하드웨어가 많이 발전하면서 안전성 확보가 필요한 실시간 임베디드 시스템에도 가상화 기술이 적용되고 있는 추세다. 그러나 가상화 기술 적용 시, 스케줄러가 여럿 존재하게 되고, 이 스케줄러들 사이에 계층이 존재하게 되어 스케줄링 중 오류가 발생할 수 있는 단점이 있다. 임베디드 시스템의 제어 소프트웨어 같은 경우, 작은 문제로도 인명적, 재산적 피해가 클 수 있어 반드시 안전성 확보 여부를 검증해야 한다. 실시간 임베디드 시스템에 스케줄러가 계층적으로 존재하는 경우, 안전성 확보를 위해 반드시 스케줄링 가능성을 확인해야 한다. 본 논문은 여러 수준의 계층적 스케줄링 시스템을 정형기법(formal methods)을 사용하여 스케줄링 가능성을 확인할 수 있는 프레임워크를 소개한다.
본 논문에서는 MPEG-2 비디오 스트림의 프레임을 디코딩하는 멀티미디어 태스크에 대한 효율적인 실시간 스케줄링 기법이 제시된다. 태스크 모델에서 각 프레임은 각각의 멀티미디어 태스크에 의하여 디코딩되며 각 태스크는 비디오 스트림내 프레임의 순서와 중요도에 따라 우선 순위가 설정된다. MPEG-2 비디오 스트림의 디코딩 기능을 수행하는 멀티미디어 태스크마다 CPU 대역폭을 효과적으로 할당하고자 우선순위에 기반한 스케줄링 기법을 사용하는 것이다. 본 논문에서 멀티미디어 태스크에 할당된 CPU 대역폭을 우선순위에 따라 동적으로 제어하는 방법이 기술된다. 우선순위에 의한 스케줄링 기법의 주요 목적은 멀티미디어 태스크들의 디코딩 시간을 감소시키는 한편 종료시한 이후에 실행이 완료되는 디코딩 태스크의 수를 최소화함으로써 멀티미디어 시스템의 실시간적 성능을 향상시키는 것이다. 제시된 스케줄링 기법의 성능은 시뮬레이션 실험을 통하여 다른 기법과 비교 분석된다.
본 논문은 IPTV, VoD와 같은 비디오 스트리밍 트래픽에 대해 큐 길이 변동을 최소화하여 안정적인 지연변이를 보장할 수 있는 스케줄링 방안을 제안한다. MPEG-4 및 H.264와 같은 코덱은 가변 비트율(VBR)로 영상 프레임을 전송하기 때문에 일정 시간 내에 전송되어야 하는 트래픽의 양이 매우 유동적이다. 기존 스케줄링 방안을 이용하여 영상 프레임을 전송할 경우 VBR 특성으로 인해 종단간 패킷 전달 지연변이의 증가를 초래한다. 이에 우리는 대량으로 유입되는 스트리밍 트래픽에 대하여 패킷의 대량 유입 크기와 도착률을 고려하여 서비스율을 적응적으로 제어함으로써 큐 길이 변화율을 최소화할 수 있는 스케줄링 방안을 제안한다. 제안 방안을 이용할 경우 큐 길이 변동의 최소화를 통해 보다 안정적으로 영상 서비스 패킷을 전달할 수 있다. 제안 방안의 유효성을 확인하기 위해 우리는 큐잉 모델을 이용하였으며, 또한 OPNET 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문에서는 분산된 자원 관리를 위한 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 새로운 특징들을 가진다. 첫째로, 자원 관리 시스템은 시스템 속성에 의해 특징지어지는 자원 컨텐츠 정보를 사용하여 분산되어진다. 자원 컨텐츠에 의거하는 분산 시스템은 그리드를 통해 워크로드 균형을 고려한다. 또한 Quality of Service(QoS)를 위한 특수한 스케줄링 요청을 만족시킨다. 두 번째로. 분산 시스템은 계층적 peer-to-peer 네트워크를 구성한다. 이러한 peered 네트워크는 효과적인 메시지 라우팅 메커니즘을 제공한다. 제안된 프레임워크가 시뮬레이션을 통하여 분산 환경에서 QoS를 만족한다는 것을 증명하고 있다.
