본 논문에서는 위성 임무 스케줄링을 효율적으로 수행하기 위한 스케줄링 최적화 알고리즘을 타부탐색 알고리즘과 유전 알고리즘을 이용해 디자인하고, 시뮬레이션을 수행한 비교 결과를 기술하였다. 위성 임무 스케줄링은 위성에게 요구된 작업들과 그에 따른 제한사항 및 다양한 변수들을 종합적으로 고려하여 상호간의 시간, 조건 등의 충돌을 회피함과 동시에 위성의 자원을 최대한 활용하여 운용할 수 있는 최적의 작업시간표를 생성하는 것이다. 위성 임무 스케줄링은 동시에 많은 변수를 고려해야 하기 때문에 연산양이 많고, 매 스케줄링 시 마다 동일한 과정을 반복적으로 수행해야 하므로, 스케줄링 최적화 알고리즘과 같은 위성 운영 자동화, 자율화가 요구되는 분야이다. 다양하게 이용되고 있는 두 가지 스케줄링 기법을 위성 임무 스케줄링 최적화에 적용해 보았다.
본 논문에서는 위성 임무 스케줄링을 효율적으로 수행하기 위해 유전 알고리즘을 이용한 최적화 스케줄링 알고리즘을 개발하고, 시뮬레이션을 통해 검증한 결과를 기술하였다. 위성 임무 스케줄링은 위성에게 요구된 작업들과 그에 따른 제한사항 및 다양한 변수들을 종합적으로 고려하여 상호간의 시간, 조건 등의 충돌을 회피함과 동시에 위성의 자원을 최대한 활용하여 운용할 수 있는 최적의 작업시간표를 생성하는 것이다. 이러한 위성 임무 스케줄링은 요구되는 임무량이 많고, 제한조건들이 다양할수록 필수적이나, 스케줄링 기준 및 능률성은 위성의 운용목적에 따라 달라질 수 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용한 스케줄링 알고리즘을 운용목적이 다른 위성들에 대해 목적함수 내 가중치 조정 및 유전 알고리즘 연산자의 조합에 따라 적용한 결과를 비교, 검증하였으며, 결과적으로 다양한 위성의 스케줄링 문제에 응용할 수 있음을 증명하였다.
본 논문에서는 멀티프로세서 설계를 위한 동질적인 동기 데이터에 의해서 표현되는 LDFG(Linear Data-Flow Graph)의 최적화 ILP (Integer Linear Program)알고리즘을 제안하였다. 이 논문에서 제안된 연산들은 데이터의 종속적 의미를 담고 있지 않으며, 그러한 알고리즘을 위한 스케줄링은 시간 컴파일에 의해서 결정되어지며 충분한 정적 중첩 스케줄링이 고려된다. 제안된 중첩 스케줄링에서는 모두 선형의 동일한 스케줄링과 동일한 처리장치 할당한 것을 의미한다. 본 논문에서는 자원의 제약 하에서 스케줄링을 하였으며, 멀티프로세서 설계를 위한 LDFG의 최적화를 위하여 문제를 ILP 공식화하여 해법을 제공하였다. 벤치 마크 실험 결과들은 제안된 스케줄링 방법의 효율성을 검증하였다.
안드로이드 플랫폼에 적합한 어플리케이션 보급이 급증하면서 안드로이드 가상머신인 달빅(dalvik)의 성능 향상을 위한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 전력 공급이 제한적인 모바일 기기에서 효율적인 어플리케이션 실행을 위한 플랫폼의 성능 향상과 더불어 전력 에너지의 최적화된 소비가 중요한 이슈가 되고 있다. 이 논문은 달빅에서 실행되는 dex 파일의 바이트코드를 에너지 소비 중심으로 스케줄링하여 Java 어플리케이션의 전력 에너지 소비를 최적화하고자 하는 시도이다. 에너지 지향적인 스케줄링 기법은 전통적인 리스트-인스트럭션 스케줄링 기법을 기반으로 하였으며 스케줄링 전 후의 실험 결과를 제시하여 이 연구의 효과를 입증한다.
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.
본 논문에서는 짧은 지연시간을 요구하는 CDMA 시스템 환경에서 전송률 스케줄링과 전력량 할당 문제를 연구한다. 구체적으로, 본 논문은 각각의 단말이 짧은 구간 동안의 평균 전송률을 유지하는 동시에 에너지 효율적인 스케줄링 방안을 제안한다. 다중 코드를 적용한 CDMA 시스템을 고려하며, 각각의 코드는 가상의 사용자로 해석할 수 있다. 논문의 최종 목적은 전송률 과정에서 소모하는 에너지가 최소화되도록 각각의 시간슬럿에 가상의 사용자를 스케줄링하는 방안을 제안하는 것이다. 주목할만한 점은, 본 논문에서 고려하는 전송률 최적화 문제가 최단 경로 알고리즘으로 해결 가능하다는 점이다. 마지막으로, 본 논문이 제안하는 에너지 최적화 스케줄링 방안을 TDMA 형식의 스케줄링 방안과 성능 비교 분석한다.
