• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.2 no.1
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• pp.61-67
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• 1998

In this paper, we have described the Ramp Activity Coordination Expert System (RACES) which can solve aircraft parking problems. RACES includes a knowledge-based scheduling problem which assigns every daily arriving and departing flight to the gates and remote spots with the domain specific knowledge and heuristics acquired from human experts. RACES processes complex scheduling problem such as dynamic inter-relations among the characteristics of remote spots/gates and aircraft with various other constraints, for example, custome and ground handling factors at an airport. By user-driven modeling for end users and knowledge-driven near optimal scheduling acquired from human experts, RACES can produce parking schedules of aircraft in about 20 seconds for about 400 daily flights, whereas it normally takes about 4 to 5 hours by human experts. Scheduling results in the form of Gantt charts produced by the RACES are also accepted by the domain experts. RACES is also designed to deal with the partial adjustment of the schedule when unexpected events occur. After daily scheduling is completed, the messages for aircraft changes and delay messages are reflected and updated into the schedule according to the knowledge of the domain experts. By analyzing the knowledge model of the domain expert, the reactive scheduling steps are effectively represented as rules and the scenarios of the Graphic User Interfaces (GUI) are designed. Since the modification of the aircraft dispositions such as aircraft changes and cancellations of flights are reflected to the current schedule, the modification should be notified to RACES from the mainframe for the reactive scheduling. The adjustments of the schedule are made semi-automatically by RACES since there are many irregularities in dealing with the partial rescheduling.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.18 no.2
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• pp.29-38
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• 2009

In the computing environment with heterogeneous resources, a job scheduling model is necessary for effective resource utilization and high-speed data processing. And, the job scheduling model has to cope with a dynamic change in the condition of resources. There have been lots of researches on resource estimation methods and heuristic algorithms about how to distribute and allocate jobs to heterogeneous resources. But, existing researches have a weakness for system compatibility and scalability because they do not support the standard language. Also, they are impossible to process jobs effectively and deal with a variety of computing situations in which the condition of resources is dynamically changed in real-time. In order to solve the problems of existing researches, this paper proposes a semantic computing-based dynamic job scheduling model that defines various knowledge-based rules for job scheduling methods adaptable to changes in resource condition and allocate a job to the best suited resource through inference. This paper also constructs a resource ontology to manage information about heterogeneous resources without difficulty as using the OWL, the standard ontology language established by W3C. Experimental results shows that the proposed scheduling model outperforms existing scheduling models, in terms of throughput, job loss, and turn around time.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.29 no.9
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• pp.520-529
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• 2002

This paper presents an approach for scheduling network messages with real-time dynamic algorithms. We present the method that calculates an intermediate relative deadline of the message based on the EDF(Earliest Deadline First) scheduling policy. We adjust the slack of message by using this intermediate relative deadline to allocate a priority of message. The priority of the message can be determined accurately by using the slack that calculates in our approach, which increases the schedulability efficiency of the message. As a result, we reduce the worst-case response time and improve the guarantee ratio of real-time messages. Also, we describe the analysis method to check the schedulability on message sets, and show the efficiency of our approach by comparing the results of the DM(Deadline Monotonic) approach and the existing EDF approach with that of the improved EDF in our approach through the simulation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.381-384
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• 2011

오늘날의 높은 효율성을 가진 현대적인 가상화 솔루션의 가용성으로 인해, 서버와 클라우딩 컴퓨팅 분야와 같은 다양한 분야에서 주목받고 있다. Xen은 다양한 가상화 시스템 중 폭 넓게 사용되는 기술이기는 하나 스케줄링에 있어 약간의 약점이 노출되고 있다. 이는 Xen 하이퍼바이져 스케줄러가 유저 레벨의 쓰레드와 물리적 CPU 사이의 스케줄러들 가운데 가장 아래에 존재하기 때문에, 유저 레벌의 워크로드에 대한 정보를 얻는데 제약사항이 있기 때문이다. 이러한 특성은 시스템의 전체적인 처리량을 떨어뜨리고 리소스의 활용률을 저하시킬 수 있다. 본 연구는 게스트 운영체제에서 동작하는 동적인 워크로드에 대한 정보를 활용하는 유저 레벨의 스케줄링을 제안하고자 한다. 이를 위해 새로운 하이퍼콜과 모니터링 데몬을 가지는 유저레벨 스케줄링을 구현한다. 유저레벨 스케줄링이 동작하는 Xen 하이퍼바이져 기반에 Linux를 게스트 운영체제로 환경을 구축하여 다양한 유저레벨 워크로드를 동작시켜 시스템의 처리량 증가와 CPU 리소스의 활용률을 높일 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.310-312
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• 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.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.45 no.2
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• pp.45-54
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• 2008

