유비쿼터스 환경에서 널리 사용되고 있는 내장형 시스템에서는 메모리 사용량의 감소와 신뢰성 등의 이유로 쓰레드 기반 프로그래밍 모델보다는 이벤트-구동형 프로그래밍 모델을 채용하는 경우가 많다. 그러나 내장형 시스템의 소프트웨어가 점점 더 복잡해지면서, 내장형 시스템을 위한 소프트웨어를 이벤트-구동형 프로그래밍 모델의 단일 이벤트 핸들러로 프로그램 하는 것은 매우 어려운 과제가 되고 있다. 본 논문에서는 내장형 시스템의 설계에 비선점형 스케줄링 기법을 도입하기 위하여, 다항시간의 스케줄 가능성 평가를 위한 충분조건과 이를 이용한 효율적인 스케줄 가능성 검사 방법을 제시하며, 또한 내장형 시스템에서의 서브-태스크의 활용이 비선점형 스케줄링을 채용했을 때의 단점인 낮은 처리기 이용률을 극복할 수 있는 방안임을 보인다.
본 논문에서는 Upper Confidence Bound (UCB)를 이용한 효율적인 패킷 스케줄링 기법을 제안한다. 기존 e-greedy 등 강화학습의 보상을 극대화 할 수 있는 행동을 선택하는 것과 다르게, 제안된 UCB를 이용한 강화학습 패킷 스케줄링 기법은 각 상태에서 행동을 선택한 횟수를 추가적으로 고려한다. 이는 보다 효율적인 강화학습의 탐구(Exploration)를 가능케 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 UCB를 이용한 강화학습 패킷 스케줄링 기법이 기존의 e-greedy 및 softmax를 기반으로 한 패킷 스케줄링 기법에 비해 정확도 측면에서 향상된 정확도를 보인다.
본 논문에서는 가치함수를 가지면서 동적으로 도착하는 IRIS(Increasing Reward with Increasing Service) 실시간 태스크들의 총 가치를 최대화하기 위한 온-라인 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 스케줄링 알고리즘의 성능향상에 역점을 두고 있으며, 이는 다음 두 가지 아이디어를 기반으로 한다. 첫째, 총가치를 최대화하는 문제는 가치함수들의 최대 도함수 값들 중 최소 값을 찾는 문제를 해결함으로써 풀 수 있다는 것이다. 둘째, 새로운 태스크가 도착하기 전까지 이 전에 스케줄된 태스크들 중 소수만이 실제 실행되고, 나머지는 새로 도착한 태스크와 함께 다시 스케줄링 된다는 사실을 발견하고, 매 스케줄링 시 모든 태스크들을 스케줄링하는 것이 아니라, 일부 태스크들만 스케줄링하자는 것이다. 제안 알고리즘의 성능은 다양한 경우에 대한 모의실험으로 검증되었다. 실험 결과 제안 알고리즘의 계산 복잡도는 최악의 경우 기존 알고리즘과 동일한 $O(N_2)$이지만, 평균적으로 이 보다 낮은 O(N)에 가까운 것으로 확인되었다.
스케줄링의 목적은 입력 작업(DAG)에 대한 스케줄 결과 길이를 최소화하는 것이다. 이런 스케줄링 문제는 잘 알려진 '정해진 시간 내에 해결하기 어려운 문제(NP-complete)'이며 최적의 스케줄링 결과 값을 얻기 위해서는 휴리스틱으로 해결해야 한다. 선후 관계의 제약을 갖는 노드들의 스케줄링을 효율적으로 수행하기 위해 부모 노드와 이질 프로세서에 대한 정보를 고려하는 TANH(the Task duplication based scheduling Algorithm for Network of Heterogeneous systems), GDL, BIL, TDS과 같은 많은 알고리즘이 제안되었다. 본 논문은 기존의 TANH 스케줄링에서 나타나는 여러 개의 부모 노드와 이질 프로세서에 대한 다양한 경우를 충분히 고려하지 못한 점을 보안하여 향상된 스케줄링을 수행할 수 있는 DTSC (Duplication based Task Scheduling with Communication Cost in Heterogeneous Systems)알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능은 기존 TANH, GDL 알고리즘과 비교하였으며, 스케줄링의 성능 향상을 보여 주었다.
