This letter proposes a new distributed scheduling scheme combined with routing to support the quality of service of real-time applications in wireless mesh networks. Next, this letter drives average end-to-end delay of the proposed scheduling scheme that sequentially schedules the slots on a path. Finally, this letter simulates the time division multiple access network for performance comparison. From the simulation results, when the average number of hops is 2.02, 2.66, 4.1, 4.75, and 6.3, the proposed sequential scheduling scheme reduces the average end-to-end delay by about 28%, 10%, 17%, 27%, and 30%, respectively, compared to the conventional random scheduling scheme.
We present guaranteed dynamic priority assignment schemes for multiple real-time tasks subject to (m, k)-firm deadlines. The proposed schemes have two scheduling objectives: providing a bounded probability of missing (m, k)-firm constraints and maximizing the probability of deadline satisfactions. The second scheduling objective is especially necessary in order to provide the best quality of service as well as to satisfy the minimum requirements expressed by (m, k)-firm deadlines. We analytically establish that the proposed schemes provide a guarantee on the bounded probability of missing (m, k)-firm constraints. Experimental studies validate our analytical results and confirm the effectiveness and superiority of the proposed schemes with regard to their scheduling objectives.
본 논문에서는 분산 객체 컴퓨팅 환경에서 보장된 실시간 서비스를 지원하는 TMO 객체그룹(TMO Object Group) 모델을 설계ㆍ구축하고, 우리 모델의 정확한 분산 실시간 서비스 수행능력을 검증 한다. 우리가 제안한 TMO 객체그룹은 TINA(Telecommunications Information Networking Architecture) 의 객체그룹 개념을 기반으로, 실시간 특성을 가지는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 객체들과 객체그룹 내의 객체 관리 서비스(Object Management Service), 실시간 스케줄링 서비스(Real-Time Scheduling Service)를 지원하는 컴포넌트들로 구성된다. 또한, TMO 객체는 분산 시스템에 비중복 또는 중복으로 존재할 수 있다. 본 모델은 특정 ORB나 운영체제들의 제약 없이 COTS(Commercial Off-The-Shelf) 미들웨어 상에서 보장된 분산 실시간 서비스를 수행한다. TMO 객체그룹을 구축하기 위해 TMO 객체의 개념과 TMO 객체그룹의 구조를 정의하였고, 객체그룹 내의 컴포넌트들의 기능과 그들간의 상호작용을 설계 구현하였다. TMO 객체그룹은 객체 관리 서비스와 실시간 스케줄링 서비스 지원을 위해 동적바인더객체(Dynamic Binder Object)와 스케줄러객체(Scheduler Object)를 각각 가진다. 동적바인더객체는 클라이언트들의 요청에 대해 중복 TMO 객체 중 적정 객체를 선정하는 동적 바인딩 서비스를 지원하고, 스케쥴러객체는 클라이언트들의 서비스 요청에 대해 TMO 객체가 수행해야 할 작업들의 우선순위를 정하는 실시간 스케줄링 서비스를 지원한다. TMO 객체그룹의 수행 검증을 위해 이미 연구된 알고리즘을 확장한 동적 바인딩 서비스를 위한 바인딩 우선순위(Binding Priority) 알고리즘과 실시간 스케줄링 서비스를 위한 EDF(Earliest Deadline First) 알고리즘을 적용하여 동적바인더객체와 스케쥴러객체를 구현했다. 마지막으로 수치 분석을 통해 TMO 객체그룹이 비중복/중복 TMO 객체의 동적 바인딩 서비스와 클라이언트들의 요청을 받는 임의의 TMO 객체에서 실시간 스케줄링 서비스를 지원하는지 검증했다.
