• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.1-9
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• 2024

본 논문에서는 LoRaEnergySim에 최적의 실시간 스케줄링 알고리즘으로 알려진 ED-H 스케줄링 알고리즘을 연동하여 LoRaWAN 클래스-A 단말기에 슈퍼 커패시터 기반의 에너지 하베스팅 시스템을 전원 공급 장치를 적용하였을 때 시간 제약성을 갖는 LoRaWAN 컨트롤러의 태스크와 응용 태스크의 실시간 스케줄링 알고리즘 간의 상호 시뮬레이션이 가능하도록 한다. 이를 위해 LoRaWAN의 상태와 상태 전환에 따른 시간과 에너지 특성을 로그 형태로 추출하고 타임 슬롯 기반의 ED-H 스케줄링 알고리즘에 적합하도록 태스크 모델을 수립하고 태스크가 CPU에 의해서 수행되는 특성에 따라 알고리즘이 시간 제약성을 만족하며 태스크를 수행할 수 있도록 확장하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 평가를 위해 LoRaEnergySim 시뮬레이션 결과가 제시된 동일 환경에서 패킷 송수신이 수행되는 것과 동시에 10%에서 90%의 CPU 점유율을 갖는 다양한 시간과 에너지 특성을 갖는 태스크 집합에 대해 ED-H 스케줄링 알고리즘을 수행하였으며, 실험 결과로 스케줄링 알고리즘에 따라 시간 제약성의 만족을 위해 슈퍼 커패시터의 에너지가 고갈되지 않는 한 태스크의 시급성을 우선하여 사용하는 것을 확인하여 상호 시뮬레이션의 적용 가능성을 확인하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제3권1호
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• pp.21-24
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• 2017

현대의 컴퓨터는 여러 프로세스를 처리해야 한다. 운영체제에서는 소수의 CPU로 많은 프로세스를 처리하기 위해서 스케줄링을 이용한다. 스케줄링의 종류에는 FCFS, SJF, RR이 있다. 이 중 RR은 최대 할당 시간을 정해야 한다. 본 논문에서는 최적의 최대 할당 시간을 찾기 위해 특정 샘플에 대해 GLM 알고리즘으로 분석하였다. 이 분석방법을 통해 원하는 조건에 따른 최대 할당 시간을 지정할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.123-126
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• 2003

이질적인 계산자원들로 구성된 환경에서 독립적인 작업들을 스케줄링하기 위한 최적의 방법을 찾는 것은 NP-Complete 문제로 알려져 있다[3]. 현재까지 이 문제를 풀기 위한 다양한 휴리스틱 스케줄링 방법이 연구되어 왔다[l][4][5][6]. 본 논문에서는 그리드 컴퓨팅 환경을 위한 태스크 매핑 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 태스크의 완료시간을 계산시간과 통신시간으로 분리하여 노드의 성능과 네트워크의 상태를 감안하여 태스크를 할당하는 네트워크 적응적 매핑 알고리즘이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.487-490
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• 2003

본 논문은 동적 우선순위 실시간 시스템에서 경성 종료시한을 갖는 비주기 태스크를 스케줄링하는 EDL 알고리즘을 확장하여 구현하였다. 동적 우선순위 방식의 비주기 태스크를 스케줄링 하는데 있어서 최적이라고 증명된 EDL 알고리즘이 갖고 있는 문제점인 실행되고 있는 비주기 태스크가 있으며 다음 비주기 태스크의 요청이 들어왔을 때 선행된 비주기 태스크의 종료시점에서 받아들이는 제약을 개선하고 경성 비주기 태스크들이 동시에 들어왔을 때의 응답시간을 시분할 방식을 이용하여 최소화하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.161-166
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• 2006

본 논문은 시간 제약 조건하에서의 모듈 선택 재사용을 이용한 CPLD 저전력 기술 매핑을 제안한다. 일반적인 상위 수준 합성에서의 스케줄링은 실제적인 라이브러리의 복잡한 재사용을 허용하지 않는다. 반면 제안한 알고리즘은 주어진 사용자 정의 모듈을 실제적인 RT 라이브러리 모듈 재사용과 공유된 자원에서의 스위치 활동의 자원 공유하여 스케줄링을 수행한다. 스케줄링은 체이닝과 멀티사이클링을 이용해 다양한 상위 레벨 벤치마크의 환경에서 최적의 스케줄링의 결과를 얻는다. 스케쥴링의 결과 재사용된 자원은 CPLD 저전력 기술 매핑 알고리즘을 이용하여 저전력으로 회로를 구현한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.189-195
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• 2020

본 논문은 딥러닝을 위한분산학습에서학습속도를 저하시키는 stale 문제를 최소화하기 위한 방법으로 데이터 시퀀싱을 제안하였다. 이데이터 시퀀싱 문제는일반 납기를 갖는 단일 공정 하에서 일찍 혹은 늦음 정도의 총합을 최소화 하는 스케줄링 문제로 모델링할 수 있다. 만약 최적해에서 크기가 작은 작업과 큰 작업의 순서가 미리 알려져 있다면, 이 스케줄링 문제가 효율적으로 풀린다는 것을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.830-833
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• 2020

