본 논문에서는 OFDMA를 이용하는 시스템에서의 elastic 서비스를 위한 공평성을 고려한 opportunistic 스케줄링 기법에 대하여 연구한다. 본 논문에서는 각 유저의 만족도를 유틸리티로 정의한 후 네트워크 유틸리티 극대화 기법을 이용한다. 이러한 유틸리티는 각 유저가 이용하는 서비스에 따라 서로 다르게 정의할 수 있으며 elastic 서비스의 경우에는 평균 전송률이 높을수록 유저의 만족도가 높아지게 된다. 이를 반영하기 위하여 각 유저의 유틸리티를 평균 전송률에 대한 함수로 정의한다. 또한 각 유저 사이의 공평한 자원 배분을 위한 조건을 유저들의 유틸리티를 이용하여 정의하고 이를 만족하는 동시에 각 유저의 유틸리티의 합으로 정의되는 네트워크 유틸리티를 극대화 하기위한 opportunistic 스케줄링 기법을 연구한다. 본 논문에서는 각각의 공평성 조건에 대한 opportunistic 스케줄링 문제를 최적화 문제로 정의하고 이를 dual 기법과 stochastic sub-gradient 기법으로 풀어 스케줄링 기법을 구현하도록 한다.
GPU는 병렬처리가 가능한 강력한 하드웨어 자원을 기반으로 높은 처리량을 제공한다. 하지만 과도한 메모리 요청이 발생하는 경우 캐쉬 효율이 낮아져 GPU 성능이 크게 감소할 수 있다. 캐쉬에서의 경합이 심각하게 발생한 경우 동시 처리되는 스레드의 수를 감소시킨다면 캐쉬에서의 경합이 완화되어 전체 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 캐쉬에서의 경합 정도에 따라 동적으로 병렬성을 조절할 수 있는 워프 스케줄링 기법을 제안한다. 기존 워프 스케줄링 정책 중 LRR은 GTO에 비해 워프 수준의 병렬성이 높다. 따라서 제안하는 워프 스케줄러는 L1 데이터 캐쉬 경합 정도를 반영하는 MSHR(Miss Status Holding Register)이 낮은 자원 활용률을 보일 때 LRR 정책을 적용한다. 반대로 MSHR 자원 활용률이 높을 때는 워프 수준의 병렬성을 낮추기 위해 GTO 정책을 적용하여 워프 우선순위를 결정한다. 제안하는 기법은 동적으로 스케줄링 정책을 선택하기 때문에 기존의 고정된 LRR과 GTO에 비해 높은 IPC 성능과 캐쉬 효율을 보여준다. 실험 결과 제안하는 동적 워프 스케줄링 기법은 LRR 정책에 비해 약 12.8%, GTO 정책에 비해 약 3.5% IPC 향상을 보인다.
본 논문에서는 FDD를 기반으로 한 상향링크 다중사용자 MIMO 시스템을 가정하였다. 실제 시스템 구현을 고려한 전송 기법으로 안테나 선택 기법과 송신 빔포밍 기법을 제시하였다. 본문에서는 두 가지 전송 기법에 대한 시스템 모델을 설명하고 각각의 전송 기법에 대하여 최대 전송률에 도달하는 동시에 낮은 복잡도를 나타내는 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안된 스케줄러는 낮은 복잡도를 갖는 동시에 최대 전송률을 나타내는 Brute-force 스케줄러와 비교하여 성능이 거의 일치함을 확인할 수 있다.
모바일 멀티미디어 저장 서버는 동시에 다수의 개인용 이동 단말기(PDA)에서 요청하는 데이터를 실시간으로 저장 및 전송을 해야 한다. 그러나, 대역폭이 작은 모바일 인터넷 환경에서 다수의 개인용 이동 단말기가 동시에 서버로 접속하게 되면 병목(BottleNeck) 현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 카메라가 장착된 개인용 이동 단말기에서 실시간으로 캡쳐(capture)한 영상을 모바일 변환 저장서버에서 저장 및 전송을 할 때 모바일 멀티미디어 저장 서버에서 발생할 수 있는 병목 현상을 효율적으로 해결할 수 있는 새로운 방법으로 가중치 기반의 동적 가변 디스크 스케줄링을 제안하고, 기존 방법들과 비교를 통해서 제안한 방법의 우수한 성능을 증명한다.
