• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.132-134
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• 2022

클라우드 수요의 지속적인 증가로 인해 효율적인 자원 관리를 수행하는 분산 클라우드 서비스가 주목받고 있으며, 컨테이너 가상화에서 여러 노드에 컨테이너 배치 및 관리를 수행하는 오케스트레이터의 컨테이너 스케줄링 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 클러스터 집합의 컴퓨팅 자원이 부족할 시 프로세스의 저지연 처리를 보장하기 위한 연구는 활발히 수행되고 있지 않다. 본 연구에서는 Docker Swarm 기반 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 클러스터 환경에서 다양한 부하가 발생했을 때 일반 프로세스의 평균 수행 시간 및 평균 지연 처리 정도를 측정 및 분석한다. 이를 통해 오케스트레이터 스케줄링 최적화를 위한 연구 방향성을 제시하며, 향후 관련 연구의 활성화에 기여할 것으로 기대된다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.5
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• pp.389-398
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• 2010

The Vehicle Routing and Scheduling Problem with Time Windows(VRSPTW) is to establish a delivery route of minimum cost satisfying the time constraints and capacity demands of many customers. The VRSPTW takes a long time to generate a solution because this is a NP-hard problem. To generate the nearest optimal solution within a reasonable time, we propose the heuristic by using an ACO(Ant Colony Optimization) with multi-cost functions. The multi-cost functions can generate a feasible initial-route by applying various weight values, such as distance, demand, angle and time window, to the cost factors when each ant evaluates the cost to move to the next customer node. Our experimental results show that our heuristic can generate the nearest optimal solution more efficiently than Solomon I1 heuristic or Hybrid heuristic applied by the opportunity time.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.18-18
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• 2018

상수관망 시스템(Water Distribution System, WDS)은 이용자에게 양질의 상수도를 공급하기 위해 구축된 사회기반시설물로써, 정수된 물이 사용처에 도달하기까지 송수과정에서 발생 가능한 수질저하를 고려해야 한다. 일반적으로 정수장에서 염소처리를 한 후, 도달시간을 고려한 시스템 내 잔류 염소농도를 유지함으로써 수질저하를 예방한다. 여기서 상수도 내 잔류 염소농도는 미생물 번식 및 관내 부식물 등 다양한 생물 화학적 오염을 효과적으로 예방하는 반면, 과다할 경우 이용자의 음용성을 저해할 수 있어 시스템 전반에 걸쳐 염소농도의 적절한 관리가 요구된다. 특히, 상수관망에서는 공급경로 및 공급량에 따라 각 수요처의 도달 염소농도가 다르게 분포할 수 있으므로, 시설운영자는 균등하고 적절한 염소농도를 유지하기 위해 추가적인 염소 재투입시설을 설치하여 함께 관리하고 있다. 이 때, 염소투입 시설의 운영계획은 EPANET과 같은 상수관망 해석모형의 수질모의를 바탕으로 수립된다. 그러나 일반적으로 수질모의는 수리해석과는 달리 긴 시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 개선하기 위해, 특정 네트워크의 수질모의 결과를 학습시킨 인공신경망(ANN) 모형을 구축하고 이를 이용하여 상수관망 수질모의 계산시간을 단축하고자 하였다. 여기서 ANN모형의 학습은 EPANET을 통해 미리 선정된 다양한 염소 투입지점의 염소 투입농도와 용수 공급량 자료, 그리고 주요 관측지점에서 측정된 염소농도자료를 이용하였다. 학습된 ANN모형을 EPANET 수질모의 결과와 비교 및 검증을 실시한 결과, 사전에 소요된 학습시간을 제외하면 수질모의 소요시간 측면에서 큰 개선효과를 보였으며, 대표지점에서의 수질모의 결과가 유사하였다. 추가적으로, 본 연구에서는 학습된 ANN모형과 최적화 알고리즘인 GA(Genitic Algorithm)를 연계하여 상수관망에서의 염소 재투입 스케줄링을 최적화하는 프로그램을 개발함으로써, 안전하고 경제적인 상수관망의 수질운영에 기여하고자 하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.49 no.7
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• pp.23-31
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• 2012

Resource allocation, such as joint rate control and scheduling, is an important issue in cognitive radio networks. However, it is difficult to jointly consider the rate control and scheduling problem due to the stochastic behavior of channel availability in cognitive radio networks. In this paper, we propose an asymmetric joint rate control and scheduling technique under reliability constraints in cognitive radio networks. The joint rate control and scheduling problem is formulated as a convex optimization problem and substantially decomposed into several sub-problems using a dual decomposition method. An algorithm for secondary users to locally update their rate that maximizes the utility of the overall system is also proposed. The results of simulations revealed that the proposed algorithm converges to a globally optimal solution.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.2
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• pp.168-178
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• 2001

