• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.776-779
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• 2009

P2P(Peer-to-Peer) 기반에 분산 작업 할당의 경우 정해진 수의 모든 피어에 작업을 분배하는 방식으로 처리하기 때문에 한 피어에 작업량이 증가하는 경우나 피어에 문제가 발생하는 경우 이를 사전에 예측하지 못해 시스템에 문제가 발생하게 된다. 또한 P2P 형태의 특성 상 피어의 그룹 참여는 유동적이며 그룹에 참여하는 피어의 사양도 다양하게 존재하게 된다. 이와 같은 상황에서는 작업을 할당하더라도 작업 진행이 이루어지지 않을 확률이 높아지고 전반적으로 시스템의 성능을 저하시키는 문제점을 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 인공지능 알고리즘의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms: GA)를 활용하여 피어의 상태를 사전에 예측하여 작업 분배 시 동적으로 작업할 피어를 선택하여 처리하는 P2P기반 동적 작업할당 관리자를 설계하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.4
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• pp.37-45
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• 2022

In this paper, a multi agent-multi task assignment problem, which is a representative problem of combinatorial optimization, is presented. The objective of the problem is to determine the coordinated agent-task assignment that maximizes the sum of the achievement rates of each task. The achievement rate is represented as a concave down increasing function according to the number of agents assigned to the task. The problem is expressed as an NP-hard problem with a non-linear objective function. In this paper, to solve the assignment problem, we propose a hybrid cross-entropy algorithm as an effective and efficient solution methodology. In fact, the general cross-entropy algorithm might have drawbacks (e.g., slow update of parameters and premature convergence) according to problem situations. Compared to the general cross-entropy algorithm, the proposed method is designed to be less likely to have the two drawbacks. We show that the performances of the proposed methods are better than those of the general cross-entropy algorithm through numerical experiments.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.279-287
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• 2006

최근 컨테이너 터미널의 생산성 향상을 위한 자동화가 국내외에서 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 자동화 컨테이너 터미널의 주요 자원을 효율정으로 운영하는 방안에 대한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 자동화 수평 장치장을 대상으로 ATC 작업 할당 휴리스틱과 YT 배정 휴리스틱을 조합하여 시뮬레이션으로 평가해 본다. 더불어 효율적인 장치 전략과 YT 풀링 범위를 알아보고자 한다. 실험 결과 연구되는 본선 작업들을 두 기의 ATC가 하나씩 번갈아 가며 수행하도록 컨테이너를 분산 장치하고 ATC의 작업 예상 완료 시각을 고려하여 마감 시각이 가장 빠른 작업을 우선 처리하는 작업 할당 휴리스틱과 터미널 전체에서 가장 먼저 올 수 있는 YT에 작업을 배정하는 휴리스틱 조합이 가장 효율적 이었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.557-560
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• 2000

웹 환경의 많은 유휴상태 호스트를 이용하여 작업이 병력 처리가 가능하다. 그러나, 이로 인해 발생하는 호스트들의 가용성 및 웹의 가변성을 예측하기는 힘들다. 본 논문에서 제시한 시스템 WebSM은 작업에 대한 효율적인 병렬 처리를 위한 적응적 작업 할당 기법을 제시한다 또한 호스트들의 자유로운 연산 참여에 따른 작업 재할당 기법과 결함 및 삭제로 인해 미수행된 일부분의 작업 처리가 가능하도록 동적 작업 프로세서 관리 스킴을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.249-251
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• 1999

해싱 함수를 이용하여 작업을 여러 노드에 분할해서 실행하는 해쉬 기반 병렬 조인 기법에서 Data Skew는 특정 노드에 부하를 집중시키므로 시스템의 성능을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 기본적인 해쉬 기반 조인 기법을 데이터 공유시스템에 적용하고, Data Skew를 해결하기 위하여 동적 작업 할당과 부하가 집중된 노드의 작업을 다른 노드로 재할당하는 작업 재배치 방법을 제안한다. 제안된 기법들의 성능을 분석하기 위하여 모의 실험을 수행하였으며, 모든 노드에서 데이터베이스가 저장된 디스크를 공유하는 데이터 공유 시스템의 겨우 동적 작업 할당과 작업 재배치 방법이 효과적임을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.3
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• pp.324-329
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• 2004

