전통적으로 스케줄링 문제를 해결하기 위해 LP(Linear Programming) 기법이 주로 적용되어 왔으나, 스케줄링 문제의 많은 자원과 지식, 제약조건의 복잡한 상관 관계를 LPrl법으로 표현하고 처리하기가 쉽지 않다. 따라서 최근에는 AI 기법을 스케줄링 문제에 많이 적용하고 있고, AI 기법은 지식 표현 및 휴리스틱을 다루기에 효과적이므로 문제를 모델링하고 해결하는데 용이하다 할 수 있다. 본 논문에서는 AI 기법을 기반으로 하여 스케줄링에 적합한 휴리스틱 및, 탐색기법, 지식표현 방법등을 연구하고, 이를 바탕으로 코스 스케줄링 시스템을 구현하였다. 먼저 시스템은 전체적으로 메타프로그래밍을 통하여 초기 스케줄링(initial scheduling)과 동적스케줄링 (reactive scheduling)을 수행하도록 하였다. 메타프로그램이 초기 스케줄링을 수행할때에는 휴리스틱과 자체적인 도메인 여과기법을 적용하여 탐색 공간의 불일치 요소(inconsistency)를 제거시킴으로써 백트랙킹의 발생을 최소화시켰다. 또한 초기 스케줄링의 결과를 가지고 메타프로그래밍이 동적 재스케줄링을 수행할때에는 제약조건을 통한 휴리스틱을 이용하여 초기해에 대한 조정을 최소화할 수 있는 메카니즘을 제시하였다. 이에 대한 적용 결과는 실험을 통하여 기존의 논리 언어가 제공하는 탐색 알고리즘과 비교하고 분석하였다.
그리드는 대규모의 독립된 자원을 공유하여 과학 연구와 같은 문제를 해결하기 위한 컴퓨팅 환경을 제공한다. Globus는 그리드를 구축할 수 있는 표준적인 미들웨어로서 자원 관리, 보안, 데이타, 정보 서비스 등의 핵심적인 서비스를 제공하지만 어플리케이션에서 필요한 다양한 요구를 충족시키기에는 아직 많은 연구가 필요하다. 그 중에서도 워크플로우 서비스는 복잡한 어플리케이션을 위한 중요한 서비스로 부각되고 있다. 본 논문에서는 워크플로우 서비스를 지원하는 메타 스케줄링 프레임워크 (MSF)를 제안한다. 메타 스케줄링 프레임워크는 그리드 작업에서 요구하는 내용과 작업 절차를 표현할 수 있는 XML 기반의 작업 제어 언어 (JCML)를 제공하며, 이를 바탕으로 복잡한 작업 처리를 효과적으로 관리할 수 있는 워크플로우 관리 서비스를 제공한다.
그리드(Grid) 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 컴퓨팅 자원들을 네트워크로 연동시켜 서로 공유 될 수 있도록 해주는 서비스이다. 본 논문에서는 그리드 컴퓨팅 시스템을 구성하는 전체 노드를 대상으로 작업을 분배하는 메타 스케줄링 정책과 특정 한 개의 노드 내에서 작업을 분배하는 작업 스케줄링을 동시에 고려하는 하이브리드 스케줄링 기법을 제안한다. 그리드 컴퓨팅 노드로 제출된 작업을 필요 프로세서 수와 예상 작업수행 시간에 따라 구분하여 우선순위가 높은 작업은 작업 큐(Job Queue)로, 우선순위가 낮은 작업과 원거리 작업은 백필 큐(Backfill Queue)로 할당시킴으로써, 그리드 컴퓨팅 시스템의 성능을 높이는 방법을 연구한다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법들의 성능을 평가하며, 그리드 컴퓨팅 시스템의 이용률이 높아지고, 작업 지연시간이 감소됨을 확인한다.
비디오 서버에서 가변 비트율 데이터를 위한 다양한 스케줄링 기법이 제안되어 왔다. 가변 비트율로 저장장치에 저장된 비디오 데이터를 재생할 때 최악의 경우를 가정하여 디스크 대역폭을 할당하면 디스크 대역폭 이용율이 매우 낮아진다. 디스크 대역폭의 이용율을 높이기 위한 방법으로 선반입 기법을 사용하는데 이를 위해서는 많은 버퍼가 필요하다. 본 논문에서는 가변 비트율 데이터를 위한 윈도우별 선반입에 기반한 데이터 스케줄링에서 시스템의 자원 상황을 고려하여 적절한 디스크 대역폭과 버퍼 할당을 Tradeoff 하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 비디오 데이터에 대한 메타 데이터를 미리 구축하고 이에 따라 자원을 윈도우 단위로 할당한다. 선반입은 윈도우 단위로 실시하며 선반입에 필요한 버퍼가 과다하게 증가하는 것을 조절한다. 모의 실험에서는 기존의 가변 비트율 데이터 스케줄링 기법과 제안한 기법의 자원 할당량과 동시 지원 가능 사용자수를 실험하고 비교하였다.
고성능 컴퓨팅 자원(Computing Resources)을 네트워크를 통하여 하나로 연동하여 단일 컴퓨팅 작업을 수행하는 그리드 컴퓨팅(Grid Computing)에 대한 연구가 최근 활성화 되고 있다. 이에 본 논문에서는 그리드를 구성하는 노드에 작업을 분배하는 메타 스케줄링(Metascheduling)과 노드내의 작업을 프로세서에 적절히 할당하는 작업 스케줄링 방법을, 작업 큐와 두 개의 백필 큐를 사용하는 혼합 기법을 사용하여, 작업 지연율(Slowdown Ratio)을 줄이고 그리드 컴퓨팅의 이용률(Utilization)을 높이는 방법을 제안하였으며 다양한 실험을 통하여 성능을 평가하였다.