데이터 센터에서는 물리적인 규모 증가와는 달리 별도의 처리 없이는 분산처리 프레임워크가 동일한 클러스터 내에서 복수로 동작할 수 없어 전체 환경을 정적으로 분할하여 이들을 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 최근 연구에서는 복수의 프레임워크를 한 클러스터 내에서 동작시킴으로써 클러스터의 활용률을 높이는 방향으로 이루어지고 있다. Mesos는 복수의 분산처리 프레임워크를 한 클러스터에서 동작시키기 위한 시스템 중 하나로 각 프레임워크 스케줄러의 스케줄링을 지원하는 단일 Allocation Module을 가진다. Allocation Module은 모든 Slave와 프레임워크 스케줄러들의 요청을 처리하는데, 시스템 규모가 커질수록 Allocation Module으로 집중되는 부하가 증가하여 이에 따른 할당 속도 저하로 정상적인 동작이 불가능해진다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Mesos 시스템의 Allocation Module 병렬화를 제안한다. 제안 방식을 통해 Allocation Module의 부하를 분산함과 동시에 Head-of-line Blocking으로 인한 스케줄링 지연 문제를 해결할 수 있을 것이다.
본 논문은 다운링크 다중 선박 네트워크에서 동적으로 협력 전송(CoMP Transmission; Coordinated Multi-point Transmission)을 사용하는 유틸리티 함수를 도출하고 이를 기반으로 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 스케줄링 기법은 수율과 공정성을 고려한 PF 형태의 유틸리티 함수를 최대화하기 위해서 매 프레임 협력적 전송 여부를 결정하고, 유틸리티 함수를 최대화하는 사용자를 선택한다. 특히 제안하는 유틸리티 함수 기반의 스케줄링 기법은 셀 경계 지역에 위치하는 사용자의 서비스 품질을 만족시키는 것을 목적으로 한다. 무선 환경에서 PF(Proportional Fair) 스케줄링을 사용할 때 제안한 유틸리티 함수를 기반으로 하는 스케줄링 기법의 성능을 평가한다. 모의실험을 통하여 제안하는 스케줄링 기법은 협력적 통신 네트워크와 비협력적 통신 네트워크를 동적으로 사용함으로써 전체 네트워크의 성능을 유지하면서 가장자리에 있는 선박의 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.
이 논문은 프레임 기반의 비디오 응용에 대해서 화질 (video quality) 제약을 고려한 응용 수준(application-level)에서의 에너지 최적화 기법을 제안한다. 화질과 에너지 소모 사이에는 상관관계 (trade-off)가 있음을 이용하여. 본 논문은 H.263 인코더의 화질을 실시간으로 모니터링해서 프레임 속도(frame rate)를 자동으로 조절하는 알고리즘을 제안한다. 기존 동적 전압 스케줄링 (DVS: dynamic voltage scheduling) 기법은 유휴 시간 (slack time)을 주어진 것이라고 가정하는 반면, 제안하는 기법은 유휴 시간 자체를 증가시켜서 DVS 기법의 효과를 향상시킨다. 제안하는 기법이 주어진 화질 제약을 만족하며 상당한 에너지 소모를 감소함을 실험을 통해서 알 수 있다.
