Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11a
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pp.880-882
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2005
MEMS 저장 장치는 기존의 디스크 저장 장치와는 다른 물리적 특성을 가지고 있는 차세대 저장 장치이다. 때문에 MEMS 저장 장치의 물리적 특성을 고려하는 디스크 스케줄링과는 다른 관리 기법이 필요하다. 본 연구에서는 MEMS 저장장치의 물리적 특성을 고려한 트랙 기반 스케줄링 방법에 대하여 제안하였다. 트랙 기반 스케줄링 기법은 스케줄링에서의 문제 상태 공간과 스케줄링을 위한 연산 횟수를 줄이고 상대적으로 정착시간에 많은 크기를 갖는 물리적 특성을 고려하여 정착시간의 추가 횟수를 줄임으로서 요청에 대한 빠른 서비스를 가능하게 해주고 요청에 대한 대기 시간을 고려함으로서 동시에 기아상태를 방지한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.424-426
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2003
웹 서비스의 사용이 급격히 증가함에 따라 사용자의 웹 서비스 005(Quality of Services)에 대란 관심도 높아지고 있다. 본 논문에서는 QoS 요소들 중 응답 시간(Response time) 향상에 대한 스케줄링 기법을 제안하여, 서비스의 질을 향상시키고자 한다. 구체적으로는 기존의 그리드 시스템에 사용되고 있는 단일 배치 스케줄링 기법을 기본으로 한 다중 배치 스케줄링을 연구하였으며, 이를 통해 그리드 기반 웹 서비스의 응답 시간 성능이 개선됨을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.68-70
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1998
본 논문에서는 클록들을 주기적으로 동기화하는 분산 실시간 시스템에서 주어진 태스크의 시간 제약(timing constraint)을 변환시는 구가지 기법을 제안한다. 전형적인 이산 클록 동기화(discrete clock synchronization)알고리즘은 클록의 값을 순간적으로 보정(correct)하여 클록의 시간이 불연속적으로 진행학 한다. 이러한 시간상의 불연속성은 태스크의 시작제한시간(release time)이나 종료시한(deadline)과 같은 이벤트를 잃어버리거나 다시 발생시키는 오류를 범하게 한다. 클록 시간의 불연속성을 피하기 위해 일반적으로 연속 클록 동기화(continuous clock synchronization) 기법이제안되었지만 소프트웨어적으로 구현되기에는 많은 오버헤드를 유발시키는 문제점이 있다. 이에 따라 연속 클록 동기화는 PLL (Phase-Locked Loop)을 이용한 별도의 하드웨어를 사용하는 것이 보통이다. 본 논문에서는 연속 클록 동기화 기법을 사용하는 대신, 태스크의 시간 제약을 동적으로 변환시키는 DCT (Dynamic Constraint Transformation) 기법을 제안하였다. DCT는 소프트웨어 으로 구현이 가능하여 새로운 하드웨어를 필요로 하지 않으며, 이를 통해 기존의 이산적으로 동기화된 시스템에서 클록 시간의 불연속성에 의한 문제점들을 해결할 수 있다. 또 다른 문제점으로서, 클록의 물리적인 특성으로 인해 동기화된 클록들이 상한된(bounded from the above)오차(skew)를 갖는다는 것이다. 이러한 오차는 지역 클록(local clock)에 대해 만족될 수 있는 임의의 실기간 제약 조건이 전역 클록(global clock)에 대해서는 만족되지 않을 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 이를 위해 먼저 두 가지의 스케줄링 가능성, 지역적 스케줄링 가능서(local schedulability)과 전역적 스케줄링 가능성(global schedulability)을 정의하고, 실시간 제약을 정적으로 변환시키는 SCT (Static Constraint Transformation)기법을 제안하였다. SCT를 통해 지역적으로 스케줄링 가능한 태스크는 전역적으로 스케줄링이 가능하므로, 단지 지역적 스케줄링 가능성만을 검사하면서 스케줄링 문제를 해결할 수 있도록 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10d
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pp.765-768
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2006
센서 네트워크에서 데이터 병합 시 타임아웃 스케줄링은 각 센서노드가 자식노드로부터 메시지를 받기 위해 기다려야하는 시간을 조절하는 것이다. 본 논문에서는 데이터 패턴의 변화에 따라 타임아웃을 적응적으로 조절하는 새로운 타임아웃 스케줄링 기법인 ATS-DA(Adaptive Timeout Scheduling for Data Aggregation)를 제안한다. ATS-DA는 자식노드로부터 수신한 데이터가 특별한 이벤트 없이 기준 데이터 변동률 범위 내에 있게 되면 타임아웃 값을 줄인다. 타임아웃을 작게 하면 파워 소모가 감소하고 전송 지연도 짧아진다. 센싱 데이터가 기준 데이터 변동률을 벗어나면 보다 정확한 데이터 병합 값을 얻기 위해 타임아웃 값을 늘린다. 시뮬레이션 결과에서 제안하는 ATS-DA 기법이 기존 캐스케이딩 타임아웃 스케줄링 기법에 비해 데이터 정확도와 파워 소모 측면에서 우수한 성능을 보여주었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.16-18
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2004
자원제공자 컴퓨팅(Volunteer Computing) 환경에서 자원제공자의 연산에 대한 참여(join) 및 이탈(leave), 결함 등의 동적인 연산 수행 특성을 고려한 스케줄링 기법은 안정적인 연산 수행을 지원하는 시스템의 설계에 있어서 중요한 고려사항이다. 기존의 자원제공자 컴퓨팅 연구에서는 자원제공자의 자유로운 연산 참여와 이탈 및 연산 수행 중 일시적인 연산 중단 등의 휘발성(volatility)을 고려한 결함 포용적 스케줄링 기법이 없어 연산 수행 중에 빈번한 중단이 발생하고, 연산 수행 시간이 지연된다. 본 논문에서는 이러한 자원제공자의 휘발성으로 인해 발생되는 문제를 해결하기 위해 자원제공자 컴퓨팅 환경에 부합하는 다양한 가용성(availability)을 정의, 분류하고, 공헌도(Contribution Rate) 기반 차별화 스케줄링 기법을 제안한다. 공헌도 기반 차별화 스케즐링 기밥은 헌신도(Dedication Rate)와 능력도(Faculty Rate)를 이용하여 주어진 작업량에 적합한 연산 수행 능력을 가지는 자원제공자를 선출하여 작업을 할당하고, 결함이 발생할 경우에는 결함의 종류에 따라 유연하게 대처하여 불안정한 자원 제공과 연산 중단 현상을 완화시킨다 이로써, 연산 수행에 대한 완료성과 신뢰성을 향상시켜 연산 지연 및 전체 연산 수행 시간을 단축시킨다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.670-673
