• Annual Conference of KIPS
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• 2004.05a
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• pp.1315-1318
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• 2004

무선 인터넷 프록시 서버는 캐싱과 압축 기능을 이용하여 무선 사용자와 기존 유선 인터넷을 연결해주는 역할을 수행한다. 이때 무선 인터넷 프록시 서버는 대용량 트래픽에 대한 확장성을 가지고 클러스터링으로 구성될 수 있으며 여러 가지 상황을 고려하여 최적의 스케줄링 알고리즘을 사용할 수 있다. 이에 본 논문에서는 확장성을 위해 구성된 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버에 적용될 수 있는 스케줄링 알고리즘을 비교하여 사용자의 요청 방식에 따른 최적의 스케줄링 알고리즘을 찾고자 한다. 15 개의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고, 실험 결과 사용자가 동일 이미지를 요청한 경우에는 Round-Robin 방식이 가장 좋은 성능을, 다른 이미지를 요청한 경우에는 Least-Connection 방식이 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.501-502
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• 2015

매년 증가되는 전력소비량에 대응하여 스마트그리드 기술을 기반으로 수용가 측의 에너지관리 중요성이 부각되고 있으며, 홈 에너지관리시스템(HEMS, Home Energy Management System)은 전기요금 절감과 효율적인 전력소비의 중요한 체계로써 기대되고 있다. 일반적으로, 가정에서 높은 전력소비를 가진 가전제품은 계절성 부하로 전기온수기, 냉/난방기를 일컫는다. 즉, 계절성 부하에 적절한 에너지관리, '최적부하 스케줄링'은 전기요금 절감과 직결되는 것을 의미한다. 본 논문은 Modified Branch-and-Bound 기법을 사용하여 사용자의 편의성을 고려한 전기온수기(EWH, Electric Water Heater)의 스케줄링을 실시하겠다. 여기서 사용자의 편의성이란, 외부의 온도변화 또는 습관에 따라 그 부하를 사용하는 것을 의미한다. 온수사용량, 수온 설정온도 변화의 편의성 제약조건을 고려하여 온수기를 효과적으로 운영하는 스케줄링을 실시한다. 이러한 편의성 내에서 온수기를 운영하며, 작동모드는 3가지(정지, 일반/급속가열) 모드가 존재하며, 다양한 요금제도에서의 스케줄링 결과를 절감된 전기요금으로 비교하겠다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.30 no.2
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• pp.68-77
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• 2003

The Least-Laxity First(or LLF) scheduling algorithm assigns the highest priority to a task with the least laxity, and has been proved to be optimal for a uni-processor and sub-optimal for a multi-processor. However, this algorithm Is Impractical to implement because laxity tie results in the frequent context switches among tasks. In this paper, a Modified Least-Laxity First on Multiprocessor(or MLLF/MP) scheduling algorithm is proposed to solve this problem, i.e., laxity tie results in the excessive scheduling overheads. The MLLF/MP is based on the LLF, but allows the laxity inversion. MLLF/MP continues executing the current running task as far as other tasks do not miss their deadlines. Consequently, it avoids the frequent context switches. We prove that the MLLF/MP is also sub-optimal in multiprocessor systems. By simulation results, we show that the MLLF/MP has less scheduling overheads than LLF.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.5 no.1
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• pp.81-93
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• 1999

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 Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.12
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• pp.52-63
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• 2009

The problem of scheduling simply periodic task systems upon a uniform multiprocessor is considered. Partitioning of periodic task systems requires solving the bin-packing problem, which is known to be intractable (NP-hard in the strong sense). This paper presents a global scheduling algorithm which transforms a given simply periodic task system into another using a "task-splitting" technique. Each transformed simply periodic task system is guaranteed to be successfully scheduled upon any uniform multiprocessor using a partitioned scheduling algorithm. It is proven that the proposed algorithm achieves the theoretical maximum utilization bound upon any uniform multiprocessor platform.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.8
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• pp.753-757
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• 2008

In this paper, we propose a new scheduling strategy for dynamic programming in Grid environment. The key idea of this scheme is to reduce the execution time of a job by dividing the dynamic table based on the locality of table and allocating jobs to nodes which minimize network latency. This scheme obtains optimal concurrency by constructing the dynamic table using a distributed top down method. Through simulation, we show that the proposed Grid strategy improves the performance of Grid environment compared to previous branch-bound strategies.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.4 no.2
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• pp.45-59
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• 1998

다양한 산업영역에서 수행되는 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 AI분야에서는 지식을 기반으로한 방법이 적용되어 왔다. 그러나 최근 CSP(Constraints Satisfaction Problem) 개념이 소개되어 그 효율성이 입증되고 있으며 스케줄링 응용 문제들이 CSP로 정형화되면서부터 지식 기반 기법과 제약만족 기법의 적용이 공존하고 있다. 지식을 기반으로 한 방법은 도메인 전문가(domain expert)의 지식을 습득하여 시스템에 반영하는데 이러한 지식은 문제해결에 중심적 역할을 수행하게 된다. 제약조건을 기반으로 한 방법은 문제를 CSP로 정형화 한 후 제약조건에 따른 일관성 유지 및 휴리스틱 탐색 방법을 적용하여 문제의 해를 효율적으로 구하게 된다. 본 연구에서는 스케줄링 문제를 해결하기 위한 지식기반 기법과 제약만족 기법을 주기장 할당 문제에 적용하여 실제 항공사의 운항 데이터를 바탕으로 실험하고 분석 및 비교를 통해 제약 만족 기법이 시스템의 유지 및 보수 측면에서 효율적이며 근사해가 아닌 최적해를 통한 문제 해결이 가능함을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.3A
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• pp.318-323
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• 2004

In this paper, we present a reducing power consumption of a scheduling for reuse module selection under the time constraint. Traditional high-level synthesis do not allow reuse of complex, realistic datapath component during the task of scheduling. On the other hand, the proposed scheduling of reducing power consumption is able to approach a productivity of the design the low power to reuse which given a library of user-defined datapath component and to share of resource sharing on the switching activity in a shared resource. Also, we are obtainable the optimal the scheduling result in experimental results of our approach various HLS benchmark environment using chaining and multi-cycling in the scheduling techniques.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.10b
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• pp.965-968
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• 2000

통합설계에서 제약사항을 만족하는 최적의 시스템을 구현하기 위해 시스템을 기술하는 각 부분을 하드웨어부와 소프트웨어부로 나누어 매핑의 권역을 찾는 분할은 중요한 문제이다. 기존의 분할 알고리즘들[1]은 파티션과 스케줄링을 2단계로 분리하여 분할 단계의 결과를 스케줄링하는 과정에 의해 진행되었다. 이러한 작업과정은 스케줄링 결과 스케줄이 불가능한 경우 시스템을 재설계 해야하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 분할 단계에서 스케줄링을 함께 고려하는 낮은 복잡도의 알고리즘을 제안한다. FDS를 응용한 기존 논문[4]이 고려하지 못한 자원제약에 의한 힘값 변이를 고려할 수 있도록 하였고 알고리즘 복잡도를 개선하기 위하여 종속성 제약 조건에 의해 받는 다른 노드의 힘값 계산 방법을 수정하였다. 수정된 계산 방법에서는 특정 노드와 경쟁 노드들의 제어구간별 상대적 스케줄 요구값의 크기에 의해 분할 대상 노드를 선택하게 된다. 제안된 논문의 실험결과는 시스템 제약시간을 만족하면서 구현비용을 저하시키고 알고리즘 실행시간 측면에서 효과적임을 보인다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.1
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• pp.83-96
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• 2000

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.