본 논문에서는 다수의 센서 노드로 구성된 Internet of Things (IoT) 환경에서 새로운 환경에 대해 적응하는데 걸리는 시간을 줄이기 위한 새로운 스케줄링 기법을 제안한다. IoT 환경에서는 데이터 수집 및 전송 패턴이 사전에 정의되어 있지 않기 때문에 기존 정적인 Packet scheduling 기법으로는 한계가 있다. Q-learning은 네트워크 환경에 대한 사전지식 없이도 반복적 학습을 통해 Scheduling policy를 확립할 수 있다. 본 논문에서는 기존 Q-learning 스케줄링 기법을 기반으로 각 큐의 패킷 도착률에 대한 bound 값을 이용해 Q-table과 Reward table을 초기화 하는 새로운 Q-learning 스케줄링 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 기존 기법에 비해 변화하는 패킷 도착률 및 서비스 요구조건에 적응하는데 걸리는 시간이 감소하였다.
안드로이드 기반 스마트폰 플랫폼에서 사용하는 온디맨드 거버너 (Ondemand Governor)는 CPU 사용률(Utilization)에 따라 CPU 동작 주파수를 조절한다. CPU 사용률의 변화량은 작업 스케줄링에 의해 영향을 받으며, CPU 동작 주파수 증감에 따라 스마트 폰의 전력 소비량도 증감한다. 따라서 작업 스케줄링 방식에 따라 변하는 CPU 사용률 및 동작 주파수는 스마트폰의 전력 소비에 영향을 미친다. 이에 온디맨드 거버너 정책을 작업 스케줄링 기법에 적용시켜 CPU 사용률 및 전력 소비, 그리고 작업 마감시한 측면에서 비교 분석하였다.
Recently, general purpose graphic processing units(GPUs) are being widely used in mobile embedded systems such as smart phone and tablet PCs. Because of architectural limitations of mobile GPGPUs, only a single program is allowed to occupy a GPU at a time in a non-preemptive way. As a result, it is difficult to meet performance requirements of applications such as frame rate or response time if applications running on a GPU are not scheduled properly. To tackle this difficulty, we propose to specify applications using synchronous data flow model of computation such that applications are formed with edges and nodes. Then nodes of applications are scheduled onto a GPU unlike conventional scheduling an application as a whole. This approach allows applications to share a GPU at a finer granularity, node (or task)-level, providing several benefits such as eliminating need for manually partitioning applications and better GPU utilization. Furthermore, any scheduling policy can be applied in response to the characteristics of applications.
This study aims to describe the causes of medically unnecessary hospital stay at a teaching tertiary hospital, using modified version of Delay Tool in which the causes of delay are divided into slx major categories : delay related to test scheduling, test results, surgery, medical staff, patient/family, and administration. For the analysis of hospital stay, 6,479 inpatient-days were reviewed in two medical and four surgical departments for one month. Initially inappropriate hospital stays were identified using Appropriateness Evaluation Protocol (AEP), and causes of delay listed in Delay Tool were assigned to each of them. In both medical and surgical services, the most important cause of delay was related to medical staffs, ranging from 3.6% to 51.6% of total inpatient days. Next important category was delay related to test scheduling in medical services ($4.7{\sim}9.2%$), and delay related to surgery in surgical services ($7.3{\sim}15.0%$). Among subcategories of delay related to medical staffs, delay due to conservative care was the most important cause of inappropriate hospital stay ($2.9{\sim}6.4%$). Each clinical departments had different distribution among delay categories, which could not be fully justified by their clinical charateristics. The Delay Tool would be helpful in exploring factors related to the inefficient use of hospital beds. As a measurement tool of inappropriate hospital stay, however, the Delay Tool should be refined in the definitions of categories and its contents.
비선점형 태스크 스케줄링 정책을 사용하는 TinyOS는 선입선출 (FIFO: First-In First-Out) 방식의 태스크 스케줄링만 제공하기 때문에 최상위 우선순위를 가친 사용자 태스크가 즉시 실행이 필요한 태스크임에도 불구하고 우선순위가 낮은 태스크가 획득한 CPU 사용권한을 선점하지 못한다. 따라서 실시간 서비스를 요구하는 사용자 태스크 (User Task) 의 마감시한 (Deadline)을 보장할 수 없다. 또한, 비선점 환경의 TinyOS에서 사용자 태스크가 요청한 실시간 서비스를 완료하기 위해서는 사용자 태스크의 마감시한을 보장함과 동시에 사용자 태스크에서 호출 및 실행되는 TinyOS 플랫폼 태스크들의 마감시한도 보장해야 한다. 이에 본 논문에서는 비선점형 태스크 스케줄링 정책을 사용하는 기존 TinyOS 환경에서 실시간성을 제공하는 태스크 그룹 기반의 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 요청한 사용자 태스크의 마감시한을 보장하기 위하여 사용자 태스크와 함께 사용자 태스크가 완료되기 위하여 호출 및 실행이 필요한 다수의 TinyOS 플랫폼 태스크를 태스크 그룹으로 형성한 후, 해당 태스크 그룹을 하나의 가상적인 큰 태스크 단위로 스케줄링한다. 제안한 기법의 동작을 시험한 결과, 제안한 기법은 비선점형 태스크 스케줄링 정책을 사용하는 TinyOS 환경에서 사용자 태스크의 마감시한을 보장함과 동시에 사용자 태스크의 평균 응답시간을 줄이고 기존 TinyOS 플랫폼간의 호환성을 제공할 수 있었다.