This paper presents a coordination method to allocate and schedule tasks for multiagent systems of which agents have fuzzy processing time for their operations earlier on and their processing times are determined at the time the task operations are carried out later on. The proposed method is organized in a two-level genetic algorithm in which the upper level genetic algorithm plays the role of finding efficient task allocation and the lower level genetic algorithm takes charge of searching for efficient schedules corresponding to the task allocation proposed by the upper level genetic algorithm. It presents a strategy to deal with agent failures in the considered multiagent system. It also shows some experiment results for the proposed method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.85-87
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• 2004

그리드 컴퓨팅에서는 자원의 상세 정보를 실시간으로 사용하기 어렵기 때문에 자원 관리와 할당이 기존 시스템에 비해 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 작업의 총 실행시간을 예측하여 그리드 자원을 할당하는 새로운 스케줄링 정책을 제안한다. 이 스케줄링 정책의 특징은 원격 스케줄러와 로컬스케줄러를 사용하여 2단계 스케줄링을 수행한다. 원격 스케줄러에서는 자원 데이터베이스에 저장된 네트워크 환경과 로컬시스템의 정보를 사용하여 작업의 총 실행시간을 예측한다. 그리고 총 실행시간이 최소인 로컬시스템에 작업을 할당한다. 로컬스케줄러에서는 할당된 작업의 대기시간과 처리시간을 계산한 후, 작업을 데드라인 내에 처 리 할 수 있다면 로컬 시스템에서 처리한다. 하지만 데드라인을 초과하면 다른 로컬시스템으로 이주시켜 처리함으로써 작업실패율(failure rate)과 자원비용(resource cost)을 최소화한다.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.17 no.4
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• pp.369-375
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• 2017

This study suggests PSO(Particle Swarm Optimization) algorithm that optimizes the snowplow route allocation and the location of the snow control material storage to improve the efficiency in snow removal works. The modified PSO algorithm for improving the search capacity is proposed, and this study suggests the solution representation, the parameter setting, and the fitness function for the given optimization problems. Computational experiments in real-world case are carried out to justify the proposed method and compared with the traditional PSO algorithms. The results show that the proposed algorithms can find the better solution than the traditional PSO algorithms by searching for the wider solution space without falling into the local optima. The finding of this study is efficiently employed to solve the optimization of the snowplow route allocation by minimizing the workload of each snowplow to search the location of the snow control material storage as well.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• v.29 no.1
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• pp.377-382
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• 2005

This paper deals with productivity improvement of stevedoring system by pooling opertaions of transport vehicle at automated container terminal. Usually, in traditional container terminals, grouping operations of transport vehicle are applied for container crane because vehicle routing path is simple and vehicle assignment is easy. But this static assignment(SA) operation that arrsign vehicles to container crane ar apron reduces flexibility of vehicles. Therefore, This paper presented 4 dynamic assignment(DA) method to improve efficiency of vehicles. These 4 dynamic assignment method consider present situations of container crane such as sequence(Se), queue time(Qt), productivity(Pr), numeric of vehicle assignment(Nv), numeric of buffer(Nb) at vehicles assignment. At the results, dynamic assignment operation to consider Qt, Nv, Nb is most efficient and by next time, dynamic assignment operation to consider Se is superior more than static assignment operation. but, dynamic assignment operation to consider Pr or Qt of container crane only is inefficient than static assignment operation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.163-165
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• 2017

최근 단일 모바일 기기에서 처리하기 어려운 모바일 컴퓨팅을 처리하는 연구가 진행되고 있다. 모바일 기기로 구성된 모바일 클라우드내에서는 멀티미디어, 소셜미디어 등의 다양한 모바일 컴퓨팅이 발생하기 때문에[1], 고성능 컴퓨팅(HPC) 보다는 대규모 컴퓨팅(HTC)이 필요하다[2]. 또한 모바일 컴퓨팅 작업이 모바일 기기의 컴퓨팅 리소스에 어떻게 할당하는지에 대한 상태 파악이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 모바일 기기를 통합한 모바일 클라우드내 대규모 컴퓨팅을 위한 모바일 작업 할당 시뮬레이터(JAS-HTC)를 제안한다. JAS-HTC는 모바일 컴퓨팅의 작업 할당을 시각적으로 표현하여, 대규모 컴퓨팅 작업 처리의 상태를 파악할 수 있도록 한다.