이기종의 자원들로 이루어진 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용과 대용량의 데이터를 고속으로 처리하기 위해서는 실시간으로 변화하는 자원의 상태에 따라 대처 할 수 있는 동적인 작업 스케줄링 모델이 필요하다. 현재 이기종의 자원들에게 작업을 어떻게 분배 및 할당 할 것인지에 대하여 많은 자원 평가 방법 및 휴리스틱 기법들이 연구되었으나 이러한 방법들은 표준언어를 사용하지 않기 때문에 시스템 호환 및 확장에 어려움이 많다. 또한 다양한 자원들의 상태가 실시간으로 동적으로 변화하기 때문에 기존 연구에서 제안한 방법으로는 효율적인 처리가 불가능하거나 자원의 상태 변화에 동적으로 대처할 수 없다. 본 논문은 이러한 기존 연구들의 문제에 대한 해결책으로 W3C에서 제정한 온톨로지 표준 언어인 OWL을 이용하여 자원 온톨로지를 구축함으로써 이기종의 자원 관리를 손쉽게 할 수 있으며, 자원의 동적인 변화에 따라 작업 스케줄링하는 방법을 지식기반의 다양한 규칙들로 정의하여 추론을 통해서 최적의 자원에게 작업을 할당하는 시멘틱 컴퓨팅 기반의 동적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과는 본 논문에서 제안한 작업 스케줄링 모델이 기존 모델에 비하여 낮은 작업 손실과 높은 작업 처리율 및 짧은 응답시간을 제공함으로써 이기종의 자원들로 구성된 시스템 전반에 걸쳐 안정적이고 고속의 데이터 처리를 제공할 수 있다는 사실을 증명한다.
직접 통로(Direct Pass-through) 기반 GPU(Graphic Processing Unit) 가상화 기법은 클라우드 환경에서 가상머신에게 GPU 장치의 기능을 지원하기 위한 일반적인 방법 중 하나이다. GPU 장치는 GPGPU 기술을 통해 연산을 가속화 할 수 있기 때문에 클라우드 환경에서도 가상머신에 고성능 연산을 지원하기 위해 많이 사용되고 있다. 하지만 기존 가상머신 스케줄링 기법은 가상머신의 CPU 사용 시간을 기반으로 스케줄링 되며, GPU 자원 사용을 고려하지 않는다. 본 논문에서는 GPU와 CPU 연산을 수행하는 가상머신들이 동시에 실행되는 환경에서 성능 실험을 통해 가상머신의 GPU 연산이 다른 가상머신에게 미치는 성능 영향과 GPU 작업 길이가 다른 가상머신에게 미치는 영향을 분석한다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 센서 노드의 에너지 소모를 줄이고 네트워크의 수명을 최대화하기 위해 Tiered-MAC을 제안한다. Tiered-MAC은 싱크노드와 센서노드 로 구성되는 계층적 센서 네트워크 구조에서 싱크노드의 최대 전송 영역은 스케줄 기반의 TDMA를 사용하고, 이외의 영역은 경쟁 기반의 CSMA를 사용함으로써 많은 데이터 트래픽이 집중하여 혼잡상황이 잦은 싱크노드 주변의 송수산을 관리하여 불필요한 에너지 소비를 줄이도록 설계되었다. 스케줄 기반으로 동작할 때 공간사용을 최대 화 하여 전송률을 높이고 전송지연을 줄이는 슬롯할당 기법을 제안하였다. 또한 ns-2 시뮬레이터를 이용 한 실험을 통하여 제안한 기법의 성능을 CSMA와 TDMA를 비교하였고, 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 에너지 효율적으로 동작하는 것을 확인하였다.
최근 인터넷 및 정보 통신 기술이 급속하게 발달함에 따라서 네트워크를 기반으로 한 응용 소프트웨어 및 네트워크 관련 기술들이 많이 연구, 개발되고 있다. 이와 관련하여 과거 인공지능 분야에서 많이 연구되어 왔던 에이전트 기술이 최근의 네트워크 기술을 기반으로 하여 다시 활발한 연구가 진행되고 있다. 이러한 에이전트 기술을 이용하여 본 논문에서는 일반 비서업무 중에서 상사의 스케줄 관리를 대행할 수 있도록 하는 비서 에이전트 시스템 모델을 설계하고 그 구성 기법을 기술한다. 본 논문에서 기술하는 비서 에이전트 시스템은 3-tier 구조하에 각 비서 에이전트의 스케줄 자료 처리 및 이를 이용한 판단 능력을 효과적으로 분석하기 위해서 데이터베이스 시스템과 지식기반 시스템이 유기적으로 결합되어 운용된다.
