다이캐스팅 스케줄링은 각 쉬프트마다 생산되는 주조제품의 개수를 결정하여 주어진 성능지수를 최적화하는 작업이다. 본 논문은 다이캐스팅 스케줄을 실제 주조공정에 적용할 때 불량주물 등의 이유로 발생하는 결품을 방지하는 새로운 기법을 제안한다. 선형계획법으로 모델링된 기존의 다이캐스팅 스케줄링은 용탕에 대한 용융로의 평균효율을 최대로 하지만 주조공정에서 불량품이 발생하는 문제에는 대처하지 못한다. 제안된 기법에서는 이전 쉬프트에서 불량주물이 발생하는 경우, 이를 대체할 수 있도록 현재 쉬프트에서 주조공정이 끝나고 남은 용탕의 잔여량을 이용하여 추가로 생산한다. 이 방법은 이미 최적화된 투입 용탕의 양이나 스케줄링 결과를 변경하지 않고도 불량이 발생한 주조제품의 생산량을 최대한 보상할 수 있는 장점을 지닌다. 사례 연구를 통하여 새로 제안된 기법의 우수성과 응용 가능성을 검증한다.
유연생산 시스템에서 스케줄링 문제는 기본적으로 조합 최적화 문제로서 NP-hard problem 으로 알려져 있으며 문제의 크기에 따라 복잡도가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 복잡도를 줄이기 위해 우리는 넷의 행위적인 속성에 따른 제어 흐름들의 집합을 병행적 기본 단위(BUC)로 정의하고, 이들을 종합화함으로 최종적인 스케즐링을 얻게 된다. 본 연구에서는 이러한 병행적 기본 단위로 넷을 분할하여 스케줄링을 분석하는 알고리즘을 제안한다.
선코드 스케줄링은 코드 스케줄링을 먼저 수행함으로써 자료 종속 관계가 복잡해지고. 레지스터를 할당할 때 간섭그래프가 복잡해져 레지스터 할당을 어렵게 만들 수 있다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 2-단계 컬러링 기법을 제안한다. 단계 1에서 생존 거리가 큰 변수들에 레지스터 배정, 단계 2에서 나머지 변수들에 레지스터를 할당함으로써 레지스터 할당 소요 비용을 최소화한다. 실험 결과 기존의 방법에 비해 제안한 방법이 효율적임을 검증하였다.
동일하지 않은 주기와 시작 시간을 가지는 여러 개의 어플리케이션을 멀티프로세서 시스템에서 동시에 수행하면 어플리케이션 간의 간섭이 발생하게 되고, 이에 따라 각 어플리케이션이 실시간 시간 제약을 만족시키는지에 대한 보장이 어려워진다. 본 연구에서는 데이터 플로우 어플리케이션을 대상으로 하여, 주어진 시간 제약 조건을 지키면서 프로세서를 공유할 수 있도록 하는 간섭 분석 모델을 제안하였다. 그리고 이 기법을 바탕으로 여러 개의 어플리케이션들이 프로세서 공유를 통하여 자원사용량을 최소화하는 스케줄링 방법을 제안하였다. 그리하여 태스크 그래프를 실시간 태스크로 변환하여 스케줄 하는 최근의 동시 스케줄링 기법과 비교해보았을 때, 어플리케이션의 반응시간 제약이 빠듯할 때 제안한 기법이 더 적은 자원을 사용하는 스케줄을 생성함을 실험을 통해 확인하였다.
