• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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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.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.31 no.1_2
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• pp.95-101
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• 2004

The scheduling problem that maps independent tasks to heterogeneous resources in distributed computing systems is known as NP-complete［1］. GRID［2］ is an example of distributed systems that consisted of heterogeneous resources. Many algorithms to solve this problem have been presented［1,3,4,5］. The scheduling algorithm can be classified into static scheduling algorithms and dynmic scheduling algorithms. A dynamic scheduling algorithm can be used when we can not predict the priority of tasks. Moreover, a dynamic scheduling algorithm can be divided into on-line mode algorithm and batch mode algorithm according to the scheduling time［1,6］. In this paper, we propose a new on-line mode scheduling algorithm. By extensive simulation, we can see that our scheduling algorithm outperforms previous scheduling algorithms.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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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.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.8
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• pp.753-757
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• 2008

In this paper, we propose a new scheduling strategy for dynamic programming in Grid environment. The key idea of this scheme is to reduce the execution time of a job by dividing the dynamic table based on the locality of table and allocating jobs to nodes which minimize network latency. This scheme obtains optimal concurrency by constructing the dynamic table using a distributed top down method. Through simulation, we show that the proposed Grid strategy improves the performance of Grid environment compared to previous branch-bound strategies.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.18 no.2
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• pp.29-38
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• 2009

In the computing environment with heterogeneous resources, a job scheduling model is necessary for effective resource utilization and high-speed data processing. And, the job scheduling model has to cope with a dynamic change in the condition of resources. There have been lots of researches on resource estimation methods and heuristic algorithms about how to distribute and allocate jobs to heterogeneous resources. But, existing researches have a weakness for system compatibility and scalability because they do not support the standard language. Also, they are impossible to process jobs effectively and deal with a variety of computing situations in which the condition of resources is dynamically changed in real-time. In order to solve the problems of existing researches, this paper proposes a semantic computing-based dynamic job scheduling model that defines various knowledge-based rules for job scheduling methods adaptable to changes in resource condition and allocate a job to the best suited resource through inference. This paper also constructs a resource ontology to manage information about heterogeneous resources without difficulty as using the OWL, the standard ontology language established by W3C. Experimental results shows that the proposed scheduling model outperforms existing scheduling models, in terms of throughput, job loss, and turn around time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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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.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.9
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• pp.399-406
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• 2023

Cloud computing has been evolved to support edge computing architecture that combines fog management layer with edge servers. The main reason why it is received much attention is low communication latency for real-time IoT applications. At the same time, various cloud task scheduling techniques based on artificial intelligence have been proposed. Artificial intelligence-based cloud task scheduling techniques show better performance in comparison to existing methods, but it has relatively high scheduling time. In this paper, we propose a deep learning-based dynamic scheduling with multi-agents supporting scalability in edge computing environments. The proposed method shows low scheduling time than previous artificial intelligence-based scheduling techniques. To show the effectiveness of the proposed method, we compare the performance between previous and proposed methods in a scalable experimental environment. The results show that our method supports real-time IoT applications with low scheduling time, and shows better performance in terms of the number of completed cloud tasks in a scalable experimental environment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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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.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.21 no.2
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• pp.59-67
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• 2012

A grid computing consists of the physical resources for processing one of the large-scale jobs. However, due to the recent trends of rapid growing data, the grid computing needs a parallel processing method to process the job. In general, each physical resource divides a requested large-scale task. And a processing time of the task varies with an efficiency and a distance of each resource. Even if some resource completes a job, the resource is standing by until every divided job is finished. When every resource finishes a processing, each resource starts a next job. Therefore, this paper proposes a dynamic resource reallocation scheduling model (DDRSM). DDRSM finds a waiting resource and reallocates an unfinished job with an efficiency and a distance of the resource. DDRSM is an efficient method for processing multiple large-scale jobs.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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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.