워크플로우는 기업의 업무 프로세스, 이질적 정보 서버들을 통한 정보 처리 등과 같은 잘 정의된 복잡한 프로세스를 수행하기 위해 설계되어 조율된 작업들로 구성된다 워크플로우 스케줄링에서는 부여된 제약조건을 만족하면서 작업을 수행할 수 있는 작업의 실행 순서를 결정한다. 워크플로우를 실행시킬 때, 동시에 하나의 작업을 처리할 수 있는 자원이 여러 개 있을 경우에는, 어떤 자원이 어떤 작업을 수행할지 결정해야하는 자원 스케줄링 상황이 발생한다. 자원 스케줄링을 할 때는, 작업에 대한 자원의 적합도 및 선호도를 반영하는 것이 바람직하다. 한편, 프로세스가 진행되어 감에 따라 작업에 대한 자원의 적합도 및 선호도는 변할 수 있고, 또한 이러한 적합도 및 선호도 정보가 사전에 주어지지 않은 경우도 있다. 이 논문에서는 작업에 대한 자원의 적합도 및 선호도를 모델링하는 방법을 제안하고, 이를 프로세스 진행에 따라 갱신하는 방법을 소개하고, 이를 이용하여 적응적으로 자원 스케줄링하는 방법을 제시한다.
자동차 공장에서의 생산스케줄은 차체공장에서부터 시작되는데 가장 이상적인 생산스케줄은 차체공장의 생산스케줄이 최종 조립라인의 조립스케줄과 동일하게 구성이 되는 것인데 차체공장, 도장공장, 조립공장의 생산 방식이 서로 다르므로 각각의 생산스케줄 목표에 맞게 투입순서를 조절해야 한다. 이를 위해서 WBS(White Body Storage), CRS(Color Rescheduling Storage), PBS(Painted Body Storage)라는 세 개의 주요 완충공간을 이용한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 사례연구를 통하여 CRS와 PBS의 효율적인 운영을 위해 전용레인 설치를 검토하였다. 그 결과 전용레인을 설치하였을 경우 CRS에서는 그룹화비율이 감소하고, 동시에 회송차량이 증가하므로 효과적인 방법이 아님을 알 수 있었다. PBS에 전용레인을 설치한 경우에도 접근금지조건을 위반하는 차량과 회송차량이 증가하여 효율적이지 못함을 알 수 있었다.
웹서버가 클라이언트들의 요청을 처리하는 방법은 요청된 문서의 크기를 고려한 스케줄링 기법과 요청된 문서의 크기를 고려하지 않는 스케줄링 기법으로 구분할 수 있다. 웹 문서의 크기를 고려한 스케줄링 기법은 크기를 고려하지 않은 스케줄링 기법 보다 평균 응답시간이 우수하다. 크기기반의 스케줄링 기법인 SRPT(Shortest Remaining Processing Time first)는 웹 문서의 크기를 고려한 대표적인 스케줄링 기법으로 대부분의 연구들이 SRPT 스케줄링 기법을 기반으로 하고 있다. 그러나, 기존 연구들 대부분은 HTTP/1.0 기반으로 클라이언트들이 각각의 커넥션을 통해 HTML 문서에 포함된 다수의 문서들을 동시에 요청할 수 있는 HTTP/1.1 프로토콜의 특성을 고려하지 않았다. 본 논문은 HTTP/1.1 프로토콜을 기반에서 스케줄링 윈도우를 사용하여 커넥션의 전체 응답시간을 향상시키는 커넥션 스케줄링 기법을 제시하고, 성능분석을 통해 제안한 커넥션 스케줄링 기법의 커넥션 응답시간이 SRPT를 이용한 커넥션스케줄링보다 $10\%$ 정도 향상됨을 보인다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.269-279
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1999
본 연구는 Web상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 학습자 모집 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관해 제안한다. 본 시스템의 구조는 원격 교사 모듈과 여러 명의 학습자, 그리고 이를 연결해 주는 스케줄링 Agents, 학습자를 진단할 수 있는 진단 Agent로 구성된다. 컴퓨터가 분산환경으로 발전됨에 따라서 교육의 변화도 가속화되었고, 지식의 공유와 정보의 공유가 원격 협력학습에 의하여 절실히 필요하게 되었다. 원격 협력 학습에서의 학습자는 동일한 과목과 주제에 흥미를 느끼는 여러 명의 아동이 동시에 학습할 수 있는 상황이 필요하며, 선행 지식 또한 비슷한 수준이어야 동일한 주제로 학습의 효과가 있다. 이런 학습자를 판단하기 위해서 진단 Agent가 학습자를 진단하며 스케줄링 Agents의 학습자 지식에 추가한 후 스케줄링 Agents가 학습자의 기본 사항과 요구 내용을 추론하여 비슷한 수준의 학습자를 연결한다. 교사 모듈은 전통적인 ITS의 구조의 교수 학습 모듈, 전문가모듈로 구성되어 교수 학습을 할 수 있다. 이렇게 여러 명의 학습자를 연결하여 협력학습을 하기 위해서는 학습자간의 요구사항과 지식 수준 그리고 학습 가능한 시간이 같아야 하는데 이를 위해 시간을 자원으로 하는 동적 자원 스케줄링(Dynamic Resource Scheduling)으로 모델링 하였다. 본 연구에서 도형학습을 기반으로 하는 실험을 통해 구현한 원격 협력학습을 위한 지능형 스케줄링 에이전트를 평가하였다.