This paper contains the multi-mission scheduling optimization of UAV within a given operating time. Mission scheduling optimization problem is one of combinatorial optimization, and it has been shown to be NP-hard(non-deterministic polynomial-time hardness). In this problem, as the size of the problem increases, the computation time increases dramatically. So, we applied the genetic algorithm to this problem. For the application, we set the mission scenario, objective function, and constraints, and then, performed simulation with MATLAB. After 1000 case simulation, we evaluate the optimality and computing time in comparison with global optimum from MILP(Mixed Integer Linear Programming).
보장서비스에서 실시간 패킷 스케줄링 알고리즘은 높은 네트워크 유용도와 확장성있는 구현의 양쪽 모두를 성취해야만 한다. 여기서 네트워크 유용도는 승인하는 실시간 세션의 수를 나타낸다. 불행히도, 현존하는 스케줄링 알고리즘은 확장성있는 구현에 문제점을 갖거나 성취할 수 있는 네트워크 유용도가 낮다. 가령 타임스템프에 기반한 알고리즘은 N이 세션의 수를 나타낼 때 O(log N) 스케줄링 복잡도를 가진다. 반면 라운드-로빈 알고리즘은 O(1) 복잡도를 가지지만 성취할 수 있는 네트워크 유용도가 낮다. 이 논문은 확장성을 잃지 않으면서도 높은 네트워크 유용도를 성취할 수 있는 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 서로 다른 시간 구간 크기에 대해서 다중 라운드를 활용하는 계층적 라운드-로빈 (H-RR) 알고리즘이다. 이 알고리즘은 우선 순위 큐를 사용하는 PGPS 알고리즘이 제공하는 것과 비슷한 지연의 한계를 제공하지만, 구현 복잡도가 상수라는 큰 장점을 갖는다.
본 논문에서는 OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 시스템에서 실시간 트래픽 전송을 위한 효율적 패킷 스케줄링 기법을 제안한다. 본 방식은 패킷의 시간 지연 구속을 우선 만족시키면서 데이터 전송률도 향상시키는 기법으로 TEDC(Throughput Enhancement Under Delay-Constraint)라 불리운다. 사용자별 트래픽 특성에 따른 허용 지연 시간(Tolerable Delay Time TDT)을 정의하여 다양한 시간 지연 요구 조건을 차별화 하여 관리함으로써 무선 자원의 사용 효율을 향상시킨다. 논문에서 제안하는 TEDC 방식은 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는, 실시간 서비스를 위해 요구되는 시간 지연 구속을 만족하기 위해 잔여 허용 시간이 남지 않은 긴급한 사용자들에게 우선적으로 무선자원을 할당한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 할당하고 남은 잉여 무선 자원에 대해서 자원의 활용도를 최대화하여 전체 데이터 전송률(Throughput)을 향상시킨다. 제안된 TEDC 방식의 성능은 기존의 자원할당 방식인 Round robin, M-LWDF, EXP 방식과 패킷 손실률, 데이터 전송률, 채널 활용도 측면에서 비교, 분석된다. 시뮬레이션 결과, TEDC 방식이 패킷 손실률, 데이터 전송률, 채널 활용도 측면에서 다른 자원 할당 방식보다 모두 우수한 성능을 보였다.
게임 서버는 명시된 시간 내에 많은 클라이언트들의 요청을 처리해야 하기 때문에 다중 사용자용 실시간 게임들은 일종의 연성 실시간 시스템이다. 클라이언트 이벤트들은 게임 세계의 본질에 따라 상이한 시간 요건과 일관성 요건을 가지고 있다. 이러한 요건들은 CPU 처리시 상이한 우선순위를 유발하게 되며 이벤트들은 일관성과 우선순위 정도에 따라 여러 그룹으로 분류될 수 있다. 우선순위가 상이한 이벤트들의 시간적 요건을 충족하기 위하여 본 논문에서는 우선순위 기반 그룹 태스크 스케쥴링 정책이 제시된다. 클라이언트의 수나 클라이언트가 발생시키는 이벤트들의 수는 일시적으로 증가할 수 있다. 일시적인 과부하가 발생한 경우에 게임 서버는 우선순위가 높은 이벤트들을 우선적으로 처리하기 위하여 더 많은 CPU 대역폭을 할당할 필요가 있다. 제시된 스케쥴링 정책은 우선순위가 높은 이벤트일수록 종료시한내에 성공적으로 종료되는 수를 최대화함으로써 전체 시스템의 실시간적 성능을 향상시킬 수 있다. 이 정책의 성능은 다양한 실험을 통하여 평가되었다.
