This thesis deals with a task scheduling on a message-passing system. Scheduling and allocation are very important issues since the inappropriate scheduling of tasks cannot exploit the true potential of the system and it can offset the grain from parallelization. It is difficult to apply previous schemes to message-passing system, because previous schemes assume the shared memory system. This thesis proposes an modified priority function and processor selection technique that consider the problems caused by the difference between previous models and message-passing environments. The priority function includes the cumulative communication cost which causes task execution to be delayed. The processor selection technique avoids the situation that a child task is assigned to the same Processor allocated to its parent task that has other unscheduled child tasks. We showed by some simulations that our modified features of task scheduling algorithm can make the better scheduling results than the previous algorithms.
Recently, for real-time applications such as multimedia and signal processing, it becomes increasingly important to provide a probabilistic guarantee that each task in the application meets its deadline with a given probability. To provide the probabilistic guarantee, an analysis method is needed that can accurately predict the deadline miss probability for each task in a given system. This paper proposes a stochastic analysis method for real-time systems that use priority-driven scheduling, such as Rate Monotonic and Earliest Deadline First, in order to accurately compute the deadline miss probability of each task in the system. The proposed method accurately computes the response time distributions for tasks with arbitrary execution time distributions, and thus makes it possible to determine the deadline miss probability of individual tasks. In the paper. through experiments, we show that the proposed method is highly accurate and outperforms exisiting methods proposed in the literature.
With fixed sinks, the network stability could be improved while the network life time could be decreased by the rapid energy dissipation around the fixed sink because of the concentrated network traffic from sensor nodes to the fixed sink in wireless sensor network. To address this problem, mobile sinks, which decentralize the network traffic, has received a lot of attention from many researchers recently. Since a mobile sink has a limited period to communicate with each sensor nodes, it is necessary for a scheduling algorithm to provide the fairness of data collection from each sensor nodes. In the paper, we propose the new scheduling algorithm, ASF(Availability based Scheduling scheme for Fair data collection), for the fair data collection by a mobile in the sensor networks. The ASF takes account of the distance between each sensor nodes and the mobile sink as scheduling metric, as well as the amount of collected data from each sensor nodes. Experiment results shows that the ASF improves the fairness of data collection among the sensor nodes, comparing to existing algorithm.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.7
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pp.2229-2237
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2000
This paper intends to improve the problems of the slack stealing algorithm scheduling for periodic tasks with fixed priority and aperiodic tasks which occur dynamically. The Slack stealing algorithm reduces unnecessary waiting time by making the service possible immediately when the slack stealing server gives suitable priority to aperiodic tasks according to the status of aperiodic tasks arrivals at runtime. But no performs the slack stealing, we must calculate execution time of periodic tasks till the point of random. And, execution time of periodic tasks is being repeatedly every hours while the slack algorithm is applied. We show time complexity hen is used as to O(n) if the nubmer of tasks which is applied to the calculation is n. In this appear, due to stored in tables slack times and the execution times of the scheduled periodic tasks, the complexity of aperiodic tasks which is occurring dynamically reduced to O(log n) and improves the responses times. We prove the algorithm proposed in this paper through the simulation.
Priority queues can be used in applications such as scheduling, sorting, and shortest path network problem. Fibonacci heap, pairing heap, and M-heap are priority queues based on pointers. This paper proposes a modified M-heap with an way representation, called MA-heap, that resolves the problem mentioned in [1]. The MA-heap takes O(1) amortized time and O(logn) time to insert an element and delete the max/min element, respectively. These time complexities are the same as those of the M-heap. In addition, it is much easier to implement an MA-heap than a heap proposed in [5] since it is based on the simple traditional heap.
The basic real-time scheduling algorithms based on RM or EDF approaches assume that the tasks are preemptive, but the tasks may contain nonpreemptive sections in many cases. Also the existing scheduling algorithm for reducing the power consumption of the processor is based on the task utilizations and determines the processor speed $S_H$ or $S_L$ according to the existence of the blocking intervals. In this algorithm, the $S_H$ interval that operates in high speed is the interval during which the priority inversion by blocking occurs, and the length of this interval is set to the task deadline that includes the blocking intervals. In this paper, we propose an improved algorithm that can reduce the power consumption ratio by shortening the length of the $S_H$ interval. The simulation shows that the power consumption ratio of the proposed algorithm is reduced as much as 13% compared to the existing one.
Existing research about automated wafer transport management strategy for semiconductor manufacturing equipment was mainly focused on dispatching rules which is optimized to specific system layout, process environment or transfer patterns. But these methods can cause problem as like requiring additional rules or changing whole transport management strategy when applied to new type of process or system. In addition, a lack of consideration for interconnectedness of the added rules can cause unexpected deadlock. In this study, in order to improve these problems, propose dynamic priority based transfer job decision making algorithm which is applicable with regardless of system lay out and transfer patterns. Also, extra rule handling part proposed to support special transfer requirement which is available without damage to generality for maintaining a consistent scheduling policies and minimize loss of stability due to expansion and lead to improve productivity at the same time. Simulation environment of Twin-slot type semiconductor equipment was built In order to measure performance and examine validity about proposed wafer scheduling algorithm.
In this paper we present a new extensible model based upon the concept of subtransactions in real-time transaction systems. The nested transaction model originally proposed by J. Moss is extended for real-time uniprocessor transaction systems by adding explicit timing constraints. Based upon the model, an integrated concurrency control and scheduling algorithm is developed, that not only guarantees timing constraints of a set of real-time transactions but also maintains consistency of the database. The algorithm is based on the priority ceiling protocol of Sha et al. We prove that the Real-Time Nested Priority Ceiling Protocol prevents unbounded blocking and deadlock, and maintains the serializability of a set of real-time transactions. We use the upper bound on the duration that a transaction can be blocked to show that it is possible to analyze the schedulability of a transaction set using rate-monotonic priority assignment. This work is viewed as a step toward multiprocessor and distributed real-time nested transaction systems. Also, it is possible to be extended to include the real-time multimedia transactions in the emerging web-based database application areas.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.810-815
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2009
In recent years, embedded systems such as cellular phones, Portable Multimedia Player, intelligent appliance, automobile engine control are reshaping the way people live, work, and play. Thereby, applications for embedded systems become increasingly sophisticated and complicated, such embedded computing platforms must use real-time operating systems (RTOSs) with time determinism. These RTOSs must not only provide predictable services but must also be efficient and small in size and it's kernel services should also be deterministic by specifying how long each service call will take to execute. Having this information allows the application developers to better plan their real-time application software so as not to miss the deadline of each task. In this paper, we present the complete generalized algorithm using multi-dimensional methodology to determine the highest priority in the ready list with 2r levels of priorities for an arbitrary integer number of r.
Recently, most of the embedded system is required not only many functions but also real-time characteristics in purpose. In the hard real-time system, especially, strict deadline of periodic task can affect the performance of the system. In this paper, we design and implement the scheduler based on RM(Rate-Monotonic) rule. This scheduler makes feasible patterns based on EDF(Earliest deadline first) rule with extended schedulability inspection before execution, for periodic task-set that has high CPU utilization and then, execute periodic task-set depended on feasible patterns. The feasible pattern formed into EDF rule is capable of the efficiency of CPU up to 100 percentage and by the referenced execution of the feasible pattern is possible of removing the red-time scheduling overhead that is the defect of the order of dynamic assignment rule.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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