스마트폰 시장의 성장 그리고 스마트폰 시장 내의 안드로이드 시장이 급성장함에 따라 안드로이드 기반의 다양한 앱에 대한 수요가 많아지고 있다. 그중에서도 안드로이드 앱에 대한 수요는 기하급수적으로 증가 하고 있다. 또한 스마트폰뿐만 아니라 타블릿PC 시장도 성장하면서 타블릿PC 앱에 대한 수요도 증가하고 있다. 하지만 타블릿PC 전용 앱의 개발은 아직 미흡하다. 본 논문에서는 안드로이드 타블릿PC 기반으로 스케줄링과 가계부를 지원하는 시스템의 설계 및 구현에 대한 내용을 기술한다. 또한 Android의 강점인 Google 계정과의 Synchronization을 통해 PC와 타블릿PC에서의 스케줄 관리를 할 수 있으며 자체적으로 만든 서버를 통하여 공공일정을 자신이 원하는 항목을 선택하여 다운로드하여 관리 할 수 있다. 가계부는 수입과 지출을 관리하고 그래프를 통하여 자신이 어느 정도로 사용을 하였는가를 확인할 수 있다.
본 연구에서는 증가분 기반 계산을 사용한 고정점 계산 방법을 제시하고 이에 기반한 새로운 워크리스트 알고리즘을 제시한다. 제시된 방법은 기존의 증가분 기반 계산과 달리 배분 법칙을 만족하지 않는 계산 시스템에도 효과적으로 적용될 수 있으며 증가분 기반 계산으로 인한 제약 조건을 만족하면서도 다양한 워크리스트 스케줄링 방법을 사용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구의 결과를 프로그램 정적 분석 방법인 요약 해석 방법에 적용하였으며, 이를 사용하여 상수 및 이명 분석과 메모리 생존 분석을 구현하였다. 제시된 실험 결과는 본 연구의 방법이 계산을 실제적으로 절약할 수 있음과, 적절한 워크리스트 스케줄링 방법의 사용이 증가분 기반 계산에서도 중요함을 보여준다.
이 논문에서는 패킷 스케줄에 사용된 Percentile 스케줄 기법을 웹 서버에 적용하여 서버에 들어오는 다양한 요구를 클래스로 분류하여 차등적인 서비스를 제공하고자 하는 연구를 기술하였다. 논문에서는 범용 운영 체제를 실시간화 하기 위한 노력들을 살펴보았으며, Percentile에 기반한 스케줄러를 리눅스 환경에 구성한 방법을 기술하였다. 제안된 기법의 성능을 살펴보기 위하여 실험을 수행하였으며 Percentile 스케쥴 기법을 적용한 경우 지정된 클래스에 따라 자연히 다른 응답 시간을 관찰할 수 있었다.
최근 에너지 소비의 지속적 증가 및 에너지 가격의 급격한 상승으로 그린 IT 도입 운영이 필수적인 요소로 인식됨에 따라 서버 발열 및 데이터센터 에너지 절감을 위해 IT 인프라가 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로 대체 되어가고 있다. 본 연구에서는 오픈 소스 기반 클라우드 플랫폼을 구축하고 클라우드 컴퓨팅 노드의 다양한 자원 값을 이용한 전력제어 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 클라우드 노드의 자원 효율을 높이면서 전력 소모를 절감하여 그린 IT 실현에 기여할 것으로 기대된다.
EPLA 패킷 스케줄링 알고리즘은 IEEE 802.22 WRAN 시스템의 실시간 트래픽 전송 지원을 위한 패킷 스케줄링 알고리즘으로 참고문헌[4]으로 제안되었다. 패킷 기반 무선 전송 시스템에서 실시간 트래픽의 경우 짧은 데이터 유효 시간을 가지며, 만약 데이터 유효 시간이 초과할 경우 실시간 트래픽 데이터로써의 가치를 상실하기 때문에 시스템에서는 해당패킷을 전송하지 않고 제거해 버린다. 그러므로 실시간 트래픽의 중요한 서비스 품질(QoS) 인자인 요구된 패킷 손실율을 보장하기 위해서는 실시간 트래픽의 데이터 유효 시간을 고려하여 자원을 할당하여야 한다. 기존의 패킷 스케쥴링 알고리즘들은 많은 경우 큐의 맨 앞에 위치한 패킷의 지연 시간을 고려하지만 EPLA는 패킷이 저장되는 큐 내의 다음 프레임에서 제거 될 것으로 예상되는패킷의 손실양을 고려하여 자인을 할당함으로 기존의 실시간 패킷 스케줄링 알고리즘에 비해 훨씬 좋은 성능을 보인다. 하지만 EPLA는 예상되는 패킷 손실양을 계간하기 위해서 모든 사용자의 큐에 저장된 패킷들을 확인해야하므로 높은 복잡도를 가지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 각 사용자로부터 피드백 받은 부채널의 상태 정보를 기반으로 사용자 큐를 확인하여 횟수를 제한함으로써 패킷 손실을 성능의 손실 없이 복잡도를 줄이는 간단한 방법을 제안하고, 실시간 트래픽인 음성 트래픽과 비디오 트래픽에 대한 시뮬레이션 결과를 통해 이를 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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