멀티컴퓨터 시스템은 많은 연산 노드들을 이용함으로써 높은 성능을 얻는다. 다차원 매쉬(mash)는 단순함과 효율성 때문에 멀티컴퓨터 구조로 널리 이용되었다. 본 논문은 3차원 토러스(torus) 시스템을 위한 최초 적합(first-fit) 방법에 기반한 효율적인 프로세서 할당 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 CST(Coverage Status Table)을 이용하여 3차원 정보를 2차원 정보로 변형하므로써 프로세서 할당 시간을 최소화 한다. 종합적인 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 최적 적합(best-fit)에 기반한 기존 방법들과 비교해서 프로세서 이용률은 비슷하면서, 프로세서 할당 시간이 항상 짧다는 것을 보여준다. 성능 차이는 입력 부하가 증가함에 따라 더욱 두드러진다. 다른 스케줄링 환경상에서 제안된 방법의 성능을 조사하기 위해서, 전형적인 FCFS 스케줄링 기법과 함께 non-FCFS 스케줄링 기법도 연구된다.
클라우드 환경은 여러 개의 컴퓨팅 자원들을 이용하는 분산 컴퓨팅 환경의 일종으로 가상머신을 이용 하여 작업을 처리한다. 클라우드 환경은 작업 요청에 따르는 부하분산과 빠른 작업 처리를 위한 프로비저닝 기술을 이용하여 가상머신의 상태에 따라 작업을 할당 한다. 하지만, 클라우드 환경의 작업 스케줄링을 위해서는 가상머신의 성능에 따르는 애매모호한 상태에 대한 가용성의 정의가 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 환경의 프로비저닝 스케줄링을 위해 퍼지 로직 기반의 자원평가를 이용한 가상머신 프로비저닝 스케줄링(FVPRE: Fuzzy logic driven Virtual machine Provisioning scheduling using Resource Evaluation)을 제안한다. FVPRE는 각 가상머신의 정의하기 어려운 성능의 상태를 분석하여 자원 가용성에 대한 값을 구체화하여 정확한 자원의 가용성 평가를 통해 효율적인 프로비저닝 스케줄링이 가능하다. FVPRE는 클라우드 환경의 작업 처리에 대해 높은 처리율과 활용율을 보인다.
운영체제는 추상적 개념과 기법들을 다루고 있지만, 대부분 이론 수업 위주로 진행되고 있다. 이론 수업은 강의 내용에 대한 이해와 집중력 저하를 유발하므로 학습 내용의 이해를 돕고 흥미를 유발하는 다양한 방법들이 시도되었다. 본 논문에서는 CPU 스케줄링 알고리즘들의 이해를 돕기 위해 학습자가 언제, 어디서나 웹 브라우저나 스마트폰을 사용하여 다양한 상황을 설정하고 알고리즘의 스케줄링 과정을 모의 실험해 볼 수 있는 웹 기반의 교육용 CPU 스케줄링 시뮬레이터를 설계하고 구현하였다. 구현된 시뮬레이터를 수업에 활용한 후 2014학년도 수강생들을 대상으로 구현된 시뮬레이터의 사용 편의성과 유용성에 대한 만족도 설문조사를 통해 시뮬레이터가 학습 내용에 대한 이해도 증진과 문제해결 능력을 배양하는 교육용 도구로 유용함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 OFDMA 기반 relay 시스템에서 사용자에게 VoIP 서비스를 제공할 경우, relay station (RS)의 capability에 따른 시스템의 성능 차이를 분석하였다. Relay 시스템은, relay의 스케줄링 수행 여부에 따라 mid-capability (MC)와 high-capability (HC) relay를 적용한 시스템으로 구분할 수 있다. HC relay를 적용한 시스템의 경우, base station (BS) 뿐만 아니라 RS도 직접 스케줄링을 수행한다. 반면에 MC relay를 적용한 시스템의 경우, 각 RS로부터 mobile station (MS) 들의 수신 SINR, 발생 traffic양 등의 정보를 BS에서 수집하여, BS가 단독으로 스케줄링을 수행한다. 이 경우 MS의 정보 수집 및 RS로의 스케줄링 정보 전달을 위해 control 오버헤드는 커지지만, BS가 모든 MS에 대한 정보를 알고 있으므로 효율적인 자원 할당 및 스케줄링이 가능하다. 따라서 RS의 capability에 따라 전체 시스템의 성능이 달라질 수 있고, 이에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 모의 실험을 통해 VoIP traffic 환경에서 RS의 capability에 따른 평균 packet delay, good packet ratio, cell goodput 등을 도출하였다. 선정한 VoIP 성능 지표에 의하면, MC relay를 적용한 시스템이 HC relay를 적용한 시스템에 비해 성능이 우수함을 확인하였다.
