• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 1994.04a
• /
• pp.280-287
• /
• 1994

본 논문에서는 광양제철소의 연속소둔공정의 작업단위편성 문제를 소개하고, 그 해결방안을 제시한다. 다루고자 하는 문제는 편성할 스케줄 내에서 전후 대상재간의 다양한 형태의 편차를 최소화하며 sequence의 길이를 최대화하 는 목적함수를 가지며, 동시에 공정의 특성상 발생하는 전후 대상재간의 제 약조건들을 만족시키는 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 부분 최적 해를 구해 주는 순차적인 두가지 발견적(heuristic)기법을 제시한다. 첫째, 일 정의 길이를 최대화하며 전후 대상재간의 제약조건을 만족시키기 위한 "backtracking with look ahead" 기법이다. 특히 이 "backtracking with look ahead" 기법은 이미 개발된 "constraint satisfaction problem"을 기반으로 한 일정계획언어와 이에 연동된 코드생성기를 사용하여 구현되었다. 둘째, sequence내 전후 대상재간의 다양한 형태의 편차를 최소화하며 앞에서 만족 시킨 제약조건들을 계속 유지시키기 위한 평활화(smoothing) 기법이다. 마지 막으로 두가지 발견적 기법을 사용하여 본 연속소둔공정의 작업단위편성 문 제를 해결하는 과정을 보여준다. 이와 같은 발견적 기법을 이용하여 기존의 기법들로는 해결하기 힘든 복잡한 형태의 일정 계획 문제를 해결할 수 있었 다. 복잡한 형태의 일정 계획 문제를 해결할 수 있었 다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.568-570
• /
• 2003

현대에는 학습자에 대한 교육 방법으로 여러 전달 매체를 통한 원격교육이 중요하게 인식되고 있으며, 그중 컴퓨터를 이용한 원격교육이 많이 도입되고 있다. 여기에 고성능 컴퓨터의 보급과 초고속통신망의 구축으로 하드웨어적 환경이 뒷받침되면서 전통적인 교육방식인 면대면 수업과 같은 효율적이고 생동감 있는 학습의 전달이 가능해졌다. 그러나 웹 기반 원격교육은 일반적으로 상업성에 기초를 두고 있으므로 학습자의 요구와 특성에 따라 교과 내용이 결정되어 학습자가 원하지 않는, 듣기 싫은 과목 등에 대해서는 최소한의 학습을 보장하지 못하고 있다. 그리고 현재 이루어지고 있는 대부분의 원격교육에서는 교과목마다의 특성을 무시하고 일률적인 화면구성을 사용하는 경우가 대부분이다. 또한 멀티미디어 객체들 간의 시간적 연관성을 무시하고 각 멀티미디어 객체들을 독립적으로 표현하여 멀티미디어 교육의 장점을 잘 활용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하고자 스케줄러를 설계, 구현하여 학습자는 최소한의 학습진도를 유지할 수 있도록 하였고, 교수자는 담당 교과목이 재생될 때 학습자의 질의에 대해 즉각적으로 응답할 수 있도록 하였다. 또한 SMIL을 이용해서 다중사용자 환경을 표현하고 이에 포함된 멀티미디어 객체들의 시간적 동시성과 연관성을 제시하여 학습자의 학습 능력과 집중력을 높일 수 있도록 하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
• /
• v.39 no.10
• /
• pp.1-10
• /
• 2002

Scheduling technology is one of the most important elements required to support the Qos(quality of service) in the Internet and a lot of scheduling algorithms have been developed. However, most of there algorithms are not flexible in the distribution of the excess bandwidth. In order to improve the weakness of existing algorithms, DGPS(decoupled generalized processor sharing)has suggested recently. But, the DGPS algorithm is complex to implement and difficult to apply to the existing algorithms. In this paper, we propose a scheduling algorithm for distribution of the excess bandwidth which improves the implementation complexity of the DGPS and easy to be applied to ordinary algorithms.

• The Journal of Information Technology
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.117-124
• /
• 2000

This paper proposes a new heuristic algorithm of a low power hardware allocation for Design Automation. The proposed algorithm works on scheduled input graph and allocates functional units, interconnections and registers by considering interdependency between operations and storage elements in each control step, in order to share registers and interconnections connected to functional units, as much as possible. The low power factor of the capacitance is reduced during the allocation. As the resource number reduce maximal . This paper shows the effectiveness of the algorithm by comparing experiments of existing system of the non low power.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.30-35
• /
• 2004

모바일 환경에서 브로드캐스트는 그 확장성 때문에 매우 유용한 데이터 전송 방법이다. 'push-based' 데이터 전송 방식에서 서버는 넓은 대역폭을 통해 클라이언트에게 다양한 데이터를 반복적으로 브로드캐스트 한다. 〔1,2〕 브로드캐스트에 기반을 둔 정보 시스템의 데이터간의 연관성에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 상호 연관 데이터의 브로드캐스트에서, 클라이언트는 자연스럽게 상호 연관된 데이터의 집합을 요청하게 되며, 데이터의 상호 연관성을 고려할 때 기존의 스케줄링 및 캐싱 기법 등은 달라져야 한다. CBS〔3〕에서는 모든 데이터간의 연관도를 계산하여 최소 비용 경로를 구해, 이 순서대로 브로드캐스트하는 기법을 제안하였다. CBS 기법은, 클라이언트가 연관된 데이터를 동시에 요청하지 않고, NP-문제인 최소 비용 경로를 많은 데이터에 대해서 실시간에 계산해야 되며, 데이터 아이템간의 상호 연관성이 클라이언트마다 다르게 정의되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 응답 시간을 줄이기 위해, 브로드캐스트 되는 상호 연관 데이터의 prefetching기법을 제안한다, 제안된 CT 기법은 상호 연관도와 브로드캐스트 대기시간을 고려하여 캐시를 관리한다. CT를 현실적으로 적용한 ACT의 알고리즘을 소개하였으며, 시뮬레이션을 통해 CT의 성능과 특징을 실험하였다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
• /
• v.31 no.4
• /
• pp.1-9
• /
• 2008

