열차운용이라 함은 열차의 출발과 도착 시간을 나타내는 열차번호들에 여러 객차들로 구성된 하나의 열차를 일컫는 열차 다이아(train DIAgram)들을 여러 제약조건을 고려하여 배정함으로서 열차 번호가 열차 다이아에 의해 운행될 수 있도록 열차운용 다이아를 작성하는 작업이다. 이러한 작업을 다수의 스케줄링 전문가들이 스케줄링 할 경우 많은 시간과 노력을 감수해야만 하며, 전문가의 실수로 인해 오류가 발생할 가능성이 있다. 뿐만 아니라, 복잡한 스케줄의 특성상 운용 비용이 적게 드는 스케줄 결과를 이끌어 내기가 어렵다. 본 연구에서는 열차운용 시스템을 구성하기 위해서 현재 철도청에서 사용하는 시스템을 분석하여, 열차운용 스케줄링 시스템을 모델링 하였고, 이에 모델링한 시스템을 바탕으로 CSP(Constraint Satisfaction Problems: 제약조건 만족 문제) 해결 기법을 적용하여 계산시간 및 계산 복잡성 면에서 효율적인 스케줄링을 행함과 동시에 비용 최적 함수를 적용함으로서 열차 운용 비용이 최소가 되는 열차운용 스케줄링 시스템을 구현하였다. 더불어, 시스템모델 검증과정의 하나로 과거 운용되었던 새마을호 열차시간표와 열차 데이터를 사용하여 열차 운용 및 운용 비용의 최적화를 실험하였다.
The scheduling problem that maps independent tasks to heterogeneous resources in distributed computing systems is known as NP-complete[1]. GRID[2] is an example of distributed systems that consisted of heterogeneous resources. Many algorithms to solve this problem have been presented[1,3,4,5]. The scheduling algorithm can be classified into static scheduling algorithms and dynmic scheduling algorithms. A dynamic scheduling algorithm can be used when we can not predict the priority of tasks. Moreover, a dynamic scheduling algorithm can be divided into on-line mode algorithm and batch mode algorithm according to the scheduling time[1,6]. In this paper, we propose a new on-line mode scheduling algorithm. By extensive simulation, we can see that our scheduling algorithm outperforms previous scheduling algorithms.
전통적으로 스케줄링 문제를 해결하기 위해 LP(Linear Programming) 기법이 주로 적용되어 왔으나, 스케줄링 문제의 많은 자원과 지식, 제약조건의 복잡한 상관 관계를 LPrl법으로 표현하고 처리하기가 쉽지 않다. 따라서 최근에는 AI 기법을 스케줄링 문제에 많이 적용하고 있고, AI 기법은 지식 표현 및 휴리스틱을 다루기에 효과적이므로 문제를 모델링하고 해결하는데 용이하다 할 수 있다. 본 논문에서는 AI 기법을 기반으로 하여 스케줄링에 적합한 휴리스틱 및, 탐색기법, 지식표현 방법등을 연구하고, 이를 바탕으로 코스 스케줄링 시스템을 구현하였다. 먼저 시스템은 전체적으로 메타프로그래밍을 통하여 초기 스케줄링(initial scheduling)과 동적스케줄링 (reactive scheduling)을 수행하도록 하였다. 메타프로그램이 초기 스케줄링을 수행할때에는 휴리스틱과 자체적인 도메인 여과기법을 적용하여 탐색 공간의 불일치 요소(inconsistency)를 제거시킴으로써 백트랙킹의 발생을 최소화시켰다. 또한 초기 스케줄링의 결과를 가지고 메타프로그래밍이 동적 재스케줄링을 수행할때에는 제약조건을 통한 휴리스틱을 이용하여 초기해에 대한 조정을 최소화할 수 있는 메카니즘을 제시하였다. 이에 대한 적용 결과는 실험을 통하여 기존의 논리 언어가 제공하는 탐색 알고리즘과 비교하고 분석하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.394-396
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2003
본 논문에서는 메시지 패싱 시스템에서의 태스크 스케줄링에 대해 다룬다. 병렬/분산 시스템의 어플리케이션의 태스크에 대한 적절한 스케줄링이 이루어지지 않는 경우, 정렬/분산 처리를 이용한 이득을 기대하기는 어렵기 때문에 이 주제에 대한 연구는 컴퓨터 아키텍처의 발달과 함께 지속되고 있으며, 많은 연구들이 태스크 스케줄링에 대한 다양한 기법들을 제안하고 있다. 하지만 통신비용을 데이터를 소모하는 한쪽의 테스크에만 부과하는 기존 기법들을 메시지 패싱 시스템에 적용하기는 부족한 면이 있다. 본 논문에서는 기존 연구의 모델과 메시지 패싱 시스템에서 통신비용이 통신과 관계된 모든 노드에서 발생함을 고려하여 리스트 스케줄링 기법에 기초한 개선된 우선순위 함수와 새로운 프로세서 선택 기준을 제안한다. 이들 두 가지 제안을 적용한 태스크 스케줄링 기법은 메시징 패싱 시스템에서 통신비용이 누적되는 특징으로 발생하는 비효율적인 스케줄링을 개선한다.
