• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.6
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• pp.1-17
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• 2011

The performance of DHCS depends on the algorithm which schedules input DAG. However, as the task scheduling problem in DHCS is an NP-complete problem, heuristic approach has to be made. Task scheduling algorithm consists of task prioritizing phase and processor allocation phase, and most of studies are considering both phases together. In this paper, we focus on task prioritizing phase and propose a WPD algorithm which is optimized for task duplication based processor allocation method. For an evaluation of the proposed WPD algorithm, we combined WPD algorithm with processor allocation phase of HMPID, HCPFD, HCT algorithms, which are using task duplication based processor allocation method. The results show that WPD algorithm makes a better use of task duplication than conventional task prioritizing methods and provides 9.58% better performance than HCPFD algorithm, 1.31% than HCT algorithm.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.5
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• pp.519-524
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• 2010

In this paper, we will introduce our approach for composing operation based on user tasks. It is based on Service Component Architecture (SCA). In addition, we developed ontology based on OWL and the MIT process handbook, called u-TO(universal task ontology), which can be used for users describing and specifying semantically their needs. We represent the hierarchy of tasks, and classify tasks according to views in u-TO. It aims at facilitating the modeling of complex demands or systems without regarding details of technical aspects of underlying infrastructure.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.5
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• pp.48-61
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• 2017

An IaaS service of a cloud computing environment makes itself attractive for running large scale parallel application thanks to its innate characteristics that a user can utilize a desired number of high performance virtual machines without maintenance cost. The total execution time of a parallel application on a high performance computing environment depends on a task scheduling algorithm. Most studies on task scheduling algorithms on cloud computing environment try to reduce a user cost, and studies on task scheduling algorithms that try to reduce total execution time are rarely carried out. In this paper, we propose a task scheduling algorithm called an HAGD and a performance enhancement method called a group task duplication method of which the HAGD utilizes. The group task duplication method simplifies previous task duplication method, and the HAGD uses the group task duplication method or a task insertion method according to the characteristics of a computing environment and an application. We found that the proposed algorithm provides superior performance regardless of the characteristics in terms of normalized total execution time through performance evaluations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.223-226
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• 2015

최근 클라우드를 지원하는 Xen 가상화 환경에서 HPC를 구현하는 서비스의 수가 증가하고 있다. 따라서 SMP기반의 병렬컴퓨팅 구현을 위한 표준 라이브러리인 OpenMP 연산효율의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 Xen 가상화 기반 OpenMP 환경에서 CPU Pinning 적용 여부에 따라 다양한 태스크 스케줄링의 성능 변화를 측정하기 위한 실험을 수행하였다. 실험결과, CPU Pinning을 적용했을 시정적 스케줄링은 3.7%, 동적 스케줄링은 3.4%, 태스크 지시자 스케줄링은 3.8%의 성능 향상을 보였다. 이러한 결과는 Xen 가상화 환경에서 효율적인 병렬 컴퓨팅 기법 설계를 위한 방향을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.602-604
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• 2021

최근 자연어 처리 분야에서 사전 학습된 언어 모델은 다양한 응용 태스크에 적용되어 성능을 향상시켰다. 하지만 일반적인 말뭉치로 사전 학습된 언어 모델의 경우 중공업 분야처럼 전문적인 분야의 응용 태스크에서 좋은 성능을 나타내지 못한다. 때문에 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 중공업 말뭉치를 이용한 RoBERTa 기반의 중공업 분야에 특화된 언어 모델 HeavyRoBERTa를 제안하고 이를 통해 중공업 말뭉치 상에서 Perplexity와 zero-shot 유의어 추출 태스크에서 성능을 개선시켰다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.6 no.6
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• pp.588-600
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• 2000

