• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권6호
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• pp.337-343
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• 2006

Stack Resource Policy (SRP)는 몇 가지 독특한 특성을 가진 실시간 동기화 프로토콜이다. 그 특성 중의 하나는 초기 수행 차단(early blocking)으로서, 공유자원을 요청하는 시점에 작업의 수행을 정지시키는 것이 아니라, 작업의 수행 시점 자체를 연기하도록 한다. SRP가 EDF와 같은 동적 우선순위 스케줄링 알고리즘과 같이 사용될 경우, 초기 수행 차단을 지원하기 위해 스케줄러는 수행이 블록(block)되지 않을 작업 중 가장 우선순위가 높은 작업을 선택해야 하며, 이러한 탐색 연산은 수행 오버헤드(runtime overhead)의 원인이 된다. 본 논문에서는 SRP와 EDF를 같이 사용할 때의 스케줄러 수행 오버헤드를 분석한다. 기존의 준비 큐(ready Dueue) 구현 방식과 탐색 알고리즘을 사용하면 작업의 수가 많아짐에 따라 작업 탐색 오버헤드가 매우 커진다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문은 스케줄러가 효율적으로 작업을 탐색할 수 있는 준비 큐 자료구조와 O([log$_2n$])의 복잡도를 가지는 작업 탐색 알고리즘을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권12호
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• pp.96-104
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• 2009

일반적인 동적 전압 조절(dynamic voltage scaling)의 가정과는 다르게 실제 시스템에 있어서는 응용 프로그램의 성능이 프로세서의 동작 속도에 정비례하지 않는다. 본 연구에서는 응용 프로그램의 성능과 동작 속도의 관계를 실측을 통하여 수치화하여 응용 프로그램의 특성을 모델링하고 각기 다른 응용 프로그램 특성 계수를 갖는 태스크 집합에 적합한 스케줄링 기법을 제시하였다. 또한, 모든 태스크의 단위 수행시간 변화에 따른 에너지의 변화량이 동일해야 에너지 최적이 된다는 해석적인 정리를 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 스케줄링 기법은 이러한 해석적 정리에 기반을 두기 때문에 항상 각 태스크에 시스템 에너지 최적이 되는 조절비를 제시한다. 합성 태스크 집합을 이용한 실험결과에서 기존 연구 대비 약 7%의 추가적인 에너지 절감 효과를 얻을 수 있었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제32권1호
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• pp.25-37
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• 2015

This paper suggests a decision tree based approach for flexible job shop scheduling with multiple process plans. The problem is to determine the operation/machine pairs and the sequence of the jobs assigned to each machine. Two decision tree based scheduling mechanisms are developed for static and dynamic flexible job shops. In the static case, all jobs are given in advance and the decision tree is used to select a priority dispatching rule to process all the jobs. Also, in the dynamic case, the jobs arrive over time and the decision tree, updated regularly, is used to select a priority rule in real-time according to a rescheduling strategy. The two decision tree based mechanisms were applied to a flexible job shop case with reconfigurable manufacturing cells and a conventional job shop, and the results are reported for various system performance measures.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권1B호
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• pp.11-17
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• 2003

본 논문에서는 ETSI(European Telecommunication Standards Institute)에서 표준화 작업중인 HIPERLAN/2(HIgh PErformance Radio Local Area Network/2)의 성능 향상을 위하여, 우선순위기반 스케쥴링 방식 하에서의 동적 랜덤접속채널 할당방법을 제안하였다 제안한 방식은 AP(Access Point)에서 자원을 할당 할시 충돌단말에게 우선적으로 자원을 할당함으로써, 결과적으로 충돌단말의 전체전송지연을 줄여준다. 동적 랜덤접속채널 할당 방법은 트래픽 부하가 적을 때는 랜덤접속채널 수를 증가시킴으로 충돌확률을 줄여서 많은 단말들이 자원을 할당받도록 하며, 부하가 많을 때는 랜덤접속채널 수를 적게 설정하여 데이터 전송채널을 증가시킴으로써 처리율을 증가시키고 스케줄링 지연을 감소시켜 성능을 향상시킨다 표준안을 근거로 제안된 방법을 성능평가 하였을 경우, 매체접근제어 프로토콜의 처리율 및 전송지연이 성능 향상됨을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.2760-2765
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• 2009

다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합의 스케줄링 문제를 해결하는 Pfair 스케줄링 알고리즘은 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 한다. 최근 mode change 환경에서 최대 퀀텀 크기를 동적으로 결정하는 방법이 제안되었는데, 이 방법에서는 태스크들의 주기가 감소되는 경우만을 다루고 있다. 본 논문에서는 태스크들의 주기가 증가되는 경우까지도 고려하여 최대 퀀텀 크기를 동적으로 결정하는 개선된 방법을 제안하였고 모의실험에서 이를 구현하여 효율성을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.39-49
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• 2007