그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 이기종의 컴퓨팅 자원들을 상호 연결하고 공유하여 가상의 고성능 컴퓨팅시스템을 구성함으로서 대용량의 컴퓨팅 연산 등을 수행하는 차세대 컴퓨팅 기술이다. 이러한 그리드 컴퓨팅의 성능을 극대화하기 위해서는 효율적으로 작업을 자원에 할당하는 작업 스케줄링 기법이 필요하다. 따라서 작업 총 완료시간 등을 고려한 작업 스케줄링 기법에 대한 많은 연구가 진행되었다. 그러나 작업 스케줄링에 있어서 자원의 사용에 따른 자원 비용을 고려하는 것 역시 매우 중요하며, 자원 비용의 최소화를 통해 그리드 컴퓨팅의 전체적인 성능 및 경제적 효율성을 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 시간과 비용을 모두 고려한 다목적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 다목적 유전 알고리즘 기법의 하나인 NSGA-II를 적용하여 최적 해를 도출하였고, 모델의 효율성을 증명하기 위해 시뮬레이션 환경을 구성하여 기존의 스케줄링 모델인 Min-Min, Max-Min 알고리즘과의 비교 실험을 수행하였다. 이를 통해 제안한 스케줄링 모델이 기존 스케줄링 모델에 비해 작업 총 완료시간과 자원 비용을 더욱 효율적으로 최소화함을 증명하였다.
현실세계의 복잡한 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 AI기반의 비용기반 휴리스틱 방법들이 많이 제시되어 왔다. 하지만 다양한 작업(job)을 대상으로 하는 작업간 비용 전파 알고리즘(CPA)에 관한 연구는 부족한 상황이다. 그러한 CPA없이 스케줄링을 한다는 것은 지역적이고 불충분한 정보에 기반하므로 전체 비용을 최소화 하는 목적을 달성하는데 많은 어려움이 있었다. 전체 비용을 최소화 하기 위하여는 작업내 CPA와 작업간 CPA, 두 종류의 CPA가 필요하다. 작업내에서 변화가 생긴 비용에 관한 정보는 작업간 CPA를 통하여 연결된 이웃 작업으로 전파된다. 작업내 CPA는 이전 연구 [7] 주제이고, 이번 연구에서는 작업간 CPA와 이러한 비용 정보를 기반으로 전체 비용을 최소화 하는 비용기반 휴리스틱 스케줄링 기법을 제안한다. 즉, 이번 연구에서는 탐색 과정에서 각 activity의 비용 함수를 만들고 개선하는 작업간 CPA를 개발하고, 비용 정보를 일시적인 제약조건하의 전체 네트워크에 전파하는 방법을 개발하였다. 이러한 비용 전파 알고리듬을 이용함으로써 전체 스케줄링 비용을 최소화하는 다양한 비용기반 휴리스틱 기법들을 제시하였다.
