• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
• /
• pp.154-156
• /
• 2000

멀티미디어 저장 서버에서는 실시간 클래스와 비실시간 클래스의 두가지 상이한 종류의 요청이 존재한다. 비디오 오디오 등의 실시간 클래스는 정해진 시간 안에 추출되어야 하며 종료시한에 대한 만족이 보장되어야 한다. 반면 텍스트 데이터 등의 비실시간 클래스는 공정한 서비스와 빠른 응답 시간을 요구한다. 본 논문에서는 두 클래스의 요구사항을 동시에 만족시키기 위하여 각 클래스에 할당된 가중을 동적으로 제어하는 디스크 스케줄링을 제안하였다. 클래스 가중은 각 클래스의 가중은 각 클래스에 할당된 디스크 대역폭의 비율을 말한다. 또한 수용제어 알고리즘의 결과를 이용하여 각 클래스의 가중을 동적으로 변화시켜 유혹 대역폭이 효율적으로 이용되도록 하였다. 성능 측정 결과 동적 가중을 이용한 디스크 스케줄링은 비실시간 요청의 평균 응답시간 면에서 정적 가중을 이용한 디스크 스케줄링보다 좋은 성능을 나타낸다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권9호
• /
• pp.399-406
• /
• 2023

클라우드 컴퓨팅은 에지 서버가 동작하는 포그(fog) 레이어가 결합된 에지(edge) 컴퓨팅 아키텍처로 진화하고 있다. 에지 컴퓨팅 아키텍처가 관심을 받는 이유는 짧은 통신 지연으로 실시간 IoT 응용을 지원할 수 있기 때문이다. 이와 동시에 인공지능 기술을 도입한 많은 클라우드 작업 스케줄링 기법들이 제안되었다. 인공지능 기반의 클라우드 작업 스케줄링 기법은 기존 기법보다 더 좋은 성능을 보이지만 스케줄링 시간이 다소 소요된다는 단점이 있다. 이 논문에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 분산 딥러닝 학습 기반의 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 기법보다 스케줄링 시간이 짧은 장점이 있다. 또한 멀티 에이전트를 통한 분산 딥러닝 학습의 효과성을 보이기 위해 확장적인 실험 환경에서 제안 기법과 기존 인공지능 기법의 성능일 비교 평가하였다. 성능 실험 결과 기존 인공지능 기반 클라우드 작업 스케줄링 기법보다 짧은 스케줄링 시간을 보여 IoT 실시간 응용에 적합함을 보였으며, 확장적인 실험에서도 제안 기법이 완료된 작업의 수에 대하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
• /
• pp.310-312
• /
• 2005

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.487-490
• /
• 2003

본 논문은 동적 우선순위 실시간 시스템에서 경성 종료시한을 갖는 비주기 태스크를 스케줄링하는 EDL 알고리즘을 확장하여 구현하였다. 동적 우선순위 방식의 비주기 태스크를 스케줄링 하는데 있어서 최적이라고 증명된 EDL 알고리즘이 갖고 있는 문제점인 실행되고 있는 비주기 태스크가 있으며 다음 비주기 태스크의 요청이 들어왔을 때 선행된 비주기 태스크의 종료시점에서 받아들이는 제약을 개선하고 경성 비주기 태스크들이 동시에 들어왔을 때의 응답시간을 시분할 방식을 이용하여 최소화하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
• /
• pp.403-405
• /
• 2005

무선 센서 네트워크에서 이동하는 물체를 에너지 효율적으로 추적하기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중 대표적인 것은 물체의 이동에 따라 동적으로 클러스터링을 구성해 나가는 방법이다. 물체의 이동에 따라 클러스터를 구성한 후 클러스터 내부에서는 모든 센서 노드들이 연속적으로 물체를 모니터링하거나 혹은 일반적인 스케줄링 기법을 사용하여 에너지 소모를 분산시킨다. 이런 스케줄링 기법들은 환경 모니터링 등 일반적인 센서 네트워크를 대상으로 개발되고 있기 때문에 이동하는 물체를 추적하는 응용에서는 적합하지 않다. 본 논문에서는 물체의 이동경로를 따른 동적 클러스터링 환경에서 물체의 이동 정보를 고려한 클러스터 내부에서의 스케줄링 기법을 제안함으로써 이동하는 물체에 대한 missing-rate를 최소화하는 동시에 에너지 소모를 최대한 줄임으로써 전체 센서 네트워크의 생명주기를 연장시키고자 한다. 시뮬레이션 결과가 증명하는 바와 같이 제안한 방안은 보다 낮은 에너지 소모와 missing-rate를 달성하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제8권5호
• /
• pp.111-118
• /
• 2019