본 논문에서는 워크스테이션 네트웍(Network of Workstation) 환경에서 태스크 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 태스크 중복을 기반으로 하는 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 NoW에서 통신할 때 발생되는 충돌을 방지하기 위하여 네트웍 통신 자원을 우선 할당하고, 스케줄링 길이를 단축하고 병렬처리 시간을 줄이기 위한 중복 테스크를 선택할 때 휴리스틱을 사용한다. 제안된 알고리즘은 태스크 그래프를 입력으로 받아 NoW 환경의 워크스테이션으로 스케줄링하며, 태스크 그래프에서 노드수가 V일 때 최악의 경우 알고리즘의 시간 복잡도는 O($V^2$)이다. 제안한 알고리즘을 실제 응용 프로그램의 태스크 그래프에 적용하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즈이 스케줄링 길이와 알고리즘에서 요구하는 워크스테이션의 수 관점에서 성능이 향상되었음을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.424-426
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 실현 가능성이 높아지면서 그 핵심 요소로 RFID 기술이 대두되고 있다. 지금까지의 RFID 시장은 주로 트랜스폰더, 리더 등 하드웨어 중심의 성장이었으나, 최근 기존 솔루션과의 통합 및 데이터 수집,제어,관리 등을 지원하는 RFID 미들웨어의 중요성에 대한 인식이 확산되고 있다. Task Management System은 RFID 미들웨어를 구성하는 내부 컴포넌트로써 시간 또는 리더로부터 수집된 데이터 값 등의 여러 조건을 분석하여 사전에 정의된 규칙에 따라 일련의 필요한 태스크를 수행한다. 기존의 RFID 미들웨어들은 대부분 단순한 형태의 시스템 태스크의 수행을 지원하고 있으나, 실제 유통 및 물류 시스템 개발의 효율을 높이기 위해서는 그러한 시스템 태스크의 수행 뿐 아니라 상위의 비즈니스 프로세스와 연계된 비즈니스 태스크의 수행을 지원하는 것이 필요하다. 본 논문은 시스템 태스크와 비즈니스 태스크를 지원하는 Task Management System의 설계 방법과 그 기반이 되는 Rule 관리 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.303-306
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심은 네트워크 환경에 대한 고 가용성이라 할 수 있다. 이러한 사실은 사용자 컨텍스트(Context)가 반영된 서비스를 제공하기 위한 필수조건이 이미 갖추어져 있다는 것을 시사한다. 지금까지 상황인지(Context-Aware) 서비스를 위한 여러 응용들이 제시되어 왔지만, 동적으로 변화하는, 즉 예측하기 어려운 환경을 충분히 반영할 만큼의 유연성을 제공하지 못했다. 왜냐하면, 응용 태스크 시나리오가 시작단계부터 이미 정해져 있었기 때문이다. 여기에, 본 고는 평생동안 개인화된 태스크를 동적으로 생성, 제공할 수 있는 멀티 에이전트 시스템 구조를 제안하고자 한다. 평생 개인화 태스크(Life Long Personalized Task)는 끊임없이 변화하는 사용자의 행동패턴을 반영할 수 있도록, 동적으로 생성, 제공되는 태스크를 의미한다. 이는 태스크 시나리오가 컴파일 타임에 이미 결정되지 않고, 실행 시간 중에 자동으로 생성된다는 것을 의미한다. 이러한 유연성은 평생학습 엔진(Life Long Learning Engine)을 활용함으로써 가능하다. 이 엔진은 사용자의 행동패턴을 학습하며, 결과적으로 사용자 행동패턴 규칙들을 생성한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.7
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• pp.505-509
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• 2009

It is the most important object of real-time computing to make real-time tasks keep their given time conditions. In this paper, we implemented BCC(Basic Concurrency Constraint) scheduler which is provided as an essential element of TMO(Time-triggered Message-triggered Object) model, and TMO Supporting Library that supports object-oriented design for TMO. BCC scheduler is a means to design timeliness-guaranteed computing, and it predicts the start of SpMs first, and then it makes the execution of SvMs deferred when it is predicted that any SpM begins to run currently. In this way, BCC is able to prevent collisions between SpM and SvM, and it gives higher priority to SpMs than SvMs.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.12 no.9
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• pp.263-272
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• 2023

Industrial Internet of Things (IIoT) is an important factor in increasing production efficiency in industrial sectors, along with data collection, exchange and analysis through large-scale connectivity. However, as traffic increases explosively due to the recent spread of IIoT, an allocation method that can efficiently process traffic is required. In this thesis, I propose a two-stage task offloading decision method to increase successful task throughput in an IIoT environment. In addition, I consider a hybrid offloading system that can offload compute-intensive tasks to a mobile edge computing server via a cellular link or to a nearby IIoT device via a Device to Device (D2D) link. The first stage is to design an incentive mechanism to prevent devices participating in task offloading from acting selfishly and giving difficulties in improving task throughput. Among the mechanism design, McAfee's mechanism is used to control the selfish behavior of the devices that process the task and to increase the overall system throughput. After that, in stage 2, I propose a multi-armed bandit (MAB)-based task offloading decision method in a non-stationary environment by considering the irregular movement of the IIoT device. Experimental results show that the proposed method can obtain better performance in terms of overall system throughput, communication failure rate and regret compared to other existing methods.