• 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.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권3호
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• pp.181-188
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• 2003

본 논문에서는 IRIS(Increasing Reward with Increasing Service) 태스크들을 위한 기존 온-라인 최적 알고리즘에 근접한 총가치(total reward)를 생성하면서 보다 낮은 스케줄링 복잡도를 가진 휴리스틱(heuristic) 온-라인 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘들은 총가치를 최대화하기 위해 시스템 내의 모든 태스크들을 스케줄링 대상으로 고려한다. 따라서 이들 알고리즘들은 많은 태스크들을 가진 실제 시스템에 적용하기에는 매우 놀은 시간 복잡도를 가진다. 제안 알고리즘은 시스템 내의 모든 태스크들을 대상으로 스케줄링하는 것이 아니라, 상수 W개의 태스크들을 선택하여 이들을 대상으로 스케줄링 한다. 제안 알고리즘은 W개의 태스크를 어떤 기준에 의해 선택할 것인가를 규정하는 테스크 선택정책에 기반을 두고 있으며, 간단하면서도 직관적인 두 가지 선택정책과 이 둘을 통합한 보다 일반화된 선택정책을 제안한다. 스케줄링 대상을 축소함으로써 제안 알고리즘의 복잡도를 O(Wn)로 줄일 수 있었다. 다양한 성능실험 결과 알고리즘 평균 계산 빈도는 O(W)에 더 가깝다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.147-153
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• 2007

태스크 스케줄링은 여러 개의 수행 가능한 태스크 중에서 하나의 태스크를 선정하여 프로세서에 할당하는 중요한 역할을 한다. 실시간 시스템에서 경성 실시간 태스크를 적시에 스케줄링하지 못하면 시스템이 다운되는 최악의 상태가 발생하므로 실시간 시스템은 효율성, 자원 및 속도 등의 문제 외에도 시간 제약도 진지하게 고려해야 한다. 본 논문에서는 L-RE 좌표를 이용하여 실시간 다중프로세서 시스템에서의 새로운 우선순위 기준 스케줄링 알고리즘을 제안한다. L-RE 좌표 알고리즘은 태스크의 스케줄링 효율을 높이기 위해 고안 되었으며 우선순위를 할당하는데 데드라인과 함께 유휴시간을 고려하고 있다. 시뮬레이션 결과는 LR-E 알고리즘이 EDF보다 스케줄의 원활성을 높이고 또 LLF보다는 문맥교환 수를 줄일 수 있음을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.7-8
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• 2019

In this paper, we applied the migration technique to real-time tasks that have relatively low criticality but still important to be dropped by the mixed-criticality scheduling algorithms. The proposed drop and migrate algorithm analyzes the schedulability by calculating CPU utilization and response time of using task migration. We provide analysis to guarantee the deadline of LO-tasks, by transforming the response time equation specified with migration time. The transformed response time equation was able to analyze the migration schedulability. This algorithm can be used with various mixed-criticality schedulers as a supplementary method. We expect this algorithm will be used for scheduling LO-tasks such as communication task that requires safety guarantee especially in platooning and autonomous driving by utilizing the advantages of multiple node connectivities.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권6B호
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• pp.641-647
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• 2009

본 논문은 임베디드 시스템에서 불필요한 전력 소모를 감소하기 위해 개선된 예측 동적 전력 관리 구조와 태스크 스케줄링 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 불필요한 전력 소모를 최소화하기 위해 미리 스케줄링을 한다. 제안된 예측 동적 전력 관리는 수행 오버 헤드를 경감하기 위해서 스케줄링 라이브러리를 제공한다. 실험 결과 제안된 알고리듬은 동적 전력 관리를 적용한 LLF 알고리듬과 비교하여 평균 22.3% 전력 소모 감소를 보인다.

