This paper considers an integrated decision for scheduling and outsourcing(or, subcontracting) of a finite number of jobs(or, orders) in a time-sensitive make-to-order manufacturing environment. The jobs can be either processed in a parallel in-house facilities or outsourced to subcontractors. We should determine which jobs should be processed in-house and which jobs should be outsourced. And, we should determine the schedule for the jobs to be processed in-house. If a job is determined to be processed in-house, then the scheduling cost(the completion time of the Job) is imposed. Otherwise(if the job should be outsourced), then an additional outsourcing cost is imposed. The objective is to minimize the linear combination of scheduling and outsourcing costs under a budget constraint for the total available outsourcing cost. In the problem analysis, we first characterize some solution properties and then derive dynamic programming and branch-and- bound algorithms. An efficient heuristic is also developed. The performances of the proposed algorithms are evaluated through various numerical experiments.
본 논문은 멀티프로세서 임베디드 시스템에서 사용하는 어플리케이션을 구성하는 태스크를 수행하는데 필요한 전력과 태스크간의 의존성에 의해서 발생하는 통신 비용을 감소시킬 수 있는 스케줄링 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 기존 알고리듬에서는 통신비용은 고려하였으나 스케줄링 단계에서는 동적 전력 관리 결과를 고려하지 않는 점을 보완하여 스케줄링 단계에서 여유시간(Laxity) 사용을 예측하여 동적 전압 관리의 효율을 높이는 방법을 사용한다. 이를 통해 복잡한 멀티미디어 어플리케이션에 동적 전력 관리를 적용하여 수행 시 에너지 효율을 높였다. 실험 결과 멀티미디어 어플리케이션인 HD MPEG4, MotionJPEG codec, MP3, Wavelet 프로그램을 멀티프로세서 환경에서 제안된 알고리듬을 이용하여 저전력 스케줄링 결과 기존 방식에 비해 평균 11.2%의 에너지 감소를 얻었다.
스케줄링의 목적은 입력 작업(DAG)에 대한 스케줄 결과 길이를 최소화하는 것이다. 이런 스케줄링 문제는 잘 알려진 '정해진 시간 내에 해결하기 어려운 문제(NP-complete)'이며 최적의 스케줄링 결과 값을 얻기 위해서는 휴리스틱으로 해결해야 한다. 선후 관계의 제약을 갖는 노드들의 스케줄링을 효율적으로 수행하기 위해 부모 노드와 이질 프로세서에 대한 정보를 고려하는 TANH(the Task duplication based scheduling Algorithm for Network of Heterogeneous systems), GDL, BIL, TDS과 같은 많은 알고리즘이 제안되었다. 본 논문은 기존의 TANH 스케줄링에서 나타나는 여러 개의 부모 노드와 이질 프로세서에 대한 다양한 경우를 충분히 고려하지 못한 점을 보안하여 향상된 스케줄링을 수행할 수 있는 DTSC (Duplication based Task Scheduling with Communication Cost in Heterogeneous Systems)알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능은 기존 TANH, GDL 알고리즘과 비교하였으며, 스케줄링의 성능 향상을 보여 주었다.
This paper presents a dynamic programming sucdessive approximation algorithm for scheduling pumped storage hydro plants and shows how this method can be coordinated with the commitment of the thermal units of the system. The general object of operation of pumped hydrostorage plants is the minimization of the overall production cost and the maximization of generation reserves. The basic procedure used to obtain a combined pumped storage-unit commitment schedule is to execute the pumped storage scheduler and unit commitment scheduler iteratively. A combined DPSA algorithm has been presented to coordinate the scheduling of the pumped storage with the scheduling of the thermal units.
For Video on Demand(VoD) servers, a design of an efficient scheduler is important to the support a large number of clients having various playback speeds and receiving rates. In this paper, we propose the scheduling algorithm to handle establishing deadlines and selection using the earliest deadline first. To establish deadlines and selections, the period of the receiving rates for each client is located between the over-max receiving rate and the over-playback rate. To avoid video starvation and the buffer overflow of each client, the proposed algorithm guarantees providing the admission control. Because of establishing deadlines and selection, period of each client receiving is between one over max receiving rate and one over play back rate. Using Virtual Buffer in server, scheduling load is reduced. The efficiency of the proposed algorithm is verified using a Petri Net_Based simulation tool, Exspect.
The mobile robot is one of the widely-used systems in service industry. We propose a gain-scheduling feedback controller for the tracking control of the mobile robot. The benefit of our proposed controller is that it avoids the singularity issue occurs with the controllers suggested in [4], [10]. Moreover, we show the stability analysis of the controlled system via a Lyapunov stability approach such that the exponential convergence of tracking error to zero is analytically provided. The simulation results show the validity of the proposed controller and improved control performance over the conventional controller.
