• 한국통신학회논문지
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• 제37A권10호
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• pp.876-884
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• 2012

본 논문에서는 무선 센서네트워크(wireless sensor network : WSN)에서 발생하는 두 가지 지연 요인인 큐잉 지연(queueing delay)과 랜덤 링크 스케줄링에 의한 지연(delay by random link scheduling)을 소개하고 이를 해결하기 위한 새로운 순차적 스케줄링 기법을 제안한다. 또한 모의 실험을 통하여 이용하여 제안한 다중 홉 전송기법의 성능 평가를 수행하고, 이를 기존의 랜덤 링크 스케줄링 기법의 성능과 종단간 패킷 전송 지연의 관점에서 비교한다. 모의실험 결과에 따르면, 소스 노드(source node)와 목적지 노드(destination node) 사이의 홉 수(hop distance)가 증가할수록 제안한 스케줄링 기법과 기존의 랜덤 링크 스케줄링 기법의 지연 성능 차이가 증가함을 알 수 있었다. 소스 노드와 목적지 노드 사이의 평균 홉 수가 2.66, 4.1, 4.75 및 6.3 일 때, 제안한 스케줄링 기법은 기존의 랜덤 링크 스케줄링 기법에 비해 22%, 36%, 48% 및 55% 까지 지연 시간을 줄일 수 있었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.1117-1123
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• 2005

This paper deals with a new automated guided vehicle (AGV) control system for distributed control. Proposed AGV control system adapts the multi-agent technology. The system is composed of two types of controller: routing and order. The order controller is in charge of assignment of orders to AGVs. Through the bidding-based negotiation with routing controllers, the order controller assigns a new order to the proper AGV. The order controller announces order information to the routing controllers. Then the routing controllers generate a routing schedule for the order and make a bid according to the routing schedule. If the routing schedule conflicts with other AGV's one, the routing controller makes an alternative through negotiation with other routing controllers. The order controller finally evaluates bids and selects one. Each controller consists of a set of agents: negotiation agent, decision making agent and communication agent. We focus on the agent architecture and negotiation-based AGV scheduling algorithm. Proposed system is validated through an exemplary scenario.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권10호
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• pp.714-719
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• 2004

The Controller Area Network (CAN) is being widely used in real-time control applications such as automobiles, aircraft, and automated factories. Unfortunately, CAN, in its current form, is not able to either share out the system bandwidth among the different devices fairly or to grant an upper bound on the transmission times experienced by the nodes connected to the communication medium as it happens, for instance, in the token-based networks. In this paper. we present the message scheduling for CAN, based on the distributed control scheme to integrate actuators and sensors in a humanoid robot. Besides introducing the new algorism, this paper also presents some performance figures obtained using a specially developed software simulator, while the behavior of the new algorism is compared with the traditional CAN systems, in order to see how effective they are.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.103-111
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• 2003

A distributed sewer cluster system is a cost-effective system to provide a service application for clients with reliable, scalable, available, and fault-tolerant features. In order to provide high quality services, it is necessary to evaluate service performances, tune the server system, and analyze performances. In this paper, we propose a simulator to generate workloads based on statistic configuration according to estimated application traffics, apply workload scheduling algorithms, and evaluate the simulation results. We introduce the simulator design modelling and architecture. By using flexible parameters, the simulator is able to generate various patterns of workloads with different statistics, and configure system environments such as the number of server nodes, system resources considered, and their capacities. With this simulator, we introduce two scenarios: one is to find appropriate thresholds for the best performance of cluster system, and the other is to find the suitable scheduling algorithm for workload characteristics of service applications.

