• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.9 no.4
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• pp.171-176
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• 2008

Most booking techniques make a reservation without customer's preference on internet. These techniques have booking problems not to improve customer's preference in the service industry. We have tried to apply object-based scheduling technique to performing art reservation. For customer's satisfaction, we have considered customer's preferences in the reservation scheduling. The scheduling technique for performing art reservation proposed in this thesis is based on object-oriented concepts. To consider the over all satisfaction, the events of every object are alloted to the sitting plan board along its priority. To minimize backtracking or not to fail the allotment of events, we have scheduled to rise customer's preference in the scheduling.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.719-723
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• 2001

웹기반 교육시스템을 이용한 온라인 강좌는 인터넷의 발달과 더불어 컴퓨터 교육 시스템 분야의 이슈로 부각되고 있으며 이러한 웹기반 교육시스템의 보급과 더불어 사용자의 다양한 교육 서비스에 대한 욕구 증대에 따른 교육서비스를 응용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 학습자와 교사간의 상호작용을 위한 도구들이 다양하게 지원되고 있지만, 교과과정을 개설하고 이를 운영하는 교사의 입장에서 볼 때, 등록한 모든 학생들이 대면하게 되는 상황을 모두 접수하고, 그들의 학습 상태를 분석하여 학습자에게 가장 적합한 코스 구성 및 스케줄을 제공한다는 것은 어려운 일이다. 따라서, 이러한 웹기반 교육 시스템에서의 학습자에게 효과적인 학습 방법과 코스 구성, 그리고 코스 스케줄 등의 피드백을 제공할 수 있는 에이전트가 필요하게 되었다. 또한, 최근에 학습자의 요구에 맞는 코스웨어 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템의 효율적이고 자동화된 교육 에이전트의 필요성이 인식되고 있다. 본 논문에서는 학습자의 학습 모니터링과 지속적인 학습 평가에 의하여 개인 학습자의 학습 성취도를 계산하여 학습자에게 적합한 코스 스케쥴을 제공해 주는 코스 스케쥴링 멀티 에이전트를 제안하고자 한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.8 no.4
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• pp.64-72
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• 2003

A Web crawler is an important Internet software technology used in a variety of Internet application software which includes search engines. As Internet continues to grow, implementations of high performance web crawlers are urgently demanded. In this paper, we study how to support dynamic scheduling for a multiprocess-based web crawler. For high peformance, web crawlers are usually based on multiprocess in their implementations. In these systems, crawl scheduling which manages the allocation of web pages to each process for loading is one of the important issues. In this paper, we identify issues which are important and challenging in the crawl scheduling. To address the issue, we propose a dynamic crawl scheduling framework and subsequently a system architecture for a web crawler with dynamic crawl scheduling support. And we analysed the behaviors of Web crawler. Based on the analysis result, we suggest the direction for the design of high performance Web crawler.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.381-384
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• 2011

오늘날의 높은 효율성을 가진 현대적인 가상화 솔루션의 가용성으로 인해, 서버와 클라우딩 컴퓨팅 분야와 같은 다양한 분야에서 주목받고 있다. Xen은 다양한 가상화 시스템 중 폭 넓게 사용되는 기술이기는 하나 스케줄링에 있어 약간의 약점이 노출되고 있다. 이는 Xen 하이퍼바이져 스케줄러가 유저 레벨의 쓰레드와 물리적 CPU 사이의 스케줄러들 가운데 가장 아래에 존재하기 때문에, 유저 레벌의 워크로드에 대한 정보를 얻는데 제약사항이 있기 때문이다. 이러한 특성은 시스템의 전체적인 처리량을 떨어뜨리고 리소스의 활용률을 저하시킬 수 있다. 본 연구는 게스트 운영체제에서 동작하는 동적인 워크로드에 대한 정보를 활용하는 유저 레벨의 스케줄링을 제안하고자 한다. 이를 위해 새로운 하이퍼콜과 모니터링 데몬을 가지는 유저레벨 스케줄링을 구현한다. 유저레벨 스케줄링이 동작하는 Xen 하이퍼바이져 기반에 Linux를 게스트 운영체제로 환경을 구축하여 다양한 유저레벨 워크로드를 동작시켜 시스템의 처리량 증가와 CPU 리소스의 활용률을 높일 수 있음을 보인다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.4
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• pp.443-454
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• 1999

