스케줄링의 목적은 입력 작업(DAG)에 대한 스케줄 결과 길이를 최소화하는 것이다. 이런 스케줄링 문제는 잘 알려진 '정해진 시간 내에 해결하기 어려운 문제(NP-complete)'이며 최적의 스케줄링 결과 값을 얻기 위해서는 휴리스틱으로 해결해야 한다. 선후 관계의 제약을 갖는 노드들의 스케줄링을 효율적으로 수행하기 위해 부모 노드와 이질 프로세서에 대한 정보를 고려하는 TANH(the Task duplication based scheduling Algorithm for Network of Heterogeneous systems), GDL, BIL, TDS과 같은 많은 알고리즘이 제안되었다. 본 논문은 기존의 TANH 스케줄링에서 나타나는 여러 개의 부모 노드와 이질 프로세서에 대한 다양한 경우를 충분히 고려하지 못한 점을 보안하여 향상된 스케줄링을 수행할 수 있는 DTSC (Duplication based Task Scheduling with Communication Cost in Heterogeneous Systems)알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능은 기존 TANH, GDL 알고리즘과 비교하였으며, 스케줄링의 성능 향상을 보여 주었다.
본 논문에서는 IRIS(Increasing Reward with Increasing Service) 태스크들을 위한 기존 온-라인 최적 알고리즘에 근접한 총가치(total reward)를 생성하면서 보다 낮은 스케줄링 복잡도를 가진 휴리스틱(heuristic) 온-라인 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘들은 총가치를 최대화하기 위해 시스템 내의 모든 태스크들을 스케줄링 대상으로 고려한다. 따라서 이들 알고리즘들은 많은 태스크들을 가진 실제 시스템에 적용하기에는 매우 놀은 시간 복잡도를 가진다. 제안 알고리즘은 시스템 내의 모든 태스크들을 대상으로 스케줄링하는 것이 아니라, 상수 W개의 태스크들을 선택하여 이들을 대상으로 스케줄링 한다. 제안 알고리즘은 W개의 태스크를 어떤 기준에 의해 선택할 것인가를 규정하는 테스크 선택정책에 기반을 두고 있으며, 간단하면서도 직관적인 두 가지 선택정책과 이 둘을 통합한 보다 일반화된 선택정책을 제안한다. 스케줄링 대상을 축소함으로써 제안 알고리즘의 복잡도를 O(Wn)로 줄일 수 있었다. 다양한 성능실험 결과 알고리즘 평균 계산 빈도는 O(W)에 더 가깝다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 상위 단계 합성(high-level synthesis)에서의 메모리 탐색(exploration) 문제를 푸는 데 있어, 현존하는 메모리 합성 시스템들이 간과했던 한 가지 중요한 성질인 메모리 탐색에서의 스케줄링 효과(scheduling effect)를 말하고자 한다. 그리고 이 성질을 충분히 활용할 수 있는 새로운 형태의 통합된 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 메모리 구성(configuration)과 스케줄을 동시에 고려한다는 것을 가장 큰 특징으로 하는데, 몇 개의 벤치마크 필터 회로에 대한 실험을 통해 제안된 탐색 기법이 빠른 시간 안에 최적에 가까운 메모리 구성을 찾는다는 것을 보일 수 있었다.
SNMP(Simple Network Management Protocol) 네트워크 모니터링에서 에이전트 정보가 시간에 따라 변하는 정보인 경우 메니저는 이를 시간 지연 없이 관찰할 필요가 있으며, 이 때 주로 폴링(Polling)을 사용한다. 폴링에서는 한번의 에이전트 정보 전송을 위해서는 두 번의 메시지(요구와 응답) 전송이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 폴링 방법보다 적은 네트워크 부하로 여러 에이전트 시스템을 실시간으로 모니터링 하는 동적 스케줄링 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 각 에이전트가 정보의 시간적 변화량에 따라 최적의 에이전트 모니터링 주기를 결정하고 매니저는 이 주기들을 취합하여 모니터링에 의한 부하가 전체 네트워크 부하의 일정 부분이하가 되도록 메니저 모니터링 주기를 결정하게된다. 에이전트는 최종적으로 메니저 모니터링 주기에 따라 스스로 정보를 전송함으로써 기존의 폴링방법보다 상대적으로 적은 네트워크 부하로 실시간 모니터링이 가능하다. 본 논문에서는 기존의 SNMP 폴링과 제안된 방법에 대해 설명을 하고 SNMP를 이용한 제안된 방법의 구현 시 필요한 구조를 제시하고 시뮬레이션을 이용하여 기존의 방법과 제안된 방법을 평가한다.
비대칭 통신환경에서는 서버가 사용자에게 데이터를 전송하는 방법으로 데이터 방송을 사용한다. 이 방법은 서버에서 사용자에게 필요한 모든 데이터를 주기적으로 반복해서 전송하고 사용자는 필요한 데이터가 방송되면 그 데이터를 사용한다. 그러므로 사용자는 필요한 데이터가 방송될 때까지 기다려야한다. 이러한 사용자의 대기시간은 줄여야만 한다. 대기시간을 줄이기 위하여 서버에서는 각각의 데이터의 순서를 스케줄링하여 방송해야 한다. 본 논문에서는 사용자가 각각의 데이터를 요청할 확률, 데이터의 크기와 데이터의 최적주기를 이용하여 데이터를 스케줄링하는 방법을 제안하고 이 방법들의 효용성을 검증했다. 이를 위해 제안한 방법으로 데이터를 스케줄링하여 사용자의 평균대기시간을 구하는 실험을 하였다. 실험 결과 빈도만 고려한 방법에 비해 약 13%의 성능이 증가되었다.
