• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.213-226
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• 2011

글로벌 공급사슬 환경에서 글로벌하게 분산 조달, 생산, 유통하게 됨에 따라 전체 공급사슬의 스케줄을 최적화하기 위해서 공급사슬상의 개별 기업 혹은 공장의 스케줄링 최적화뿐만 아니라 각 개별 기업 혹은 공장의 스케줄을 긴밀하게 연계하는 것이 필요하게 되었다. 이는 경쟁과 협력을 동시에 하는 개별 기업 혹은 공장을 개별 에이전트로 보고 각 에이전트간 커뮤니케이션을 통해 개별 에이전트가 관할하는 스케줄러의 스케줄을 조정함으로써 가능해진다. 하지만 전통적인 스케줄링 연구는 개별 스케줄러의 최적화에 집중되어 있고, 에이전트 연구는 스케줄링 도메인에 적용한 예가 제한적이며 이 예도 개별 스케줄러 내의 최적화에 적용하거나 실제 현장 문제가 아닌 실험실 문제 수준에 그치고 있다. 따라서 본 연구에서는 전체 글로벌 공급사슬 스케줄의 최적화를 위해 개별 기업 혹은 공장 스케줄러의 스케줄링을 연계하는 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트 기반 플랫폼을 구축하였다. 글로벌 공급사슬에서 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트 기반 플랫폼을 구축하기 위해 첫째, 경쟁협력 스케줄링 분류 체계를 확립하고, 둘째, 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트를 설계하고, 셋째, 경쟁협력 스케줄링을 위한 지식기반 의사결정 모델을 개발한 후, 넷째 조선산업에 적용 가능한 프로토타입 시스템을 개발했다. 이를 통해 글로벌 공급사슬상의 전체 스케줄의 품질과 에이전트간 커뮤니케이션의 노력에 대한 균형점을 찾을 수 있다. 이를 통해 공급사슬내 개별 기업 혹은 공장의 부분 최적화를 극복할 수 있는 대안을 제시할 것으로 기대한다.

• 융합보안논문지
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• 제4권3호
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• pp.57-82
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• 2004

컴퓨터, 통신과 데이터베이스가 합류하여 빠른 속도로 분산 데이터베이스를 생성하고 있는 시점에서, 많은 응용들은 이러한 데이터베이스를 대상으로 시간적으로 일관성이 있는 센서 데이터를 실시간으로 접근하는 것을 필요로 한다. 전통적인 비실시간 데이터베이스와 객체 관리 시스템에 비해서 성능과 기능면에서 상당히 향상된 점들을 제공하기 위해 BeeHive라는 객체 지향 실시간 데이터베이스 시스템을 개발하였다. 이 논문에서는, 데이터 데드라인을 인지하는 두 가지의 스케쥴링 정책 EDDF와 EDF-DC, 기준이 되는 EDF의 성능이 BeeHive 상에서 수락제어가 있는 경우와 없는 경우로 나누어 광범위한 실험을 통해 평가되었다. 데이터 데드라인을 인지하는 스케쥴링 정책들이 효율적인 영역과 수락제어가 중요한 역할을 하는 영역을 구분하여 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권4호
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• pp.561-568
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• 2008

이제까지 흐름공정 모델에 관한 연구에서는 주로 주기 태스크들에 대한 스케줄링 방법들을 제시하였지만, 본 논문에서는 합성 이용율을 이용하여 흐름공정 모델에서 비주기적 지역 태스크와 선행 관계를 갖는 비주기적 종단 태스크가 n개의 노드에서 함께 실행되는 경우에 대해서, 스케줄링 가능성 여부를 판단할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 이전에 제시된 여러 단계의 파이프라인에서 실행되는 비주기 종단 태스크 처리방법을 흐름공정 모델에 적용하면, 실제로는 스케줄링이 불가능한 태스크가 스케줄링 가능하다고 판정되고, 이로 인해 실제로는 스케줄링이 가능한 태스크들이 스케줄링 불가능하다고 판정되는 문제가 발생한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 이러한 문제를 해결하였고, 모의실험을 통해 스케줄링 가능성이 10% 증대되었음을 확인하였다.

• International Journal of CAD/CAM
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• 제9권1호
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• pp.111-120
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• 2010

In this paper, we propose a volume rendering method using grid computing for large-scale volume data. Grid computing is attractive because medical institutions and research facilities often have a large number of idle computers. A large-scale volume data is divided into sub-volumes and the sub-volumes are rendered using grid computing. When using grid computing, different computers rarely have the same processor speeds. Thus the return order of results rarely matches the sending order. However order is vital when combining results to create a final image. Job-Scheduling is important in grid computing for volume rendering, so we use an obstacle-flag which changes priorities dynamically to manage sub-volume results. Obstacle-Flags manage visibility of each sub-volume when line of sight from the view point is obscured by other subvolumes. The proposed Dynamic Job-Scheduling based on visibility substantially increases efficiency. Our Dynamic Job-Scheduling method was implemented on our university's campus grid and we conducted comparative experiments, which showed that the proposed method provides significant improvements in efficiency for large-scale volume rendering.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.117-135
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• 2016

Performance enhancement is one of the most important issues in high performance distributed computing systems. In such computing systems, online users submit their jobs anytime and anywhere to a set of dynamic resources. Jobs arrival and processes execution times are stochastic. The performance of a distributed computing system can be improved by using an effective load balancing strategy to redistribute the user tasks among computing resources for efficient utilization. This paper presents a multi-class load balancing strategy that balances different classes of user tasks on multiple heterogeneous computing nodes to minimize the per-class mean response time. For a wide range of system parameters, the performance of the proposed multi-class load balancing strategy is compared with that of the random distribution load balancing, and uniform distribution load balancing strategies using simulation. The results show that, the proposed strategy outperforms the other two studied strategies in terms of average task response time, and average computing nodes utilization.

