열차운용이라 함은 열차의 출발과 도착 시간을 나타내는 열차번호들에 여러 객차들로 구성된 하나의 열차를 일컫는 열차 다이아(train DIAgram)들을 여러 제약조건을 고려하여 배정함으로서 열차 번호가 열차 다이아에 의해 운행될 수 있도록 열차운용 다이아를 작성하는 작업이다. 이러한 작업을 다수의 스케줄링 전문가들이 스케줄링 할 경우 많은 시간과 노력을 감수해야만 하며, 전문가의 실수로 인해 오류가 발생할 가능성이 있다. 뿐만 아니라, 복잡한 스케줄의 특성상 운용 비용이 적게 드는 스케줄 결과를 이끌어 내기가 어렵다. 본 연구에서는 열차운용 시스템을 구성하기 위해서 현재 철도청에서 사용하는 시스템을 분석하여, 열차운용 스케줄링 시스템을 모델링 하였고, 이에 모델링한 시스템을 바탕으로 CSP(Constraint Satisfaction Problems: 제약조건 만족 문제) 해결 기법을 적용하여 계산시간 및 계산 복잡성 면에서 효율적인 스케줄링을 행함과 동시에 비용 최적 함수를 적용함으로서 열차 운용 비용이 최소가 되는 열차운용 스케줄링 시스템을 구현하였다. 더불어, 시스템모델 검증과정의 하나로 과거 운용되었던 새마을호 열차시간표와 열차 데이터를 사용하여 열차 운용 및 운용 비용의 최적화를 실험하였다.
최근 다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합의 스케줄링 문제를 해결하는 최적 Pfair 알고리즘이 Baruah 등에 의해 제안되었으며, 이를 기반으로 하는 여러 가지 스케줄링 알고리즘들이 제안되었다. 이들 알고리즘은 단위 크기의 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 태스크들을 스케줄링하는데, 고정된 퀀텀 크기는 태스크 집합이 변경되는 mode change 하의 스케줄링에서 두 가지 문제점을 갖는다. 퀀텀이 너무크면 프로세서의 이용률 저하로 인해 스케줄링이 실패할 수 있으며, 반대로 너무 작으면 스케줄링 빈도수의 증가에 따른 태스크 전환 오버헤드의 문제점을 갖게 된다. 본 논문에서는 mode change환경에서 태스크 집합이 스케줄링 가능하도록 최대의 퀀텀 크기를 결정하기 위한 방법을 제안한다.
본 논문은 시간 제약 조건하에서의 최적 선택 공급 전압을 위한 전력 감소 스케줄링 알고리듬을 제안한다. 전력감소 스케줄링에서는 전력소비를 줄이기 위해 가변 전압 레벨을 이용해 최적 공급 전압을 선택 휴리스틱 방법으로 연산을 수행하여 제어 스텝을 결정한다. 그리고 최적 선택 공급 전압 바인딩에서는 그래프 컬러링 기법을 이용해 레지스터 상의 전력 소비의 주원인인 스위칭 활동을 최소화한다. 상위 수준 벤치마크 예제를 이용한 실험으로부터 우리는 최적 선택 공급 전압을 이용한 제안한 알고리듬이 획일화된 단일 전압을 이용한 알고리듬보다 전력 소비를 줄이는데 효율적임을 보인다.
무선 인터넷 프록시 서버는 캐싱과 압축 기능을 이용하여 무선 사용자와 기존 유선 인터넷을 연결해주는 역할을 수행한다. 이때 무선 인터넷 프록시 서버는 대용량 트래픽에 대한 확장성을 가지고 클러스터링으로 구성될 수 있으며 여러 가지 상황을 고려하여 최적의 스케줄링 알고리즘을 사용할 수 있다. 이에 본 논문에서는 확장성을 위해 구성된 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버에 적용될 수 있는 스케줄링 알고리즘을 비교하여 사용자의 요청 방식에 따른 최적의 스케줄링 알고리즘을 찾고자 한다. 15 개의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고, 실험 결과 사용자가 동일 이미지를 요청한 경우에는 Round-Robin 방식이 가장 좋은 성능을, 다른 이미지를 요청한 경우에는 Least-Connection 방식이 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
리스트 기반 스케줄링은 하드웨어의 자원이 일정한 수준으로 제한된 상황에서 스케줄링에 필요한 컨트롤 스텝의 수를 최소화하고자 하는데 중점을 둔 일련의 스케줄링 기법 중 하나로, 연산의 우선 순위를 결정한 뒤, 그 우선 순위에 의거하여 준비된 일단의 연산들에 대한 스케줄링을 수행하는 방식이다. 따라서 연산의 우선 순위를 결정하는데 고려되는 조건들은 리스트 기반 스케줄링의 성능에 직접적인 영향을 주며, 현재까지 다양한 우선 순위 결정 조건들이 제시되어 있다. 그런데, 최종 합성 결과는 상위 수준 합성의 대상이 되는 입력 그래프의 특성에 따라 그 성능이 좌우되므로 일반적인 의미에서 최적의 우선 순위 결정 조건이란 존재하지 않는다. 본 논문에서는 단일한 우선 순위 조건하에서 경합하는 연산들의 우선 순위 결정 조건이란 존재하지 않는다. 본 논문에서는 단일한 우선 순위 조건하에서 경합하는 연산들의 우선 순위 결정시 다양한 우선 순위 결정 조건들을 균형있게 고려하여 보다 효율적인 스케줄링 결과를 얻는 방법을 제시하였다.