본 논문은 내륙 운송 체계 하에서 공 컨테이너의 효율적인 운송관리 문제에 대하여 다루었다. 내부적으론 pickup and delivery 제약조건을 적용하여 특정 pick up 시간을 가지는 화물과 터미널에서의 적 컨테이너을 만족하는 차량의 스케줄링 문제이다. 차량의 내부 운송에서 공 컨테이너의 이동이나 공차의 이동 같은 불필요한 이동을 최소화함으로 효율적 운송을 할 수 있다. 또 한 모든 화물과 수입된 적 컨테이너의 pick up time 의 시간 제약으로 인한 차량의 이동 제약를 만족해야 한다. 이 문제를 해결하기 위해서 휴리스틱과 메타 휴리스틱 방법을 이용하여 근사해를 도출한다.
본 논문은 사진의 메타정보에 저장되어 있는 GPS(Global positioning system)데이터를 추출하여 사진을 이용하여 데이터베이스를 연동한 정보를 통하여 장소에 대한 스케줄러 시스템 구현에 대한 논문이다. 연구를 위하여 웹 시스템 상에서 사진파일에 저장되어 있는 GPS데이터 추출하는 방법과 다수의 사진을 선택하여 스케줄링 하는 시스템 구현에 중점을 다루였다. 특히 스케줄링 방법에 있어서 위치정보가 포함되어 있는 사진파일을 다수 선택을 하였을 경우 위치정보에 따라 최적화된 최단거리 최적 시스템을 구축하였으며, 이렇게 구축된 정보를 데이터베이스에 포함을 시키고, 데이터베이스를 이용하여 전자지도와의 연동을 통해 보다 쉽고 편리하게 확인할 수 있도록 구현하였다. 본 시스템은 추후 여행사의 사이트 혹은 위치정보가 사용되는 다양한 서비스분야로 활용 할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 패키징 인쇄를 위한 병렬 오프셋 인쇄 공정의 스케줄링 문제를 다루었다. 문제에 대해 두 부분으로 구분하여 접근하였고, 각각 할당 문제와 차량 경로 문제를 적용하여 수리적으로 모형화 하였다. 스케줄링 모형의 현장 적용성은 실험을 통해 검토하였다. 실제 데이터로 구성된 작은 규모의 문제에서는 수리모형으로도 실용적인 시간 내에 최적해를 도출할 수 있었고 이와 비교하여 메타 휴리스틱의 성능을 확인하였다. 기업이 보유한 데이터를 바탕으로 문제 규모를 확장한 실험에서는, 수리모형의 최적해와 비교하여 메타 휴리스틱이 해의 품질을 보장하면서 시간적 효율성을 확보할 수 있었다. 본 연구는 수작업 위주의 기존 방식은 주체(작업자)에 따라 스케줄링의 결과에 불확실성이 존재하는 문제에 주목하였다. 이러한 불확실성은 전체 생산 비용의 증가를 가져오기 때문에 이를 개선할 수 있도록 실용적인 시간 내에 일관된 결과를 제공하는 스케줄링 모형을 제시하였다. 제시한 모형은 단일 라인과 병렬 라인 모두에 적용되어 작업자의 경험에 의존하던 기존의 방식을 개선하는데 도움이 될 것으로 판단되며, 시간 함수의 정의를 통해 다른 요인들을 반영하는 연구로의 확장이 가능하다는 의의를 갖는다. 향후 주문의 납기, 복수의 라인에서 동일 주문 인쇄, 동일하지 않은 라인의 인쇄 용량, 조색 난이도 등을 고려하는 연구로의 확장을 통해 패키징 인쇄 분야의 스마트 생산 시스템 도입에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 사진의 메타정보에 저장되어 있는 GPS(Global positioning system)데이터를 추출하여 사진을 이용한 스케줄러에 대한 연구논문이다. 연구를 위하여 웹에서 사진파일에 저장되어 있는 GPS데이터 추출하는 방법과 다수의 사진을 선택하여 스케줄링 하는 방법을 다루였다. 특히 스케줄링 방법에 있어서 위치정보가 포함되어 있는 사진파일을 다수 선택을 하였을 경우 사진선택 순서에 따른 최단경로 뿐만 아니라, 사진선택 순서와 관계없이 최적의 이동순서와 경로를 제공하는 방법을 중점으로 연구하였다.
최근 들어 다양한 제약 조건이 있는 스마트 시티나 스마트 팩토리와 같은 도메인들 내에서 태스크들을 효과적으로 처리하기 위해서 MEC 기술이 많이 사용되고 있다. 그러나 이러한 도메인에서 발생하는 복잡하고 동적인 시나리오는 기존의 휴리스틱이나 메타 휴리스틱 기법을 이용하여 해결하기엔 계산 복잡도가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 최근 들어 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법 중 하나로 강화학습과 딥러닝이 결합된 DRL 기법이 주목을 받고 있다. 본 연구는 스마트 팩토리 환경에서 종속성을 가진 태스크들이 실행시간과 태스크가 처리되는 MEC 서버들의 로드 표준편차를 최소화하는 태스크 스케줄링 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안 기법은 태스크가 증가하는 동적인 환경에서도 좋은 성능을 보임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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