본 논문에서는 클러스터링 무선 센서 네트워크 환경에서 효율적으로 TDMA 스케줄링을 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 기존의 연구에서는 유휴(idle) 구간과 스케줄(schedule) 구간을 매 프레임 수행해야하는 오버헤드가 발생하는데 이러한 오버헤드로 인하여 불필요한 에너지 소모가 일어나고, 전송 지연이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하며 클러스터를 구성하고 있는 멤버 노드들의 수와 멤버 노드들이 가지고 있는 트래픽 부하(Traffic Load)를 사용하여 프레임을 동적으로 스케줄링 하는 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서 제안된 DS-MAC(Dyamic Sceheduling MAC) 프로토콜은 에너지 효율적이고, 전송 지연을 줄일 수 있는 장점을 가진다. 수학적 분석 방법을 사용하여 기존의 연구들과의 성능을 비교가 이루어졌다.
최근 스마트 물류, 핀테크, 엔터테인먼트 등 다양한 산업 분야의 인공지능 워크로드들이 클라우드 상에서 실행되고 있다. 본 논문은 이기종 GPU 클러스터로 구성된 다중 테넌트 클라우드 시스템에서 다양한 인공지능 워크로드가 실행될 때 발생하는 스케줄링 문제를 다룬다. 전통적인 스케줄링은 이러한 환경에서 GPU 이용률을 크게 저하시켜 시스템의 성능을 떨어뜨린다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 유전 알고리즘 기반의 최적화 기법을 사용하는 새로운 스케줄링 접근 방식을 제안하고, 이를 프로세스 기반 이벤트 시뮬레이션 프레임워크에 구현하였다. 알리바바의 MLaaS 클러스터에서 수집한 광범위한 인공지능 작업들의 트레이스를 재현하는 실험을 통해 제안하는 스케줄링이 기존 스케줄링에 비해 GPU 이용률을 크게 개선함을 확인하였다.
이 연구에서는 항공기의 주기 문제를 해결하여 주는 스케줄링 시스템과 그 조정을 위한 전문가 시스템(RACES : Ramp Activity Co-ordination Expert System)을 설계 및 개발한 내용을 기술하고 있다. RACES는 공항에서 매일 발생하는 출발편 및 도착편 항공기를 브릿지(bridge)와 스팟(spot)에 배정하기 위해 인간 전문가(human expert)로부터 습득한 해당 분야의 지식(도메인 지식) 및 휴리스틱(heuristic)을 지식 베이스로 갖고 있다. 이 RACES는 브릿지/스팟과 항공기 간에 내적 관계, 예를 들어 승객 및 공항의 그라운드 핸들링(ground handling) 등과 같은 복잡하며 동적인 제약조건 들로부터 발생하는 복잡한 스케줄링 문제를 수반한다. 매일 발생하는 600편 정도의 항공기에 대한 주기장 관리 스케줄링이 인간 전문가에 의해 수행되어졌을 경우에는 약 4~5시간이 소요되는 반면 RACES에 의해 수행되어졌을 경우에는 약 20초 정도의 시간이 소요되었고 RACES로부터 얻어진 스케줄링 결과는 해당 분야의 전문가들로부터 인정되었다. RACES는 또한 예외적인 상황이 발생했을 경우에 스케줄의 부분적인 조정을 처리하도록 설계되었다. 하루의 스케줄링이 완료된 후 항공기의 변경 및 지연 메시지는 도메인 전문가의 지식을 바탕으로 스케줄링에 반영되어 스케줄이 조정되어야 한다. 동적 재스케줄링(reactive scheduling) 단계는 도메인 전문가의 지식 모델 분석을 통해 사용자 그래픽 인터페이스의 규칙과 시나리오로써 효과적으로 나타내어진다. 항공편의 변경 및 취소로 인해 발생되는 항공기 배치의 조정은 현재 스케줄에 반영되어져야 하기 때문에 이러한 항공기 배치의 조정은 동적 재스케줄링을 위해 메인 프레임으로부터 RACES에게 통보되어져야 하며 부분적인 재스케줄링을 처리하는 것에는 불규칙적인 요소들이 많기 때문에 RACES에 의해 스케줄의 조정이 반 자동적으로 수행된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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