• The KIPS Transactions:PartC
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• v.8C no.4
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• pp.479-488
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• 2001

디지털 오디오나 비디오와 같은 멀티미디어 트래픽 QoS 제약 조건(종단간 지연, 대역폭 가용성, 패킷 분실률, 지터 등)을 요구하고 있다. 이러한 멀티미디어 트래픽의 제약 조건을 보장하기 위해서는 데이터 전송을 하기 전에 실시간 채널을 설정할 필요가 있으며 그러한 채널의 설정은 QoS 제약 조건을 고려한 효율적인 경로 설정 알고리즘을 필요로 한다. 일반적으로 네트워크에서 지연 제약 조건과 최소 비용을 만족하는 경로를 찾는 것은 NP-complete임이 증명되었다. 따라서 본 논문에서는 간단하고 분산된 루프 프리 라우팅 알고리즘(Loop-free Delay-constrained Routing algorithm with Load balancing : DRL)을 제안한다. 제안한 DRL은 지연 제약 조건을 만족하는 경로를 선택하며 네트워크의 상태에 따라 부하를 분산시키는 기능을 갖고 있다. 또한 지연 제약 라우팅을 위해 각 노드에서는 한정된 네트워크 상태 정보만을 필요로 한다. 시뮬레이션 결과는 DRL이 LDP와 마찬가지로 지연 제약조건을 만족하는 경로를 제공하면서 DCUR에 비해 루프가 발생하지 않는 경로 설정을 수행한다는 것을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.34-36
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• 2001

상위 수준 합성 과정에서 스케줄링은 하드웨어 동작을 표현한 연산들이 주어진 제약 조건을 만족하며 최적의 제어단계에 배정되도록 하는 과정이며 스케줄 결과는 목적 하드웨어의 면적과 실행속도에 많은 영향을 준다. 파이프 라인은 순차적인 데이터 입력을 중첩 수행하여 실행 속도와 자원 이용률을 동시에 증가시키는 방법이다. 상위 수준에서 파이프라인 데이터 패스를 합성하기 위한 기존의 스케줄링 알고리즘들은 고정된 데이터 입력 간 격열을 기반으로 제안된 것이 대부분이며, 가변 데이터 입력 간격을 지원하는 스케줄링 알고리즘으로는 시간 제약 하의 자원최소화 알고리즘[5]이 제안되었다. 본 논문에서는 가변데이터 입력 간격을 지원하는 자원 제약하의 실행 시간 최소화 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 연산의 스테이지 인덱스가 초기에 고정되는 시간제약하의 스케줄링 알고리즘[5]을 응용하여 자원제약하의 스케줄 진행과정에서 증가되는 제어단계에 따라 스테이지 인덱스가 변경 될 수 있도록 하고 점진적인 모빌리티 축소에 의해 스케줄한다. 제안된 스케줄링 알고리즘의 실험 결과는 다양한 자원제약과 입력 간격렬에 대하여 제약조건을 만족하는 효과적인 스케줄 결과를 유도한다.

• The Journal of Engineering Research
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• v.6 no.2
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• pp.11-22
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• 2004

A distributed constraint satisfaction problem (distributed CSP) is a constraint satisfaction problem(CSP) in which variables and constraints are distributed among multiple automated agents. ACSP is a problem to find a consistent assignment of values to variables. Even though the definition of a CSP is very simple, a surprisingly wide variety of AI problems can be formalized as CSPs. Similarly, various application problems in DAI (Distributed AI) that are concerned with finding a consistent combination of agent actions can be formalized as distributed CAPs. In recent years, many new backtracking algorithms for solving distributed CSPs have been proposed. But most of all, they have common drawbacks that the algorithm assumes the priority of agents is static. In this thesis, we establish a basic algorithm for solving distributed CSPs called dynamic priority search algorithm that is more efficient than common backtracking algorithms in which the priority order is static. In this algorithm, agents act asynchronously and concurrently based on their local knowledge without any global control, and have a flexible organization, in which the hierarchical order is changed dynamically, while the completeness of the algorithm is guaranteed. And we showed that the dynamic priority search algorithm can solve various problems, such as the distributed 200-queens problem, the distributed graph-coloring problem that common backtracking algorithm fails to solve within a reasonable amount of time. The experimental results on example problems show that this algorithm is by far more efficient than the backtracking algorithm, in which the priority order is static. The priority order represents a hierarchy of agent authority, i.e., the priority of decision-making. Therefore, these results imply that a flexible agent organization, in which the hierarchical order is changed dynamically, actually performs better than an organization in which the hierarchical order is static and rigid. Furthermore, we describe that the agent can be available to hold multiple variables in the searching scheme.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.289-292
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• 2011

