• 방송공학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.83-102
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• 2005

The problem of video scheduling is analyzed in the framework of divisible load scheduling. A divisible load can be divided into any number of fractions (parts) and can be processed/computed independently on the processors in a distributed computing system/network, as there are no precedence relationships. In the video scheduling, a frame can be split into any number of fractions (tiles) and can be processed independently on the processors in the network, and then the results are collected to recompose the single processed frame. The divisible load arrives at one of the processors in the network (root processor) and the results of the computation are collected and stored in the same processor. In this problem communication delay plays an important role. Communication delay is the time to send/distribute the load fractions to other processors in the network. and the time to collect the results of computation from other processors by the root processors. The objective in this scheduling problem is that of obtaining the load fractions assigned to each processor in the network such that the processing time of the entire load is a minimum. We derive closed-form expression for the processing time by taking Into consideration the communication delay in the load distribution process and the communication delay In the result collection process. Using this closed-form expression, we also obtain the optimal number of processors that are required to solve this scheduling problem. This scheduling problem is formulated as a linear pro-gramming problem and its solution using neural network is also presented. Numerical examples are presented for ease of understanding.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.397-406
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• 2014

미국의 Jeopardy! 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는, 광범위한 지식베이스와 빠른 시공간 추론 능력이 요구된다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 맵리듀스 프레임워크를 이용해, 새로운 방향 및 위상 관계를 효율적으로 추론할 수 있는 대용량 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 이 추론 알고리즘은 CSD-9 방향 관계들과 RCC-8 위상 관계들을 포함한 대용량 공간 지식베이스를 입력으로 가정하며, 이로부터 새로운 방향 관계와 위상 관계들을 추론해내기 위해 지식베이스에 대한 경로 일관성 검사와 교차 일관성 검사를 수행한다. 맵리듀스 프레임워크의 원리에 따라 추론 계산의 병렬성을 극대화하기 위해, 맵 단계에서는 대용량의 지식베이스를 다수의 노드들에 효과적으로 분할하여 분산시키고, 리듀스 단계에서는 분산된 지식베이스들로부터 새로운 공간 지식을 유도하도록 공간 추론 알고리즘을 설계하였다. 본 연구에서는 맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플 공간 지식 베이스를 이용한 실험들을 수행하고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 대용량 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.