• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.7 no.4
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• pp.359-371
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• 2001

Project scheduling under resource constraint conditions have contained to many uncertain factors and it is perfonned by human experts. The expert identifies the activities of the project, decides the precedent relationships between these activities, and then construct the schedule using expected activity's duration. At this time, most of the scheduling methods concentrate on one of scheduling factor between activity duration and cost. And the activity duration, which is the most important factor in scheduling, is decided by heuristic of expert. Therefore it may cause uncertainty of activity duration decision and the use of this activity duration may increase the uncertainty of constructed schedule. This paper proposes Fuzzy-MOEH scheduling algorithm, which is the aggregation of the fuzzy number for deciding activity duration and applies the cost function for solving the problems of previous scheduling methods. This paper also analyze the utility and property of Fuzzy-MEOH algorithm through the comparison between Fuzzy-MEOH algorithm and existing MEOH algorithm.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.5 s.43
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• pp.87-94
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• 2006

Grid computing has been developed for resolving large-scaled computing problems through geographically distributed heterogeneous resources. In order to guarantee effective and reliable job processing, grid computing needs resource scheduling model. So, we propose a resource performance measurement scheduling model which allocates job to resources with resource performance measurement. We assess resources using resource performance measurement formula, and implement the resource performance measurement scheduling model in DEVS simulation modeling.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.20 no.43
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• pp.229-240
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• 1997

셀 생산방식에서 생산시스템은 생산셀로 나누어 지기 때문에 셀 스케줄링 문제의 범위는 일반적인 스케줄링 문제에서 작은 셀들의 스케줄링 문제로 줄어든다. 각각의 생산셀의 경우에서는 부품과 머신들의 수가 일반적인 경우보다 훨씬 줄어든다. 본 논문은 생산셀에서의 작업순서를 결정하기 위해 exchange-heuristic 알고리즘을 사용한다. 셀 스케줄링 문제에 exchange-heuristic 알고리즘의 전과정들이 적용된다. 셀 exchange-heuristic에서의 성능은 두가지 경우, 즉, 두 기계 머신인 경우와 다 머신인 경우에 대하여 분석된다. 이때, 셀 exchange-heuristic 문제는 일괄처리 작업방식으로 하며, 성능지표는 생산기간의 단축으로 한다.

• 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.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.31 no.1_2
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• pp.95-101
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• 2004

The scheduling problem that maps independent tasks to heterogeneous resources in distributed computing systems is known as NP-complete［1］. GRID［2］ is an example of distributed systems that consisted of heterogeneous resources. Many algorithms to solve this problem have been presented［1,3,4,5］. The scheduling algorithm can be classified into static scheduling algorithms and dynmic scheduling algorithms. A dynamic scheduling algorithm can be used when we can not predict the priority of tasks. Moreover, a dynamic scheduling algorithm can be divided into on-line mode algorithm and batch mode algorithm according to the scheduling time［1,6］. In this paper, we propose a new on-line mode scheduling algorithm. By extensive simulation, we can see that our scheduling algorithm outperforms previous scheduling algorithms.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.85-87
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• 2004

그리드 컴퓨팅에서는 자원의 상세 정보를 실시간으로 사용하기 어렵기 때문에 자원 관리와 할당이 기존 시스템에 비해 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 작업의 총 실행시간을 예측하여 그리드 자원을 할당하는 새로운 스케줄링 정책을 제안한다. 이 스케줄링 정책의 특징은 원격 스케줄러와 로컬스케줄러를 사용하여 2단계 스케줄링을 수행한다. 원격 스케줄러에서는 자원 데이터베이스에 저장된 네트워크 환경과 로컬시스템의 정보를 사용하여 작업의 총 실행시간을 예측한다. 그리고 총 실행시간이 최소인 로컬시스템에 작업을 할당한다. 로컬스케줄러에서는 할당된 작업의 대기시간과 처리시간을 계산한 후, 작업을 데드라인 내에 처 리 할 수 있다면 로컬 시스템에서 처리한다. 하지만 데드라인을 초과하면 다른 로컬시스템으로 이주시켜 처리함으로써 작업실패율(failure rate)과 자원비용(resource cost)을 최소화한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.630-633
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• 2007

클러스터를 이용하여 다수의 작업을 실행시키는 경우에 효율적으로 사용자들이 자원을 사용하기 위해서는 작업 스케줄링이 매우 중요하다. 다양한 스케줄링 방법들이 제안되었으며 그 중 효율적으로 병렬 작업을 스케쥴링하기 위해 제안된 방법으로는 backfilling, co-scheduling, gang scheduling을 들 수 있다. 이러한 연구에서는 이론적인 논의가 많았고, 실제로 구현을 했다고 하더라고 multiprocessor 를 대상으로 backfilling 을 다룬 내용이 대부분이었다. 이 논문은 클러스터상에서의 parallel job scheduling 에 대해 조사하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.9
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• pp.399-406
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• 2023

Cloud computing has been evolved to support edge computing architecture that combines fog management layer with edge servers. The main reason why it is received much attention is low communication latency for real-time IoT applications. At the same time, various cloud task scheduling techniques based on artificial intelligence have been proposed. Artificial intelligence-based cloud task scheduling techniques show better performance in comparison to existing methods, but it has relatively high scheduling time. In this paper, we propose a deep learning-based dynamic scheduling with multi-agents supporting scalability in edge computing environments. The proposed method shows low scheduling time than previous artificial intelligence-based scheduling techniques. To show the effectiveness of the proposed method, we compare the performance between previous and proposed methods in a scalable experimental environment. The results show that our method supports real-time IoT applications with low scheduling time, and shows better performance in terms of the number of completed cloud tasks in a scalable experimental environment.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.15 no.4
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• pp.129-136
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• 2006

Grid computing has been appeared for solving large-scaled data which are not solved by a single computer. Grid computing is a new generation platform which connects geographically distributed heterogeneous resources. However, gathering heterogeneous distributed resources produces many difficult problems. Especially. to assure resource reliability is one of the most critical problems. So, we propose a grid resource scheduling model using grid resource reliability measurement. We evaluate resource reliability based on resource status data and apply it to the grid scheduling model in DEVSJAVA modeling and simulation. This paper evaluates parameters such as resource utilization, job loss and average turn-around time and estimates experiment results of our model in comparison with those of existing scheduling models such as a random scheduling model and a round-robin scheduling model. These experiment results showed that the resource reliability measurement scheduling model provides efficient resource allocation and stable Job processing in comparison with a random scheduling model and a round-robin scheduling model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1015-1017
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• 2005

본 논문에서는 웹기반의 그리드 컴퓨팅 환경에서 시스템을 모델링하고 스케줄링 기법을 시뮬레이션 할 수 있는 그리드 스케줄링 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 구현한 웹기반 그리드 스케줄링 플랫폼은 자바 환경의 그리드 스케줄링 툴킷인 GridSim을 시뮬레이션 도구로 활용하였으며, 자원 모델링, 작업 모델링, 알고리즘 컴파일, 시뮬레이션을 웹 환경에서 빠르게 수행할 수 있다. 구축한 스케줄링 플랫폼은 향후 그리드 연구에 기반구조로 활용될 수 있으며 스케줄링 기법의 성능 분석을 위한 도구로 사용될 수 있다.