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.
세균검사실의 검사업무는 균종 및 검사종류가 다양하고 최소시간에 검사결과를 도출해야 하므로 업무내용이 복잡하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 에이전트를 이용하여 세균검사에 스케줄링 시스템을 구현하였고, 스케줄링을 관리하는 워크플로우 관리 시스템을 도입하였다. 스케줄링 체크를 위한 쿼리들은 조회가 가능하도록 궈리 시스템을 구현하였다. 그리고 세균검사의 중간 리포트나 결과리포트를 자동으로 보고할 수 있게 하였다. 구현된 스케줄링 시스템은 자원의 낭비나 부족을 파악하고 효율적인 자원할당 및 관리를 할 수 있었다. 궈리 시스템은 스케줄링 체크와 세균검사의 진척상황을 짧은 응답시간에 조회할 수 있었구 리포트의 자동보고 및 근거리나 원거리에서의 조회가 가능하고, 확인과정으로 인한 검사업무의 지연이나 방해요소를 줄일 수 있었다. 또한 검사기기의 오류나 배지, 시약의 부족 등 예측치 못한 예외사항에 대해 검사의뢰자가 확인할 수 있기 때문에 예외사항으로 발생할 수 있는 인간관계의 갈등 요소를 해결할 수 있었고, 작업진행의 효율화를 기대할 수 있었다.
클라우드 수요의 지속적인 증가로 인해 효율적인 자원 관리를 수행하는 분산 클라우드 서비스가 주목받고 있으며, 컨테이너 가상화에서 여러 노드에 컨테이너 배치 및 관리를 수행하는 오케스트레이터의 컨테이너 스케줄링 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 클러스터 집합의 컴퓨팅 자원이 부족할 시 프로세스의 저지연 처리를 보장하기 위한 연구는 활발히 수행되고 있지 않다. 본 연구에서는 Docker Swarm 기반 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 클러스터 환경에서 다양한 부하가 발생했을 때 일반 프로세스의 평균 수행 시간 및 평균 지연 처리 정도를 측정 및 분석한다. 이를 통해 오케스트레이터 스케줄링 최적화를 위한 연구 방향성을 제시하며, 향후 관련 연구의 활성화에 기여할 것으로 기대된다.
객체기반 예약스케줄링 기법은 제약만족문제(CSP; Constraint Satisfaction Problem)와 객체지향개념(Object-Oriented Concepts)을 기반으로 승무원 객체들이 갖고 있는 사건들을 주어진 제약들에 만족하도록 목표인 운항스케줄 보드에 배정하는 기법이다. 본 논문에서는 객체기반 예약스케줄링기법을 항공운항 스케줄에 적용하여 승무원(운항승무원, 객실승무원)들의 운항 스케줄 만족도를 향상시키고, 승무원들에 대한 인력관리상의 문제점들을 해결하고자 하였다 특히, 승무원들의 운항스케줄에 대한 만족도를 향상시키기 위해서 전체승무원 선호도보드를 이용하였다. 승무원들의 스케줄 우선순위에 따라서 자원(타임 슬롯)을 배정하고, 자원에 대한 승무원들의 선호도 차이를 가질 수 있게 하였다. 보드에 대한 정의와 모든 사건들에 대한 정보를 전역제약으로 사용하고, 승무원들이 가지는 보드의 타임 슬롯들에 대한 선호도를 지역 제약으로 사용하였다. 또한 실제로 항공운항 스케줄링을 모의실험해서 승무원들의 운항 스케줄 만족도를 살펴보았다.
그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산되어 있는 기관들의 자원을 공유하여 협동 작업을 가능하게 하는 대규모 가상 컴퓨팅 환경이다. 최근 들어, 무선 통신망과 모바일 기기의 발달은 모바일 기기를 자원으로 이용 가능하도록 하고 있다. 하지만, 그리드 컴퓨팅에서 모바일 기기를 자원으로 이용하고자 하는 시도는 모바일 기기의 제약사항인, 낮은 프로세서 성능, 작은 메모리 용량, 한정된 배터리 용량, 낮은 통신 대역폭 등으로 어려움이 많다. 이에 본 논문에서는 모바일 그리드 환경에서 발생하는 제약사항의 극복을 위하여 프록시 기반 모바일 그리드 시스템을 제안하였다. 제안한 프록시 기반 모바일 그리드 시스템은 모바일 라우터를 사용하여 모바일 그리드 컴퓨팅 환경에서 모바일 기기가 자원 이용자 역할 뿐만 아니라 자원 제공자 역할도 수행할 수 있도록 하여, 기존 유선 그리드와의 협업 작업이 가능하도록 하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 시스템에서 모바일 장치의 상태변화에 대처할 수 있는 적응적 작업 스케줄링 기법을 제안한다. 그리고 제안한 작업 스케줄링 기법의 타당성을 검증하기 위해 SimGrid 시뮬레이션 도구를 사용하여 다른 작업 스케줄링 기법과 비교 분석하였다.