본연구는 웹 상에서 원격 협력 학습을 위한 수준별 협력 학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 설계와 구현에 관한 연구이다. 원격 협력 학습은 동일한 학습내용에 흥미를 갖는 아동이 동시에 학습할 수 있는 환경이 필요하며 학습자의 지식 또한 비슷한 수준이어야 효과적인 협력학습을 할 수 있다. 분산 환경의 이질적인 학습자를 모으기 위해서는 좀 더 자율적이고 지능적인 시스템이 필요하며 학습자에 대한 지식을 표현하는 학습자 모델이 요구된다. 이를 위해 에이전트 시스템이 적절하게 사용될수 있으며 학습자의 수준을 판단하기 위한 진단 에이전트와 협력학습이 가능한 여러명의 학습자들을 알맞은 시간과 서버에 연결하는 스케줄링 에이전트를 웹 기반 지능형 교수 시스템에 접목하였다. 학습자 수준을 진단하는 진단 에이전트는 확신도를 높이기 위해 3-모수 로지스틱 확신공식과 시간 가중치 확신인자 공식을 적용하여 신뢰도를 높였다 또한 협력학습의 스케줄링을 위해 다양한 제약조건들의 최적해를 구하기 위해 제약 만족 문제(CSP)로 스케줄링 에이전트를 모델링하였다 본 연구에서 설계 구현한 협력학습자 진단 및 스케줄링 에이전트의 효율성을 살펴보기 위해 여러명의 학습자를 대상으로 실험하였다. 실험을 통해 각 학습자의 지식 수준 진단과 다수의 학습자가 적절한 협력학습을 하기 위한 스케줄링이 매우 효율적으로 이루어짐을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 MIMO-OFDM 시스템에서 물리 계층으로부터의 궤환(Feedback) 정보를 이용하여 MAC 계층에서의 전송 용량 극대화 및 공평성을 제공하는 FATM(Fairness Aware Throughput Maximizing) 스케줄링 방식 기반의 QoS 지원을 위한 우선순위 큐 기반의 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 우선순위 큐 스케줄링 기법은 서 비스 클래스별 지연 요구 조건을 최대한 보장함과 동시에, 강한 버스트 특정을 갖는 서비스 클래스의 성능 저하를 효과적으로 방지할 수 있다. 제안된 스케줄링 기법의 QoS 지원을 위한 큐 스케줄링 기법은 SPQ(Strict Priority Queueing), DCBQ(Delay Constraint Based Queuing), HDCBQ(Hybrid Delay Constraint Based Queuing)로 나누어지고, 세 가지 방식에 대한 모의실험을 통해 성능을 비교 평가하였다.
그리드(Grid) 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 컴퓨팅 자원들을 네트워크로 연동시켜 서로 공유 될 수 있도록 해주는 서비스이다. 본 논문에서는 그리드 컴퓨팅 시스템을 구성하는 전체 노드를 대상으로 작업을 분배하는 메타 스케줄링 정책과 특정 한 개의 노드 내에서 작업을 분배하는 작업 스케줄링을 동시에 고려하는 하이브리드 스케줄링 기법을 제안한다. 그리드 컴퓨팅 노드로 제출된 작업을 필요 프로세서 수와 예상 작업수행 시간에 따라 구분하여 우선순위가 높은 작업은 작업 큐(Job Queue)로, 우선순위가 낮은 작업과 원거리 작업은 백필 큐(Backfill Queue)로 할당시킴으로써, 그리드 컴퓨팅 시스템의 성능을 높이는 방법을 연구한다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법들의 성능을 평가하며, 그리드 컴퓨팅 시스템의 이용률이 높아지고, 작업 지연시간이 감소됨을 확인한다.
