• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.127-133
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• 2014

본 논문에서는 탑재운영절차서 실행환경을 위한 Lua 인터프리터 기반의 가상머신 설계와 기능 및 성능분석 결과를 나타낸다. 한국항공우주연구원에서 계획 중인 달 탐사 임무를 온보드상에서 자율적으로 운영하기 위해 탑재운영절차서 실행환경의 개발이 요구되어졌다. 탑재운영절차서는 위성에 탑재되어 지상 간섭없이 자율적으로 임무 수행을 가능케 함으로써 전파 지연과 제한된 데이터 통신용량을 갖는 심우주 임무들에서 이미 적용되고 있다. 가상머신의 실행엔진인 인터프리터는 고급언어로 작성된 원시코드를 한줄씩 번역하고 실행하므로 컴파일러에 의해 생성된 코드가 실행되는 것에 비해서 실행 속도가 현저하게 느리다. 이를 극복하기위해 레지스터 기반의 Lua 인터프리터를 적용하여 탑재운영절차서 실행환경 설계 및 구현하였으며 실험을 통해 여러 요소들에 따른 성능분석을 수행하였다. 성능분석 결과는 탑재운영절차서 스케줄링 방안 뿐 아니라 Lua 인터프리터를 적용하는 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권5호
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• pp.151-154
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• 2014

모바일 기기에서 어플리케이션의 에너지 소비는 운영체제, 실행시간 환경, 컴파일러, 어플리케이션 등이 복잡한 상호 작용을 통해 이루어진다. 최근까지 에너지-지향적인 고수준 및 저수준의 컴파일러 기술을 적용하여 모바일 기기에서 어플리케이션의 에너지 소비를 줄이기 위한 노력이 진행되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 달빅에서 실행되는 dex 파일로부터 달빅 바이트코드를 추출한 후 에너지 소비 최적화를 위한 리스트 인스트럭션 스케줄링을 적용하여 어플리케이션의 에너지 소비를 줄이고자 한다. 이러한 연구는 급속도로 확산되고 있는 안드로이드 기반 어플리케이션이 전력 공급이 제한적인 모바일 환경에서 최적화된 전력 에너지 소비할 수 있는 환경을 구축하는 데 활용할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권5호
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• pp.1554-1566
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• 2014

Cloud Computing allows application providers seamlessly scaling their services and enables users scaling their usage according to their needs. In this paper, using queuing game model, we present service scheduling schemes which are used in software as a service (SaaS). The object is maximizing the Cloud Computing platform's (CCP's) payoff via controlling the service requests whether to join or balk, and controlling the value of CCP's admission fee. Firstly, we treat the CCP as one virtual machine (VM) and analyze the optimal queue length with a fixed admission fee distribution. If the position number of a new service request is bigger than the optimal queue length, it balks. Otherwise, it joins in. Under this scheme, the CCP's payoff can be maximized. Secondly, we extend this achievement to the multiple VMs situation. A big difference between single VM and multiple VMs is that the latter one needs to decide which VM the service requests turn to for service. We use a corresponding algorithm solve it. Simulation results demonstrate the good performance of our schemes.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.49-54
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• 2022

최근 클라우드 시스템에서 병렬가속기를 사용하는 사례가 늘면서 가속기 내에서 멀티태스킹을 통해 자원 이용률을 높이는 것이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 병렬가속기 내 자원 사용 패턴을 컴퓨팅 중심과 메모리 중심으로 분류하여 워크로드를 배치하는 방식이 자원 이용률 측면에서 충분한 효과를 나타내지 못함을 보이고, 워크로드별 상세 자원 이용률에 기반한 새로운 스레드 블록 스케줄링 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존 방식과 달리 프로파일링과 스케줄링을 분리하여 스케줄링시의 오버헤드를 줄이고 병목 자원이 일치하지 않는 워크로드들을 최대한 중복 배치하여 자원 이용률을 높인다. 다양한 가상머신 시나리오에 대한 시뮬레이션 실험을 통해 제안한 기법이 병렬가속기의 처리량을 평균 130.6%, 최대 161.4%까지 개선함을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.2952-2971
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• 2016

Outsourcing jobs to a public cloud is a cost-effective way to address the problem of satisfying the peak resource demand when the local cloud has insufficient resources. In this paper, we studied the management of deadline-constrained bag-of-tasks jobs on hybrid clouds. We presented a binary nonlinear programming (BNP) problem to model the hybrid cloud management which minimizes rent cost from the public cloud while completes the jobs within their respective deadlines. To solve this BNP problem in polynomial time, we proposed a heuristic algorithm. The main idea is assigning the task closest to its deadline to current core until the core cannot finish any task within its deadline. When there is no available core, the algorithm adds an available physical machine (PM) with most capacity or rents a new virtual machine (VM) with highest cost-performance ratio. As there may be a workload imbalance between/among cores on a PM/VM after task assigning, we propose a task reassigning algorithm to balance them. Extensive experimental results show that our heuristic algorithm saves 16.2%-76% rent cost and improves 47.3%-182.8% resource utilizations satisfying deadline constraints, compared with first fit decreasing algorithm, and that our task reassigning algorithm improves the makespan of tasks up to 47.6%.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.134-136
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• 2012

