• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.409-416
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• 2000

공유메모리 다중프로세서 시스템은 전체적인 시스템 이용률을 높이기 위하여 병렬 작업시 시분할(time-sharing), 공간분할(space-sharing), 갱스케줄링과 같은 프로세서 자원 공유 기법을 사용한다. 최근에는 주어진 작업의 병렬 코드 부분의 실행을 위해서 시스템 작업부하를 기준으로 프로세서의 수를 동적으로 조절하는 루프단계 프로세스 제어(LLPC)할당 기법이 제안되었다. 이 기법은 작업에 가능한 많은 프로세서를 할당하기 때문에, 나중에 도착하는 작업의 병렬부분을 수행해야 할 프로세서를 남겨 두지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 작업부하량, 작업수행예상시간, 프로세스의 수를 퍼지화하여 시스템의 부하량에 따른 퍼지규칙으로 새로운 프로세서 할당 기법인 FPA(Fuzzy-based Processor Allocation)를 제안한다. 또한, 시스템의 과부하 없이 각 작업에 대한 최대한의 병렬 가능성을 제공함으로써 기존의 할당 기법에 비해 우수한 성능을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권3호
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• pp.1071-1090
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• 2016

Most of scheduling methods in the Grid only consider one special attribute of the resource or one aspect of QoS (Quality of Service) of the job. In this paper, we focus on the problem that how to consider two aspects simultaneously. Based on the requirements of the jobs and the attributes of the resources, jobs are categorized into three kinds: CPU-overload, memory-overload, and bandwidth-overload jobs. One job may belong to different kinds according to different attributes. We schedule the jobs in different categories in different orders, and then propose a scheduling method-MTS (multiple attributes scheduling method) to schedule Grid resources. Based on the comparisons between our method, Min-min, ASJS (Adaptive Scoring Job Scheduling), and MRS (Multi-dimensional Scheduling) show: (1) MTS reduces the execution time more than 15% to other methods, (2) MTS improves the number of the finished jobs before the deadlines of the jobs, and (3) MTS enhances the file size of transmitted files (input files and output files) and improves the number of the instructions of the finished jobs.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.39-60
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• 2017

In the Cloud, for the scheduling of parallel jobs, there are many tasks in a job and those tasks are executed concurrently on different VMs (Visual machines), where each task of the job will be executed synchronously. The goal of scheduling is to reduce the execution time and to keep the fairness between jobs to prevent some jobs from waiting more time than others. We propose a Cloud model which has multiple Clouds, and under this model, jobs are in different lists according to the waiting time of the jobs and every job has different parallelism. At the same time, a new method-ZOMT (the scheduling parallel tasks based on ZERO-ONE scheduling with multiple targets) is proposed to solve the problem of scheduling parallel jobs in the Cloud. Simulations of ZOMT, AFCFS (Adapted First Come First Served), LJFS (Largest Job First Served) and Fair are executed to test the performance of those methods. Metrics about the waiting time, and response time are used to test the performance of ZOMT. The simulation results have shown that ZOMT not only reduces waiting time and response time, but also provides fairness to jobs.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.87-103
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• 2006

컴퓨터와 네트워크 기술의 향상은 예전에는 슈퍼컴퓨터에서나 가능한 일을 분산 처리할 수 있는 환경적 기반을 제공한다. 분산 컴퓨팅 환경을 제공하기 위해서는 우선 분산 런타임 시스템이 구축되어야 하는데 기존의 전통적인 분산 런타임 시스템들은 대부분이 정적인 마스터 노드와 작업 노드들로 구성되는 구조를 갖기 때문에 분산처리 작업량의 변동에 따라 시스템을 유연하게 동적으로 재구성할 수 없다는 단점을 갖는다. 이에 본 논문에서는 P2P 환경에서의 분산 런타임 시스템인 작업 할당 관리자의 모델을 제시하고 구현하여 유연하고 동적인 시스템 구축이 가능하도록 하였다. 즉, P2P 표준 프로토콜인 JXTA 플랫폼 상에서 협업 환경을 위해 개발자들 간에 작업 프로그램의 전달과 관리, 그리고 원격 컴파일과 실행 작업들을 수행할 수 있도록 하였다 이 방식은 유연하고 동적인 시스템 구축이 가능하기 때문에 작업의 분산처리를 위해 필요한 유휴 자원들을 필요한 시점에 즉시 확보하여 활용할 수 있다는 장점을 가진다. 이와 더불어 인터넷 정보검색을 위해 방대한 데이터를 수집하는 크롤러를 본 논문에서 구현한 시스템을 이용하여 분산 처리시킴으로써 본 시스템의 유용성과 분산처리 성능을 보여 줄 수 있도록 하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권11호
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• pp.3603-3618
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• 2022

The offloading method is important when there are multiple mobile nodes and multiple edge servers. In the environment, those mobile nodes connect with edge servers with different bandwidths, thus taking different time and energy for offloading tasks. Considering the system load of edge servers and the attributes (the number of instructions, the size of files, deadlines, and so on) of tasks, the energy-aware offloading problem becomes difficult under our mobile edge environment (MCE). Most of the past work mainly offloads tasks by judging where the job consumes less energy. But sometimes, one task needs more energy because the preferred edge servers have been overloaded. Those methods always do not pay attention to the influence of the scheduling on the future tasks. In this paper, first, we try to execute the job locally when the job costs a lower energy consumption executed on the MD. We suppose that every task is submitted to the mobile server which has the highest bandwidth efficiency. Bandwidth efficiency is defined by the sending ratio, the receiving ratio, and their related power consumption. We sort the task in the descending order of the ratio between the energy consumption executed on the mobile server node and on the MD. Then, we give a "suffrage" definition for the energy consumption executed on different mobile servers for offloading tasks. The task selects the mobile server with the largest suffrage. Simulations show that our method reduces the execution time and the related energy consumption, while keeping a lower value in the number of uncompleted tasks.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권6호
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• pp.337-343
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• 2006