본 본문에서는 다중 처리기 시스템에서 실시간 태스크를 정적으로 스케줄링하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 태스크는 실행 시간과 마감시간을 지니고, 태스크 사이에는 선행 관계가 존재하며 이러한 사항을 태스크 그래프로 표현한다. 본 논문에서는 스케줄링을 위해 사용하는 처리기의 개수를 줄이면서 태스크들의 마감시간 지연의 총합을 최소화하는 스케줄을 생성하는 것에 목적을 둔다. 이 문제는 같은 단위로 측정할 수 없고 또한 서로 상충하는 두 가지 목적을 지닌 것이다. 그렇지만 기존 방법들은 마감시간 지연의 총합만을 최소화하려하거나 두 가지 목적을 하나의 기준으로 결합시킨 후 최적화하고자 한다. 본 논문에서는 두 개의 목적을 독립적으로 고려하며 최적화를 위하여 다목적 유전 알고리즘을 사용한다 태스크 스케줄링 문제에 적합한 문제 표현 전략, 우세 개념에 기초한 선택 연산, 그리고 교차 연산을 제시한다. 그리고 지역 개선 작업을 위해 세 개의 휴리스틱을 제안하였으며 이 것을 통해 유전 알고리즘의 수렴성을 높이고자 하였다. 성능 평가를 위해 기존에 알려진 유전 알고리즘과 4 개의 리스트 스케줄링 알고리즘과 비교한다. 평가 결과를 보면 제안한 기법이 180 개의 임의로 생성한 태스크 그래프 중에서 178 개에 대해 기존 5 개의 알고리즘과 유사하거나 더 나은 스케줄을 생성하였다.
최근 멀티미디어 데이터 서버로 리눅스 시스템을 쓰는 경우가 많아 졌다. 이 경우, 멀티미디어 데이터에 관한 서비스를 효율적으로 제공할 수 있어야 한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 기존의 리눅스 scheduling 방식이 갖는 단일레벨 run-queue 구조를 변형한 다중레벨 run-queue를 제안하였다. 기존의 단일레벨 run-queue에서는 queue 내에 프로세스의 수가 많아질수록 검색시간이 길어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 run-queue를 여러 단계로 나누고, scheduling 과정에서 상위 queue부터 프로세스가 존재하는지를 조사하도록 스케줄러를 변형하였다. 따라서, 상위 queue에 프로세스가 있는 경우에는 하위의 queue는 더 이상 조사한 필요가 없게 되므로. 결과적으로 검색시간을 줄일 수 있게 된다. 한편, 다중 레벨의 run-queue를 사용할 경우, 이를 관리하기 위한 오버헤드가 별도로 발생한다. 본 논문에서는, 제안한 다중레벨의 run-queue 시스템의 성능을 최적화하기 위하여, queue의 적절한 개수 선정 및 각 프로세스를 어떤 queue에 넣을 것인지를 결정하는 것이 성능에 미치는 영향에 대하여 실험적으로 연구하여 새로운 스케줄러의 성능을 기존 스케줄러와 비로 분석하였다. 본 논문에서 제안한 멀티레벨 run-queue를 사용함으로써, 각 queue의 스케줄링 정책(policy)과 관련 파라메터 간을 독자적으로 변화시킬 수 있다. 따라서, 여러 가지 상황에 적합한 스케줄링을 각각의 경우에 맞게 최적화하는 것이 손쉬워 지므로 여러 분야에서 매우 유용하게 쓰일 것이다.
콜센터에서 인력 스케줄링은 매우 중요하다. 모든 콜센터에서 인건비는 고정비 성격이 강하여 차지하는 비중이 매우 높아 콜센터의 이익을 좌지우지한다. 그렇기 때문에 콜센터의 적정 인력의 고용과 배치는 인건비 뿐만 아니라 콜 성공률 또한 직결되어 있어 콜센터 운영에서 중요한 사안이라고 할 수 있다. 대부분의 콜센터가 현재까지도 관리자의 경험에 의해 인력배치를 수립하는데, 이러한 방법은 과학적이지 않으며 인원수에 영향을 미치는 모든 변수들을 고려할 수 없다. 과거 수학적 모델을 수립하는 것이었다면, 지금은 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 기반으로 미래의 고객과 인원수를 예측해야 한다. 본 논문에서는 수리제약식을 통해 다양한 변수들을 고려하고 비선형 정수 계획법과 딥러닝 기반의 예측 값을 이용하여 비선형 정수계획법을 통해 최적의 인력배치 스케줄링을 수립하였다.