본 논문에서는 스위칭이더넷에서의 주기적 메시지에 대해 경성 실시간 통신을 위한 메시지 전송 모델을 제안하고, 각 메시지들을 마감시간 안에 전송하기 위한 메시지 스케쥴링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 스케쥴링 알고리즘은 중앙노드 없이 동작하는 분산 알고리즘이고 스위치에 새로운 기능의 추가없이 송신자와 수신자 노드 사이에서 동작한다. 제안한 알고리즘은 새로운 주기적 메시지에 대한 전송요청이 오면 이미 스케쥴 되어 있는 주기적 메시지에 영향을 미치지 않고 송신 링크와 수신 링크에서 스케쥴링 가능한지 검사를 하고, 스케쥴링이 가능하면 전송 스케쥴을 생성한다. 본 논문에서 제안하는 스케쥴링 알고리즘은 스위칭이더넷에서 주기적 메시지에 대해 마감시간 내 전송을 보장하고, 새로운 메시지에 대한 동적인 추가가 용이하여 경성 실시간 시스템에서 유연한 메시지 전송 기법을 제공한다.
실시간 시스템에서 시간적 제약의 불이행의 커다란 손실을 가져오며, 이를 위한 동적 스케쥴링은 유연성을 제공하는 대신 스케쥴링 오버헤드와 분석작업의 복잡성으로 인하여 스케쥴성을 예측하기 어려움이 있다. 반면, 정적 스케쥴링은 수행 중 오버헤드가 없으므로 정확한 시간을 예측할 수 있는 장점이 있다. 따라서 명령어 수준의 정적 스케쥴링과 시간 분석을 통하여 시스템의 시간적 정확도를 보장할 수 있다. 본 논문에서는 확정된 시간 분석을 위하여 befor와 after의 시간 제약을 고급 언어에 표현하고 이를 근거로 시간적 분석에 기반을 둔 컴파일러의 명령어 수준의 스케쥴링 알고리즘을 제안하였다. 이 스케쥴링의 특징은 명령어 수준의 스케쥴링을 위한 도메인이 지나치게 과대하므로 향상된 적합 유전자 알고리즘을 적용한 것이다.
본 논문은 자동차용 임베디드 시스템에 탑재되는 운영체제의 실시간 스케줄링 알고리즘에 대해서 개선된 알고리즘을 제안한다. 기존 OSEK OS의 스케줄링 알고리즘에서 큰 차이를 보이는 부분은 16개의 우선순위 대기 큐를 4개의 우선순위 대기 큐로 줄였다. 그리고 대기 큐에서 FIFO 알고리즘을 사용하지만 제안하는 스케줄링 알고리즘은 EDF 알고리즘을 사용하여 실시간성을 좀 더 높였다. 제안한 스케줄링 알고리즘에 대해서 간단한 실험을 수행하였다. 실험 결과 FIFO 알고리즘을 사용한 기존 OSEK OS의 경우 평균 26.29ms이고, 제안한EDF 알고리즘을 사용한 경우 평균 26.13ms로 제안한 EDF 알고리즘을 사용한 경우가 0.16ms 정도 빠름을 알 수 있다. FIFO 알고리즘을 사용한 기존 OSEK OS의 스케줄링 알고리즘 보다 제안하는 EDF 스케줄링 알고리즘을 사용한 스케줄링 알고리즘이 우수함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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