다중 프로세서 상의 공유 자원을 포함하는 태스크를 스케줄링 하는데 있어서 마감 시간을 기준으로 스케줄링 하는 EDF (Earliest Deadline First) 를 그대로 적용한 GEDF (Global EDF) 알고리즘은 공유 자원을 가지는 태스크에 대한 처리가 없어서 스케줄링 성공률이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 공유 자원을 포함하는 태스크를 위해 태스크를 공유 자원을 접근하는 임계영역을 포함하는 부분과 그렇지 않은 부분으로 각각 나누어 개별적인 마감 시간을 부여해 처리하는 EDFP (Earliest Deadline First with Partitioning) 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 평가 결과 공유 자원을 포함하는 태스크들에 대하여 EDFP는 시스템 이용률이 높아지고 프로세서의 개수가 많이 질수록 GEDF 보다 나은 성능을 보인다.
일반적으로 주문형 비디오 시스템(Video-On-Demand)에서는 계산 능력보다는 I/O 기능 및 저장 요구사항이 더 중요하다. CPU 기술의 발달로 프로세서의 성능과 디스크 속도 사이의 차이는 점차로 넓어지고 있는 실정이다. 그러AM로, 디스크 시스템이 VOD 시스템에서 대표적으로 병목 현상을 초래하게 된다. 이러한 물리적인 제한을 완화하기 위하여 디스크 배열 시스템이 사용된다. 디스크 배열 시스템의 I/O 성능은 프로세서의 능력, I/O 스케줄링 정책, 배열에 사용되는 구성 디스크의 수, 디스크 블록 크기, 블록 배열 정책 등에 의하여 개선될 수 있다. 본 논문에서 고려된 디스크 스케줄링 기법들로는 EDF(Earliest Deadline First), SCAN, SCAN-EDF, Round-robin, GSS(Grouped Sweeping Scheme) 및 SCAN의 변형된 형태인 C-SCAN, LOOK, C-LOOK 등이 있다. 이러한 디스크 스케줄링 기법들을 중심으로 모의실험을 수행하고 파리미터들이 성능에 미치는 영향을 분석하였다.
배터리로 동작하는 휴대용 임베디드 시스템에서 에너지 소모는 중요한 설계 파라미터이며, 동적 전력 관리는 잘 알려진 저전력 설계 기법중의 하나이다. 본 논문에서는 실시간 시스템에서 에너지를 고려한 태스크 스케줄링 알고리듬을 제안한다. 제안한 스케줄링 알고리듬은 시스템에 여유 시간이 존재할 경우 장치 중첩도가 높은 태스크가 우선적으로 수행되도록 스케줄링 하여 장치의 전력 상태 전환 횟수를 줄여준다. 전력 상태 전환 횟수가 줄어들 경우 상태 전환에 따른 전력 소모가 감소하고, 동적 전력 관리의 기회를 더욱 얻을 수 있다. 실험 결과 EDF 알고리듬으로 동작 하는 시스템에서 동적 전력 관리를 한 경우와 비교하였을 때 에너지 소모가 약 23% 감소하였다.
센서 네트워크는 여러 분야에서 활용할 수 있는 기술이다. 센서 노드가 외부에서 채취한 데이터를 실시간으로 사용자에게 전달하는 것은 매우 중요하다. UC 버클리에서 개발된 TinyOS는 센서 노드에서 동작하는 운영체제 중 가장 많이 사용되고 있다. TinyOS는 Event-driven 방식이며 Component 기반의 센서 네트워크 운영체제이다. 기본적으로 비선점 방식의 스케줄러를 사용함으로써 TinyOS의 실시간성을 보장하기 어렵다. 최근 연구에서 TinyOS의 빠른 반응성을 위해 Priority Level Scheduler라는 선점 기능이 제안되었다. 여기서 본 논문은 TinyOS의 실시간성의 보장을 위해 Priority Level Scheduler에 EDF(Earliest Deadline First)를 적용한 선점형 EDF 스케줄링 방식을 제안하고자 한다.
경성 실시간 시스템(Hard Real-Time System)어서는 주기 태스크들의 엄격한 마감시간(Deadline) 보장이 시스템의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 CPU의 이용률(Utilization)이 높아 비율단조 정책으로는 마감시간을 보장 할 수 없는 주기 태스크들을 위해 확장된 스케줄 가능성 검사를 통해 수행할 태스크들의 공통 주기(L.C.M : Least Common Multiple)내에서 EDF(Earliest-Deadline First) 정책을 기반으로 마감시간 보장 수행패턴(Feasible Pattern)을 찾고, 이를 참조하여 우선순위를 고려하지 않고 태스크들을 강제 수행할 수 있게 하는 비율단조 기반의 스케쥴링 기법을 제안한다. EDF를 기반으로 생성된 패턴은 EDF 정책의 특성에 따라 CPU의 이용률을 100% 까지 가능하게 하며 패턴을 참조하여 강제 수행함으로써 EDF 정책이 갖는 실행시간 스케쥴링 오버헤드를 없앨 수 있다.