본 연구에서는 상위 수준 합성에서 시간 제약과 하드웨어 제약을 동시에 고려하여 에너지 소모를 최소로 줄이는 다중 전압스케줄링 방법을 개발하였다. 기존의 다중 전압 스케줄링에서는 임계 경로에 있는 연산에 대해 높은 전압을 할당하고, 임계 경로에 있지 않은 연산에 대해서는 낮은 전압을 할당하는 방법을 주로 사용하였다. 우리는 다중 전압 리스트 스케줄링을 기반으로 simulated annealing기법을 적용하여 임계 경로상의 연산인지와 관계없이 자유롭게 여러 전압을 할당하여 최적화함으로서 저전력 스케줄링 결과를 얻을 수 있었다. 계산 시간 제한에 여유가 있을 때에는 전반적으로 낮은 전압을 사용하여 에너지 소모를 더욱 낮출 수 있다. 그리고 후처리 과정을 통해 추가의 에너지 감소를 얻을 수 있었다. 경우에 따라, 전압 level shifter 수를 줄일 필요가 있으므로 비용 함수에 가중치를 줄 수 있도록 하였다. 예를 들어, level shifter 에너지 소모에 6배의 가중치를 주면, 전압 level shifter 수는 약 24%, shifter 에너지 소모는 약 20% 정도 감소한다. 이를 이용하여 전체 에너지 소모와 level shifter 사용횟수의 tradeoff가 가능하다.
컴퓨터 성능 및 네트워크 기술의 발전으로 웹 상에서 연속매체(Continuous Media: CM)의 온라인 스트리밍(streaming) 서비스가 일반화 되었다. 이런 서비스를 위해서는 다양한 종류의 CM 스트림을 효과적으로 처리할 수 있어야 하며 이를 위해 Sweep 기법이 연구되었다. 이 기법은 끊김현상 없이 스트리밍 서비스를 할 수 있고 탐색지연 시간을 최적화 할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 하지만 서비스 하고 있는 스트림의 스케줄링 주기를 사이클이라고 하는 단일한 크기로 맞춰야 하기 때문에 스케줄링의 유연성이 떨어지며, 이로 인해 발생하는 디스크 대역폭의 낭비가 매우 커질 수 있다는 문제를 가지고 있다. 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 CM 스트림의 스케줄링 주기를 동적으로 확장할 수 있는 기법을 연구하며, 이 기법에 적합한 새로운 승인제어 방식을 이용하여 끊김현상을 막는다. 논문에서는 제안된 기법의 성능상의 우수성을 보이기 위해 모의실험이 수행되었으며, 모의실험 결과를 통해 제안된 동적 Sweep 기법이 디스크 이용효율과 스케줄링 유연성의 측면에서 기존 Sweep 기법에 비해 우수한 특성이 있음을 알 수 있다.
본 논문은 데이터패스 합성에서의 버스 스케줄링 문제와 레지스터의 최적화 방법을 다룬 것이다. 스케줄링은 DFG(Data Flow Graph)의 연산을 제어스텝(control step)에 할당하는 과정으로서, 주어진 조건을 만족하는 범위 내에서 비용함수(cost function)의 최소화에 목적을 둔다. 이를 위해 본 논문에서는, 연산자 배치를 위한 하드웨어 할당(hardware allocation) 과정에서의 설계비용을 최소화시키기 위해, 연산결과를 저장하는 레지스터(register)와 연산간의 이동 통로인 버스(bus)의 최적화 기법을 논하였다. 특히, 하드웨어 할당과정의 중요한 과제인 버스와 레지스터의 최소화 기법을 논하였으며, 레지스터의 최적화는 스케줄링이 완료된 후의 결과를 이용하였다. 실험대상으로는 벤치마크 모델인 5차 디지털 웨이브필터(5th-order digital wave filter)를 사용하였으며, 본 논문의 결과를 기존결과와 비교함으로써, 본 논문의 효용성을 입증하였다. 모든 실험결과는 구조형태의 선형정수계획법(ILP : Integer Linear Programming)을 이용함으로써, 모든 경우에 언제나 최적의 결과를 얻을 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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