Recently in the IoT(Internet of Things) environment, a data collection in real-time through device's sensor has increased with an emergence of various devices. Collected data from IoT environment shows a large scale, non-uniform generation cycle and atypical. For this reason, the distributed processing technique is required to analyze the IoT sensor data. However if you do not consider the optimal scheduling for data and the processor of IoT in a distributed processing environment complexity increase the amount in assigning a task, the user is difficult to guarantee the QoS(Quality of Service) for the sensor data. In this paper, we propose APQTA(Adaptive Priority Queue-driven Task Allocation method for sensor data processing) to efficiently process the sensor data generated by the IoT environment. APQTA is to separate the data into job and by applying the priority allocation scheduling based on the deadline to ensure that guarantee the QoS at the same time increasing the efficiency of the data processing.
본 논문은 다중처리기 상에서 고정 우선순위 스케줄링 알고리즘의 성능을 향상시키는 기법을 제시한다. 이 기법은 여유시간(laxity)이 0인 작업(job)에 가장 높은 우선순위를 부여하고 다른 작업들보다 우선적으로 스케줄 한다. 이 기법을 적용한 고정 우선순위 알고리즘은 원래의 알고리즘을 strictly dominate한다. 즉, 원래의 고정 우선순위 알고리즘이 스케줄 할 수 있는 모든 태스크 집합(task set)을 스케줄 할 수 있으며, 원래의 고정 우선순위 알고리즘이 스케줄하지 못하는 일부 태스크 집합을 스케줄 할 수 있다. 또한 모의실험을 통하여 제안한 기법을 적용한 알고리즘이 스케줄 가능한 태스크 집합의 수와 스케줄 보장 이용률(schedulable utilization bound) 측면에서 원래의 알고리즘보다 우수함을 보인다
분산 실시간 트랜잭션 처리 시스템에서 데이타의 복제는 유용성의 향상 및 여러 노드에서 발생한 트랜잭션들을 병행적으로 처리할 수 있기 때문에 성능을 향상시킬 수 있다. 데이타의 일관성과 실시간적 제약성을 충족하기 위해서 동시실행 제어 및 원자적 종료 프로토콜이 시간 구동형 스케쥴링 과정에 통합될 필요가 있다. 기존의 동시실행 제어 프로토콜들에게 발생하는 중단 현상은 트랜잭션들의 종료시한을 만족 할 수 있는 스케쥴링이 어렵기 때문에 시간 구동형 스케쥴링에 적합하지 않다. 복제 된 데이타의 일관성 유지 그리고 스케쥴링 가능성 및 예측가능성을 향상시키기 위하 여 제시된 시간 구동형 스케쥴링 기법은 중단 시간을 최소화하고 우선순위에 따른 직 렬가능성 순서를 생성하는 낙관적 동시실행 제어 프로토콜을 통합하였다. 분산 환경 에서 트랜잭션의 성공적인 종류를 보장하는 원자성도 유지된다. 시간 구동형 스케쥴 링 기법의 성능 분석 결과 및 구체적인 과정들이 기술된다.
In this paper, a real-time control system for robot manipulator is implemented using real-time operating system with capabilities of multitasking, intertask communication and synchronization, event-driven, priority-driven scheduling, real-time clock control, etc. The hardware system with VME bus and related devices is developed and applied to implement a dynamic learning control scheme for robot manipulator. Real-time performance of the proposed dynamic learning controller is tested for tasks of tracking moving objects and compared with the conventional servo controller.
복합 스케줄링 문제는 컴퓨터의 기획(planning), 스케줄링(scheduling), 제약만족문제(Constraint Satisfaction Problem, CSP), 객체지향개념(object-oriented concept), 에이전트 시스템(agent system) 등의 여러 분야와 관련이 있다. 사용자의 선호도를 고려한 기법은 제약만족문제와 객체지향개념을 스케줄링에 적용하여 복합 스케줄링 문제를 해결하고자 하였다. 본 논문은 사용자의 선호도를 고려한 기법을 예약 문제에 적용하여 예약 시에 일어날 수 있는 문제점들을 해결하고자 하였다 특히 고객들의 만족도를 놀이기 위해서 고객들의 선호도를 고려하여 스케줄링을 한다. 객체에 근거한 예약 스케줄링 기법은 객체 지향 개념을 기반으로 하여 라 객체들이 사건들을 가지고 있으며, 이 사건들을 주어진 제약들에 만족하도록 목표인 보드에 배정하는 기법이다 각 객체들은 전체적인 만족 도를 고려하면서 그 객체들의 우선순위에 따라서 자원을 배정하고, 자원에 대한 객체의 선호도 차이를 가질 수 있게 하였다. 예약 스케줄링을 할 때 제약은 전역 제약과 지 역 제약으로 구성된다. 보드에 대한 정의와 모든 사건들에 대한 정보를 전역 제약으로 사용하고, 각 객체가 가지는 보드의 슬롯들에 대한 선호도를 지역 제약으로 사용한다. 사건의 배정을 실패하지 않고 백크래킹을 최소화하도록 알을 보는(look-ahead) 백크래킹 기법을 사용하여 전체 객체들의 만족 도를 높였다.