3세대 이동통신 시스템의 상향링크 고속 패킷 데이터 전송을 위한 표준인 WCDMA의 개선된 상향링크 시스템의 도입은 실시간 비디오 스트리밍, 게임, IP 기반의 음성, 파일 전송 등과 같은 다양한 종류의 멀티미디어 서비스를 제공해 줄 것이라 예상된다. 본 연구에서는 WCDMA의 개선된 상향링크 시스템에서 실시간 트래픽의 서비스 품질을 보장하여 서비스들을 효율적으로 처리하기 위한 스케줄링 방식을 제안한다. 지연에 민감한 음성과 같은 트래픽은 선택되는 사용자 수를 엄격하게 제한하는 부호영역에서의 스케줄링과, 시스템의 수율을 보장하기 위해 가중치 값을 적응적으로 할당하는 시간영역 스케줄링을 혼합한 하이브리드 스케줄링 방식을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 시스템 레벨의 지연, 지연변동, 수율 등의 성능을 종합적으로 분석한다.
모바일 환경의 비디오 스트리밍에서 클라이언트들은 작업 부하의 차이가 큰 비디오를 요청할 수 있기 때문에 적응성은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 모바일 또는 무선 통신망에서 MPEG-4 비디오 스트림을 효율적으로 전송하기 위해 제한된 대역폭을 스케쥴링하는 기법이 제시된다. 수락 제어 단계에서는 요청된 각 비디오 대역폭이 평균 대역폭 요건에 따라 할당된다. 실제 스케쥴링 단계에서는 클라이언트들의 재생 상황에 더욱 적합한 스케쥴링이 수행될 수 있도록 하기 위해 클라이언트의 버퍼 수준에 따라 대역폭이 동적으로 할당된다. 제시된 RTA(Real-Time Adaptive) 스케쥴링 프로토콜에서는 버퍼 수준이 낮은 클라이언트에게 일시적으로 더 많은 대역폭이 할당될 수 있다. 버퍼 수준에 기반한 스케쥴링 정책을 사용하는 RTA 프로토콜은 일시적인 과부하 영향을 최소화하는 한편 재생시 실시간적 성능을 최대화할 수 있다. RTA 프로토콜의 성능은 다양한 실험을 통하여 측정되었으며 BSBA(Buffer Sensitive Bandwidth Allocation) 프로토콜과 비교한 결과 RTA 프로토콜이 더 많은 수의 프레임들을 전송함으로써 우수한 성능을 가지는 것으로 분석되었다.
본 논문은 분산 실시간 시스템에서 실시간 동적 알고리즘으로 메시지를 스케줄링하기 위한 개선된 접근법을 제안한다. EDF(Earliest Deadline First) 스케줄링 정책에서 메시지의 중간 종료시한을 계산하기 위한 방법을 제시하고, 이는 우선순위 할당을 위해 사용하는 슬랙값을 조정하는데 사용된다 수정된 슬랙값으로 메시지의 우선순위값은 보다 정확하게 결정될 수 있으며, 결과적으로 메시지의 스케줄가능성 효율을 증가시킬 수 있다. 개선된 EDF 스케줄링 정책을 적용함으로써, 전송 메시지의 최악의 응답시간을 줄일 수 있었고, 메시지 전송의 실시간적 보장성 문제를 개선하였다. 또한, 개선된 EDF 스케줄링 정책을 기반으로 전송되는 메시지 집합에 대한 스케줄 가능성을 검사하기 위해 간단한 분석 방법을 제공하고 시뮬레이션을 통해 이전의 DM(Deadline Monotonic)과 기존의 EDF을 적용한 예와 비교함으로써, 본 연구 결과의 효율성을 보였다.
본 논문은 무선망 환경에서 패킷의 지연 제어를 위한 트래픽 관리 방안을 제시한다. 전송 노드의 버퍼에서 서비스 순서를 결정짓는 방안으로 EDD(Earliest Due Date) 스케쥴링 정책을 적용하여 각 패킷의 긴급성에 근거한 서비스 제어가 이루어지도록 하였다. 또한 채널 공유 제어를 위한 MAC 파라미터인 contention window 값은 MAC의 non-work conserving 특성을 최소화하여 지연을 감소시킬 수 있도록 시스템 상태에 따라 적응적으로 설정하는 방안을 제시하였다. 이 방안은 트래픽 클래스와는 무관하게 각 패킷별 지연 제어가 이루어지므로 클래스 단위의 파라미터 설정이 필요 없게 된다. 이러한 구현의 간편성 이외에 기능 및 성능의 타당성을 확인하기 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며, IEEE 802.11e와 같은 클래스 단위의 큐 운용 방식에 비해 지연 감소 및 지연 요구 충족률이 높은 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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