다중처리기 상에서 실시간 태스크 스케줄링에 대한 연구가 현재 많이 수행되고 있지만, 주로 Pfair(P-fairness)와 EDF(Earliest Deadline First) 알고리즘에 대한 연구이다. Pfair는 이론적인 연구에 초점을 두고 있으며, EDF는 처리기들을 효율적으로 이용하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 다중처리기 상의 주기적인 실시간 태스크 집합을 대상으로, LLA(Least Laxity Algorithm) 알고리즘이 높은 스케줄링 가능성(schedulability)을 가짐을 먼저 보인다. 다음으로 기존 알고리즘들의 문제점을 보완하기 위해 EDF와 LLA를 결합한 ED/LL(Earliest Deadline/Least Laxity)이라는 알고리즘을 제시한다. ED/LL은 LLA보다 문맥교환 횟수는 적고 EDF보다 스케줄링 가능성이 높으며, 구현 오버헤드도 크지 않다.
In 3rd-generation mobile communication systems providing packet service, optimal scheduling algorithms we needed to increase service efficiency. In this paper, three scheduling algorithms (SP, EDF, and RPQ) which have been studied in the field of computer networks are applied with transmit power constraint to an interference-limited CDMA system, proving to be efficient.
Most of the tasks in wireless sensor networks (WSN) are requested to run in a real-time way. Neither EDF nor FIFO can ensure real-time scheduling in WSN. A real-time scheduling strategy (RTS) is proposed in this paper. All tasks are divided into two layers and endued diverse priorities. RTS utilizes a preemptive way to ensure hard real-time scheduling. The experimental results indicate that RTS has a good performance both in communication throughput and over-load.
무인항공기는 사물인터넷 분야에서 중요한 발명중의 하나이며 많은 응용에서 사용되고 있다. 특히 소형 무인항공기(드론)는 배터리로 동작을 하기 때문에 서비스 도중 또는 서비스간에 충전소에서 배터리 충전과 배터리 교체가 필요하다. 배터리 충전소가 제한된 상황에서 먼저 충전할 드론을 스케쥴링하고 충전된 배터리를 할당하는 문제는 중요하다. 본 논문에서는 효율적인 드론의 배터리 충전 스케쥴링 알고리즘을 제안하였다. 드론을 위한 배터리 충전 스케쥴링 알고리즘의 기본 아이디어는 실시간처리 환경에서 마감시간을 만족하기 위하여 마감시간을 고려함(EDF)과 동시에 대기시간을 줄이기 위해서 충전시간을 동시에 고려(SJF)하였다. 즉, 마감시간이 짧을수록 그리고 충전시간이 짧을수록 높은 우선순위를 부여하여 마감시간 준수율을 높이고 평균 대기시간을 줄임으로서 결과적으로 마감시간 준수율향상과 대기시간 단축이라는 두가지 측면을 동시에 만족할 수 있는 기법을 고려하였다. 이미 충전된 배터리의 할당에서는 충전시간이 길수록 높은 우선순위를 배정하므로서 평균 대기시간을 줄일 수 있다. 시뮬레이션 결과 제안 알고리즘을 이용하여 마감시간 준수율과 평균 대기시간 측면에서 기존 알고리즘(EDF와 SJF)과 비교하여 좋은 성능을 보임을 확인하였다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로시스템 파라메터와 사용자 요구사항에 따라 배터리 충전 스케쥴링과 배터리 할당 알고리즘을 합리적으로 선택할 수 있다.
배터리 기반의 실시간 내장형 시스템에서는 실시간성을 만족시키기 위한 고속의 성능뿐만 아니라 배터리의 수명을 늘리기 위한 높은 에너지 효율이 요구된다. 실시간 동적전압조정(Real-Time Dynamic Voltage Scaling : RT-DVS)은 이러한 두 가지 요구사항을 만족시키기 위한 핵심기술이다. 본 논문에서는 ccEDF에 기반한 고 효율의 동적전압조정 알고리듬인 EccEDF를 제안한다. EccEDF는 ccEDF의 최대 장점중 하나인 구조적 단순성을 유지하면서 ccEDF 알고리듬의 보수성에 의해 간과된 소요시간(elapsed time)을 고려하여 태스크의 종료시 슬랙에 의해 절감될 수 있는 최대 이용률을 정확하게 계산할 수 있는 알고리듬이다. 절감될 수 있는 최대 이용률은 조기종료 시점에서 잔여수행시간($C_i-cc_i$)을 잔여시간($P_i-E_i$)으로 나누어 계산할 수 있으며, 플루이드 스케줄링 모델을 이용하여 이를 증명한다. 또한 인텔사의 동적전압조정 프로세서 중 초기 모델인 PXA250과 0.28V에서 1.2V까지 폭넓은 동적전압조정 능력을 가진 최신 IA-32 프로세서의 모델을 사용한 시뮬레이션을 통해 실제 응용에서도 EccEDF가 ccEDF 보다 우수함을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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