GPU는 병렬처리가 가능한 강력한 하드웨어 자원을 기반으로 높은 처리량을 제공한다. 하지만 과도한 메모리 요청이 발생하는 경우 캐쉬 효율이 낮아져 GPU 성능이 크게 감소할 수 있다. 캐쉬에서의 경합이 심각하게 발생한 경우 동시 처리되는 스레드의 수를 감소시킨다면 캐쉬에서의 경합이 완화되어 전체 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 캐쉬에서의 경합 정도에 따라 동적으로 병렬성을 조절할 수 있는 워프 스케줄링 기법을 제안한다. 기존 워프 스케줄링 정책 중 LRR은 GTO에 비해 워프 수준의 병렬성이 높다. 따라서 제안하는 워프 스케줄러는 L1 데이터 캐쉬 경합 정도를 반영하는 MSHR(Miss Status Holding Register)이 낮은 자원 활용률을 보일 때 LRR 정책을 적용한다. 반대로 MSHR 자원 활용률이 높을 때는 워프 수준의 병렬성을 낮추기 위해 GTO 정책을 적용하여 워프 우선순위를 결정한다. 제안하는 기법은 동적으로 스케줄링 정책을 선택하기 때문에 기존의 고정된 LRR과 GTO에 비해 높은 IPC 성능과 캐쉬 효율을 보여준다. 실험 결과 제안하는 동적 워프 스케줄링 기법은 LRR 정책에 비해 약 12.8%, GTO 정책에 비해 약 3.5% IPC 향상을 보인다.
최근 수요가 많아진 여행 일정 추천 서비스와 관련하여, 이전 연구에서는 소셜 빅데이터 분석을 통해 관광지, 맛집, 숙소 등을 포함한 플레이스들의 대중적인 인기 정도를 정량화하고, 분석결과를 기반으로 여행 스케줄을 생성하기 위한 방법을 소개하였다. 그러나 생성된 스케줄은 관광지를 최단 거리로 연결한 이동 경로 위주로 구성되었으며, 여행 일자별로 맛집이나 숙소 정보를 포함한 구체적인 일정 정보는 제공하지 않았다. 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 기반으로 생성된 여행 스케줄에 시나리오 템플릿을 이용하여 상세 이동 경로를 구성하기 위한 알고리즘을 제시하고, 이를 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개한다. 제안 시스템은 플레이스 정보 수집, 플레이스별 인기점수 산정, 최단경로 여행 일정 생성, 일자별 상세 스케줄 생성, UI 시각화 등의 모듈로 구성되며, 경상남도 내 63,000여 개의 플레이스를 대상으로 수집된 리뷰를 바탕으로 진행된 실험을 통해 제안 시스템의 효용성을 입증하였다.
