• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권1호
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• pp.16-26
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• 2001

본 논문은 상위 단계의 태스크 스케줄러와 하위 단계의 스케줄링 Framework으로 구성된 기존의 스케줄러 모델[4,5]을 수정하여, 다양한 비주기적 태스크 서버들을 지원할 수 있는 확장된 스케줄러 모델을 제안한다. 제안 모델은 기존 스케줄링 Framework과 태스크 스케줄러를 기반으로 한다. 그러나 비주기적 태스크 스케줄링을 위해 태스크 스케줄러를 다시 주기적 태스크 제어부와 비주기적 태스크 제어부로 분리하였다. 제안 모델은 대부분의 실시간 커널에서 복잡하게 결합되어 하나의 커널 스케줄러를 구성하던 구성 요소들을 기능별로 재구성이 가능하도록 명확하게 구분함으로써, 커널 하부 메커니즘과는 독립적으로 새로운 스케줄링 알고리즘과 비주기적 태스크 서버들을 구현할 수 있게 했다. Real-Time Linux[6]에 제안된 스케줄러 모델을 구현한 후, 이를 기반으로 다양한 스케줄러와 서버들을 시험적으로 구현하여 보았다. 이를 통해 향후 새로운 알고리즘과 서버를 하부이 복잡한 커널 메커니즘 수정 없이 독립적으로 개발할 수 있음을 확인하였다. 또한 여러 성능 실험을 통해 제안 모델을 기반으로 다양한 스케줄러와 서버를 구현한다 해도 실행시의 부하는 크지 않은 반면, 시스템 재구성과 새로운 스케줄러 개발을 효과적으로 지원할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.50-60
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• 2004

오늘날 대부분의 내장형 시스템은 목적상 많은 기능뿐만 아니라 실시간성도 함께 요구하고 있다. 특히, 경성 실시간 시스템에서는 주기 태스크들의 엄격한 마감시간 보장이 시스템의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 CPU 이용률이 놓아 비율단조 기법으로는 마감시간을 보장 할 수 없는 주기 태스크 셋을 위한 비율단조 기반의 스케줄러를 설계하고 구현한다. 이 스케줄러는 확장된 스케줄 가능성 검사를 실시하여, 태스크 셋의 수행 전태스크들의 공통주기를 찾아 마감시간 우선 기법을 기반으로 마감시간 보장 수행패턴을 생성한다. 이렇게 생성된 수행패턴을 참조하여 결정된 우선순위에 따라 태스크 셋을 실행하게 된다. 마감시간 우선 기법을 기반으로 생성된 패턴은 그 특성에 따라 CPU 이용률을 100% 까지 가능하게 하며, 수행패턴을 참조하여 수행함으로써 동적 우선순위 할당 기법의 단점인 실행시간 스케줄링 오버헤드를 없앨 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.648-653
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• 2023

관계 추출 태스크는 주어진 텍스트로부터 두 개체 간의 적절한 관계를 추론하는 작업이며, 지식 베이스 구축 및 질의응답과 같은 응용 태스크의 기반이 된다. 최근 자연어처리 분야 전반에서 생성형 거대 언어모델의 내재 지식을 활용하여 뛰어난 성능을 성취하면서, 대표적인 정보 추출 태스크인 관계 추출에서 역시 이를 적극적으로 활용 가능한 방안에 대한 탐구가 필요하다. 특히, 실 세계의 추론 환경과의 유사성에서 기인하는 저자원 특히, 제로샷 환경에서의 관계 추출 연구의 중요성에 기반하여, 효과적인 프롬프팅 기법의 적용이 유의미함을 많은 기존 연구에서 증명해왔다. 따라서, 본 연구는 한국어 관계 추출 분야에서 거대 언어모델에 다각적인 프롬프팅 기법을 활용하여 제로샷 환경에서의 추론에 관한 비교 연구를 진행함으로써, 추후 한국어 관계 추출을 위한 최적의 거대 언어모델 프롬프팅 기법 심화 연구의 기반을 제공하고자 한다. 특히, 상식 추론 등의 도전적인 타 태스크에서 큰 성능 개선을 보인 사고의 연쇄(Chain-of-Thought) 및 자가 개선(Self-Refine)을 포함한 세 가지 프롬프팅 기법을 한국어 관계 추출에 도입하여 양적/질적으로 비교 분석을 제공한다. 실험 결과에 따르면, 사고의 연쇄 및 자가 개선 기법 보다 일반적인 태스크 지시 등이 포함된 프롬프팅이 정량적으로 가장 좋은 제로샷 성능을 보인다. 그러나, 이는 두 방법의 한계를 지적하는 것이 아닌, 한국어 관계 추출 태스크에의 최적화의 필요성을 암시한다고 해석 가능하며, 추후 이러한 방법론들을 발전시키는 여러 실험적 연구에 의해 개선될 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.28-41
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• 2006