최소 여유시간 우선(Least-Laxity-First)스케쥴링 알고리즘은 여유시간이 작은 태스트가 높은 우선순위를 갖는 동적 우선순위 스케줄링 방법으로서 단일프로세서 시스템에서 최적임이 증명되었다. 그러나, 이 알고리즘은 최소 여유시간을 가진 태스크가 여러 개 존재하여 여유시간 충돌이 발생한 경우 이 태스크들 간에 빈번한 문맥교환이 발생하게 되는 문제점이 있어 실용적이지 못하다. 본 논문에서 제한하는 최소 여유시간 우선 기반의 최소선점을 갖는 스케줄링 알고리즘(Least-Laxity-First with Minimum Preemption 또는 LLF/MP)은 여유시간이 충돌했을 때에 문맥교환을 최소화함으로써 최소 여유시간 우선 스케줄링 알고리즘의 단점을 해결하였다. LLF/MP 스케줄링 알고리듬은 불필요한 문맥교환을 줄임으로써 시스템 오버헤드로 인한 시스템의 성능 저하를 방지할 수 있고 보다 많은 시스템 자원을 예측 불가능한 비주기적 태스크에게 할당할수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1501-1502
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• 2010

DualCore 혹은 MultiCore 플랫폼의 보급에 따라 높은 시간복잡도를 갖는 응용들도 사용자의 컴퓨터나 단말에서 수행되어 다양한 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 관광 스케줄을 효율적으로 결정하기 위한 다중목적지 방문 문제에 대해 이중 쓰레드에 기반한 서치 스페이스 탐색 알고리즘을 구현한다. 이는 Traveling Salesman Problem의 한 종류로서 O(n!) 시간 복잡도를 갖고 있으며 검색시의 독립성때문에 각 쓰레드는 병렬적으로 최적의 스케줄을 탐색할 수 있다. 또 현재까지 발견된 최적값을 기반으로 부분 경로의 비용이 이미 최적값을 넘는 경우는 하위 탐색을 제거하여 상당한 성능의 향상을 가져온다. 2.4 GHz Intel(R) Core DuoCPU와 3 GB 메모리로 구성된 플랫폼 상에서 구현된 서비스는 11개의 목적지에 대한 방문 스케줄을 생성함에 있어서 단일 쓰레드 버전은 14.196초, 이중 쓰레드 버전은 6.411초, 제약조건을 포함한 이중 쓰레드 버전은 0.14초에 최적의 스케줄을 찾아낼 수 있다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.15 no.6
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• pp.115-121
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• 2015

In this paper, we proposed an iterative data-flow optimal scheduling algorithm based on genetic algorithm for high-performance multiprocessor. The basic hardware model can be extended to include detailed features of the multiprocessor architecture. This is illustrated by implementing a hardware model that requires routing the data transfers over a communication network with a limited capacity. The scheduling method consists of three layers. In the top layer a genetic algorithm takes care of the optimization. It generates different permutations of operations, that are passed on to the middle layer. The global scheduling makes the main scheduling decisions based on a permutation of operations. Details of the hardware model are not considered in this layer. This is done in the bottom layer by the black-box scheduling. It completes the scheduling of an operation and ensures that the detailed hardware model is obeyed. Both scheduling method can insert cycles in the schedule to ensure that a valid schedule is always found quickly. In order to test the performance of the scheduling method, the results of benchmark of the five filters show that the scheduling method is able to find good quality schedules in reasonable time.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.2
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• pp.99-110
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• 2000

오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하며 요청되는 고장수리 서비스 업무의 신속한 해결을 위해 업무를 인력에게 합리적으로 배정을 해야 한다. 그러므로, 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 화학계기의 A/S작업을 인력에게 합리적으로 배정 하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해주는 Y사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도매인 크기가 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.12 no.1
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• pp.87-94
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• 2007

Many researchers have modeled complicated problems with distributed AI technologies in distributed environment. Especially, intelligent agent technology we often proposed among researchers as efficient method to solve the complicated problems because agent technology makes possibile to share different problem solving abilities among processors in distributed processing environment. In this paper, we propose multiagent system model to solve distributed scheduling problem. At this point we apple CSP techniques to the multiagent model as individual problem solving ability of member agents. Scheduling problem is divided into subproblems according to constraints by distributed resources, then each agent solves its subproblem using CSP solver in the proposed model. This method improves scheduling efficiency. For meeting scheduling problem of case study, we show CSP modeling process and suggest problem solving procedure by multiagent system model.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.10A no.3
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• pp.181-188
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• 2003

We propose a heuristic on-line scheduling algorithm for the IRIS (Increasing Reward with Increasing Service) tasks, which has low computation complexity and produces total reward approximated to that of previous on-line optimal algorithms. The previous on-line optimal algorithms for IRIS tasks perform scheduling on all tasks in a system to maximize total reward. Therefore, the complexities of these algorithms are too high to apply them to practical systems handling many tasks. The proposed algorithm doesn´t perform scheduling on all tasks in a system, but on (constant) W´s tasks selected by a predefined task selection policy. The proposed algorithm is based on task selection policies that define how to select tasks to be scheduled. We suggest two simple and intuitive selection policies and a generalized selection policy that integrates previous two selection policies. By narrowing down scheduling scope to only W´s selected tasks, the computation complexity of proposed algorithm can be reduced to O(Wn). However, simulation results for various cases show that it is closed to O(W) on the average.