• Journal of Electrical Engineering and information Science
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• 제3권3호
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• pp.396-401
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• 1998

An optimal algorithm is presented for feasibility test and scheduling of real-time tasks where tasks are preemptable and created dynamically. Each task has an arbitrary creation time, ready time, maximum execution time, and deadline. Feasibility test and scheduling are conducted via the same algorithm. Time complexity of the algorithm is O(n) for each newly created task where n is the number of tasks. This result improves the previous result of O(n log n). It is shown that the algorithm can be used for scheduling tasks with different levels of importance. Time complexity of the algorithm for the problem is O(n\ulcorner) which improves the previous results of O(n\ulcorner log n).

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.783-791
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• 2006

전자무역에서 실시간 시스템은 매우 중요한 역할을 담당한다. 각각의 태스크들은 제한된 시간이 주어져 있고, 제한된 시간 내에 문서 처리를 수행하지 못할 경우 큰 피해를 입을 수 있으므로 반드시 약속된 규정이 지켜져야 한다. 전자무역에서 스케줄링 가능성 기법들은 주로 주기적인 태스크를 사용하는데 이 방법 외의 다른 태스크 시간 조건과 비 주기적인 태스크 시간조건을 이용하여 보다 안정적인 사전예측 스케줄링 가능성 알고리즘의 연구가 필요하다. 본 논문은 개별 태스크 이용율을 사용하여 예측가능성을 높이기 위한 알고리즘을 제안하며, 기존의 태스크 전체 이용율과 제안한 알고리즘을 이용한 스케줄링 가능성 조건을 제시하였다.

• 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.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권7호
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• pp.22-28
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• 2009

멀티프로세서가 임베디드 시스템에서 널리 쓰임에 따라 지원되는 전력 최소화 기법을 이용하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 에너지의 소모량을 줄여야 할 필요성이 대두된다. 본 논문은 동적 전압 스케일링 및 전력 셧다운을 이용하여 에너지 소모를 최소화 하는 태스크 스케줄링 알고리즘을 멀티프로세서 환경을 위해 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 전력 셧다운시의 에너지 및 타이밍 오버헤드를 고려하여 반복적으로 태스크 할당 및 태스크 순서화를 수행한다. 제안된 반복적인 태스크 스케줄링을 통해 전체 에너지 소모를 줄이는 가장 좋은 해를 얻을 수 있었다. 전체 에너지 소모는 리니어 프로그래밍 모델 및 전력 셧다운의 임계 시간을 고려하여 계산되었다. 실제 어플리케이션으로부터 추출된 표준 태스크 그래프에 기반을 둔 실험 결과를 통해 하드웨어 자원 및 시간제한에 따른 에너지 소모 관계를 분석하였다. 실험 결과를 볼 때 제안된 알고리즘은 기존의 우선권 기반의 태스크 스케줄링에 대해서 의미 있는 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권9호
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• pp.1544-1572
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• 2011

Task placement and scheduling are traditionally studied in following aspects: resource utilization, application throughput, application execution latency and starvation, and recently, the studies are more on application scalability and application performance. A methodology for task placement and scheduling centered on tasks based on virtual machines is studied in this paper to improve the performances of systems and dynamic adaptability in applications development and deployment oriented parallel computing. For parallel applications with no real-time constraints, we describe a thought of feature model and make a formal description for four layers of task placement and scheduling. To place the tasks to different layers of virtual computing systems, we take the performances of four layers as the goal function in the model of task placement and scheduling. Furthermore, we take the personal preference, the application scalability for a designer in his (her) development and deployment, as the constraint of this model. The workflow of task placement and scheduling based on virtual machines has been discussed. Then, an algorithm TPVM is designed to work out the optimal scheme of the model, and an algorithm TEVM completes the execution of tasks in four layers. The experiments have been performed to validate the effectiveness of time estimated method and the feasibility and rationality of algorithms. It is seen from the experiments that our algorithms are better than other four algorithms in performance. The results show that the methodology presented in this paper has guiding significance to improve the efficiency of virtual computing systems.