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.
유비쿼터스 지능 공간 환경에서 중요한 이슈는 사용자에게 현재 상황에 최적의 서비스를 제공하는 것이며, 이를 위해서 상황 인식(Context Aware) 기법에 대한 연구가 널리 진행되고 있다. 유비쿼터스 지능 공간은 분산 배치된 수많은 애플리케이션 및 장치와 같은 스마트 객체들이 존재하여 사용자에게 최적의 서비스를 제공하는 환경이다. 유비쿼터스 지능 공간에서는 각 스마트 객체가 수집하는 데이터는 무수히 많다. 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해선 데이터들을 빠르게 처리하여 서비스를 제공하여야 한다. 현재 연구된 스케줄링 방법은 데이터 처리에만 중점을 두었기 때문에 스스로 상황을 인지하여 예측하여야 하는 유비쿼터스 지능 공간을 위한 미들웨어에는 적합하지 않다. 본 논문은 수집한 데이터를 바탕으로 상황을 인식하고 태스크의 우선순위를 재조정하는 상황 인지형 실시간 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 상황 인지형 실시간 스케줄링 기법인 U-RM, U-EDF와 기존의 RM, EDF 알고리즘을 비교하여 성능평가를 한 결과 U-RM은 기존의 RM보다 최대 20.7%의 성능 향상을 보였으며, U-EDF의 경우 기존의 EDF 보다 최대 26.8%의 성능 향상을 보였다.
실시간 시스템에서 많은 요청을 처리하기 위해 다중처리기 구조가 필수적이 되었다. EDF나 LLA와 같은 기존의 실시간 온라인 스케줄링 알고리즘들은 다중처리기 시스템에서 실시간 태스크들을 스케줄링하는 데 적합하지 않다. EDF의 경우 문맥교환 오버헤드가 낮지만 다중처리기 이상현상을 보이며, LLA의 경우 준최적이지만 문맥교환 오버헤드가 높다. EDZL은 두 알고리즘의 문제점을 일부 해결하였으나 세 개 이상의 처리기에서는 준최적이 아니다. EDA2는 과부하 단계에서 좋은 성능을 보이지만 준최적이 아니다. 본 논문에서는 새로운 두개의 온라인 스케줄링 알고리즘 ED/LL과 ED2/LL을 제안한다. ED/LL은 다중처리기에서 준최적이며, 정상부하 단계에서 낮은 문맥교환 오버헤드와 높은 성공률을 보인다. 그러나, 시스템이 과부하 상태가 되면 ED/LL은 비효율적이다. 이를 해결하기 위해, ED2/LL은 정상 부하 단계에서는 ED/LL 또는 EDZL을 사용하고 과부하 단계에서는 EDA2를 사용한다. 실험을 통해 ED2/LL이 정상부하 단계에서는 물론 과부하 단계에서도 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
매년 증가되는 전력소비량에 대응하여 스마트그리드 기술을 기반으로 수용가 측의 에너지관리 중요성이 부각되고 있으며, 홈 에너지관리시스템(HEMS, Home Energy Management System)은 전기요금 절감과 효율적인 전력소비의 중요한 체계로써 기대되고 있다. 일반적으로, 가정에서 높은 전력소비를 가진 가전제품은 계절성 부하로 전기온수기, 냉/난방기를 일컫는다. 즉, 계절성 부하에 적절한 에너지관리, '최적부하 스케줄링'은 전기요금 절감과 직결되는 것을 의미한다. 본 논문은 Modified Branch-and-Bound 기법을 사용하여 사용자의 편의성을 고려한 전기온수기(EWH, Electric Water Heater)의 스케줄링을 실시하겠다. 여기서 사용자의 편의성이란, 외부의 온도변화 또는 습관에 따라 그 부하를 사용하는 것을 의미한다. 온수사용량, 수온 설정온도 변화의 편의성 제약조건을 고려하여 온수기를 효과적으로 운영하는 스케줄링을 실시한다. 이러한 편의성 내에서 온수기를 운영하며, 작동모드는 3가지(정지, 일반/급속가열) 모드가 존재하며, 다양한 요금제도에서의 스케줄링 결과를 절감된 전기요금으로 비교하겠다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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