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2009
TinyOS는 현재 가장 널리 사용되는 센서 노드용 운영체제이지만, 태스크의 실시간성을 지원하지 않는다는 단점이 있다. 이에 TinyOS에 실시간성을 부여하기 위한 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 이들 연구는 TinyOS의 사용자 태스크에 대한 실시간성만을 고려하여, TinyOS 플랫폼이 제공하는 태스크가 포함된 실제의 센서 노드 작업에 대해서는 실시간성을 만족시키지 못한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 TinyOS에서 센서 노드 작업의 실시간성을 지원하는 새로운 스케줄링 기법을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존 연구의 스케줄링 기법을 센서 노드 작업에 적용했을 때 나타나는 작업 중첩 현상과 우선순위 조정 현상을 분석하고, 이를 효율적으로 해결하는 비선점형 EDF(Earliest Deadline First) 작업 스케줄링 기법을 구현하였다. 그리고 제안한 스케줄링 기법은 TinyOS의 이벤트 기반 비선점형 속성을 유지하여 제한된 하드웨어 자원을 가지는 센서 노드에 적합하다는 것을 확인하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.7
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pp.13-23
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2011
Grid computing is a new generation computing technology which organizes virtual high-performance computing system by connecting and sharing geographically distributed heterogeneous resources, and performing large-scaled computing operations. In order to maximize the performance of grid computing, job scheduling is essential which allocates jobs to resources effectively. Many studies have been performed which minimize total completion times, etc. However, resource costs are also important, and through the minimization of resource costs, the overall performance of grid computing and economic efficiency will be improved. So in this paper, we propose a multi-objective job scheduling model considering both time and cost. This model derives from the optimal scheduling solution using NSGA-II, which is a multi objective genetic algorithm, and guarantees the effectiveness of the proposed model by executing experiments with those of existing scheduling models such as Min-Min and Max-Min models. Through experiments, we prove that the proposed scheduling model minimizes time and cost more efficiently than existing scheduling models.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2008.11a
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pp.91-94
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2008
본 논문에서는 준 정적(quasi-static) 레일레이 페이딩(Rayleigh fading) 채널에서 상향링크 다중 사용자 MIMO-OFDM 시스템을 위한 최소평균제곱오차-순차간섭제거(MMSE-SIC: Minimum mean square error-successive interference cancellation) 수신기에 대해 연구한다. 송신 안테나가 하나인 사용자와 수신 안테나가 다수인 기지국에서 MMSE-SIC 수신기를 기반으로 신호를 검출하는 시스템에서는 하나의 부대역 내에서 동시에 전송 가능한 사용자의 수가 기지국에서의 수신안테나 수보다 작아야 하는 제한 조건을 가지고 있다. 따라서 사용자간 공정성을 보장하고 시스템의 효율성을 높이기 위해 낮은 복잡도를 가지는 비례 공정(Proportional fair) 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 비례 공정 스케줄링 알고리즘에서는 부대역 내에서 다중 사용자 채널 행렬을 기반으로 동시에 전송하는 사용자들의 집합을 찾는다. 평균 채널 이득이 사용자마다 다른 환경에서의 모의실험을 통해 제안된 비례 공정 스케줄링 기법의 성능을 알아본다. 제안된 비례 공정 스케줄링 기법은 기존의 공정성을 기반으로 하는 스케줄링 알고리즘보다 더 큰 일반 비례 공정(General proportional fair) 기준과 더 높은 셀 수율(Cell throughput)을 가지는 것을 보이고 있다.
Kim, Dong-Hyun;Lim, Hwan-Hee;Lee, Byung-Jun;Kim, Kyung-Tae;Youn, Hee-Yong
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.07a
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pp.15-16
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2018
본 논문에서는 다수의 센서 노드로 구성된 Internet of Things (IoT) 환경에서 새로운 환경에 대해 적응하는데 걸리는 시간을 줄이기 위한 새로운 스케줄링 기법을 제안한다. IoT 환경에서는 데이터 수집 및 전송 패턴이 사전에 정의되어 있지 않기 때문에 기존 정적인 Packet scheduling 기법으로는 한계가 있다. Q-learning은 네트워크 환경에 대한 사전지식 없이도 반복적 학습을 통해 Scheduling policy를 확립할 수 있다. 본 논문에서는 기존 Q-learning 스케줄링 기법을 기반으로 각 큐의 패킷 도착률에 대한 bound 값을 이용해 Q-table과 Reward table을 초기화 하는 새로운 Q-learning 스케줄링 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 기존 기법에 비해 변화하는 패킷 도착률 및 서비스 요구조건에 적응하는데 걸리는 시간이 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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