낮은 작업 손실과 높은 작업 처리율 및 짧은 응답시간을 제공함으로써 이기종의 자원들로 구성된 시스템 전반에 걸쳐 안정적이고 고속의 데이터 처리를 제공할 수 있다는 사실을 증명한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.95-97
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• 1998

본 논문에서는 멀티미디어 프로세서의 특성을 반영한 프로세서 스케줄러를 설계하고 실제 구현을 통해 성능을 분석하였다. 제안한 프로세서 스케줄링 기법은 주기가 짧은 프로세서에 높은 우선순위를 부여하지만 우선 순위를 결정하기 위한 주기를 이전 작업의 주기에 위해 동적으로 계산하고 프로세서의 수행 중의 중단을 제한함으로써 Rate Monotonic 알고리즘을 동적이고 비중단적으로 수정하였다. 제안한 스케줄링 기법은 BSD를 기초로 한 운영체제인 FreeBSD 상에서 구현하여 스케줄링의 성능을 평가하였다. 제안한 스케줄러에 대한 실험에서 FreeBSD 스케줄러에 비해 멀티미디어의 실시간적인 특성을 만족하면서 수행 중의 동적인 상황 변화에 적응된 결과를 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.399-406
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• 2023

클라우드 컴퓨팅은 에지 서버가 동작하는 포그(fog) 레이어가 결합된 에지(edge) 컴퓨팅 아키텍처로 진화하고 있다. 에지 컴퓨팅 아키텍처가 관심을 받는 이유는 짧은 통신 지연으로 실시간 IoT 응용을 지원할 수 있기 때문이다. 이와 동시에 인공지능 기술을 도입한 많은 클라우드 작업 스케줄링 기법들이 제안되었다. 인공지능 기반의 클라우드 작업 스케줄링 기법은 기존 기법보다 더 좋은 성능을 보이지만 스케줄링 시간이 다소 소요된다는 단점이 있다. 이 논문에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 분산 딥러닝 학습 기반의 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 기법보다 스케줄링 시간이 짧은 장점이 있다. 또한 멀티 에이전트를 통한 분산 딥러닝 학습의 효과성을 보이기 위해 확장적인 실험 환경에서 제안 기법과 기존 인공지능 기법의 성능일 비교 평가하였다. 성능 실험 결과 기존 인공지능 기반 클라우드 작업 스케줄링 기법보다 짧은 스케줄링 시간을 보여 IoT 실시간 응용에 적합함을 보였으며, 확장적인 실험에서도 제안 기법이 완료된 작업의 수에 대하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.418-420
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• 2006

본 논문에서는 그리드 컴퓨팅 환경을 위한 동적 스케줄링 알고리즘을 웹 상에서 시뮬레이션 할 수 있는 그리드 스케줄링 시뮬레이션 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 구현한 웹기반 동적 스케줄링 시뮬레이션 플랫폼은 자바 환경의 그리드 스케줄링 툴킷인 GridSim과 GridBroker를 수정하여 시뮬레이션 도구로 활용하였으며 자원 모델링, 작업 모델링, 알고리즘 컴파일을 웹 상에서 수행할 수 있다. 특히, 실시간 자원정보를 활용하는 동적 스케줄링 알고리즘을 지원함으로써 실제 그리드의 특성을 최대한 반영하였다. 구축한 플랫폼은 향후 그리드 연구에 기반구조로 활용될 수 있으며, 스케줄링 기법의 성능 분석을 위한 도구로 사용될 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.59-67
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• 2012

그리드 컴퓨팅은 하나의 대용량 작업을 처리하도록 물리 자원을 구성하고 있지만 최근에는 데이터의 급속한 증가로 인해서 복수개의 작업을 처리하는 방법이 필요하다. 일반적으로 대용량 작업을 요청하면 각 물리 자원들이 작업을 분할하게 되며, 자원의 성능과 거리에 따라 처리 시간이 다르다. 성능에 따라 먼저 완료된 유효자원은 어떠한 작업도 하지 않으며, 모든 작업이 끝났을 경우에 다음 작업을 처리한다. 이에 본 논문에서는 먼저 처리가 완료된 자원을 다른 작업에 할당할 수 있는 동적 자원 재배치 스케줄링 모델(DRRSM: Dynamic Resource Reallocation Scheduling Model)을 제안한다. DRRSM은 먼저 처리가 완료된 자원을 다른 작업에 자원의 성능과 거리에 따라 작업을 재배치시키는 방법이다. DRRSM은 여러 개의 대용량 작업을 처리하는데 효과적이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.991-993
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• 2005

데스크탑 그리드(Desktop Grid) 환경에서는 자원 제공자인 데스크탑의 자율적 연산 참여와 탈퇴를 허용하기 때문에 기존 데스크탑 그리드 시스템들은 연산 도중 잦은 중단으로 인해 연산의 완료 시간이 지연되고, 연산 수행의 신뢰성이 저하되며 연산의 완료를 보장하지 못하고 있다. 기존의 데스크탑 그리드 시스템들은 이러한 데스크탑의 동적 특성을 반영하지 못하고 있을 뿐만 아니라 데스크탑의 연산 수행 양식을 고려하지 않아 시스템의 안정성과 성능이 저하되었다. 신뢰성 높은 연산 수행을 지원하고, 데스크탑의 비예측적 연산 수행 속성을 극복하기 위해서는 데스크탑의 동적인 특성인 휘발성(volatility)을 고려한 스케줄링이 필요하다. 본 논문에서는 휴리스틱 접근을 통해 동적으로 가변하는 데스크탑의 상태를 보다 정확하게 모델링 하는 가용성 기반 마코브 작업 스케줄링 기법을 제안한다. 제안 기법은 데스크탑의 가용성을 기반으로 과거 연산 수행에 대한 패턴을 확률 모델링하여 미래 연산 수행 유형을 예측함으로써 연산 수행 도중의 불안정한 자원 제공 현상을 완화시키며 안정적인 스케줄링을 지원하여 시스템의 신뢰성과 성능을 향상시킨다.