지난 십여년동안 각 세션에게 대역폭을 공평하게 분배하기 위한 많은 연구가 수행되었다. 이 문제에 있어서 가장 중요한 도전은 확장성 있는 구현(scalable implementation)을 실현하면서도 동시에 높은 공평성을 성취하는 것이다. 여기서 높은 공평성이란 작은 시간 구간에 대해서도 대역폭이 공평하게 분배되는 것이다. 불행히도 현존하는 스케줄링 알고리즘들은 확장성 있는 구현에 문제점이 있거나 혹은 공평성이 철저히 낮다는 결점을 갖고 있다. 본 논문에서 우리는 확장성을 잃지 않으면서도 동시에 합리적인 수준의 공평성을 제공하는 패킷 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 결손을 보완하는 계층적 라운드-로빈 알고리즘이다. 계층적 라운드-로빈 알고리즘은 구현 복잡도가 상수 시간인 반면, 성취할 수 있는 공평성은 PGPS(Packet-by-Packet Generalized Processor Sharing) 알고리즘과 비슷함을 보인다. PGPS 알고리즘은 N을 세션 수라고 할 때 정렬된 우선 순위 큐를 사용하기 때문에 O(log N) 구현 복잡도를 가지므로 확장성이 떨어진다.
본 논문에서는 다수의 구성품으로 구성된 시스템에 대해 Hidden Failure를 고려하여 최적의 계획 정비 스케줄링 문제에 대해 연구하였다. 계획 정비 스케줄링의 목적은 장기 운용 유지비용 최소화이다. 시스템 측면에서는 다수의 구성품을 그룹화하여 검사함으로써 시스템이 정지함으로 인해 발생할 수 있는 비용을 최소화 할 수 있다. 또한 각 구성품 별로 적절한 검사 주기를 선정하여 고장을 조기에 확인함으로써 고장 발생으로 인한 비용을 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 계산의 복잡성을 줄이기 위해 기존 연구에서 사용한 "Base interval approach"를 적용하였으며 추가적으로 다수 구성품의 동시 검사를 통한 검사비용 절감 효과를 고려하였다. 검사비용은 소요되는 시설, 장비 및 인력 비용으로 구성된다고 가정하였으며 유사한 구성품을 동시에 검사함으로써 검사비용이 절감되는 경우에 대한 분석을 실시하였다. 본 논문에서는 검사비용 절감 효과를 비교하기 위해 기존 연구에서 활용한 사례를 대상으로 분석을 실시하였고 이에 따른 비용 절감 효과를 시뮬레이션을 통해 비교하여 제시한다.
패킷에 대한 스케줄링(Scheduling)은 현재 Best-effort 방식으로 운용되는 인터넷에서 서비스를 차별화하여 전송 품질보장(QoS: Quality of Service)을 제공하기 위해 필수적인 기능이다. 지금까지 제안된 많은 스케줄링 알고리즘들은 간단한 구현에 의한 고속의 처리를 장점으로 하는 Round-Robin 방식과 정확한 서비스를 장점으로 하는 Fair Queueing 방식으로 나눌수 있다. 특히, 기존의 Fair Queueing 알고리즘들은 모든 플로우(Flow)에 대한 상태를 스케줄러가 관리하기 때문에 계산량 및 구현상의 복잡성에 따른 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 패킷의 서비스 순서 결정을 위한 계산을 각 플로우가 분산처리 하는 방식을 제안하여 스케줄러의 계산량을 대폭 줄이는 동시에 기존 Fair Queueing 알고리즘 수준의 정확성을 제공한다. 또한, 제안된 방식은 입력 큐에서의 스케줄링이 필요한 대형 라우터의 설계에 응용될 수 있다.