본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용한 강의시간표 작성 시스템 설계 방법을 제안한다. 강의시간표는 교과목의 강의시간, 강의실, 교수자 등의 정보를 시간표 테이블에 할당하는 문제이면서 스케줄링 문제이다. 강의시간표로써의 의미를 가지기 위해서는 강의실 중복 회피, 교수의 강의시간 중복회피와 같은 필수 제약조건(Hard Constraint)을 만족해야 한다. 또한, 강의시간표 문제는 NP-Complete 문제로 알려져 있으며 기존의 Exact 알고리즘으로는 최적 해를 구하는 것이 힘들다. 따라서 본 논문에서는 휴리스틱 알고리즘 중의 하나인 유전 알고리즘을 교과목의 강의시간 배정 부분과 강의실 배정 부분을 각각 별도의 부시스템 (Sub-system)으로 나누어 적용하는 방법을 제안한다. 실험 결과 강의시간표로써의 의미를 가질 수 있는 필수 제약 조건을 만족시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• The Journal of Engineering Research
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• v.6 no.1
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• pp.5-14
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• 2004

Finding a solution to a constraint satisfaction problem requires choosing values for variables so as to satisfy the constraints of the problem. A constraint is simply a logical relation among several unknowns (or variables), each taking a value in a given domain. Conventional constraint-based scheduling systems are not enough to satisfy the all constraints because there are conflicts between them. In this paper, we propose a method for interactive scheduling, which have two major problems: first, it is hard to satisfy concretely all various kinds of constraints, and second, the search space is extremely large and requires a long execution time. To solve the above problems, we introduce the Interactive Scheduling System (ISS) that interacts with the user to exchange suggestions each other. Our system is performed in two steps: knowledge base generation of an initial assignment and iterative improvement with the user(host or internet client) to satisfy the constraints. Applying our system, we actually constructed timetables for our university, where the scheduling time is considerably reduced.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.7 no.4
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• pp.141-162
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• 1996

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.7 no.4
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• pp.309-320
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• 2006

The imprecise real-time system provides flexibility in scheduling time-critical tasks. Most scheduling problems of satisfying both 0/1 constraint and timing constraints, while the total error is minimized, are NP-complete when the optional tasks have arbitrary processing times. Liu suggested a reasonable strategy of scheduling tasks with the 0/1 constraint on uniprocessors for minimizing the total error. Song et al suggested a reasonable strategy of scheduling tasks with the 0/1 constraint on multiprocessors for minimizing the total error. But, these algorithms are all off-line algorithms. In the online scheduling, NORA algorithm can find a schedule with the minimum total error for the imprecise online task system. In the NORA algorithm, the EDF strategy is adopted in the optional scheduling.<중략> The algorithm, proposed in this paper, can be applied to some applications efficiently such as radar tracking, image processing, missile control and so on.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.965-968
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• 2000

통합설계에서 제약사항을 만족하는 최적의 시스템을 구현하기 위해 시스템을 기술하는 각 부분을 하드웨어부와 소프트웨어부로 나누어 매핑의 권역을 찾는 분할은 중요한 문제이다. 기존의 분할 알고리즘들[1]은 파티션과 스케줄링을 2단계로 분리하여 분할 단계의 결과를 스케줄링하는 과정에 의해 진행되었다. 이러한 작업과정은 스케줄링 결과 스케줄이 불가능한 경우 시스템을 재설계 해야하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 분할 단계에서 스케줄링을 함께 고려하는 낮은 복잡도의 알고리즘을 제안한다. FDS를 응용한 기존 논문[4]이 고려하지 못한 자원제약에 의한 힘값 변이를 고려할 수 있도록 하였고 알고리즘 복잡도를 개선하기 위하여 종속성 제약 조건에 의해 받는 다른 노드의 힘값 계산 방법을 수정하였다. 수정된 계산 방법에서는 특정 노드와 경쟁 노드들의 제어구간별 상대적 스케줄 요구값의 크기에 의해 분할 대상 노드를 선택하게 된다. 제안된 논문의 실험결과는 시스템 제약시간을 만족하면서 구현비용을 저하시키고 알고리즘 실행시간 측면에서 효과적임을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 2006.07a
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• pp.286-286
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• 2006

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.55-57
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• 2002

Linux는 페이지 기반의 가상 메모리 시스템이다. 따라서 메모리가 부족할 때에는 페이지 대치 알고리즘(page replacement algorithm)에 의해 선택된 페이지가 하드디스크로 대치되게 된다. 실시간 시스템에서 이와 같은 페이지 대치가 발생하면 실시간 제약조건을 만족하지 못할 가능성이 크므로 실시간 시스템에서는 이에 맞는 대치 알고리즘이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 연성 실시간 시스템에 적합한 N-Chance 기법을 이용한 새로운 페이지 대치 알고리즘을 제안하고 성능을 평가하였다. 새로운 페이지 대치 알고리즘은 기존의 Linux에서 사용하는 second chance 알고리즘을 수정한 것이다. 기존의 알고리즘은 페이지를 대치함에 있어서 사용되지 않는 페이지에 2번의 기회를 준 후 하드디스크로 쫓아내는 방법인데 반하여 본 논문에서 제안하는 방법은 페이지를 사용하는 프로세스가 실시간 프로세스인지 아닌지에 따라서 기회를 주는 횟수를 달리하는 방법이다. N-chance 알고리즘을 사용했을 경우 실시간 제약 조건을 비교적 충족시키면서도 무조건적인 lock으로 인한 메모리 사용의 부담을 줄일 수 있다.