배치 작업 스케줄러는 클러스터 환경에서 구성된 계산 자원을 인지하고 순서에 맞게 효율적으로 작업을 배치하는 역할을 수행한다. 클러스터내의 한정된 가용자원을 효율적으로 사용하기 위해서는 사용자 작업의 특성을 분석하여 반영하여야 하는데 이를 위해서는 다양한 스케줄링 알고리즘을 파악하고 해당 시스템 환경에 맞게 적용하는 것이 중요하다. 대부분의 스케줄러 소프트웨어는 전체 관리 대상의 자원 명세와 시스템의 상태뿐만 아니라 작업 제출부터 종료까지 다양한 사용자의 작업 수행 환경을 반영하게 된다. 또한 작업 수행과 관련한 다양한 정보 가령, 작업 스크립트, 환경변수, 라이브러리, 작업의 대기, 시작, 종료 시간 등을 저장하게 된다. 본 연구에서는 배치 스케줄러를 통한 작업 수행과 관련된 정보를 통해 사용자의 작업 성공률, 수행시간, 자원 규모 등의 스케줄러의 수행 로그를 분석하여 문제점을 파악하였다. 향후 이 연구를 바탕으로 자원의 활용률을 높임으로써 시스템을 최적화할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.484-503
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2016
Mobile cloud computing has recently become a new paradigm for the utilization of a variety of shared mobile resources via wireless network environments. However, due to the inherent characteristics of mobile devices, a limited battery life, and a network access requirement, it is necessary for mobile servers to provide a dynamic approach for managing mobile resources efficiently in mobile cloud computing environments. Since on-demand job requests occur frequently and the number of mobile devices is drastically increased in mobile cloud computing environments, a different mobile resource management method is required to maximize the computational power. In this paper, we therefore propose a cooperative, mobile resource sharing method that considers both the inherent properties and the number of mobile devices in mobile cloud environments. The proposed method is composed of four main components: mobile resource monitor, job handler, resource handler, and results consolidator. In contrast with conventional mobile cloud computing, each mobile device under the proposed method can be either a service consumer or a service provider in the cloud. Even though each device is resource-poor when a job is processed independently, the computational power is dramatically increased under the proposed method, as the devices cooperate simultaneously for a job. Therefore, the mobile computing power throughput is dynamically increased, while the computation time for a given job is reduced. We conduct case-based experiments to validate the proposed method, whereby the feasibility of the method for the purpose of cooperative computation is shown.
대구지역 지체장애인들을 대상으로 만성이환시 의료이용에 영향을 미치는 요인을 조사하기 위하여 1997년 4월부터 7월까지 등록된 재가장애인에서 20세 이상의 지체장애인 1,307명 중 만성질환이 있다고 대답한 337명 전원을 대상으로 자기기입식 설문지와 면접을 통하여 자료를 수집하였다. 만성질환으로 인한 의료기관 이용률은 81.9%로 병의원이용이 69.1%, 약국이용이 12.8%였다. 단순분석 결과, 소인성 요인에 따른 의료이용실태에서는 기혼이고 직업이 있는 경우에서 의료기관 이용률이 유의하게 높았다(p<0.05). 건강관심이 높은 군에서 의료기관이용이 유의하게 높았으며(p<0.01), 필요성 요인인 평소 아플 때 대처하는 방식이 의료기관 이용과 유의한 관련성이 있었다(p<0.01). 경로분석결과 직업, 경제적상태, 의료보장상태, 평소 아플 때 대처방식이 직접적인 영향을 미쳤으며(p<0.05), 건강관심도, 단골진료기관 유무 등의 변수들도 간접적인 영향을 미쳤다. 의료기관 미이용 이유에서는 '돈이 없어서'가 31.1%로 가장 많았고, '별 증상이 없어서'(18.0%), '불편하거나 같이 갈 사람이 없어서'(14.8%), '그냥 있으면 나을 것 같아서'(14.8%), '시간이 없어서'(8.2%), '치료해도 소용이 없을 것 같아서'(6.6%)의 순이었다. 이상에서 만성질환을 가진 지체장애인들의 의료이용을 높이기 위해서는 장애인 스스로 건강과 질병에 대한 관심을 가질 수 있는 보건교육을 강화하고 장애인 고용촉진을 위한 정책을 마련하여 전반적인 경제적 수준을 향상시키고 의료보호의 확대를 통해서 의료이용의 형평을 추구하여야 겠다.
