• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.161-166
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• 2006

본 논문은 시간 제약 조건하에서의 모듈 선택 재사용을 이용한 CPLD 저전력 기술 매핑을 제안한다. 일반적인 상위 수준 합성에서의 스케줄링은 실제적인 라이브러리의 복잡한 재사용을 허용하지 않는다. 반면 제안한 알고리즘은 주어진 사용자 정의 모듈을 실제적인 RT 라이브러리 모듈 재사용과 공유된 자원에서의 스위치 활동의 자원 공유하여 스케줄링을 수행한다. 스케줄링은 체이닝과 멀티사이클링을 이용해 다양한 상위 레벨 벤치마크의 환경에서 최적의 스케줄링의 결과를 얻는다. 스케쥴링의 결과 재사용된 자원은 CPLD 저전력 기술 매핑 알고리즘을 이용하여 저전력으로 회로를 구현한다.

• 산업기술연구
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• 제22권B호
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• pp.61-70
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• 2002

The shipbuilding scheduling has many possible alternatives because of its long time horizon and a lot of jobs, so it is required that the scheduling system can generate and search feasible alternatives rapidly. The scheduling in the assembly shop is initiated by allocating, namely loading, the assembly blocks to each shop. In this step, the resource capacities (such as available man/hour, available crane) of each shop must be considered. The result of loading without above consideration can make the scheduling result based on that infeasible or worse one. In this paper, we developed the optimal scheduling system of shipbuilding, specifically for loading and scheduling of assembly block, using ILOG Solver/Scheduler. ILOG Solver/Scheduler is a general-purposed commercial software which supports to find a feasible or optimal solution using object oriented technique and constraints satisfaction programming, given constraints and objectives. Also, in order to enhance the system performance, we conducted various experiments of ILOG search strategies. The experimental results showed that the impact of search strategies is significant.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권3호
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• pp.1265-1278
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• 2017

Dynamic task scheduling is one of the most popular research topics in the cloud computing field. The cloud scheduler dynamically provides VM resources to variable cloud tasks with different scheduling strategies in cloud computing. In this study, we utilized a valid model to describe the dynamic changes of both computing facilities (such as hardware updating) and request task queuing. We built a novel approach called Policy Iteration Scheduling (PIS) to globally optimize the independent task scheduling scheme and minimize the total execution time of priority tasks. We performed experiments with randomly generated cloud task sets and varied the performance of VM resources using Poisson distributions. The results show that PIS outperforms other popular schedulers in a typical cloud computing environment.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2282-2303
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• 2021

To solve the problems of heavy computing load and system transmission pressure in energy internet (EI), we establish a three-tier cloud-edge integrated EI network based on a cloud-edge collaborative computing to achieve the tradeoff between energy consumption and the system delay. A joint optimization problem for resource allocation and task offloading in the threetier cloud-edge integrated EI network is formulated to minimize the total system cost under the constraints of the task scheduling binary variables of each sensor node, the maximum uplink transmit power of each sensor node, the limited computation capability of the sensor node and the maximum computation resource of each edge server, which is a Mixed Integer Non-linear Programming (MINLP) problem. To solve the problem, we propose a joint task offloading and resource allocation algorithm (JTOARA), which is decomposed into three subproblems including the uplink transmission power allocation sub-problem, the computation resource allocation sub-problem, and the offloading scheme selection subproblem. Then, the power allocation of each sensor node is achieved by bisection search algorithm, which has a fast convergence. While the computation resource allocation is derived by line optimization method and convex optimization theory. Finally, to achieve the optimal task offloading, we propose a cloud-edge collaborative computation offloading schemes based on game theory and prove the existence of Nash Equilibrium. The simulation results demonstrate that our proposed algorithm can improve output performance as comparing with the conventional algorithms, and its performance is close to the that of the enumerative algorithm.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권3호
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• pp.346-355
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• 2020