유비쿼터스 환경에서 널리 사용되고 있는 내장형 시스템에서는 메모리 사용량의 감소와 신뢰성 등의 이유로 쓰레드 기반 프로그래밍 모델보다는 이벤트-구동형 프로그래밍 모델을 채용하는 경우가 많다. 그러나 내장형 시스템의 소프트웨어가 점점 더 복잡해지면서, 내장형 시스템을 위한 소프트웨어를 이벤트-구동형 프로그래밍 모델의 단일 이벤트 핸들러로 프로그램 하는 것은 매우 어려운 과제가 되고 있다. 본 논문에서는 내장형 시스템의 설계에 비선점형 스케줄링 기법을 도입하기 위하여, 다항시간의 스케줄 가능성 평가를 위한 충분조건과 이를 이용한 효율적인 스케줄 가능성 검사 방법을 제시하며, 또한 내장형 시스템에서의 서브-태스크의 활용이 비선점형 스케줄링을 채용했을 때의 단점인 낮은 처리기 이용률을 극복할 수 있는 방안임을 보인다.
본 논문에서는 블루투스(Bluetooth) 시스템에서의 각 마스터-슬레이브 쌍(Master-Slave pair)에 대한 수율 (throughput)과 지연(delay), 즉 형평성(fairness) 측면 모두를 고려한 효율적인 QoS (Quality of Service) 기반 MAC (Medium Access Control) 스케쥴링(scheduling) 알고리즘을 제안한다. 특히 기존에 제안한 T-D PP (Throughput-Delay Priority Policy) 방식[6]의 단점을 보완하여 이에 대한 성능 개선이 이루어진 수정된 T-D PP 방식, 즉 MTDPP (Modified T-D PP) 알고리즘을 제안한다. 블루투스가 마스터 중심의 TDD (Time Division Duplex) 방식으로 동작하며 기본적으로 라운드로빈(Round Robin) 방식의 스케쥴링을 수행하므로 전송할 큐(queue)에 데이터가 없는 경우에도 POLL 및 NULL 패킷(packet)으로 인한 슬롯(slot) 낭비가 발생한다. 이러한 링크 낭비 문제를 해결하기 위해 많은 알고리즘들이 제안되어 왔고, 그 중 큐 상태 기반 우선순위(priority)방식과 저전력 모드(low power mode) 기반의 알고리즘이 비교적 좋은 성능을 보인다. 하지만 이들은 트래픽(traffic) 특성에 따라 일정하지 않은 성능을 나타내며, 추가적인 계산과정과 시그널링(signaling) 오버헤드(overhead)가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 놀은 수율과 낮은 지연을 보장하는 새로운 알고리즘을 제안하며, 시뮬레이션 결과를 통해 적절한 파라미터(parameter)의 선택이 기존의 방식에 비해 전반적인 성능의 향상을 가져옴을 보인다.
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.
센서 네트워크는 여러 분야에서 활용할 수 있는 기술이다. 센서 노드가 외부에서 채취한 데이터를 실시간으로 사용자에게 전달하는 것은 매우 중요하다. UC 버클리에서 개발된 TinyOS는 센서 노드에서 동작하는 운영체제 중 가장 많이 사용되고 있다. TinyOS는 Event-driven 방식이며 Component 기반의 센서 네트워크 운영체제이다. 기본적으로 비선점 방식의 스케줄러를 사용함으로써 TinyOS의 실시간성을 보장하기 어렵다. 최근 연구에서 TinyOS의 빠른 반응성을 위해 Priority Level Scheduler라는 선점 기능이 제안되었다. 여기서 본 논문은 TinyOS의 실시간성의 보장을 위해 Priority Level Scheduler에 EDF(Earliest Deadline First)를 적용한 선점형 EDF 스케줄링 방식을 제안하고자 한다.
In this paper, a dynamic learning controller for robot manipulator is implemented using real-time operating system with capabilities of multitasking, intertask communication and synchronization, event-driven, priority-driven scheduling, real-time clock control, etc. The controller hardware system with VME bus and related devices is developed and applied to implement a dynamic learning control scheme for robot manipulator. Real-time performance of the proposed dynamic learning controller is tested and evaluated for tracking of the desired trajectory and compared with the conventional servo controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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