JIT 생산시스템이 세계적으로 많은 회사에 적용됨에 따라 earliness와 tardiness의 페널티를 동시에 최소화하는 문제에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 이 연구에서는 한정된 완료시간의 편차에 대해서는 페널티를 부과하지 않는, 즉 허용오차가 존재할 때, 공통의 납기로부터 평균제곱편차(MSD : Mean Squared Deviation)를 최소화하는 단일기계 문제를 다룬다. 허용오차가 존재하는 MSD 문제에서 최적의 공통 납기를 결정하는 방법을 개발한다. 스케줄과 허용 오차가 주어질 때, 최적의 납기를 찾는 두 개의 선형시간이 소요되는 알고리즘을 제시한다. 주어진 허용오차 중 하나는 가장 짧은 가공시간을 가지는 작업의 절반보다 작은 경우이며 다른 하나는 허용오차가 임의인 경우이다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
• /
• v.31 no.4
• /
• pp.21-28
• /
• 2008

본 연구는 반도체 제조공정에서 사용되는 단일 Burn-In oven에서의 Total weighted earliness와 Tardiness를 최소화하기 위한 생산 스케줄링을 결정하는 문제를 다룬다. 본 연구에서는 모든 작업은 상시에 시작가능하고 각각은 서로 다른 가중치를 가지고 있다고 가정하였다. 일반적으로 단일 Burn-In oven은 다양한 작업들이 동시에 가능한 Batch processing 기계이다. 따라서 다양한 작업들로 구성된 하나의 Batch의 Processing time은 그 Batch 내에 있는 가장 긴 Processing time을 가지는 작업에 의해 결정된다. 본 연구에서 Batch size는 미리 결정되지 않은 상황이라고 가정한 후, 최적의 Batch 개수와 작업의 순서를 결정하기 위해 유전자 알고리즘을 적용하였다. 수리적 예제를 통해서 다양한 접근방법의 성능들을 비교한 결과, 유전자 알고리즘이 Total weighted earliness와 Tardiness를 최소화하는데 가장 뛰어난 성능을 가지고 있음을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.555-558
• /
• 2002

실시간 시스템의 개발 및 운영에 사용되는 실시간 운영체제는 여러 개의 태스크가 동시에 작업할 수 있는 멀티태스킹 환경과 각 태스크에 우선순위를 부여하여 가장 높은 우선순위의 태스크가 CPU 를 선점하는 스케줄링 방법, 태스크간 동기화 및 통신을 위한 메커니즘을 제공하고 있다. 그리고 여러 태스크들에 의해 사용되는 공유자원을 관리하기 위해 세마포어를 사용하여 태스크간에 동기화를 제공한다. 하지만 세마포어만으로 공유자원을 관리하게 되면 더 높은 우선순위의 태스크가 실행 준비 되어 있음에도 불구하고 상대적으로 낮은 우선순위의 태스크가 CPU 를 선점하는 우선순위 역전이 발생하여 실시간 운영체제의 핵심인 시간 결정성을 만족하지 못해 시스템에 심각한 문제를 발생 시킬 수 있다. 본 논문에서는 실시간 운영체제인 $iRTOS^{TM}$에서 우선순위 역전을 예방하기 위한 방법중 하나인 Priority Ceiling Protocol을 이용한 Mutual Exclusion Semaphore를 설계하고 구현한 내용을 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2010.04a
• /
• pp.241-242
• /
• 2010

분산 Job Scheduling 문제에서 Makespan 은 항상 타 성능지표를 대표하는 단일 목표치 (Objective)가 되기 어려운 측면이 있다. 그러나 기존의 Job Scheduler 관련 제안들은 Makespan 만을 단일 목표치로 최적화 시킴으로써, 성능적 우수성을 입증하는 한계점이 있었다. 그러므로 본고에서는 Makespan 및 Throughput 을 동시에 최소화하여 개별 가중치로 정량화될 수 있는 다양한 성능 요구사항에 적합한 복수 대안 (Scheduling Alternatives)들을 제공할 수 있는 GA 기반 스케줄링 기법에 대해 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.93-96
• /
• 2023

머신 러닝의 수요가 증가함에 따라, 머신 러닝 워크플로우의 배포 수요도 증가했다. Kubeflow를 통해 머신 러닝 배포를 편리하게 할 수 있으며, Kubeflow Pipelines에서는 하나의 작업을 여러 컨테이너로 분산시켜서 연산하는 것이 가능하다. 하지만 컨테이너 수를 많이 늘릴수록 반드시 성능이 향상되는 것은 아니다. 따라서, 본 연구에서는 성능 향상의 한계를 제공하는 원인을 분석하기 위해서, Kubeflow에서 CPU 집약적인 작업을 여러 컨테이너로 분산시켜서 연산을 수행하였다. 컨테이너 수에 따른 연산 완료 시간을 비교 및 분석한 결과, 컨테이너 수가 증가할수록 연산 속도 향상이 빨라지나, 어느 시점을 지나면 속도가 다시 완만하게 줄어드는 현상을 확인하였다. 이는 리소스 제한으로 인해 모든 컨테이너가 동시에 스케줄링 되지 못한 것이 가장 큰 원인으로 분석하였다.