클라우드 컴퓨팅 서비스 시장이 성장하면서, 서비스 제공자들은 전력 사용량 감소와 서비스 수준을 보장하는 등의 여러 가지 문제와 맞딱드리게 되었다. 이런 문제에 대한 원인 중 하나는 자원 효율성을 높이기 위해 도입한 가상머신 기반의 서버 통합 정책이다. 현재의 가상머신 기술들은 아직까지 완벽한 격리수준을 제공하지 못하기 때문에, 같은 노드에 배치된 가상머신들은 자원을 공유하면서 서로 간에 간섭을 일으키게 된다. 본 연구에서는 가상머신끼리 공유하는 자원 중 프로세서의 말단 캐시(Last-level Cache, LLC)에서의 간섭을 최대한 줄여서 성능을 극대화하기 위한 방법을 제안한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.57-69
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• 2020

DBR(Drum-Buffer-Rope)은 하나의 병목공정이 존재하는 생산라인을 드럼, 버퍼 그리고 로프로 구성하여 제약설비인 병목공정을 중심으로 효과적인 스케줄링을 수립하는 데 좋은 전략으로 알려져 있다. 하지만 최근 제품의 다양성이 증가되면서 공정의 복잡성이 높아지고, 자재 및 중간재의 재투입을 요구하는 공정이 많아지고 있다. 재투입 공정은 원자재가 완제품으로 생산될 때까지 동일한 설비에서 반복적으로 작업처리가 되어야 하므로 복잡한 작업환경을 가지게 된다. 본 연구는 기존의 흐름공정에서 우수한 성능을 보인 DBR 기반의 스케줄링 방법이 재투입이 있는 공정에서도 효과적으로 적용 가능한지 여부와 이를 위해서 추가적으로 검토되어야 할 전략들을 다루었다. 본 연구의 핵심은 재투입 공정에 DBR 방법을 적용하기 위하여 재투입 공정을 여러 개로 쪼개어 하나의 병목공정을 갖는 임의의 흐름공정(루프)으로 재구성한다는 점이다. 이러한 구조를 기반으로 본 연구에서는 두 가지 의사결정에 초점을 맞추어 생산 스케줄링 전략을 구성하였다. 첫째, 흐름공정마다 적정 수준의 재고수준과 안정적 생산성을 유지하기 위해 자재 투입시점과 적절한 투입량을 결정한다. 둘째는 각 공정별 상이한 작업 우선순위를 결정하는 방법이다. 본 연구는 실험을 위해 HP사의 TRC(Technology Research Center) 공정에 대한 시뮬레이션 모델을 설계하였고, DBR 기반 루프 스케줄링을 적용한 결과, cycle time의 감소 및 재공품재고의 루프 간 균형을 유지하는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권2호
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• pp.113-118
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• 2013

현재 개발된 GPU 가상화 기술은 모두 미세한 시분할 기법에 의한 스케줄링을 사용하기 때문에 어플리케이션 실행을 위한 오버헤드를 필요 이상으로 유발한다. 또한 이들은 가상 머신 모니터에 GPU 컴퓨팅 API를 포함하고 있어서, 가상 머신 모니터의 이식성이 약하다. 본 논문에서는 이질적 컴퓨팅 시스템에서 바이오 어플리케이션에 최적화된 GPU 가상화 기술을 제안하며, 공개 소스 Xen을 사용하여 개발하였다. 우리가 제안하는 방법은 가상 머신 간의 GPU 공유를 시분할에 의존하지 않는다. 대신에 하나의 가상 머신이 GPU를 할당 받으면 그 가상 머신이 어플리케이션을 종료할 때까지 GPU를 사용하도록 허용한다. 이렇게 하여 바이오 어플리케이션의 성능을 향상시키고 GPU의 활용률을 높인다. GPU 가상화의 이식성을 높이기 위해 하드웨어가 지원하는 IOMMU 가상화를 이용하여 GPU에 대한 직접 접근 통로를 제공한다. 미생물 유전체 분석 어플리케이션을 대상으로 성능을 분석한 결과, 본 연구에서 제안하는 직접 통로 방식에 의한 GPU 가상화는 Domain0를 통한 접근에 비해 오버헤드가 적었다. 또한 직접 접근 방식에 의한 가상 머신의 GPU 접근은, 비가상화된 머신과 거의 성능의 차이가 없었다.