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.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
• /
• pp.269-279
• /
• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.29-35
• /
• 2008

빈번한 메시지를 주고받는 MPI 기반의 병렬 프로그램에서 효과적으로 통신이 이뤄지기 위해서는 송수신 프로세스들이 각 노드에서 동시에 스케줄되어야 한다. 그러나, 일반적으로 클러스터 컴퓨터를 구성하는 각 노드는 범용시분할 운영체제를 기반으로 하며, 이 경우 병렬 프로그램을 구성하는 프로세스들은 각 스케줄러에 의해 자율적으로 관리되므로 이들을 동시에 함께 실행시키는 것은 쉽지 않다. 본 연구에서는 리눅스 클러스터에서 효과적으로 병렬 MPI 프로그램을 실행시키기 위해, 메시지 교환 정보를 활용하여 통신에 참여하는 프로세스들이 동시에 스케줄 되는 기법을 제안하고 실제 구현을 통해 성능을 살펴보았다. NPB 병렬 벤치마크의 수행을 통해 측정한 결과에 따르면, 통신량이 높은 프로그램에서 33-56%의 실행 시간 감소 효과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
• /
• pp.163-168
• /
• 2007

무선 모바일 환경에서 통신 장비의 에너지와 전송 대역폭의 제한을 해결하기 위하여 방송기법을 사용한다. 기존의 방송 스케줄링 방법들은 고정된 데이터 요청 빈도를 바탕으로 방송 스트림을 구성하기 때문에 사용자의 요구가 동적으로 변화하는 모바일 환경에서 활용하는 것은 비효율적이다. 또한 사용자의 우선순위를 고려하지 않음으로써 요청빈도가 낮은 데이터를 원하는 중요한 사용자가 오랜 시간 대기하는 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서 제안한 DNPS와 FPDNPS 방법은 실제 방송 청취를 시작한 사용자들의 프로파일 정보를 바탕으로 방송 스트림을 구성함으로써 동적인 변화를 반영할 분만 아니라, 사용자의 우선순위를 함께 고려함으로써 중요한 사용자의 대기시간을 줄일 수 있다. 또한 동시에 여러 개의 데이터를 요청하는 사용자들의 대기시간을 단축시키는 FPDNPS 알고리즘을 다중 채널환경으로 확장한 M-FPDNPS를 제안하고 실험을 통해 성능을 평가한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권10호
• /
• pp.1423-1435
• /
• 2010

무선 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 배터리 기반의 제한된 전원과 낮은 연산 능력의 초경량 마이크로프로세서, 그리고 제한된 크기의 메모리 자원 등과 같은 하드웨어 사양을 가지고 있다. 이와 같은 제약 사항에도 불구하고 무선 센서 노드는 센싱 데이터의 실시간 처리 및 데이터 송수신 작업을 동시에 병행할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 배터리 작동식의 무선 센서 노드를 위한 에너지 효율적인 실시간 태스크 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안한 에너지 효율적인 실시간 스케줄링 가법은 태스크의 실제 실행시간이 최악 실행시간보다 작을 경우에 발생되는 태스크의 실행 여유시간을 이용하여, 마이크로프로세서의 동작 주파수를 조절하고 무선 센서 노드의 전력 소비를 줄인다. 제안한 기법의 동작을 시험한 결과, 효율적인 전력 소비를 제공함과 동시에 실시간 태스크의 마감시한이 보장됨을 확인하였다.