클라우드 환경은 빅데이터의 이슈와 데이터 분석을 가능하게 하는 기술로서, 이를 위한 자원 관리 기법이 필요하다. 현재까지의 자원관리 기법은 한정된 계산 방법을 이용하여 자원의 편중의 문제점이 있으며, 이를 해결하기 위해서 자원관리는 자원이력 정보를 활용한 학습기반의 스케줄링이 필요하다. 본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory)기반의 적응형 자원관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 클라우드환경에서 모니터링 및 자원이력을 이용하여 작업의 적합한 할당이 가능하다. 제안하는 방법은 무감독 학습방법을 사용하며, 적응형 자원 관리를 통하여 서비스의 안정성과 데이터 처리성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 체계적인 자원관리가 가능하고 가용자원을 효율적으로 활용하여 요구 성능을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다.
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.
다양한 분야에서 활발히 연구되는 빅 데이터와 최근 이슈가 되고 있는 딥러닝(Deep-learning) 등은 컴퓨터공학 분야뿐만 아니라 다양한 분야와 접목하여 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 대규모 클러스터를 통하여 빅데이터와 딥러닝 같은 계산 집약적인(computational-intensive) 작업을 빠르게 처리할 수 있다. 하지만 대규모 클러스터의 잦은 유휴상태는 클러스터의 활용률은 매우 낮아지게 한다. 본 논문에서는 작업 실행 시간 개선과 클러스터 활용 효율성을 향상시키는 HTCondor 클러스터를 위한 동적 자원 스케줄링 기법을 제안한다. 동적으로 자원 할당을 위해 가상머신으로 HTCondor 클러스터 환경을 구성하였으며, 가상머신의 관리를 위해 OpenStack을 사용하였다. OpenStack기반 HTCondor 클러스터 환경에서 HTCondor Python API와 OpenStack Python API를 사용하여 우리가 제안하는 동적 자원 스케줄링 기법을 구현하였으며, 실험을 통해 제안하는 기법의 성능 및 실현 가능성을 확인하였다.
최근 과학 기술이 발전함에 따라 복잡한 문제를 해결하기 위하여 고성능의 계산 자원이 필요하게 되었다. 이러한 요구를 충족시키기 위하여 지역적으로 분산되어 있는 이질적인 고성능 컴퓨팅 자원을 하나로 묶어 거대한 시스템을 구성하는 그리드 컴퓨팅에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 제한된 자원 안에서 최대한의 결과를 얻어내기 위한 프로세스, 실시간 작업의 총 실행시간을 정확하게 예측할 수 있는 스케줄링 정책이 미흡한 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 시스템 효율성 증대를 위한 시스템 구조, 프로세스를 도출하고, 그리드 컴퓨팅 기반의 작업 방법론 도출, 자원(Agent)의 작업에 대한 문제점을 효율적으로 관리할 수 있는 위험 정책 모듈, 자원 할당 및 문제되는 자원들을 재할당 할 수 있는 스케줄링 기법 및 할당 기법, 자원(Agent) 모니터링을 효율적으로 관리할 수 있도록 그리드 컴퓨팅 기반의 위험 관리 시스템을 제안하였다.
본 논문은 실시간 운영체제에서 프로세스의 효율적인 관리를 위한 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 따라서 CPU의 활용도를 높이고 스케줄링 시간과 인터럽트 시간을 줄임으로서 자원을 효율적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법으로는 다중 큐에 PIT(Process Information Table)를 두어 각각의 큐에 프로세스가 들어오면 우선순위에 따라 CPU를 할당하는 방법이다. 기존의 다중 큐와는 달리 우선순위 프로세스를 보다 정확하고 빨리 찾아내어 외부 또는 내부의 인터럽트에 응답 할 수 있게 하였다. 또한 우선순위에 밀려 실행하지 못하는 프로세스는 일정 시간이 경과하면 CPU를 선점할 수 있다. 그러므로 CPU는 활용도가 높아지고 유휴 시간은 짧아지게 된다. 본 논문은 일반 펜티엄 PC에서 실험하였으며 현재 사용되는 RTOS(VxWorks, QNX)와 비교하여 다소 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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