의약 중간체 제조 공장을 포함한 정밀 화학 산업에서 생산 계획 및 전사적 자원 관리(enterprise resource planning) 관한 의사 결정은 기업 운영 효율성 최적화에 매우 주요한 연구 주제이다. 기존의 의사 결정 시스템은 공장 간의 자원관리와 공장내 생산 계획이 분리되어, 전사적 관점에서의 전역 해를 도출하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 무선 식별 시스템(Radio Frequency Identification; RFID) 기반의 실시간 물류 관리 시스템을 이용하여 의약품 중간체 산업의 전사적 자원 관리와 최적 생산 계획 수립을 동시에 수행할 수 있는 의사결정 플랫폼을 개발하고, 실제 제조 공정에 적용하여 그 효과를 분석한다. 기존의 분리된 운영 체제와는 달린 본 연구에서 제안하는 통한 의사결정 플랫폼은 원료 주문 및 운송 시간에 관한 정보가 RFID 기술을 통해 제조 공정 생산 계획 수립의 핵심 데이터로 사용됨으로써, 별도의 재고 관리 시설 없이 공장간 물류 현황에 대응하여 최적 생산 계획이 수립된다. 이를 위하여 제품 생산 시간 최소화를 목적 함수로 설정하고, 마감 기한 및 주문량에 대한 제약조건 등을 포함한 혼합정수선형계획 모델을 개발하였다. 이후 개발된 최적화 모델을 실제 의약품 중간체 생산 문제로 적용함으로써, 제안한 통합 의사결정 플랫폼의 효용성을 입증하였다. 본 연구 결과로 생산 시간 최적화를 위해 단순한 공정 조합을 필요로 하는 생산물이 먼저 제조되고 복잡한 공정 구조를 가진 생산물이 순차적으로 생산되는 생산 일정이 최적임을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.1-7
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• 2009

통신망 사업자의 현장 인적 리소스는 고객에게 멀티미디어 서비스를 제공하기 위하여 유비쿼터스 환경에서 여러 장소를 이동하며 다닌다. 대부분의 경우 현장 인적 리소스의 수는 제한적이고, 해야 할 작업수는 많으므로, 어떤 리소스가 어떤 작업을 언제 해야 가장 효과적지 결정하는 일은 어려운 문제이다. 통신망 사업자는 그 동안 이 문제를 해결하기 위하여 작업조 기반의 스케줄링 기법을 사용했다. 그러나 이 방법은 고객 방문 시간이 자주 변경 되는 것을 줄이기에 부족했고, 운용 효율성이 떨어졌다. 따라서 본 논문은 리소스의 스케줄을 효과적으로 관리하기 위해 리소스 개별로 스케줄을 관리해 주는 기법을 제안한다. 뿐만 아니라, 특정 작업을 하기 위한 최적의 리소스를 자동으로 선택해주는 알고리즘도 소개한다. 본 스케줄링 기법을 실제 통신망 사업자의 멀티미디서 서비스 제공 업무에 도입해 본 결과 적은 리소스로 더 많은 작업을 할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권2호
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• pp.297-306
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• 2002

멀티미디어 어플리케이션들은 기존의 화일 서버 기법으로는 쉽게 제공하지 못하는 보장된 검색 및 전송률을 요구한다. 본 논문에서는 CM(Continuous Media : 예를 들어 비디오) 서버를 위한 동적 협상 수락 제어(dynamic negotiated admission control)와 자원 스케줄링(resource scheduling) 기법을 제안한다. 이는 두 부분으로 구성되는데, 예약 기반 수락 제어 방법(reserve-baed admission control mechanism)과 동적으로 자원을 할당하는 스케줄러가 그것이다. 정적 스케줄러와 비교할 때, 제안된 기법은 경쟁하는 스트림들에게 이용가능 한 자원들을 효과적으로 공유할 수 있도록 해주며, 전반적인 QoS(Quality of Service)를 향상시키기 위해 자원의 재 할당을 요구하는 스트림들을 위한 스케줄러 초기화 협상(scheduler-initiated negotation)을 통해 높은 이용률을 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 사용하여 동시에 실행시킬 수 있는 클라이언트의 수를 증가시킬 수 있으며 혼잡한 트래픽 상태에서도 좋은 응답 비율과 향상된 자원 이용률을 얻을 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.287-307
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• 2018