Stack Resource Policy (SRP)는 몇 가지 독특한 특성을 가진 실시간 동기화 프로토콜이다. 그 특성 중의 하나는 초기 수행 차단(early blocking)으로서, 공유자원을 요청하는 시점에 작업의 수행을 정지시키는 것이 아니라, 작업의 수행 시점 자체를 연기하도록 한다. SRP가 EDF와 같은 동적 우선순위 스케줄링 알고리즘과 같이 사용될 경우, 초기 수행 차단을 지원하기 위해 스케줄러는 수행이 블록(block)되지 않을 작업 중 가장 우선순위가 높은 작업을 선택해야 하며, 이러한 탐색 연산은 수행 오버헤드(runtime overhead)의 원인이 된다. 본 논문에서는 SRP와 EDF를 같이 사용할 때의 스케줄러 수행 오버헤드를 분석한다. 기존의 준비 큐(ready Dueue) 구현 방식과 탐색 알고리즘을 사용하면 작업의 수가 많아짐에 따라 작업 탐색 오버헤드가 매우 커진다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문은 스케줄러가 효율적으로 작업을 탐색할 수 있는 준비 큐 자료구조와 O([log$_2n$])의 복잡도를 가지는 작업 탐색 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권6호
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• pp.465-476
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• 2005

본 논문에서는 Cactus와 Globus 기반의 그리드 컴퓨팅 환경에서 응용프로그램 수준의 체크 포인팅을 사용한 동적 재구성(Dynamic Reconfiguration) 기법을 새로이 제안하였다. 기존의 동적 재구성은 특정 하드웨어와 운영체제에 종속적이었으나 제안한 방법은 특정 하드웨어와 운영체제의 지원 없이 동적재구성이 가능하고 응용프로그램도 동적 재구성을 고려할 필요 없이 프로그래밍이 가능하다. 제안한 동적 재구성 기법에서 초기 연산자원의 구성을 갖고 실행되는 작업은 실행 중에 동적으로 발견된 새로운 연산자원을 포함하여 계속 연산을 수행한다. 본 연구에서 제안된 방법은 새롭게 발견된 연산자원의 프로세서 성능과 유휴 메모리를 고려하여, 해당 연산자원을 수행중인 연산에 포함할 것인가 여부를 결정한다 연산중 연산 결과의 실시간 가시화를 가능하도록 하고 운영체제에 종속적이지 않은 응용프로그램 수준의 체크 포인팅 기법을 사용하여 중간 연산결과를 저장한다. 새롭게 발견된 유휴사이트, 유휴프로세서를 포함하도록 연산자원의 구성을 재구성한 후 체크 포인팅 파일을 사용하여 작업을 계속 실행한다. 제안한 동적 재구성 기법은 K*Grid 환경에서 연산시간을 단축함을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권9호
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• pp.3126-3145
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• 2014

Cloud computing is a computing paradigm in which users can rent computing resources from service providers according to their requirements. A spot instance in cloud computing helps a user to obtain resources at a lower cost. However, a crucial weakness of spot instances is that the resources can be unreliable anytime due to the fluctuation of instance prices, resulting in increasing the failure time of users' job. In this paper, we propose a Genetic Algorithm (GA)-based workflow scheduling scheme that can find the optimal task size of each instance in a spot instance-based cloud computing environment without increasing users' budgets. Our scheme reduces total task execution time even if an out-of-bid situation occurs in an instance. The simulation results, based on a before-and-after GA comparison, reveal that our scheme achieves performance improvements in terms of reducing the task execution time on average by 7.06%. Additionally, the cost in our scheme is similar to that when GA is not applied. Therefore, our scheme can achieve better performance than the existing scheme, by optimizing the task size allocated to each available instance throughout the evolutionary process of GA.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.563-570
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• 2004

Genetic algorithms have been successfully applied to various optimization problems belonging to NP-hard problems. The sequential ordering problems(SOP) and the job shop scheduling problems(JSP) are well-known NP-hard problems with strong influence on industrial applications. Both problems share some common properties in that they have some imposed precedence constraints. When genetic algorithms are applied to this kind of problems, it is desirable for genetic operators to be designed to produce chromosomes satisfying the imposed precedence constraints. Several genetic operators applicable to such problems have been proposed. We call such genetic operators precedence-preserving genetic operators. This paper presents three existing precedence-preserving genetic operators: Precedence -Preserving Crossover(PPX), Precedence-preserving Order-based Crossover (POX), and Maximum Partial Order! Arbitrary Insertion (MPO/AI). In addition, it proposes two new operators named Precedence-Preserving Edge Recombination (PPER) and Multiple Selection Precedence-preserving Order-based Crossover (MSPOX) applicable to such problems. It compares the performance of these genetic operators for SOP and JSP in the perspective of their solution quality and execution time.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권8호
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• pp.753-757
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• 2008

본 논문은 그리드 환경에서 동전계획법을 위한 새로운 스케줄링 정책을 제안한다. 이 스케줄링 정책의 특징은 동적 테이블의 지역성을 고려하여 테이블을 분할하고, 네트워크 지연이 최소인 노드에 작업을 할당함으로써 작업의 실행시간을 단축하는 것이다. 또한 최적의 병행성을 얻기 위해 분산 하향식으로 동적 테이블을 구성한다 시뮬레이션을 통하여 제안하는 그리드 스케줄링 정책이 그리드 환경의 성능 향상 면에서 기존의 분기-한정(branch-bound) 알고리즘에 비해 더 효과적임을 보인다