In this paper, a dynamic GTS scheduling method based on IEEE 802.15.4 is proposed for wireless control system. The proposed method can guarantee a transmission of real-time periodic and sporadic data within the time frame in factory environment. The modified superframe of IEEE 802.15.4 was used to the dynamic scheduling method of real-time mixed traffic(periodic data, sporadic data, and non real-time message). By separating CFP and CAP properly, the sporadic and non real-time messages are transmitted effectively and guarantee real-time transmission within a deadline. The simulation results show the improvement of real-time performance of periodic and sporadic data.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.8 no.5
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• pp.111-118
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• 2019

Recent graphic processing units (GPUs) provide high throughput by using powerful hardware resources. However, massive memory accesses cause GPU performance degradation due to cache inefficiency. Therefore, the performance of GPU can be improved by reducing thread parallelism when cache suffers memory contention. In this paper, we propose a dynamic warp scheduler which controls thread parallelism according to degree of cache contention. Usually, the greedy then oldest (GTO) policy for issuing warp shows lower parallelism than loose round robin (LRR) policy. Therefore, the proposed warp scheduler employs the LRR warp scheduling policy when Miss Status Holding Register(MSHR) utilization is low. On the other hand, the GTO policy is employed in order to reduce thread parallelism when MSHRs utilization is high. Our proposed technique shows better performance compared with LRR and GTO policy since it selects efficient scheduling policy dynamically. According to our experimental results, our proposed technique provides IPC improvement by 12.8% and 3.5% over LRR and GTO on average, respectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.991-993
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• 2005

데스크탑 그리드(Desktop Grid) 환경에서는 자원 제공자인 데스크탑의 자율적 연산 참여와 탈퇴를 허용하기 때문에 기존 데스크탑 그리드 시스템들은 연산 도중 잦은 중단으로 인해 연산의 완료 시간이 지연되고, 연산 수행의 신뢰성이 저하되며 연산의 완료를 보장하지 못하고 있다. 기존의 데스크탑 그리드 시스템들은 이러한 데스크탑의 동적 특성을 반영하지 못하고 있을 뿐만 아니라 데스크탑의 연산 수행 양식을 고려하지 않아 시스템의 안정성과 성능이 저하되었다. 신뢰성 높은 연산 수행을 지원하고, 데스크탑의 비예측적 연산 수행 속성을 극복하기 위해서는 데스크탑의 동적인 특성인 휘발성(volatility)을 고려한 스케줄링이 필요하다. 본 논문에서는 휴리스틱 접근을 통해 동적으로 가변하는 데스크탑의 상태를 보다 정확하게 모델링 하는 가용성 기반 마코브 작업 스케줄링 기법을 제안한다. 제안 기법은 데스크탑의 가용성을 기반으로 과거 연산 수행에 대한 패턴을 확률 모델링하여 미래 연산 수행 유형을 예측함으로써 연산 수행 도중의 불안정한 자원 제공 현상을 완화시키며 안정적인 스케줄링을 지원하여 시스템의 신뢰성과 성능을 향상시킨다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.12A no.5 s.95
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• pp.355-364
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• 2005

With fast advances in computing power and network technologies, online streaming services of continuous media (CM) have been popularly implemented on the Web. To implement such services, a variety of CM streams need to be processed efficiently, so that the Sweep scheme was proposed. This scheme has several advantages such as hiccup-free playbacks and seek-time optimization. In this scheme, however, the entire CM streams are scheduled with a single scheduling period, called a cycle. Since only one scheduling period is allowed in this scheme, a significant amount of disk time is usually wasted because of its inflexible disk schedules. To solve this, we propose a new dynamic Sweep scheme. For this, we devise an algorithm that is able to expand scheduling periods of serviced CM streams and propose a new admission control mechanism guaranteeing hiccup-free playbacks. To show performance gains, we execute various simulation experiments. From the experimental results, we can see that the proposed scheme outperforms the Sweep scheme in terms of disk utilization and scheduling flexibility.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.250-252
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• 2015

다양한 분야에서 활발히 연구되는 빅 데이터와 최근 이슈가 되고 있는 딥러닝(Deep-learning) 등은 컴퓨터공학 분야뿐만 아니라 다양한 분야와 접목하여 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 대규모 클러스터를 통하여 빅데이터와 딥러닝 같은 계산 집약적인(computational-intensive) 작업을 빠르게 처리할 수 있다. 하지만 대규모 클러스터의 잦은 유휴상태는 클러스터의 활용률은 매우 낮아지게 한다. 본 논문에서는 작업 실행 시간 개선과 클러스터 활용 효율성을 향상시키는 HTCondor 클러스터를 위한 동적 자원 스케줄링 기법을 제안한다. 동적으로 자원 할당을 위해 가상머신으로 HTCondor 클러스터 환경을 구성하였으며, 가상머신의 관리를 위해 OpenStack을 사용하였다. OpenStack기반 HTCondor 클러스터 환경에서 HTCondor Python API와 OpenStack Python API를 사용하여 우리가 제안하는 동적 자원 스케줄링 기법을 구현하였으며, 실험을 통해 제안하는 기법의 성능 및 실현 가능성을 확인하였다.