본 연구는 비서직 노동자를 대상으로 변혁적 리더십이 도움행동에 미치는 영향과 변혁적 리더십과 도움행동의 관계에서 직무자원(LMX)과 직무요구(퇴근 후 모바일기기 업무사용)에 대한 조절효과를 종합적으로 실증 분석하였다. 비서직 노동자 140명을 대상으로 한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 변혁적 리더십은 구성원들의 도움행동에 유의미한 긍정적인 영향을 주었다. 둘째, 변혁적 리더십과 도움행동의 긍정적 관계에서 LMX의 조절효과(강화효과, synergistic effect)가 검증되었다. 마지막으로 변혁적 리더십과 도움행동의 관계에서 퇴근 후 모바일기기 업무사용의 상호작용효과(완화효과, buffering effect)가 확인되었다. 이러한 연구결과는 노동자들의 도움행동을 강화하기 위해 중간관리자들의 변혁적 리더십도 중요하지만, 리더십의 수용에 있어서 구성원들의 의지와 자발성에 영향을 주는 맥락적 요인인 사회적 지원(LMX)과 업무환경(퇴근 후 모바일기기 업무사용)에 대한 이해가 필요하다. 마지막으로 본 연구의 학문적 및 실무적 시사점을 제안하고, 한계 및 향후 연구 방향을 제시하였다.
In this paper, we propose a simple and relatively efficient heuristic method to determine job sequencing in the flow-shop considering multiple criteria such as processing time, due date and cost. The proposed method is applicable to the flow- shop where the jobs are released simultaneously and their processing sequence is predetermined and not changed until the whole jobs are processed. To develop this method, we mixed and modified some well-known multi-attribute decision heuristics such as the simple linear weighting scheme, the lexicographic rule and the 'elimination by aspect' rule. Some computer simulations were conducted to test the efficiency of the proposed method and it has been compared with the SWPT (Shortest Working Processing Time) rule and EDD (Earliest Due Date) rule. The results show that our method is as effective as the traditional ones in terms of mean flow time, tardiness, makespan, cycle time, machine utilization, etc., and proved to be much simpler and more flexible to be used in real situations.
Deadlock in flexible manufacturing systems (FMS) which refers to the stop state of job flow in the system can be commonly occurred in operating FMS. This state mainly due to bad movements of jobs and commonly job routings should be avoided to maximize the utilization of high-capital resources in this study, the deadlock generated from the conflict between flow objects competing to occupy space resources in FMS is investigated. Capacity Designated Directed Graph (CDG) is constructed to represent the space resources and flow object routings. From the characteristics of CDG, an algorithm for the detection of the deadlock possibility is proposed. Finally two deadlock avoidance rule are proposed and implemented in the control on Automated Guided Vehicle system in an FMS.
Keeping the promised delivery date for a customer order is crucial for a company to promote customer satisfaction and generate further businesses. For this, a company should be able to quote the delivery date that can be achieved with the capacity available on the shop floor. In a dynamic make-to-order manufacturing environment, the problem of determining a delivery date for an incoming order with consideration of resource capacity, workload, and finished-product inventory can hardly be solved by an analytical solution procedure. This paper considers a situation in which a delivery date for a customer order is determined based on a job schedule, and presents the SimTriD algorithm that provides the best scheduling for determining a delivery date of customer order through the job schedule that efficiently utilizes manufacturing resources with consideration of interacting factors such as resource utilization, finished-product inventory, and due date.
This paper discusses the methodology for the operational performance of unit-load automated guided vehicles(AGVs) in a flow-shop-type flexible machining and assembly systems (FM/AS). Throughout the paper, AGVs are working as a carrier and mobile workstation. For a double-loop FM/AS, in which one loop is dedicated to machining and the other to assembly, three AGV operating strategies are proposed. Considering the entering interval and travel time of AGVs between workcenters, the strategies are developed to determine the best job sequence which minimizes the makespan and vehicle idle time. Entering times of AGVs and the required minimum number of AGVs are obtained on the basis of the best job sequence. When the number of AGVs are limited, entering times of AGVs are adjusted to maximize the utilization of AGVs.
하둡 맵리듀스(MapReduce)는 사용자가 요청한 잡을 하둡 클러스터에서 효과적으로 병렬 분산 처리하기 위한 프레임워크이다. 맵리듀스의 태스크 스케쥴러는 사용자의 잡 태스크들을 여러 노드에 할당하기 위한 기법이다. 하지만, 기존의 스케쥴러는 노드의 가용 상태에 따라 규모가 동적으로 변화하는 하둡 클러스터를 고려하지 않음으로써 클러스터의 자원을 충분히 활용하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 노드의 가용성을 고려하여 잡 태스크를 효과적으로 할당함으로써 하둡 클러스터의 활용성을 높이는 태스크 할당 정책을 제시한다.
There have been a huge volume of researches concerning dispatching rules in job shop environments. Strangely, studies all but one pay no attention to multiple identical jobs due to the existence of production orders each of which calls for a fixed quantity, called an order size, of a specific part. Jobs arrive in the form of production orders in most, if not all, job shop type flexible manufacturing systems. This paper presents simple processing-time-based dispatching rules, and shows experimentally based on simulation that the rules with order-size considerations perform consistently well for tardiness and utilization measures. Several alternative strategies for rule specifications are examined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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