• 전자공학회논문지B
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• 제30B권4호
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• pp.27-36
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• 1993

This paper proposes a shortest path allocation algorithm over the processors on the hypercube system based on the message passing techniques with the optimized module allocation. On multiprocessor systems, how to divide one task into multiple tasks efficiently is an important issue due to the hardness of the life cycle estimation of each process. To solve the life cycle discrepancies, the appropriate task assignment to each processor and the flexible communications among the processors are indispensible. With the concurrent program execution on hypercube systems, each process communicaties to others with the method of message passing. And, each processor has its own memory. The proposed algorithm generates a callable tree out of the module, assigns the weight factors, constructs the allocation graph, finds the shortest path allocation tree, and maps them with hypercube.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.45-47
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• 2022

Mobile edge computing (MEC), which enables mobile terminals to offload computational tasks to a server located at the user's edge, is considered an effective way to reduce the heavy computational burden and achieve efficient computational offloading. In this paper, we study a multi-user MEC system in which multiple user devices (UEs) can offload computation to the MEC server via a wireless channel. To solve the resource allocation and task offloading problem, we take the total cost of latency and energy consumption of all UEs as our optimization objective. To minimize the total cost of the considered MEC system, we propose an DRL-based method to solve the resource allocation problem in wireless MEC. Specifically, we propose a Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)-based scheme. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) is applied to this framework and compared with DQN, and Double Q-Learning simulation results show that this scheme significantly reduces the total cost compared to other resource allocation schemes

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.58-61
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• 2002

In this paper, we present a new generalized k-Tree-based (CU/PE) allocation model to perform dynamic resource (CU/PE) allocation/deallocation decision for the reconfigurable MSIMD/MIMD multi-dimensional (k-D) mesh-connected architectures. Those reconfigurable multi-SIMD/MIMD systems allow dynamic modes of executing tasks, which are SIMD and MIMD. The MIMD task requires only the free sub-system; however the SIMD task needs not only the free sub-system but also the corresponding free CU. In our new k-Tree-based (CU/PE) allocation model, we introduce two best-fit heuristics for the CU allocation decision: 1) the CU depth first search (CU-DFS) in O(kN$_{f}$ ) time and 2) the CU adjacent search (CU-AS) in O(k2$^{k}$ ) time. By the simulation study, the system performance of these two CU allocation strategies was also investigated. Our simulation results showed that the CU-AS and CU-DFS strategies performed the same system performance when applied for the reconfigurable MSIMD/MIMD 2-D and 3-D mesh-connected architectures.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권6호
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• pp.9-21
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• 2003

본 논문에서는 메쉬 구조 다중컴퓨터 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 서브메쉬 할당방법을 제안한다. 이 할당방법의 특징은 가용 서브메쉬의 탐색시간과 외적단편화로 인한 서브메쉬의 할당지연을 최소화함으로써 태스크의 대기시간을 줄이는 것이다. 이 할당방법은 가용 서브메쉬를 유형(정방형, 가로 직사각형, 세로 직사각형)에 따라 분류하고, 태스크와 동일한 유형별 가용 서브메쉬 리스트에서 최적의 서브메쉬를 찾아 할당함으로써 서브메 쉬 탐색시간을 줄인다. 또한 외적단편화로 인해 서브메쉬의 할당지연이 발생하면할당 서브메쉬에서 수행중인 태스크를 다른 가용 서브메쉬에 재배치하고, 프로세서 단편을 통합하여 할당함으로써 서브메쉬의 할당지연을 최소화한다. 시뮬레이션을 통하여 서브메쉬 탐색시간을 줄이는 방법보다 외적단편화로 인한 서브메쉬의 할당지연을 줄이는 방법이 태스크의 대기시간을 단축하는데 더 효과적임을 보인다. 그리고 제안한 할당방법이 시스템의 성능 향상 면에서 기존의 할당방법들보다 우수함을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.601-608
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• 2001

The automated assignment of multiple tasks to executing agents is a key problem in the area of multi-agent systems. In many domains, significant savings can be achieved by reallocating tasks among agents with different costs for handling tasks. The automation of task reallocation among self-interested agents requires that the individual agents use a common negotiation protocol that prescribes how they have to interact in order to come to an agreement on "who does what". In this paper, we introduce the multi-agent Traveling Salesman Problem(TSP) as an example of task reallocation problem, and suggest the Vickery auction as an interagent negotiation protocol for solving this problem. In general, auction-based protocols show several advantageous features: they are easily implementable, they enforce an efficient assignment process, and they guarantce an agreement even in scenarios in which the agents possess only very little domain-specific Knowledge. Furthermore Vickrey auctions have the additional advantage that each interested agent bids only once and that the dominant strategy is to bid one′s true valuation. In order to apply this market-based protocol into task reallocation among self-interested agents, we define the profit of each agent, the goal of negotiation, tasks to be traded out through auctions, the bidding strategy, and the sequence of auctions. Through several experiments with sample multi-agent TSPs, we show that the task allocation can improve monotonically at each step and then finally an optimal task allocation can be found with this protocol.

