• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.165-170
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• 2011

Pfair 알고리즘은 다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합을 스케줄링 하는 최적 알고리즘인데, 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 한다. 최근 mode change 환경에서 도달 함수를 이용하여 최적 퀀텀을 동적으로 결정하는 방법들이 제안되었는데, 이 방법들에서는 최적 퀀텀을 구하기 위해 순차 탐색을 해야 되는 경우가 많이 발생하였다. 본 논문에서는 개선된 도달 함수를 이용하여 최적 퀀텀을 보다 빠르게 구할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.28-41
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• 2006

최근 다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합의 스케줄링 문제를 해결하는 최적 Pfair 알고리즘이 Baruah 등에 의해 제안되었으며, 이를 기반으로 하는 여러 가지 스케줄링 알고리즘들이 제안되었다. 이들 알고리즘은 단위 크기의 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 태스크들을 스케줄링하는데, 고정된 퀀텀 크기는 태스크 집합이 변경되는 mode change 하의 스케줄링에서 두 가지 문제점을 갖는다. 퀀텀이 너무크면 프로세서의 이용률 저하로 인해 스케줄링이 실패할 수 있으며, 반대로 너무 작으면 스케줄링 빈도수의 증가에 따른 태스크 전환 오버헤드의 문제점을 갖게 된다. 본 논문에서는 mode change환경에서 태스크 집합이 스케줄링 가능하도록 최대의 퀀텀 크기를 결정하기 위한 방법을 제안한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.41-47
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• 2011

The Pfair scheduling algorithm, which is an optimal scheduling algorithm in the hard real-time multiprocessor environments, propose the necessary and sufficient condition for the schedulability and is based on the fixed quantum size. Recently, several methods that determine the optimal quantum size dynamically were proposed in the mode change environments. But these methods considered only the case in which the period of a task is increased or decreased. In this paper, we also consider the case in which the execution time of a task is increased or decreased, and propose new methods that determine the optimal quantum size dynamically.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.2760-2765
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• 2009

다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합의 스케줄링 문제를 해결하는 Pfair 스케줄링 알고리즘은 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 한다. 최근 mode change 환경에서 최대 퀀텀 크기를 동적으로 결정하는 방법이 제안되었는데, 이 방법에서는 태스크들의 주기가 감소되는 경우만을 다루고 있다. 본 논문에서는 태스크들의 주기가 증가되는 경우까지도 고려하여 최대 퀀텀 크기를 동적으로 결정하는 개선된 방법을 제안하였고 모의실험에서 이를 구현하여 효율성을 입증하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.279-288
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• 2007

최근 다중프로세서 실시간 시스템 환경에서 최적인 Pfair 스케줄링(PF) 알고리즘[1]이 Baruah 등에 의해 제안되었고, 이를 기반으로 하는 몇 가지 스케줄링 알고리즘들이 제안되었는데 이들은 모두 고정된 퀀텀 크기를 가정하고 있다. 전역 스케줄링 기법인 Pfair 기반 스케줄링 알고리즘에서 퀀텀 크기는 태스크 교환과 캐시 재적재와 같은 스케줄링 오버헤드에 직접적인 영향을 미치게 된다. 이에 따라 태스크 집합에 대한 최적 퀀텀 크기를 결정하기 위한 방법이 제안되었으며[2], 모든 태스크들의 주기와 실행 요구 시간이 $e\;{\leq}\;p/3+1$의 성질을 만족하는 제한적 특성의 태스크 집합에 대해서 보다 효율적으로 최적 퀀텀 크기를 결정할 수 있는 방법[3]이 제안된 바 있다. 그런데 이들 방법에서는 최적의 퀀텀 크기를 결정하기 위해 반복적으로 프로세서의 이용률을 계산하였다. 본 논문에서는 이러한 제한적 특성의 태스크 집합에 대해서 프로세서 이용률 계산을 반복적으로 수행하지 않고 상수 시간에 최적 퀀텀 크기를 결정할 수 있는 보다 효율적인 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.39-49
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• 2007

다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합의 스케줄링 문제를 해결하는 최적의 방법인 PF 알고리즘[13]이 제안된 이후, 이를 기반으로 하는 여러 가지 스케줄링 알고리즘들이 제안되었다. 그러나 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 태스크들을 스케줄링하는 이들 알고리즘은 mode change 하에서 문제점을 갖는다. 이러한 문제점들을 해결하기 위한 최적의 퀀텀 크기 결정 방법이 제안된 바 있다[2]. 본 논문에서는 모든 태스크들에 대한 이용률이 $e{\le}p/3+1$의 성질을 만족하는 제한적 특성을 갖는 태스크 집합에 대해서 최적의 퀀텀 크기를 결정하기 위한 이용률 계산의 반복 횟수를 보다 감소시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1478-1490
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• 2011

멀티코어 프로세서는 멀티미디어 스트리밍에 있어서 비교적 낮은 비용에 높은 성능을 보인다는 장점 때문에 스마트폰, 스마트 TV, 셋톱박스 등 관련 산업계에서 큰 관심을 받고 있다. 멀티미디어 데이터를 처리하기 위해서는 주기적인 태스크의 시간 제약성을 만족시킬 수 있는 스케줄링 알고리즘이 필요하다. Pfair 스케줄링 알고리즘은 이론상으로 멀티코어 상에서 모든 태스크의 시간 제약성을 만족하는 동시에 100%의 이용률을 달성할 수 있지만 코어간에 태스크의 빈번한 이동이 필요하고 매 스케줄링 시점에 시스템 전역에 대한 동기화가 필요하는 등 스케줄링을 위한 오버헤드가 매우 높다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 코어 간의 이동이 꼭 필요할 경우에만 전체 코어의 스케줄링을 수행하고 평상시에는 각 코어별로 독립적인 스케줄링을 수행하도록 하는 HPGP 스케줄러를 제안한다. 시뮬레이터를 통한 실험 결과 기존의 Pfair 알고리즘에 비해 스케줄링 오버헤드가 현격히 감소하는 것을 알 수 있으며 80% 이하의 이용률을 갖는 태스크 집합에서는 스케줄링 오버헤드가 거의 발생하지 않는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.370-372
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• 2002

다중처리기 상에서 실시간 태스크 스케줄링에 대한 연구가 현재 많이 수행되고 있지만, 주로 Pfair(P-fairness)와 EDF(Earliest Deadline First) 알고리즘에 대한 연구이다. Pfair는 이론적인 연구에 초점을 두고 있으며, EDF는 처리기들을 효율적으로 이용하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 다중처리기 상의 주기적인 실시간 태스크 집합을 대상으로, LLA(Least Laxity Algorithm) 알고리즘이 높은 스케줄링 가능성(schedulability)을 가짐을 먼저 보인다. 다음으로 기존 알고리즘들의 문제점을 보완하기 위해 EDF와 LLA를 결합한 ED/LL(Earliest Deadline/Least Laxity)이라는 알고리즘을 제시한다. ED/LL은 LLA보다 문맥교환 횟수는 적고 EDF보다 스케줄링 가능성이 높으며, 구현 오버헤드도 크지 않다.