최근 병렬처리 시스템에 대한 연구는 마이크로 프로세서 제작 기술과 네트워크 기술이 발달함에 따라 고성능의 PC와 워크스테이션 여러대를 고속의 네트워크로 연결하여 구축하는 클러스터링 환경에 관심이 고조되고 있다. 그런데 이러한 클러스터링 시스템의 성능은 수행되는 애플리케이션 프로그램의 병렬성이나 xdhtls 빈도 등의 특성에 따라 달라진다. 그러므로 클러스터링 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 애플리케이션의 이러한 특성을 고려하여 최상의 효과를 얻기 위한 조정작업이 필요하며 그 방법중의 하나가 시스템 상에서 발생하는 통신들에 대하 스케줄링을 수행하는 것이다. 본 논문에서는 Myrinet 스위치를 사용하여 선형으로 구성한 클러스터링 시스테과 2차원 메쉬 형태로 구성한 클러스터링 시스템의 두 가지 모델을 가정하고 이들 모델 상에서 특성 시간에 주어지는 통신요청들에 대하여 순위차원 라우팅을 사용하여 메시지들을 최단시간에 전송할 수 있는 최적 통신스케줄링 알고리즘을 제안한다. 시스템 상에서 같은 방향으로 동시에 링크를 공유한는 통신들의 개수의 최대값을 $L_{MAX}$로 시스템에서 하나의 메시지가 전달되는데 걸리는 시간을 T로 정의하면 알고리즘에 의해 선형 네트워크에서의 통신 요청 집합에 대한 메시지 전송 완료 시간은 최대 $L_{MAX}{\cdot}T$, 메쉬 네트워크에서의 통신요청 집합에 대한 메시지 전송 완료시간은 최대 $frac{3}{2}{\cdot}T$임을 증명하였다.
본 논문에서는 임베디드 실시간 운영체제 수준에서 주기적 및 비주기적 태스크 스케줄링뿐만 아니라 태스크들의 일시적인 결함을 복구할 수 있는 결함허용이 가능한 임베디드 실시간 태스크 관리 메커니즘을 제안한다. 기존의 임베디드 운영체제들은 주기적 및 비주기적 태스크들을 동시에 고려한 스케줄링 메커니즘을 지원하지 않는다. 그리고 태스크 결함 복구 메커니즘의 미지원으로 인해 결함 태스크로 인한 시스템 고장을 야기할 수도 있다. 제안된 결함허용 실시간 태스크 관리 메커니즘은 운영체제 수준에서 주기적 태스크들의 마감시한과 비주기적 태스크의 실행완료를 보장할 뿐만 아니라 일시적인 결함이 발생한 태스크를 복구함으로써 태스크 결함으로 인한 시스템 고장을 방지할 수 있다.
글로벌 공급사슬 환경에서 글로벌하게 분산 조달, 생산, 유통하게 됨에 따라 전체 공급사슬의 스케줄을 최적화하기 위해서 공급사슬상의 개별 기업 혹은 공장의 스케줄링 최적화뿐만 아니라 각 개별 기업 혹은 공장의 스케줄을 긴밀하게 연계하는 것이 필요하게 되었다. 이는 경쟁과 협력을 동시에 하는 개별 기업 혹은 공장을 개별 에이전트로 보고 각 에이전트간 커뮤니케이션을 통해 개별 에이전트가 관할하는 스케줄러의 스케줄을 조정함으로써 가능해진다. 하지만 전통적인 스케줄링 연구는 개별 스케줄러의 최적화에 집중되어 있고, 에이전트 연구는 스케줄링 도메인에 적용한 예가 제한적이며 이 예도 개별 스케줄러 내의 최적화에 적용하거나 실제 현장 문제가 아닌 실험실 문제 수준에 그치고 있다. 따라서 본 연구에서는 전체 글로벌 공급사슬 스케줄의 최적화를 위해 개별 기업 혹은 공장 스케줄러의 스케줄링을 연계하는 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트 기반 플랫폼을 구축하였다. 글로벌 공급사슬에서 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트 기반 플랫폼을 구축하기 위해 첫째, 경쟁협력 스케줄링 분류 체계를 확립하고, 둘째, 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트를 설계하고, 셋째, 경쟁협력 스케줄링을 위한 지식기반 의사결정 모델을 개발한 후, 넷째 조선산업에 적용 가능한 프로토타입 시스템을 개발했다. 이를 통해 글로벌 공급사슬상의 전체 스케줄의 품질과 에이전트간 커뮤니케이션의 노력에 대한 균형점을 찾을 수 있다. 이를 통해 공급사슬내 개별 기업 혹은 공장의 부분 최적화를 극복할 수 있는 대안을 제시할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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