• ETRI Journal
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• 제44권5호
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• pp.746-758
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• 2022

This paper focuses on a mobile edge-computing-enabled heterogeneous network. A battery level-aware task-scheduling framework is proposed to improve the energy efficiency and prolong the operating hours of battery-powered mobile devices. The formulated optimization problem is a typical mixed-integer nonlinear programming problem. To solve this nondeterministic polynomial (NP)-hard problem, a decomposition-based task-scheduling algorithm is proposed. Using an alternating optimization technology, the original problem is divided into three subproblems. In the outer loop, task offloading decisions are yielded using a pruning search algorithm for the task offloading subproblem. In the inner loop, closed-form solutions for computational resource allocation subproblems are derived using the Lagrangian multiplier method. Then, it is proven that the transmitted power-allocation subproblem is a unimodal problem; this subproblem is solved using a gradient-based bisection search algorithm. The simulation results demonstrate that the proposed framework achieves better energy efficiency than other frameworks. Additionally, the impact of the battery level-aware scheme on the operating hours of battery-powered mobile devices is also investigated.

• 감성과학
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• 제23권2호
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• pp.35-50
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• 2020

본 연구의 목적은 사회공포증 수준에 따른 정서지각 편향성의 변화와 이 변화에 기여하는 시공간 주의배분능력에 대해 탐구하는 것이다. 이를 위해, 본 연구에서는 사회공포증 수준을 측정하기 위해 한국형 자기보고식 설문 검사인 사회공포증 검사(Korean version of social avoidance and distress, K-SAD)를 사용하였으며, 정서지각 편향성과 시공간 주의배분능력을 측정하기 위해 정서지각 과제(emotional perception task)와 UFOV 과제(useful field of view task)를 사용하였다. 본 연구에는 118명의 연구참가자가 참여하였고 응답을 성실하게 하지 않은 연구참가자들을 제외하여 107명(남: 94명, 여: 13명)의 자료가 분석되었다. 연구참가자들은 K-SAD 점수에 따라 세 집단으로 나뉘어졌다. 연구 결과, 정서지각과제에서 긍정적 정서지각 편향성은 사회공포증 수준이 높을수록 더 크게 나타났으며 UFOV 과제에서는 사회공포증 수준이 높을수록 저하된 시공간 주의배분능력이 나타났다. 이러한 결과는 사회공포증 수준의 증가에 따라 나타나는 저하된 시공간 주의배분능력이 긍정적 정서지각 편향성에 부분적으로 기여할 가능성이 있다는 것을 시사한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권2호
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• pp.76-89
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• 2010

분산 이기종 시스템의 성능은 DAG로 주어지는 입력 그래프를 스케줄링 하는 알고리즘의 성능에 좌우된다. 많은 스케줄링 알고리즘 중에 리스트 스케줄링 알고리즘은 낮은 복잡도를 가지면서 우수한 성능을 보이고 있다. 리스트 스케줄링은 태스크 우선순위 결정 단계와 프로세서 할당 단계로 이루어져 있으나 대부분의 연구들은 태스크 우선순위 결정 단계만을 연구하고 있다. 본 논문에서는 기존의 할당 정책과 동일한 복잡도를 가지면서 성능이 향상된 새로운 프로세서 할당 정책인 LIP 정책을 제안한다. 기존의 리스트 스케줄링 알고리즘인 HEFT, HCPT, GCA, PETS의 태스크 우선순위 결정 정책에 본 논문에서 제안한 LIP 정책을 적용하여 실험한 결과 기존의 프로세서 할당 정책인 삽입 정책과 비 삽입 정책보다 성능 향상이 있는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1667-1677
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• 1999

이차원적(2D) 메쉬(mesh)로 연결된 프로세서들에 있어서 새로이 시스템 내부로 진입하는 태스크에 적당한 크기를 갖는 부분메쉬(submesh) 형태로 구성된 프로세서들을 효과적으로 할당하는 일은 요구되는 높은 성능을 갖게 하기 위하여 매우 중요하다. 그러한 작업은 최소한의 오버헤드로 자유로운 부분메쉬의 인식이 보장되어야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 2D 메쉬에 대한 효과적인 태스크할당 알고리즘을 소개한다. 간단한 1차원 배열 검색을 이용한 새로운 방식으로 할당 가능한 부분메쉬를 찾을 수 있게 함으로서 2차원 배열의 전체 검색을 이용하던 종래의 설계와는 차별화 된다. 결과적으로 새로운 알고리즘은 태스크할당 시간을 현격하게 줄일 수 있다. 종합적인 컴퓨터 시뮬레이션은 평균 할당시간 및 대기로 인한 지연시간에 있어서 전체 메쉬에 크기에 상관없이 기존의 알고리즘보다 효과적임을 보여준다. 하드웨어 오버헤드는 다른 알고리즘들과 비슷한 수준을 갖는다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4025-4041
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• 2020

Mobile edge computing (MEC) is capable of providing services to smart devices nearby through radio access networks and thus improving service experience of users. In this paper, an offloading strategy for the joint optimization of computing and communication resources in multi-user and multi-MEC overlapping scene was proposed. In addition, under the condition that wireless transmission resources and MEC computing resources were limited and task completion delay was within the maximum tolerance time, the optimization problem of minimizing energy consumption of all users was created, which was then further divided into two subproblems, i.e. offloading strategy and resource allocation. These two subproblems were then solved by the game theory and Lagrangian function to obtain the optimal task offloading strategy and resource allocation plan, and the Nash equilibrium of user offloading strategy games and convex optimization of resource allocation were proved. The simulation results showed that the proposed algorithm could effectively reduce the energy consumption of users.