진화 알고리즘은 자원 관리, 스케줄링, 패턴 인식 등의 다양한 문제들에 적용되는, 일반적이고 효율적인 최적화 방법이다. 그러나 이러한 진화 알고리즘의 문제점은 탐색해야할 변수가 증가할수록 그에 따른 차원의 증가로 인하여 기하급수적으로 늘어나는 탐색공간에 약하다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Potter와 DeJong은 개개의 종족을 독립적으로 진화시킴으로써 탐색공간을 대폭 줄인, 협력 공진화 알고리즘을 제안하였다. 그러나 이것 또한 변수 의존성이 강한 문제들에 대해서는 비효율적인 탐색을 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 종족의 분할과 병합을 이용한 효율적인 공진화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최적화하려는 변수들이 서로 의존성이 없는 경우에는 종족의 분할을 통하여 탐색공간의 축소의 잇점을 얻고, 최적화하려는 변수들이 서로 의존성이 있는 경우에는 종족의 병합을 통하여 전역탐색을 하도록 한다. 제안하는 알고리즘을 몇 가지 벤치마크 함수 최적화 문제와, 상품 재고 제어문제로 실험하여 현존하는 어떤 공진화 알고리즘 보다도 효율적인 것을 보여준다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.4
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• pp.257-263
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• 2016

Cable drum schedule is the final step for the electrical equipment of the power plant, and is assigned cables to efficiently cable drum. In this paper, we have implemented an automated program which cables are scheduled in accordance with the capacity of the cable drum for each cable code. Proposed cable drum schedule was applied to the dynamic programming algorithm to effectively solve the optimization problem, and the implemented program is conducted so as to verify the proposed model. The experiment results show that implemented program eliminates the errors that can occur existing method, so we were able to reduce the design time of cable drum schedule. Cables for the electrical equipment of the power plant is designed to at least 2 million units or more. Thus the automation program to provide applies, it is considered that the design time of the cable drum schedule can be greatly reduced without serious error.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.18 no.1
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• pp.71-78
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• 2005

Rescaled Simulated Annealing(RSA) has been devised for improving the disadvantage of Simulated Annealing(SA) which requires tremendous amount of computation time. RSA and SA have been for optimization of truss and satellite structures and for comparison of results from two algorithms. Ten bar truss structure which has continuous design variables are optimized.. As a practical application, a satellite structure is optimized by the two algorithms. Weights of satellite upper platform and propulsion module are minimized. MSC/NASTRAN is used for the static and dynamic analysis. The optimization results of the RSA are compared with results of the classical SA. The numbers of optimization iterations could be effectively reduced by the RSA.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.3B
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• pp.255-263
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• 2009

In this paper, we propose an adaptive beacon scheduling algorithm to control a reception period of actual data according to variation of amount of traffic in IEEE 802.15.4 LR-WPAN(Low Rate-Wireless Personal Area Network) with the cluster-tree topology. If a beacon interval is shortened, the amount of the traffic a node receives can be increased while consumption of the energy can be also increased. In this sense, we can achieve optimal on orgy consumption by controlling the beacon interval when the amount of data to be received is being decreased. The result of simulation using NS-2 shows that the proposed algorithm improves performances in terms of packet loss rate and end-to-end delay compared with algorithm using a fixed beacon interval. For a design of cluster-tree based LR-WPAN managing delay-sensitive services, the proposed algorithm and the associated results can be applied usefully.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.4
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• pp.87-92
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• 2020

Although GPGPU (General-Purpose GPU) can maximize performance by parallelizing a task with tens of thousands of threads, those threads are internally grouped into a thread block, which is a base unit for processing and resource allocation. A thread block scheduler is a specialized hardware gadget whose role is to allocate thread blocks to GPGPU processing hardware in a round-robin manner. However, round-robin is a sequential allocation policy and is not optimized for GPGPU resource utilization. In this paper, we propose a thread block scheduler model which can analyze and quantify performances for various thread block scheduling policies. Experiment results from the implemented simulator of our model show that the legacy hardware thread block scheduling does not behave well when workload becomes heavy.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.9 no.3
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• pp.471-481
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• 2008

Test scheduling considering power dissipation is an effective technique to reduce the testing time of complex SoCs and to enhance fault coverage under limitation of allowed maximum power dissipation. In this paper, a modeling technique of test resources and a test scheduling algorithm for efficient test procedures are proposed and confirmed. For test resources modeling, two methods are described. One is to use the maximum point and next maximum point of power dissipation in test resources, the other one is to model test resources by partitioning of them. A novel heuristic test scheduling algorithm, using the extended-tree-growing-graph for generation of maximum embedded cores usable simultaneously by using relations between test resources and cores and power-dissipation-changing-graph for power optimization, is presented and compared with conventional algorithms to verify its efficiency.