최근 다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합의 스케줄링 문제를 해결하는 최적 Pfair 알고리즘이 Baruah 등에 의해 제안되었으며, 이를 기반으로 하는 여러 가지 스케줄링 알고리즘들이 제안되었다. 이들 알고리즘은 단위 크기의 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 태스크들을 스케줄링하는데, 고정된 퀀텀 크기는 태스크 집합이 변경되는 mode change 하의 스케줄링에서 두 가지 문제점을 갖는다. 퀀텀이 너무크면 프로세서의 이용률 저하로 인해 스케줄링이 실패할 수 있으며, 반대로 너무 작으면 스케줄링 빈도수의 증가에 따른 태스크 전환 오버헤드의 문제점을 갖게 된다. 본 논문에서는 mode change환경에서 태스크 집합이 스케줄링 가능하도록 최대의 퀀텀 크기를 결정하기 위한 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.39-49
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• 2007

다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합의 스케줄링 문제를 해결하는 최적의 방법인 PF 알고리즘[13]이 제안된 이후, 이를 기반으로 하는 여러 가지 스케줄링 알고리즘들이 제안되었다. 그러나 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 태스크들을 스케줄링하는 이들 알고리즘은 mode change 하에서 문제점을 갖는다. 이러한 문제점들을 해결하기 위한 최적의 퀀텀 크기 결정 방법이 제안된 바 있다[2]. 본 논문에서는 모든 태스크들에 대한 이용률이 $e{\le}p/3+1$의 성질을 만족하는 제한적 특성을 갖는 태스크 집합에 대해서 최적의 퀀텀 크기를 결정하기 위한 이용률 계산의 반복 횟수를 보다 감소시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권11호
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• pp.1020-1026
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• 2012

본 논문에서는 LED 가로등의 에너지 효율을 높인 RTOS 기반의 점등제어 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 RTOS 기반의 점등제어를 위하여 LED 가로등의 제어 모듈을 3개의 태스크로 세분화하여 실시간으로 처리하도록 하였다. 첫 번째 태스크는 조도를 측정하여 LED 점등신호를 전달하고, 두 번째 태스크에서는 모션디텍터를 이용하여 움직임 감지 신호를 전달한다. 세 번째 태스크에서는 앞에서 전달된 신호를 통하여 LED를 점등제어 하도록 설계하였다. 시스템의 검증을 위해 ATmega128 MCU에 직접 포팅하여 동작 상태를 검사하였으며, 실제 LED 가로등의 필드 실험을 통하여 조도분포와 동작 상태를 검증하였다. 본 논문에서 제안한 RTOS 기반의 점등제어 시스템은 여러 기능들을 각각의 태스크 모듈로 분리하여 독립성을 보장하기 때문에 시스템의 성능 향상 및 추가 기능들을 가능하게 하고, 지능적인 패턴 점등제어로 인하여 최적의 에너지 절감 효율성을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1122-1133
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• 2019

본 연구팀에서는 YARN 기반의 하둡 플랫폼에서 대규모의 태스크들로 구성된 Many-Task Computing(MTC) 응용들을 효율적으로 지원할 수 있는 신규 프레임워크로서 MOHA(Mtc On HAdoop)를 연구/개발해왔다. MTC 응용들은 수십만 개에서 수백만 개 이상의 대규모 태스크들로 구성되고 각 응용별로 자원의 사용 패턴이 다를 수 있기 때문에, 전체적인 시스템 성능 향상을 위해 MOHA-TaskExecutor(MTC 응용 태스크를 실행하는 주체)의 Adaptive Parallel Computability 기술 연구를 수행하였다. 이는 한 번에 하나의 태스크를 실행하던 기존의 처리 모델을 고도화하여 하나의 TaskExecutor가 동시에 여러 개의 태스크들을 실행함으로써 YARN Container의 병렬 컴퓨팅 능력을 극대화하기 위함이다. 이를 위해 각각의 TaskExecutor들이 "독립적이고, 동적으로" 동시에 실행시키는 MTC 응용 태스크들을 조정할 수 있도록 하였으며, 최적의 동시 실행 태스크 숫자를 찾기 위해서 Hill-Climbing 알고리즘을 활용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.1-9
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• 2024