• ETRI Journal
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• 제28권1호
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• pp.31-44
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• 2006

In a packet switching network, congestion is unavoidable and affects the quality of real-time traffic with such problems as delay and packet loss. Packet fair queuing (PFQ) algorithms are well-known solutions for quality-of-service (QoS) guarantee by packet scheduling. Our approach is different from previous algorithms in that it uses hardware time achieved by sampling a counter triggered by a periodic clock signal. This clock signal can be provided to all the modules of a routing system to get synchronization. In this architecture, a variant of the PFQ algorithm, called digitized delay queuing (DDQ), can be distributed on many line interface modules. We derive the delay bounds in a single processor system and in a distributed architecture. The definition of traffic contribution improves the simplicity of the mathematical models. The effect of different time between modules in a distributed architecture is the key idea for understanding the delay behavior of a routing system. The number of bins required for the DDQ algorithm is also derived to make the system configuration clear. The analytical models developed in this paper form the basis of improvement and application to a combined input and output queuing (CIOQ) router architecture for a higher speed QoS network.

• 대한산업공학회지
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• 제39권4호
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• pp.278-289
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• 2013

Up-to-date market dynamics and intense competition have forced a production system to be more widely distributed and decentralized than ever, and the production system itself can be regarded as a collaborative network of autonomous production resources in which the responsibility of decision making is also decentralized into individual autonomous entities. The conventional resource management models, however, are not suitable for the distributed and decentralized environment because of their centralized nature. In this paper, an agent-based resource management model is proposed. The proposed model applies employment relation-driven fractal organization (FrOrg) into organizational model for distributed production resources and presents a resource management framework based on employment contracts. The fractal organization is a structured association in which a self-similar pattern recursively appears, and employment relations between production resources are recursively constructed throughout the entire production system.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권2호
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• pp.193-214
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• 2014

Load balancing is the major benefit of any distributed system. To facilitate this advantage, task duplication and migration methodologies are employed. As this paper deals with dependent tasks (DAG), we used duplication. Task duplication reduces the overall schedule length of DAG along-with load balancing. This paper proposes a new task duplication algorithm at the time of tasks assignment on various processors. With the intention of conducting proposed algorithm performance computation; simulation has been done on the Netbeans IDE. The mesh topology of a distributed system is simulated at this juncture. For task duplication, overall schedule length of DAG is the main parameter that decides the performance of a proposed duplication algorithm. After obtaining the results we compared our performance with arbitrary task assignment, CAWF and HEFT-TD algorithms. Additionally, we also compared the complexity of the proposed algorithm with the Duplication Based Bottom Up scheduling (DBUS) and Heterogeneous Earliest Finish Time with Task Duplication (HEFT-TD).

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
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• pp.17-21
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• 1989

6-DOE simulator system is designed to real-time processing for motion control, data acquisition, image generation and image processing etc.. In this paper, we introduce hardware and software design technologies for distributed processing, event-trapping, system monitoring and time scheduling procedure in 6-DOF simulator system design.

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권7호
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• pp.451-456
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• 2007

이 논문에서는 컴퓨터 시스템을 이질적 서버들로 구성된 시스템으로 간주하고, 장기적 관점에서 응용들간의 공정성을 추구하는 누적적(累積的) 공정 스케줄링 방법을 제시한다. 기존의 단일 서버 환경에서 주로 사용되는 GPS(generalized processor sharing) 기반의 스케줄링 알고리즘들은 순간적 관점에서 서버의 용량을 분배한다. 그러나 이를 이질적 다중 서버 환경에 적용하는 경우, 스케줄링 순서에 의한 지연시간의 오차가 서버들을 거치면서 누적될 수 있고, 잉여용량이 순간적 관점에서만 배분되기 때문에 장기적 관점에서 불공정성 문제가 발생할 수 있다. 본 논문의 방법에서는 각 응용의 예약용량을 보장하면서 잉여용량의 적절한 배분을 통해 장기적 관점의 공정 서비스를 추구한다. 이를 위해, 각 응용이 이상적으로 진행되기 위해 받아야 할 공정한 서비스 용량을 주기적 관찰을 통해 동적으로 파악하여 참조용량 모델로 삼고, 스케줄러는 응용들이 이 참조용량 모델을 점진적으로 따르도록 한다. 또한 이 모델을 효율적으로 구현하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 만들고 실험을 통해 이를 검토한다.