실시간 시스템은 범용 시스템과는 달리 계산 결과의 정확성뿐만 아니라 계산이 종료되는 시점에 의해 그 가치가 결정되는 시스템을 말한다. 따라서 실시간 태스크는 시간적 제한 조건으로서 마감 시한(deadline)을 가지고 있으며 실시간 스케줄링 방법은 범용 시스템에서 사용되는 스케줄링 방법과는 달리 태스크가 마감 시한 내에 종료될수 있음을 보장해 주어야 한다 또한 실시간 스케줄링 방법은 새로운 태스크의 실행을 허가하기 전에 새로운 태스크 집합의 스케줄 가능성을 분석함으로써 시스템 전체의 안전을 유지할 수 있어야 한다. 실시간 스케줄링 방법은 크게 시간 구동형 방식과 우선 순위 기반의 이벤트 구동형 방식으로 우선 순위 기반의 이벤트 구동형 방식으로 나누어지는데 본 논문에서는 주로 우선 순위 기반의 이벤트 구동형 방식으로 나누어지는데 본 논문에서는 주로 우선순위 기반의 스케줄링 방법에 대해서 살펴본다 또한 비주기적인 태스크를 우선 순위기반 스케줄링 방법에 적용하기 위한 여러 가지 기법들에 대해서도 살펴본다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.2
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pp.351-356
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2015
Synthetic utilization on multiprocessor system is not considered periodic tasks, except scheduling methods for aperiodic tasks where one of the real-time aperiodic tasks is a scheduling method. But really aperiodic tasks scheduling method is composed of mixed task types. Aperiodic task scheduling method guarantee an analysis of the schedualibility of aperiodic task. The set of mixed tasks periodic and aperiodic tasks scheduling method uses improved synthetic utilization that is presented in this paper. The new method shows that schedulability increases aperiodic server method.
GRID environments have been developed in distributed heterogeneous computing infrastructure for advanced science and engineering Therefore efficient scheduling algorithms for allocating user job to resources in the GRID environment are required. Many scheduling algorithms have been proposed, but these algorithms are not suitable for the GRID environment. That is the previous scheduling algorithm does not consider network bandwidth between multiple resources. In this paper, we propose a new scheduling algorithm for Global GRID environment and show that our algorithm has better performance than other scheduling algorithms through extensive simulation.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.20
no.43
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pp.229-240
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1997
셀 생산방식에서 생산시스템은 생산셀로 나누어 지기 때문에 셀 스케줄링 문제의 범위는 일반적인 스케줄링 문제에서 작은 셀들의 스케줄링 문제로 줄어든다. 각각의 생산셀의 경우에서는 부품과 머신들의 수가 일반적인 경우보다 훨씬 줄어든다. 본 논문은 생산셀에서의 작업순서를 결정하기 위해 exchange-heuristic 알고리즘을 사용한다. 셀 스케줄링 문제에 exchange-heuristic 알고리즘의 전과정들이 적용된다. 셀 exchange-heuristic에서의 성능은 두가지 경우, 즉, 두 기계 머신인 경우와 다 머신인 경우에 대하여 분석된다. 이때, 셀 exchange-heuristic 문제는 일괄처리 작업방식으로 하며, 성능지표는 생산기간의 단축으로 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.97-99
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2003
대칭형 다중프로세서 (SMP: Symmetric Multiprocessors) 시스템은 고성능의 병렬 연산을 위한 중요하고 효과적인 기반환경을 제공하고 있다. SMP에서 태스크 클러스터링과 스케줄링 기법은 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 버스 기반의 SMP에서 사용할 수 있는 태스크 중복 기반의 클러스터링과 스케줄링 기법을 소개한다. 본 논문에서 제안한 클러스터링 기법에서는 휴리스틱을 사용하여 중복할 태스크를 선택한 후 프로세서에 할당하고, 스케줄링 기법에서는 잠재하는 통신 충돌을 방지하기 위하여 네트워크 통신 자원을 사전에 할당한다. 새로운 클러스터링과 스케줄링 기법의 성능을 확인하기 위하여 시뮬레이션에서는 통신비용의 변화에 대한 병렬연산시간을 비교하였다.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.34
no.3
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pp.16-23
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2011
이 논문에서는 지진이나 해일과 같은 자연재해가 발생했을 때 생존자의 수를 최대화하기 위한 응급차량의 배차 문제에 대하여 살펴본다. 이 경우에는 도로 네트워크상에서 최단거리에 있으리라 예상되는 환자부터 실어 나르는 스케줄링 규칙을 많이 이용한다. 이 스케줄링 규칙을 SEPT(Shortest Expected Processing Time) 라고 한다. 이 논문에서는 SEPT보다 효율적이라 생각되는 새로운 스케줄링 규칙을 제안한다. 이 스케줄링 규칙은 처리시간과 납기일이 확정적인 경우에 생존자의 수를 최대화시켜주는 스케줄링을 제공하는 Moore의 알고리즘을 처리시간과 납기일이 확률적인 경우로 확장한 것이다. 다음으로 이 스케줄링 규칙을 지진이 많이 발생하는 미국 캘리포니아 주 로스앤젤레스의 한 지역을 대상으로 몇 가지 생존확률 하에서 생존자의 수를 기준으로 SEPT와 비교한다. 그 결과 모든 생존확률 하에서 제안된 스케줄링 규칙이 SEPT보다 평균적으로 생존자의 수를 더 늘려주는 스케줄링을 제공한다. 그리고 많은 경우 제안된 스케줄링 규칙은 최적 스케줄링을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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