최근 개발된 항공기는 대부분 디지털 Fly-By-Wire(FBW) 혹은 광신호를 사용하는 Fly-By-Light(FBL) 시스템을 사용하고 있다. 이러한 시스템들은 조종사의 직접 조종으로는 불가능하거나 어려운 복잡한 임무의 수행, 비행범위 확장, 신뢰성 향상 등의 장점을 가지고 있다. FBW 기술을 적용한 비행제어기술이 발전됨에 따라 운항 시 안정성 확보 및 보다 효율적인 임무수행을 위해 비행영역(Flight Envelope) 보호의 개념이 항공기 설계에 있어 중요한 문제로 부각되고 있다. 본 논문에서는 dynamic trim 알고리즘, peak response estimation, 제어이득 스케쥴링 등의 방법을 이용해서 항공기의 비행영역 보호를 수행하고, 각 방법의 성능을 비교하여 최적의 제어기를 설계하는 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 분산 객체 컴퓨팅 환경에서 보장된 실시간 서비스를 지원하는 TMO 객체그룹(TMO Object Group) 모델을 설계ㆍ구축하고, 우리 모델의 정확한 분산 실시간 서비스 수행능력을 검증 한다. 우리가 제안한 TMO 객체그룹은 TINA(Telecommunications Information Networking Architecture) 의 객체그룹 개념을 기반으로, 실시간 특성을 가지는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 객체들과 객체그룹 내의 객체 관리 서비스(Object Management Service), 실시간 스케줄링 서비스(Real-Time Scheduling Service)를 지원하는 컴포넌트들로 구성된다. 또한, TMO 객체는 분산 시스템에 비중복 또는 중복으로 존재할 수 있다. 본 모델은 특정 ORB나 운영체제들의 제약 없이 COTS(Commercial Off-The-Shelf) 미들웨어 상에서 보장된 분산 실시간 서비스를 수행한다. TMO 객체그룹을 구축하기 위해 TMO 객체의 개념과 TMO 객체그룹의 구조를 정의하였고, 객체그룹 내의 컴포넌트들의 기능과 그들간의 상호작용을 설계 구현하였다. TMO 객체그룹은 객체 관리 서비스와 실시간 스케줄링 서비스 지원을 위해 동적바인더객체(Dynamic Binder Object)와 스케줄러객체(Scheduler Object)를 각각 가진다. 동적바인더객체는 클라이언트들의 요청에 대해 중복 TMO 객체 중 적정 객체를 선정하는 동적 바인딩 서비스를 지원하고, 스케쥴러객체는 클라이언트들의 서비스 요청에 대해 TMO 객체가 수행해야 할 작업들의 우선순위를 정하는 실시간 스케줄링 서비스를 지원한다. TMO 객체그룹의 수행 검증을 위해 이미 연구된 알고리즘을 확장한 동적 바인딩 서비스를 위한 바인딩 우선순위(Binding Priority) 알고리즘과 실시간 스케줄링 서비스를 위한 EDF(Earliest Deadline First) 알고리즘을 적용하여 동적바인더객체와 스케쥴러객체를 구현했다. 마지막으로 수치 분석을 통해 TMO 객체그룹이 비중복/중복 TMO 객체의 동적 바인딩 서비스와 클라이언트들의 요청을 받는 임의의 TMO 객체에서 실시간 스케줄링 서비스를 지원하는지 검증했다.
마이크로 프로세서의 클럭 속도를 공급 전압에 따라 변하게 하는 방법을 Dynamic Voltage Scaling 방법이라 한다. 이것은 운영체제를 내장한 컴퓨터 시스템의 에너지 소비 효율성을 높일 수 있는 매우 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 Dynamic Voltage Scaling 방법을 응용하여 실시간 운영체제의 스케줄링 방법을 제안하였다. 이 방법은 다음에 실행할 태스크의 양을 예하여 적절하게 공급전압과 클럭 속도를 조절함으로써 에너지 소비 효율성을 높였다.
본 논문에서는 가치함수를 가지면서 동적으로 도착하는 IRIS(Increasing Reward with Increasing Service) 실시간 태스크들의 총 가치를 최대화하기 위한 온-라인 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 스케줄링 알고리즘의 성능향상에 역점을 두고 있으며, 이는 다음 두 가지 아이디어를 기반으로 한다. 첫째, 총가치를 최대화하는 문제는 가치함수들의 최대 도함수 값들 중 최소 값을 찾는 문제를 해결함으로써 풀 수 있다는 것이다. 둘째, 새로운 태스크가 도착하기 전까지 이 전에 스케줄된 태스크들 중 소수만이 실제 실행되고, 나머지는 새로 도착한 태스크와 함께 다시 스케줄링 된다는 사실을 발견하고, 매 스케줄링 시 모든 태스크들을 스케줄링하는 것이 아니라, 일부 태스크들만 스케줄링하자는 것이다. 제안 알고리즘의 성능은 다양한 경우에 대한 모의실험으로 검증되었다. 실험 결과 제안 알고리즘의 계산 복잡도는 최악의 경우 기존 알고리즘과 동일한 $O(N_2)$이지만, 평균적으로 이 보다 낮은 O(N)에 가까운 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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