게임이론을 적용하여 에너지 효율적인 전송률 스케줄링 방안을 제안한다. 먼저, 개별 단말의 효용함수를 정의하고, 효용함수를 최적화하도록 에너지를 결정하는 비협력적 전송률 게임을 모델링한다. 여기서, 효용함수는 개별 단말이 데이터 전송시 소모하는 전송 에너지이다. 특히, 개별 단말의 효용함수가 Convex 함수임을 이용하여 에너지 효율적인 전송률 스케줄링 문제가 나쉬 평형이 존재함을 증명하고, 이를 기반으로 비협력적 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 또한, 에너지 효율의 개선을 위해서 개별 단말의 효용함수의 합을 최적화하는 협력적 스케줄링 알고리즘도 제안한다. 성능 분석을 위하여 비협력적 알고리즘과 협력적 알고리즘의 수렴도 결과와 에너지 효율성 결과를 제시한다.
본 논문에서는 DSP 코드 생성시 어드레스 인스트럭션의 개수를 최소화하기위한 효과적 인 어드레스 코드 생성 기법을 제안하였다. 기존의 방법에서는 코드 스케줄링이 수행된 다음에 어드레스 코드가 생성되었다. 본 논문에서는 코드 스케줄링과 어드레스 코드 생성을 결합하였고, 어드레스 인스트럭션의 개수를 줄이기 위한 효과적인 스케줄링 방법을 제안하였다. 실험결과는 최근 연구에[6,8] 비해 23.7% 크기의 향상을 보여주었다.
한정된 고성능 자원을 여러 사용자들에게 제공해야하는 슈퍼컴퓨터와 같은 시스템은 제한된 기간 내에 보다 많은 양의 작업이 실행되도록 시스템 활용률을 높이는 방안이 필요하다. 이를 위해 시스템 관리자가 수행할 응용 프로그램에 대한 사전 정보를 파악하는 것이 유용하다. 대부분의 고성능 컴퓨팅 시스템 운영에 있어 작업을 실행할 때 사용자로부터 실행 기간 자원 요구사항들에 대한 정보를 제공 받거나 시스템 사용 통계 값을 사용하여 필요한 정보를 생성하는 등의 프로파일링 기술을 바탕으로 시스템 활용률을 높이는데 활용하고 있다. 본 논문의 선행연구에서 하드웨어 성능 카운터를 이용하여 응용 특성 분석을 실행하고 이 결과를 바탕으로 작업 스케줄링을 최적화하는 기술을 개발한 바 있다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨터 최적 실행 지원을 위한 프로파일링 테스트베드를 구축하고 단일노드를 기반으로 분석한 응용 프로그램 특성 결과를 활용한 스케줄링 최적화 기법이 확장성 있게 동작함을 보이고자 하였다. 또한 중규모 클러스터에 개발한 스케줄링 최적화 기법을 적용한 결과 전체 응용 프로그램이 실행 시간을 단축함으로써 최대 33%의 성능 향상 효과를 얻었다.
현재 사용되는 PDA, 핸드폰 등의 이동기기는 보다 좋은 성능과 향상된 기능에 대한 시장의 지속적인 요구로 고성능을 요구하는 응용 프로그램이 점차 추가되고 있다. 이에 고성능 프로세서의 탑재가 일반화 되고 있으며, 그에 따른 전력 소비 또한 증가하고 있다. 시스템 전력 사용량의 증가 문제를 해결하고자 DVS기법, DPM기법 둥이 제시되었으나 모바일 기기에 저전력 프로세서의 탑재가 일반화 되면서 전체 에너지 소비측면에서 디바이스의 비중이 상대적으로 증대되어 기존 스케줄링 기법은 하나의 시스템 요소만을 위한 최적화 방법을 제시할 뿐 전체 시스템의 에너지 소비를 최적화시키지는 못하게 되었다. 이에 본 논문에서는 이동기기에서 프로세서의 속도를 결정하는 과정과 스케줄러가 태스크의 우선순위를 결정하는 과정에 있어 단위 시간당 디바이스의 에너지 소비가 프로세서의 단위 시간당 에너지 소비보다 큰 현실을 반영하여, 태스크의 실행 중 필요한 디바이스의 전력 소모량을 기준으로 스케줄러가 프로세서 최적화 정책과 디바이스 최적화 정책 중 올바른 스케줄링 정책을 선택하여 프로세서의 속도를 결정하고 실행순서를 조절함으로써 시스템의 가용시간을 향상시키는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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