웹의 등장은 멀티미디어 기술과 컴퓨터 통신 기술 개발의 가속화 및 이를 응용한 컨텐츠 개발에 촉진제 역할을 하게 되었다. 최근에는 교수-학습 활동에서의 새로운 형태인 웹을 기반으로 한 교육(WBI : Web-Based Instruction)이라는 교수 모형이 제시되기에 이르렀다. 또한, 개별 학습자의 학습 수준을 고려한 학습 및 평가 방식이 요구되고 있으며, 그에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 그러나 현재 연구되고 있는 많은 교육 시스템들은 학습자 성향에 맞는 학습 과정을 적절히 서비스해 주지 못할 뿐 아니라 지속적인 피드백과 학습자가 학습 과정에 따라 학습을 진행함에 있어서 취약한 부분을 재학습 할 수 있도록 도와주는 서비스를 원활히 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 취약성 분석 알고리즘을 이용한 학습자 중심의 코스 스케줄링 멀티 모듈 시스템의 설계를 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 학습자의 학습을 지속적으로 모니터링하고 평가하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하며, 이 성취도 계산을 통해 나온 단원별 취약성을 에이전트의 스케줄에 적용하여 학습자에게 취약한 과목을 재학습 할 수 있는 학습 환경을 제공하고, 학습자는 이러한 학습 환경에 따라 반복된 학습을 통하여 완전학습을 수행하게 된다.
본 논문에서는 다중 사용자 환경 다중 안테나 시스템에서 고유값 기반 스케줄링을 수행하기 위한 채널 정보(CSI: channel state information)를 각 사용자의 채널 상태에 따라 선택적(opportunistic)으로 피드백하기 위한 기법을 제안하고 있다. 3GPP(3rd generation partnership project) SMC(spatial multiplexing channel) 채널 모델에 의하면 도심지역에서 다중 사용자 다중 입출력(MU-MIMO: multiuser multiple input multiple output) 시스템은 안테나간의 높은 상관도(correlation)에 의해 시스템 용량(capacity)이 크게 저하된다. 이를 해결하기 위해 제안된 고유값 기반 스케줄링 기법의 경우 상관도에 의한 시스템 용량 저하를 완화시킬 수 있지만, 다중 사용자 다이버시티 이득(multiuser diversity gain)을 충분히 얻지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 고유값 기반 스케줄링 기법을 바탕으로 다중 사용자 다중 입출력 시스템에서 평균적인 피드백 용량의 증가가 크지 않으면서, 다중 사용자 다이버시티 이득을 크게 향상 시킬 수 있는 선택적 채널 정보 피드백 기법을 제안하고 있다. 컴퓨터 모의 실험 결과를 통해서 본 논문에서 제안한 선택적 피드백 기법을 통해 시스템 용량 개선 효과를 확인할 수 있다.
비선점형 태스크 스케줄링 정책을 사용하는 TinyOS는 선입선출 (FIFO: First-In First-Out) 방식의 태스크 스케줄링만 제공하기 때문에 최상위 우선순위를 가친 사용자 태스크가 즉시 실행이 필요한 태스크임에도 불구하고 우선순위가 낮은 태스크가 획득한 CPU 사용권한을 선점하지 못한다. 따라서 실시간 서비스를 요구하는 사용자 태스크 (User Task) 의 마감시한 (Deadline)을 보장할 수 없다. 또한, 비선점 환경의 TinyOS에서 사용자 태스크가 요청한 실시간 서비스를 완료하기 위해서는 사용자 태스크의 마감시한을 보장함과 동시에 사용자 태스크에서 호출 및 실행되는 TinyOS 플랫폼 태스크들의 마감시한도 보장해야 한다. 이에 본 논문에서는 비선점형 태스크 스케줄링 정책을 사용하는 기존 TinyOS 환경에서 실시간성을 제공하는 태스크 그룹 기반의 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 요청한 사용자 태스크의 마감시한을 보장하기 위하여 사용자 태스크와 함께 사용자 태스크가 완료되기 위하여 호출 및 실행이 필요한 다수의 TinyOS 플랫폼 태스크를 태스크 그룹으로 형성한 후, 해당 태스크 그룹을 하나의 가상적인 큰 태스크 단위로 스케줄링한다. 제안한 기법의 동작을 시험한 결과, 제안한 기법은 비선점형 태스크 스케줄링 정책을 사용하는 TinyOS 환경에서 사용자 태스크의 마감시한을 보장함과 동시에 사용자 태스크의 평균 응답시간을 줄이고 기존 TinyOS 플랫폼간의 호환성을 제공할 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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