다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합의 스케줄링 문제를 해결하는 최적의 방법인 PF 알고리즘[13]이 제안된 이후, 이를 기반으로 하는 여러 가지 스케줄링 알고리즘들이 제안되었다. 그러나 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 태스크들을 스케줄링하는 이들 알고리즘은 mode change 하에서 문제점을 갖는다. 이러한 문제점들을 해결하기 위한 최적의 퀀텀 크기 결정 방법이 제안된 바 있다[2]. 본 논문에서는 모든 태스크들에 대한 이용률이 $e{\le}p/3+1$의 성질을 만족하는 제한적 특성을 갖는 태스크 집합에 대해서 최적의 퀀텀 크기를 결정하기 위한 이용률 계산의 반복 횟수를 보다 감소시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1481-1494
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• 1997

실시간 시스템에서 시간적 제약의 불이행의 커다란 손실을 가져오며, 이를 위한 동적 스케쥴링은 유연성을 제공하는 대신 스케쥴링 오버헤드와 분석작업의 복잡성으로 인하여 스케쥴성을 예측하기 어려움이 있다. 반면, 정적 스케쥴링은 수행 중 오버헤드가 없으므로 정확한 시간을 예측할 수 있는 장점이 있다. 따라서 명령어 수준의 정적 스케쥴링과 시간 분석을 통하여 시스템의 시간적 정확도를 보장할 수 있다. 본 논문에서는 확정된 시간 분석을 위하여 befor와 after의 시간 제약을 고급 언어에 표현하고 이를 근거로 시간적 분석에 기반을 둔 컴파일러의 명령어 수준의 스케쥴링 알고리즘을 제안하였다. 이 스케쥴링의 특징은 명령어 수준의 스케쥴링을 위한 도메인이 지나치게 과대하므로 향상된 적합 유전자 알고리즘을 적용한 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.2824-2837
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• 2019

Container technologies are widely used in infrastructures to deploy and manage applications in cloud computing environment. As containers are light-weight software, the cluster of cloud applications can easily scale up or down to provide Internet-based services. Container-based applications can well deal with fluctuate workloads by dynamically adjusting physical resources. Current works of scheduling applications often construct applications' performance models with collected historical training data, but these works with static models cannot self-adjust physical resources to meet the dynamic requirements of cloud computing. Thus, we propose a self-adaptive automatic container scheduling framework AutoScale for cloud applications, which uses a feedback-based approach to adjust physical resources by extending, contracting and migrating containers. First, a queue-based performance model for cloud applications is proposed to correlate performance and workloads. Second, a fuzzy Kalman filter is used to adjust the performance model's parameters to accurately predict applications' response time. Third, extension, contraction and migration strategies based on predicted response time are designed to schedule containers at runtime. Furthermore, we have implemented a framework AutoScale with container scheduling strategies. By comparing with current approaches in an experiment environment deployed with typical applications, we observe that AutoScale has advantages in predicting response time, and scheduling containers to guarantee that response time keeps stable in fluctuant workloads.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.615-619
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• 2004

This paper considers a variation of customer order scheduling problems. The variation is the case where machine-job assignment is fixed, and the objective is to minimize the sum of the completion times of the batches. In customer order scheduling problems, jobs are dispatched in batches. While a machine can process only one job at a time, multiple machines can simultaneously process jobs in a batch. We first establish a couple of lower bounds. Then, we develop a dynamic programming (DP) algorithm that runs in exponential time on the number of batches when there exist two machines. For the same problem with arbitrary number of machines, we present two simple heuristics, which use simple scheduling rules such as shortest batch first and shortest makespan batch first rules. Finally, we empirically evaluate the heuristics.

• 산업경영시스템학회지
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• 제37권3호
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• pp.113-121
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• 2014

This paper considers a scheduling problem in a two-machine flowshop with outsourcing strategy incorporated. The jobs can be either processed in the first machine or outsourced to outside subcontractors. This paper wants to determine which jobs to be processed in-house and which jobs to be outsourced. If any job is decided to be outsourced, then an additional outsourcing cost is charged The objective of this paper is to minimize the sum of scheduling cost and outsourcing cost under a budget constraint. At first this paper characterizes some solution properties, and then it derives solution procedure including DP (Dynamic Programming) and B&B (Branch-and-Bound) algorithms and a greedy-type heuristic. Finally the performance of the algorithms are evaluated with some numerical tests.