무선 인터넷 프록시 서버 클러스터에서 부하 분산기는 사용자의 요청을 각 서버(호스트)로 분산시키는 역할을 한다. 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server)는 소프트웨어적으로 사용되는 부하 분산기로서 여러 가지 스케줄링 방식들을 가지고 있다. 그러나 부하 분산시에 서버(호스트)의 유동적인 부하 정보를 반영하지 못하는 단점이 있다. 이에 개선된 방식으로 서버의 동시 연결 개수에 따라 상한계(Upper Bound)와 하한계(Lower Bound)를 설정하고, 요청을 분산하는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling)이 존재한다. 그러나 사용자의 요청 컨텐츠에 따라 상한계와 하한계가 바뀔 수 있음에도 불구하고 이 값들이 고정되어 있다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 호스트 부하 정보에 기반한 스케줄링 방식을 제안한다. 제안된 방식은 호스트의 부하 정보를 바탕으로 사용자의 요청을 분산하였으며, 사용자의 요청에 따라 상한계와 하한계가 바뀔 수 있음을 고려하여 상한계와 하한계를 설정하지 않고 사용자 요청 컨텐츠에 따라 적절하게 요청이 분배되도록 하였다. 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과 사용자가 요청하는 컨텐츠가 동일한 경우에는 기존 스케줄링 방식과 $13\%$ 성능 감소를 다른 경우에는 기존 스케줄링 방식보다 $102\%$의 성능 향상을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 위성 임무 스케줄링을 효율적으로 수행하기 위해 유전 알고리즘을 이용한 최적화 스케줄링 알고리즘을 개발하고, 시뮬레이션을 통해 검증한 결과를 기술하였다. 위성 임무 스케줄링은 위성에게 요구된 작업들과 그에 따른 제한사항 및 다양한 변수들을 종합적으로 고려하여 상호간의 시간, 조건 등의 충돌을 회피함과 동시에 위성의 자원을 최대한 활용하여 운용할 수 있는 최적의 작업시간표를 생성하는 것이다. 이러한 위성 임무 스케줄링은 요구되는 임무량이 많고, 제한조건들이 다양할수록 필수적이나, 스케줄링 기준 및 능률성은 위성의 운용목적에 따라 달라질 수 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용한 스케줄링 알고리즘을 운용목적이 다른 위성들에 대해 목적함수 내 가중치 조정 및 유전 알고리즘 연산자의 조합에 따라 적용한 결과를 비교, 검증하였으며, 결과적으로 다양한 위성의 스케줄링 문제에 응용할 수 있음을 증명하였다.
멀티코어 프로세서는 멀티미디어 스트리밍에 있어서 비교적 낮은 비용에 높은 성능을 보인다는 장점 때문에 스마트폰, 스마트 TV, 셋톱박스 등 관련 산업계에서 큰 관심을 받고 있다. 멀티미디어 데이터를 처리하기 위해서는 주기적인 태스크의 시간 제약성을 만족시킬 수 있는 스케줄링 알고리즘이 필요하다. Pfair 스케줄링 알고리즘은 이론상으로 멀티코어 상에서 모든 태스크의 시간 제약성을 만족하는 동시에 100%의 이용률을 달성할 수 있지만 코어간에 태스크의 빈번한 이동이 필요하고 매 스케줄링 시점에 시스템 전역에 대한 동기화가 필요하는 등 스케줄링을 위한 오버헤드가 매우 높다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 코어 간의 이동이 꼭 필요할 경우에만 전체 코어의 스케줄링을 수행하고 평상시에는 각 코어별로 독립적인 스케줄링을 수행하도록 하는 HPGP 스케줄러를 제안한다. 시뮬레이터를 통한 실험 결과 기존의 Pfair 알고리즘에 비해 스케줄링 오버헤드가 현격히 감소하는 것을 알 수 있으며 80% 이하의 이용률을 갖는 태스크 집합에서는 스케줄링 오버헤드가 거의 발생하지 않는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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