본 논문에서는 OFDM 시스템에서 인접 셀 간 간섭을 줄이기 위한 새로운 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 스케줄링을 할 때에 셀 별로 서로 다른 부채널 할당 순서를 적용하며 정수계획법을 이용하여 인접한 셀 간의 간섭을 최소화시키는 파라미터를 도출하며 이에 기반하여 스케줄링을 수행하는 방식이다. 시스템 시뮬레이션을 통하여 제안한 방식의 성능을 도출하였으며, 시뮬레이션 결과 제안한 스케줄링 알고리즘은 기존의 알고리즘들에 비해서 평균 전송율 외에 사용자별 공평성 측면에서 개선이 되고 이로 인해서 가입자 QoS 지원을 더 강화할 수 있음을 보였다.
매년 증가되는 전력소비량에 대응하여 스마트그리드 기술을 기반으로 수용가 측의 에너지관리 중요성이 부각되고 있으며, 홈 에너지관리시스템(HEMS, Home Energy Management System)은 전기요금 절감과 효율적인 전력소비의 중요한 체계로써 기대되고 있다. 일반적으로, 가정에서 높은 전력소비를 가진 가전제품은 계절성 부하로 전기온수기, 냉/난방기를 일컫는다. 즉, 계절성 부하에 적절한 에너지관리, '최적부하 스케줄링'은 전기요금 절감과 직결되는 것을 의미한다. 본 논문은 Modified Branch-and-Bound 기법을 사용하여 사용자의 편의성을 고려한 전기온수기(EWH, Electric Water Heater)의 스케줄링을 실시하겠다. 여기서 사용자의 편의성이란, 외부의 온도변화 또는 습관에 따라 그 부하를 사용하는 것을 의미한다. 온수사용량, 수온 설정온도 변화의 편의성 제약조건을 고려하여 온수기를 효과적으로 운영하는 스케줄링을 실시한다. 이러한 편의성 내에서 온수기를 운영하며, 작동모드는 3가지(정지, 일반/급속가열) 모드가 존재하며, 다양한 요금제도에서의 스케줄링 결과를 절감된 전기요금으로 비교하겠다.
본 논문에서는 고속 ATM 스위치에 적합한 셀 스케줄링 알고리즘을 제안하고 있다. 제안한 셀 스케줄링 방식은 기존의 FRR(Fixed weight Round Robin: 고정 가중치 라운드 로빈) 방식과 QLT(Queue Length Threshold) 변형방을 결합한 가변 가중치 라운드 로빈(VRR: Variable weight Round Robin) 셀 스케줄링 방식이다. FRR 방식은 각 버퍼별로 고정 가중치를 부여하여 고정 라운드 로빈 방식에 의해 셀 스케줄링을 수행하므로 고속 스위치의 구현 관점에서는 매우 큰 장점을 지니고 있지만 ATM 서비스 클래스들이 요구하는 QoS를 만족시키거나 네트워크 상황에 융통성 있게 대처할 수는 없으므로 VRR 방식은 FRR 방식을 기반으로 고정 가중치를 수행하고 버퍼 상황에 따라 가변 가중치로 확장하는 방식을 적용하여 셀 손실 QoS를 향상시키면서 셀 지연률 QoS를 만족시킬 수 있는 방식임을 시뮬레이션을 통하여 입증하였다.
일반화된 PF 스케줄링을 사용하는 무선이동 네트워크는 스케줄링 변수를 조정하여 동적인 무선 자원 할당을 가능케 한다. 기존의 확률론적 접근 방법으로는 일반적인 환경에서 네트워크의 용량을 예측하는 데에는 한계가 있다. 더욱이 그 한계는 요구되는 네트워크 용량을 얻도록 하는 스케줄링 변수를 효율적으로 찾을 수 없게 한다. 본 논문은 결정론적 접근 방법을 사용하여 네트워크의 용량을 예측하는 알고리즘을 유도한다. 얻어진 용량 예측 알고리즘을 이용하여 요구되는 용량에 따른 스케줄링 변수 설정을 효과적으로 할 수 있는 용량 조정 알고리즘과 용량 교환 알고리즘 제안한다. IEEE 802.16m 시스템 기반 의 시스템 레벨 시뮬레이션을 통해 제안된 용량 예측 알고리즘과 용량 교환 알고리즘의 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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