본 논문은 시간 제약 조건 하에서의 모듈 선택 재사용을 이용한 전력 감소 스케줄링을 제안한다. 일반적인 상위 수준 합성에서의 스케줄링은 실제적인 라이브러리의 복잡한 재사용을 허용하지 않는다. 반면 제안한 전력 감소 스케줄링에서는 주어진 사용자 정의 모듈을 실제적인 RT 라이브러리 모듈 재사용과 공유된 자원에서의 스위치 활동의 자원 공유함으로써 설계의 생산성 및 소비 전력을 줄이는데 효율적으로 접근할 수 있다. 또한 비교 실험에서 스케줄링 기법인 체이닝과 멀티사이클링을 이용해 다양한 상위 레벨 벤치마크의 환경에서 최적의 스케줄링의 결과를 얻는다.
본 논문에서는 광대역 위성 네트워크에서 각 단말에서의 패킷 손실량 기대값을 분석하고, 패킷 손실량 기대값의 총합을 최소화하는 타임슬롯 스케줄링 방법을 제시한다. 이를 위해 각 단말에서의 패킷 손실량 기대값을 구하는 방법을 제시하고, 타임슬롯 스케줄링을 위한 최적화 모형을 정형화하고, 정형화된 모형을 해결하기 위한 방법을 제시한다. 실험을 통해 제시한 방법이 기존 방법에 비해 패킷 손실량 기대값의 총합을 의미 있게 감소시킴을 보인다.
낮은 오버헤드를 갖는 실시간 스케줄링 알고리즘은 멀티코어 프로세서가 임베디드 시스템에서 사용되기 위한 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 멀티코어 환경에서 스케줄링 오버헤드는 주로 메모리 성능을 저해시키는 코어간 태스크 이동에 의해 발생한다. 본 논문에서는 시스템 이용률 면에서 최적으로 알려진 Pfair 스케줄링 알고리즘을 스케줄링 시에 태스크의 CPU 코어 할당 방식에 대해 스케줄링 오버헤드를 측정하였다. 실험 결과 동일 코어 기반 태스크 할당 방식을 도입함으로 인해서 태스크 이동 횟수를 크게 줄일 수 있음을 보여주었다.
본 연구에서는 항만 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 최적화와 관련된 요소와 트럭 운전기사와 터미널 사이의 협상과 관련된 요소를 새로운 방식으로 고려한 중장기 및 실시간 스케줄링 모델을 제시한다. 중장기 스케줄링 모델은 몬테카를로 시뮬레이션, 실시간 스케줄링 모델은 알파고 제로의 원리와 베이즈 정리를 이용하여 구현했다. 실험 결과 제시된 알파고 제로를 이용한 실시간 스케줄링 시스템이 화물차 평균 지연시간을 30분에서 4분으로 대폭 줄여 지연 시간을 최소화하는 것을 입증했다. 실험 관련 코드는 다음 주소에서 확인할 수 있다 : https://github.com/yulleta/Application_of_AlphaGo-Zero_to_port_arrival_scheduling
마감시한 스케줄링에서 작업들은 수행을 완료해야 하는 마감시한을 가진다 스케줄링 알고리즘은 각 시간에 어떠한 작업이 수행되어야 하는 지 결정한다. 수행이 마감시한 안에 완료된 작업들만이 알고리즘의 처리량 또는 이익에 포함된다. 작업들은 임의의 가중치를 가지고 알고리즘의 이익은 완료된 작업들의 가중치의 합으로 주어진다. 스케줄링 알고리즘의 목표는 이익을 최대화하는 것이다. 본 논문에서 우리는 온라인 비선점 스케줄링을 생각한다. 여기서 작업들은 온라인으로 도착하고, 스케줄링 알고리즘은 앞으로 도착할 작업들의 정보를 미리 알 수 없다. 작업들은 스케줄 되고 나서 수행 도중에 멈출 수 없다. 이 문제에 대해서, 우리는 임의의 온라인 알고리즘의 성능의 하한을 구한다. 또한 이 하한과 일치하는 성능을 가지는 최적의 온라인 알고리즘을 제안하다.