본 논문에서는 LoRaEnergySim에 최적의 실시간 스케줄링 알고리즘으로 알려진 ED-H 스케줄링 알고리즘을 연동하여 LoRaWAN 클래스-A 단말기에 슈퍼 커패시터 기반의 에너지 하베스팅 시스템을 전원 공급 장치를 적용하였을 때 시간 제약성을 갖는 LoRaWAN 컨트롤러의 태스크와 응용 태스크의 실시간 스케줄링 알고리즘 간의 상호 시뮬레이션이 가능하도록 한다. 이를 위해 LoRaWAN의 상태와 상태 전환에 따른 시간과 에너지 특성을 로그 형태로 추출하고 타임 슬롯 기반의 ED-H 스케줄링 알고리즘에 적합하도록 태스크 모델을 수립하고 태스크가 CPU에 의해서 수행되는 특성에 따라 알고리즘이 시간 제약성을 만족하며 태스크를 수행할 수 있도록 확장하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 평가를 위해 LoRaEnergySim 시뮬레이션 결과가 제시된 동일 환경에서 패킷 송수신이 수행되는 것과 동시에 10%에서 90%의 CPU 점유율을 갖는 다양한 시간과 에너지 특성을 갖는 태스크 집합에 대해 ED-H 스케줄링 알고리즘을 수행하였으며, 실험 결과로 스케줄링 알고리즘에 따라 시간 제약성의 만족을 위해 슈퍼 커패시터의 에너지가 고갈되지 않는 한 태스크의 시급성을 우선하여 사용하는 것을 확인하여 상호 시뮬레이션의 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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• pp.445-450
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• 2007

NAND 플래시 메모리 기반의 실시간 임베디드 시스템에서는 일반적으로 shadowing 기법을 통해 프로그램을 수행한다. 그러나 shadowing 기법은 시스템의 부팅 시간을 증가시키고 불필요한 DRAM 영역을 차지한다는 단점 때문에 자원 제약이 심한 실시간 임베디드 시스템에는 적합하지 않다. 이에 대한 대안 중 하나는 demand paging 기법을 활용하는 것이다. 단, demand paging 환경에서는 page fault에 의한 시간 지연 때문에 태스크의 최악 실행 성능을 예측하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 NAND 플래시 메모리 기반의 실시간 임베디드 시스템에서 demand paging 비용을 고려한 태스크 최악 성능 분석 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 각 태스크에 대해 demand paging 비용을 계산하고, 이를 전통적인 WCRT 분석 기법과 결합하는 방법을 사용한다. 또한 demand paging 비용과 WCET 분석을 독립적으로 고려함으로써, 최악의 경우에도 분석 결과의 안정성을 보장하고 기존의 방법에 비해 분석 복잡도를 줄였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.151-154
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• 2020

대명사 참조해결은 문서 내에 등장하는 대명사와 이에 대응되는 선행사를 찾는 자연어처리 태스크이다. 기계 독해는 문단과 질문을 입력 받아 질문에 해당하는 알맞은 정답을 문단 내에서 찾아내는 태스크이며, 최근에는 주로 BERT 기반의 모델이 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 이러한 BERT 기반 모델의 성공에 따라, 최근 여러 연구에서 자연어처리 태스크를 기계 독해 문제로 변환하여 해결하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 최근 여러 자연어처리에서 뛰어난 성능을 보이고 있는 BERT 기반 기계 독해 모델을 이용하여 한국어 대명사 참조해결 연구를 진행하였다. 사전 학습 된 기계 독해 모델을 사용하여 한국어 대명사 참조해결 데이터로 fine-tuning하여 실험한 결과, 개발셋에서 EM 78.51%, F1 84.79%의 성능을 보였고, 평가셋에서 EM 70.78%, F1 80.19%의 성능을 보였다.