There are two targets to schedule parallel jobs in the Cloud: (1) scheduling the jobs as many as possible, and (2) reducing the average execution time of the jobs. Most of previous work mainly focuses on the computing speed of resources without considering other attributes, such as bandwidth, memory and so on. Especially, past work does not consider the supply-demand condition from those attributes. Resources have different attributes, considering those attributes together makes the scheduling problem more difficult. This is the problem that we try to solve in this paper. First of all, we propose a new parallel job scheduling method based on a classification method of resources from different attributes, and then a scheduling method-CPLMT (Cloud parallel scheduling based on the lists of multiple attributes) is proposed for the parallel tasks. The classification method categories resources into different kinds according to the number of resources that satisfy the job from different attributes of the resource, such as the speed of the resource, memory and so on. Different kinds have different priorities in the scheduling. For the job that belongs to the same kinds, we propose CPLMT to schedule those jobs. Comparisons between our method, FIFO (First in first out), ASJS (Adaptive Scoring Job Scheduling), Fair and CMMS (Cloud-Minmin) are executed under different environments. The simulation results show that our proposed CPLMT not only reduces the number of unfinished jobs, but also reduces the average execution time.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.13-23
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• 2011

그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 이기종의 컴퓨팅 자원들을 상호 연결하고 공유하여 가상의 고성능 컴퓨팅시스템을 구성함으로서 대용량의 컴퓨팅 연산 등을 수행하는 차세대 컴퓨팅 기술이다. 이러한 그리드 컴퓨팅의 성능을 극대화하기 위해서는 효율적으로 작업을 자원에 할당하는 작업 스케줄링 기법이 필요하다. 따라서 작업 총 완료시간 등을 고려한 작업 스케줄링 기법에 대한 많은 연구가 진행되었다. 그러나 작업 스케줄링에 있어서 자원의 사용에 따른 자원 비용을 고려하는 것 역시 매우 중요하며, 자원 비용의 최소화를 통해 그리드 컴퓨팅의 전체적인 성능 및 경제적 효율성을 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 시간과 비용을 모두 고려한 다목적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 다목적 유전 알고리즘 기법의 하나인 NSGA-II를 적용하여 최적 해를 도출하였고, 모델의 효율성을 증명하기 위해 시뮬레이션 환경을 구성하여 기존의 스케줄링 모델인 Min-Min, Max-Min 알고리즘과의 비교 실험을 수행하였다. 이를 통해 제안한 스케줄링 모델이 기존 스케줄링 모델에 비해 작업 총 완료시간과 자원 비용을 더욱 효율적으로 최소화함을 증명하였다.

• 지능정보연구
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• 제13권4호
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• pp.121-135
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• 2007

문제의 제약조건을 명확히 표현하고 휴리스틱 탐색에 의하여 스케쥴링을 형성하는 제약조건 중심의 스케쥴링 기법은 실세계의 스케쥴링 문제에 성공적으로 적용되어 왔다. 하지만, 기존의 제약조건 중심의 스케쥴링 연구에서 스케쥴링의 목적을 표현하고 최적화하는데 관련된 연구는 부족한 상황이다. 특히 비용 목적함수는 다양한 비즈니스 계획의 효과를 분석하는 기업의사결정에서 매우 중요 하다고 평가된다. 이 연구의 목적은 자원 용량이나 일시적인 제약조건을 만족하면서 지연비용 및 재고비용을 포함한 스케쥴링의 전체 비용을 명확하게 표현하고 최적화하는 것이다. 비용기반 스케쥴링 프레임워크에서, 동일한 작업 내에 일시적인 제약조건을 만들어 가면서 비용함수를 개선해 나가는 비용 전파 알고리즘을 제시하였다.