• Journal of Communications and Networks
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• 제13권4호
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• pp.400-407
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• 2011

Various air indexing and data scheduling schemes for wireless broadcast of spatial data have been developed for energy efficient query processing. The existing schemes are not effective when the clients' data access patterns are skewed to some items. It is because the schemes are based on flat broadcast that does not take the popularity of the data items into consideration. In this paper, thus, we propose a data scheduling scheme letting the popular items appear more frequently on the channel, and grid-based distributed index for non-flat broadcast (GDIN) for window query processing. The proposed GDIN allows quick and energy efficient processing of window query, matching the clients' linear channel access pattern and letting the clients access only the queried data items. The simulation results show that the proposed GDIN significantly outperforms the existing schemes in terms of access time, tuning time, and energy efficiency.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.97-99
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• 2001

분산 멀티미디어 데이터 처리는 실시간 처리, 서비스 품질의 균일성, 다수의 사용자에 대한 서비스 제공등과 같은 요구사항을 만족해야 한다. 기존의 범용 운영체제는 클라이언트/서버의 상태에 따라 주어진 서비스가 요구하는 사양을 만족하도록 관련 프로세스나 스레드들을 서로 연동시켜 운영하여야 하는 분산 멀티미디어 환경에서 적합하지 않을 수 있다. 이와같은 문제점을 해결하기 위하여 운영체제 내의 스케쥴링 정책을 바꾸는 방법이 있지만 이 방법은 커널 코드를 직접 수정해야 하기 때문에 구현상의 어려움이 많다. 이에 대한 대안으로 본 논문에서는 사용자 영역의 실시간 스케쥴러(URESPO: An User-level Real=time Scheduling Policy on distributed multimedia systems)를 제안한다. URESPO는 사용자 영역에서 실시간 스케쥴링 할 수 있는 사용자-영역의 스케쥴러를 만들어 하부 운영체제 내의 스케쥴러에게 다음에 수행할 스레드를 선정하는데 여러 가지 힌트를 줌으로써 사용자가 의도한 대로 기존 운영체제의 스케쥴링 정책을 변경할 수 있다. URESPO의 유용성은 실험을 통해 증명하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2003년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.27-34
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• 2003

A distributed server cluster system is a cost-effective system to provide a service application for clients with reliable, scalable, available, and fault-tolerant features. In order to provide high quality services, it is necessary to evaluate service performances, tune the server system, and analyze performances. In this paper, we propose a simulator to generate workloads based on statistic configuration according to estimated application traffics, apply workload scheduling algorithms, and evaluate the simulation results. We introduce the simulator design modelling and architecture. By using flexible parameters, the simulator is able to generate various patterns of workloads with different statistics, and configure system environments such as the number of server nodes, system resources considered, and their capacities. With this simulator, we introduce two scenarios: one is to find appropriate thresholds for the best performance of cluster system, and the other is to find the suitable scheduling algorithm for workload characteristics of service applications.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권10호
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• pp.3105-3112
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• 2000

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권7호
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• pp.205-216
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• 2022

딥러닝 분산 학습에 사용되는 많은 도구 중 하나는 컨테이너 오케스트레이션 도구인 쿠버네티스에서 실행되는 큐브플로우이다. 그리고 큐브플로우에서 기본적으로 제공하는 오퍼레이터를 사용하여 텐서플로우 학습 작업을 관리할 수 있다. 하지만 파라미터 서버 아키텍처 기반의 딥러닝 분산 학습 작업을 고려할 때 기존의 오퍼레이터가 사용하는 스케줄링 정책은 분산학습 작업의 태스크 친화도를 고려하지 않으며 자원을 동적으로 할당하거나 해제하는 기능을 제공하지 않는다. 이는 작업의 완료 시간이 오래 걸리거나 낮은 자원 활용률로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 작업의 완료 시간을 단축시키고 자원 활용률을 높이기 위해 딥러닝 분산 학습 작업을 효율적으로 스케줄링하는 새로운 오퍼레이터를 제안한다. 기존 오퍼레이터를 수정하여 새로운 오퍼레이터를 구현하고 성능 평가를 위한 실험을 수행한 결과, 제안한 스케줄링 정책은 평균 작업 완료 시간 감소율을 최대 84%, 평균 CPU 활용 증가율을 최대 92%까지 향상시킬 수 있음을 보여준다.