다중 처리기 시스템에서의 병렬 처리를 위한 스케줄링 문제는 지난 수 십년 동안 중요한 연구 과제가 되어왔다. 다중 처리기 스케줄링 문제(multiprocessor scheduling problem)란 다중 처리기 시스템에서 병렬 수행 시간(parallel execution time)을 최소화 할 수 있는 최적의 스케줄을 구하는 문제로 정의된다. 복제 중심 타스크 스케줄링은 이러한 문제를 풀기 위한 비교적 새로운 접근 방법이다. 이 논문은 복제 중심 스케줄링 알고리즘들을 타스크 복제 방법에 따라서 전체 복제와 부분 복제의 두 가지로 분류하고, 그 두가지 방법의 장점들을 결합한 새로운 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 이 논문에서 제안된 스케줄링 알고리즘이 비슷한 복잡도(time complexity)를 갖는 다른 스케줄링 알고리즘보다 우수함을 보여준다.
본 논문은 마감시간을 가진 작업들의 온라인 스케줄링 문제를 다룬다. 작업들이 시간이 지남에 따라 도착하고 스케줄링 알고리즘은 앞으로 도착할 작업들의 정보를 미리 알지 못한다. 작업들은 동일한 수행시간만큼 실행되고 알고리즘의 목표는 마감 시간 안에 수행을 완료한 작업들의 수를 최대화하는 것이다. 온라인 알고리즘의 성능은 모든 작업 정보를 미리 알고 최적의 답을 줄 수 있는 최적 알고리즘의 성능과 비교하는데 두 알고리즘 성능의 비를 경쟁비라고 한다. 일반적으로 정보의 부재로 인해 온라인 알고리즘은 큰 경쟁비를 가진다. 따라서 온라인 알고리즘에 보다 많은 머신 또는 보다 빠른 머신을 제공했을 때의 경쟁비를 계산하는 자원추가 분석을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 온라인 알고리즘이 보다 많은 머신들을 이용할 수 있을 때 최적 알고리즘과 같은 성능을 낼 수 있음을 보일 것이다.
본 논문에서는 위성 임무 스케줄링을 효율적으로 수행하기 위한 스케줄링 최적화 알고리즘을 타부탐색 알고리즘과 유전 알고리즘을 이용해 디자인하고, 시뮬레이션을 수행한 비교 결과를 기술하였다. 위성 임무 스케줄링은 위성에게 요구된 작업들과 그에 따른 제한사항 및 다양한 변수들을 종합적으로 고려하여 상호간의 시간, 조건 등의 충돌을 회피함과 동시에 위성의 자원을 최대한 활용하여 운용할 수 있는 최적의 작업시간표를 생성하는 것이다. 위성 임무 스케줄링은 동시에 많은 변수를 고려해야 하기 때문에 연산양이 많고, 매 스케줄링 시 마다 동일한 과정을 반복적으로 수행해야 하므로, 스케줄링 최적화 알고리즘과 같은 위성 운영 자동화, 자율화가 요구되는 분야이다. 다양하게 이용되고 있는 두 가지 스케줄링 기법을 위성 임무 스케줄링 최적화에 적용해 보았다.
본연구는 웹 상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 협력 학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관한 연구이다. 원격 협력 학습은 동일한 학습내용에 흥미를 갖는 아동이 동시에 학습할 수 있는 환경이 필요하며 학습자의 지식 또한 비슷한 수준이어야 효과적인 협력학습을 할 수 있다. 분산 환경의 이질적인 학습자를 모으기 위해서는 좀 더 자율적이고 지능적인 시스템이 필요하며 학습자에 대한 지식을 표현하는 학습자 모델이 요구된다. 이를 위해 에이전트 시스템이 적절하게 사용될수 있으며 학습자의 수준을 판단하기 위한 진단 에이전트와 협력학습이 가능한 여러명의 학습자들을 알맞은 시간과 서버에 연결하는 스케줄링 에이전트를 웹 기반 지능형 교수 시스템에 접목하였다. 학습자 수준을 진단하는 진단 에이전트는 확신도를 높이기 위해 3-모수 로지스틱 확신공식과 시간 가중치 확신인자 공식을 적용하여 신뢰도를 높였다 또한 협력학습의 스케줄링을 위해 다양한 제약조건들의 최적해를 구하기 위해 제약 만족 문제(CSP)로 스케줄링 에이전트를 모델링하였다 본 연구에서 설계 구현한 협력학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 효율성을 살펴보기 위해 여러명의 학습자를 대상으로 실험하였다. 실험을 통해 각 학습자의 지식 수준 진단과 다수의 학습자가 적절한 협력학습을 하기 위한 스케줄링이 매우 효율적으로 이루어짐을 볼 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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