The multi-task operating system called HRMTOS (HUNDAI Robot Multi-task Operating System) was developed for concurrent execution. HRMTOS consists of condition interpreter, queue constructor, task scheduler. Condition interpreter checks the status and condition of request, queue constructor makes queue according to the checked result by condition interpreter, and task scheduler finds the task that will be urgently executed by priority of queue after pending the current excuting task. HRMTOS could execute teaching, playback, monitoring function of multi-robot and could be used more effectively than other robot controllers.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.19
no.4
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pp.257-262
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2021
Providing web services to users has become expensive in recent times. For better web services, a web server is provided with high-performance technology. To achieve great web service experiences, tools such as general-purpose graphics processing units (GPGPUs), artificial intelligence, high-performance computing, and three-dimensional simulation are widely used. However, graphics processing units (GPUs) are used in high-speed operations and have limited general applications. In this study, we developed a task queue in a GPU to improve the performance of a web service using a multiprocessor and studied how to receive and process user requests in bulk. We propose the use of a GPGPU-based task queue to process user requests more than GPGPU based a central processing unit thread, and to process more GPU threads on task queue at about 136% to 233%, and proved that the proposed method is effective for web service.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.4
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pp.890-900
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1999
In homogeneous multiprocessor systems, the task allocation algorithm which equally assigns tasks to processors if possible is generally used. But this algorithm is not suitable to accomplish to accomplish effective task allocation in heterogeneous multiprocessor systems. JSQ (Join the Shortest Queue) algorithm is often used in heterogeneous multiprocessor systems. Unfortunately, JSQ algorithm is not efficient when the differences of capabilities of processors are far large. To solve this problem, we suggest a heuristic task allocation algorithm that makes use of dynamic information such as task arrival time, task service time, and number of finished tasks. The results of simulation show that the proposed heuristic allocation algorithm improves the system performance.
In order to reduce the increasing packet loss rates caused by an exponential increase in network traffic, the IETF(Internet Engineering Task Force) is considering the deployment of active queue management techniques such as RED(Random Early Detection). But, RED configuration has been a problem since its first proposal. This problem is that proposed configuration is only good for the particular traffic conditions studied, but may have detrimental effects if used in other conditions. While active queue management in routers and gateways can potentially reduce packet loss rates in the Internet, this paper has demonstrated the inherent weakness of current techniques and shows that they are unstable for tile various traffic conditions. The inherent problem with these queue management algorithms is that they all use static parameter setting. In this paper, in order to solve this problem, a new active queue management algorithm called SQM(Stabilized Queue Management) is proposed. This paper shows that it is easy to parameterize SQM algorithm to perform well under different congestion scenarios. This algorithm can effectively reduce packet loss while maintaining high link utilizations and is good for the various traffic conditions.
In order to reduce the increasing packet loss rates caused by an exponential increase in network traffic, the IETF(Internet Engineering Task Force) is considering the deployment of active queue management techniques such as RED(Random Early Detection) algorithm. However, RED algorithm simple but does not protect traffic from high-bandwidth flows, which include not only flows that fail to use end-to-end congestion control such as UDP flow, but also short round-trip time TCP flows. In this paper, in order to solve this problem, we propose a simple fairness queue management scheme, called AFQM(Approximate Fair Queue Management) algorithm, that discriminate against the flows which submit more packets/sec than is allowed by their fair share. By doing this, the scheme aims to approximate the fair queueing policy Since it is a small overhead and easy to implement, AFQM algorithm controls unresponsive or misbehaving flows with a minimum overhead.
Recently in the IoT(Internet of Things) environment, a data collection in real-time through device's sensor has increased with an emergence of various devices. Collected data from IoT environment shows a large scale, non-uniform generation cycle and atypical. For this reason, the distributed processing technique is required to analyze the IoT sensor data. However if you do not consider the optimal scheduling for data and the processor of IoT in a distributed processing environment complexity increase the amount in assigning a task, the user is difficult to guarantee the QoS(Quality of Service) for the sensor data. In this paper, we propose APQTA(Adaptive Priority Queue-driven Task Allocation method for sensor data processing) to efficiently process the sensor data generated by the IoT environment. APQTA is to separate the data into job and by applying the priority allocation scheduling based on the deadline to ensure that guarantee the QoS at the same time increasing the efficiency of the data processing.
In order to reduce the increasing packet loss rates caused by an exponential increase in network traffic, the IETF(Internet Engineering Task Force) is considering the deployment of active queue management techniques such as RED(Random Early Detection). While active queue management in routers and gateways can potentially reduce total packet loss rates in the Internet, this paper has demonstrated the inherent weakness of current techniques and shows that they are ineffective in preventing high loss rates. The inherent problem with these queue management algorithms is that they all use queue lengths as the indicator of the severity of congestion. In this paper, in order to solve this problem, a new active queue management algorithm called MRED(Modified Random Early Detection) is proposed. MRED computes the packet drop probability based on our heuristic method rather than the simple method used in RED. Using simulation, MRED is shown to perform better than existing queue management schemes. To analyze the performance, we also measure throughput of traffics under the FIFO control, and compared the performance with that of this MRED system.
Due to the convergence of broadcasting and communications, IPTV services are spotlighted as the that next-generation multimedia services. IPTV services should have functionality such as unlimited channel capacity, extension of media, QoS awareness and are required increasing traffic and quality control technology to adapt the attributes of IPTV service. Consequently, flow based quality control techniques are needed. Therefore, many studies for providing Internet QoS are performed at IETF (Internet Engineering Task Force). As the buffer management mechanism among IP QoS methods, active queue management method such as RED(Random Early Detection) and modified RED algorithms have proposed. However, these algorithms have difficulties to satisfy the requirements of various Internet user QoS. Therefore, in this paper we propose the Flow based AQM(Active Queue Management) algorithm for the multimedia services that request various QoS requirements. The proposed algorithm can converge the packet loss ratio to the target packet loss ratio of required QoS requirements. And we present a performance evaluation by the simulations using the ns-2.
In order to reduce the increasing packet loss rates caused by an exponential increase in network traffic, the IETF (Internet Engineering Task Force) is considering the deployment of active queue management techniques such as RED (Random Early Detection). While active queue management in routers and gateways can potentially reduce packet loss rates in the Internet, this paper has demonstrated the inherent weakness of current techniques and shows that they are ineffective in preventing high loss rates. The inherent problem with these queue management algorithms is that they all use static parameter setting. So, in case where these parameters do not match the requirement of the network load, the performance of these algorithms can approach that of a traditional Drop-tail. In this paper, in order to solve this problem, a new active queue management algorithm called ARED (Active RED) is proposed. ARED computes the parameter based on our heuristic method. This algorithm can effectively reduce packet loss while maintaining high link utilizations.
This paper proposes a model for simulation and performance evaluation of distributed computer systems(DCS). The model is composed of operating system(OS), resource, task, environment submodel. Task Flow Graph(TFG) is suggested to describe the relation between tasks. This paper considers task response time, the scheduler's ready queue length, utilization of each resource as performance indices. The distributed system of Continuous Annealing Line(CAL) in iron process is simulated with the proposed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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