콜센터에서 인력 스케줄링은 매우 중요하다. 모든 콜센터에서 인건비는 고정비 성격이 강하여 차지하는 비중이 매우 높아 콜센터의 이익을 좌지우지한다. 그렇기 때문에 콜센터의 적정 인력의 고용과 배치는 인건비 뿐만 아니라 콜 성공률 또한 직결되어 있어 콜센터 운영에서 중요한 사안이라고 할 수 있다. 대부분의 콜센터가 현재까지도 관리자의 경험에 의해 인력배치를 수립하는데, 이러한 방법은 과학적이지 않으며 인원수에 영향을 미치는 모든 변수들을 고려할 수 없다. 과거 수학적 모델을 수립하는 것이었다면, 지금은 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 기반으로 미래의 고객과 인원수를 예측해야 한다. 본 논문에서는 수리제약식을 통해 다양한 변수들을 고려하고 비선형 정수 계획법과 딥러닝 기반의 예측 값을 이용하여 비선형 정수계획법을 통해 최적의 인력배치 스케줄링을 수립하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2981-2986
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• 2015

본 논문에서는 브로드캐스트를 수행할 수 있는 m개의 서버가 존재하는 경우에 마감시간이 있는 요청들을 만족시키는 스케줄링 문제를 다룰 것이다. 서버가 어떤 페이지를 브로드캐스트하면 이 페이지를 요구한 모든 요청들은 만족된다. 스케줄링 알고리즘은 매 시간에 서버에서 브로드캐스트 할 페이지를 결정한다. 알고리즘의 목표는 마감시간 안에 만족된 요청들의 가중치 합을 최대로 하는 것이다. 온라인 알고리즘의 성능은 입력을 미리 다 알고 결정을 내리는 최적 오프라인 알고리즘의 성능과 비교된다. 일반적으로 최적 오프라인 알고리즘의 성능이 월등히 뛰어 나기 때문에 온라인 알고리즘이 보다 많은 자원을 이용할 수 있는 자원추가 분석 방법을 사용한다. 본 논문에서는 온라인 알고리즘이 보다 많은 서버를 사용하는 경우를 다룰 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권12C호
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• pp.1164-1174
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• 2007

본 논문에서는 상향링크 다중사용자 MIMO/FDD 시스템에서 최적 성능을 보이면서 낮은 복잡도를 가지는 안테나 선택 기반 스케줄링 방식을 제안한다. 가장 복잡하면서 가장 우수한 성능을 보이는 스케줄링 알고리즘인 Brute-Force 스케줄러(BFS)의 성능에 근접하면서 복잡도가 현저히 낮은 세 가지 스케줄링 방식을 제안하고 채널용량, 복잡도, SER 관점에서의 성능 비교를 보인다. 실험 결과 제안한 스케줄링 방식 중 CSS(Capacity-Stacking Scheduler)와 SOAS(Semi-orthogonal Antenna Scheduler) 방식은 낮은 복잡도를 유지하면서 BFS와 같은 성능을 보였으며, 좀 더 복잡도를 줄인 RC-SOAS(Reduced Complexity-SOAS)의 경우 안테나 수가 적은 경우에는 BFS 와의 성능차가 거의 없음을 확인하였다. 또한, 스케줄링을 하기 위한 안테나 채별의 집합을 형성하는 방식으로 Full-Set(FS) 방식과 Sub-Set(SS) 방식을 비교하여, SS 방식을 통해 안테나 수가 적은 경우 성능 열화 없이 추가적으로 복잡도의 이득을 얻을 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제41권4호
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• pp.192-201
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• 2014

유저 스케줄링 기법은 802.11 Wi-Fi 시스템의 전송 용량을 증대시키는 최적의 유저 집합을 선택함으로써 멀티유저 MIMO의 이득을 크게 높인다. 하지만, 대부분의 기법들은 실제 시스템에서 채널정보 교환에 의한 오버헤드 때문에 이득을 얻는데 실패한다. 본 논문은 채널 정보 교환 오버헤드를 고려한 유저스케줄링 기법과 이를 위한 MAC 프로토콜 ACE를 제안한다. AP가 모든 유저의 채널정보를 얻은 후 스케줄링을 수행하는 기존의 기법들과는 달리, ACE는 채널 정보 교환과 스케줄링이 동시에 이루어진다. 즉, AP는 이미 스케줄된 유저들의 채널 정보를 알려주고, 남아있는 유저들은 그 채널정보를 기반으로 자신의 유효채널을 계산하여 그 값에 따라 AP에게 채널 정보를 전송한다. 트레이스 기반의 MATLAB 시뮬레이션을 통해 우리는 제안한 기법이 기존 프로토콜들에 비해 높은 처리량 이득을 얻을 수 있음을 확인 할 수 있었다.