모바일 그리드 네트워크의 단점인 연결의 불안정성과 이기종의 비전용 이동장비의 사용을 고려한 환경에서, 모바일 그리드 시스템의 효율적인 성능을 제공하기 위해서 본 논문에서는 작업할당 스케줄링 알고리즘을 제시하였다. 제시한 스케줄링 알고리즘은 두 개의 중요기능이 있으며, 이는 작업처리 시간을 예측하는 것과 작업을 수행시키기 위해 필요한 최적의 이동단말기의 개수를 정하는 것이다. 이러한 성능을 제공하기 위해서 제시한 알고리즘에서는 무선 네트워크 환경에서 이기종의 비전용장비의 영향을 고려한 네트워크의 지연시간을 계산하는 수학적인 수식을 제시하였다. 또한 구현된 모바일 그리드 환경에서 분산 어플리케이션을 수행하여 제시한 스케줄링 알고리즘에 대해 성능평가를 수행하였다.
OFDMA 시스템에서 주파수축에서의 다중사용자 스케줄링의 성능은 채널의 주파수 선택적 특성과 상관이 있다. 채널이 주파수축에서 평탄하면 다중사용자 스케줄링의 이득이 줄어들 수 있으며 반대로 주파수 선택적 특성이 너무 커서 할당 대역폭 내에서 채널의 변화가 심하게 일어난다면 충분한 스케줄링 이득을 얻기 어려워진다. 다중 사용자 스케줄링 이득을 최대화하기 위해서는 순환지연 다이버시티를 적용하여 채널의 주파수 선택적 특성을 조절할 수 있다. 이 논문에서는 할당 대역폭과 채널 특성을 고려하여 순환지연 다이버시티를 적용할 때의 최적의 지연값을 결정하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 고정 우선순위 경성 실시간 시스템에 대한 에너지 측면에서의 최적의 전압 스케줄링 문제를 고려한다. 먼저, 이 문제가 NP-hard임을 증명한다. 다음으로 이 문제에 대한 fully polynomial time approximation scheme(FPTAS)을 제시한다 제안한 FPTAS는 주어진 임의의 $\varepsilon$>0에 대해 에너지 소모량이 최적의 전압 스케줄에 비해 (1+$\varepsilon$)배 이내에 있는 전압 스케줄을 문제의 입력의 크기와 1/$\varepsilon$의 다항함수 이내의 시간에 계산해준다. 실험 결과, 제안된 FPTAS는 기존의 휴리스틱에 비해 더 효율적인 전압 스케줄을 더 빠른 시간에 찾아주었다.
본 논문은 병렬 처리 시스템 환경에서 효율적인 태스크 스케줄링에 관한 연구로써 태스크 그래프의 재구성에 의해 전체 수행 시간을 단축시키는데 목적을 두고 있다. 태스크 스케줄링은 m개의 테스크를 n개의 프로세서에 할당하는 연구인데 이는 많은 문제점을 갖고 있다.[1, 4, 9] 일반적으로 이 문제를 해결하는 것은 NP-hard 문제로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 주어진 태스크 그래프를 재구성하여 스케줄링 하는 방법을 제시하였다. 태스크 그래프와 시스템 그래프를 이용하여 효과적으로 수행이 될 수 있는 재구성 태스크 그래프(RTG)를 만들고 이를 스케줄링 함으로써 기존의 논문에서 준 최적의 결과를 얻기 위해 태스크 스케줄링후에 재할당 및 반복 수행의 과정이 사용하였는데 이를 없애면서 빠른 시간안에 스케줄링이 이루어지도록 하였고 스케줄링의 결과 또한 향상시켰다.
마감시간을 기준으로 스케줄링하는 EDF (Earliest Deadline Fisrt) 알고리즘이나 여유시간을 기준으로 스케줄링 하는 LLF (Least Laxity First) 알고리즘과 같은 기존의 방식들은 다중프로세서 시스템에서는 스케줄링 성공률이 급격히 낮아지거나 문맥교환 획수가 지나치게 높아 현 실적인 적용에 무리가 있다. 이 둘을 적절히 조합하여 성능을 개선한 것으로서 EDZL (Earliest Deadline Zero Laxity)은 EDF를 기본으로 하고 여유시간이 0에 도달한 태스크에 대해서는 우선적으로 실행하도록 하는 방식이다. 본 논문에서는 LLF와 같이 최소 여유시간의 태스크를 우선 적으로 실행하되 문맥교환은 여유시간이 0에 도달한 태스크가 발생할 경우에만 이루어지도록 한 LLZL (Least Laxity Zero Laxity) 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 평가결과 LLZL은 준최적으로 알려져 있는 LLF에 근접한 높은 스케줄링 성공률을 보이면서도 문맥교환 오버헤드는 EDF 와 비슷한 낮은 수준을 유지하였다. EDZL과의 비교에 있어서도 스케줄링 성공률, 문맥교환 횟수 두 가지 측면 모두 나은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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