The imprecise computation technique ensures that all time-critical tasks produce their results before their deadlines by trading off the quality of the results for the computation time requirements of the tasks. In the imprecise computation, most scheduling problems of satisfying both 0/1 constraints and timing constraints, while the total error is minimized, are NP-complete when the optional tasks have arbitrary processing times. In the previous studies, the reasonable strategies of scheduling tasks with the 0/1 constraints on uniprocessors and multiprocessors for minimizing the total error are proposed. But, these algorithms are all off-line algorithms. Then, in the on-line scheduling, NORA(No Off-line tasks and on-line tasks Ready upon Arrival) algorithm can find a schedule with the minimum total error. In NORA algorithm, EDF(Earliest Deadline First) strategy is adopted in the scheduling of optional tasks. On the other hand, for the task system with 0/1 constraints, NORA algorithm may not suitable any more for minimizing total error of the imprecise tasks. Therefore, in this paper, an on-line algorithm is proposed to minimize total error for the imprecise real-time task system with 0/1 constraints. This algorithm is suitable for the imprecise on-line system with 0/1 constraints. Next, to evaluate performance of this algorithm, a series of experiments are done. As a consequence of the performance comparison, it has been concluded that IOSMTE(Imprecise On-line Scheduling to Minimize Total Error) algorithm proposed in this paper outperforms LOF(Longest Optional First) strategy and SOF(Shortest Optional First) strategy for the most cases.
부정확한 실시간 스케쥴링은 실시간 시스템에 일시적인 과부하가 발생할 때, 보다 덜 중요한 태스크들을 희생시킴으로서 시간적 오류들의 결과로 발생될 수 있는 나쁜 효과들을 최소화시키기 위하여 사용될 수 있다. 부정확한 실시간 스케쥴링에 있어서, 모든 경성 실시간 태스크는 논리적으로 필수적 태스크와 선택적 태스크로 나누어 질 수 있다. 최근들어서, 선택적 태스크들을 지연시킴으로서 총오류를 최소화시키면서도 필수적 태스크들의 스케쥴가능성을 향상시키는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나, 이러한 연구들에서의 스케쥴가능성은 각 각의 선택적 태스크의 실행요구시간이 대응하는 필수적 태스크의 실행요구시간보다 작거나 같을 때 에만 적용된다는 제약이 있었다. 그래서, 본 논문에서는 이전의 연구들의 필수적 및 선택적 태스크들에 대한 실행요구시간 제약조건과 정 반대되는 제약조건 하에서도 적용될 수 있는 새로운 지연 전략을 제시하였다. 그럼에도 불구하고, 본 논문에서 제시한 지연 전략은 총오류를 최소화시키면서도 이전 연구들에 비하여 유사하거나 더 우수한 스케쥴가능성 성능을 보여 주었다.
본 논문은 필수 실행 부분과 선택 실행 부분으로 구성된 불확정 태스크(imprecise task) 모델에서 효과적으로 스케줄링 하는 EDF(Earliest Deadline First)기반의 알고리즘을 제안한다. 이러한 태스크 모델은 태스크가 과부하 상태가 되었을 때 처리하는데 유용하게 사용된다. 과부하 상황이 발생하면 선택 실행 부분 중 일부를 포기해야 하는데, 제안한 DOP 알고리즘은 이후에 발생할 태스크에 대해서 보다 유연하게 대처 할 수 있게 하기 위해서 마감시간이 빠른 태스크의 선택 실행 부분을 제거하고, 마감시간이 늦은 태스크의 선택 실행 부분을 남기는 방법을 사용한다. 시뮬레이션을 통하여 성능을 평가한 결과 DOP는 기존에 연구된 스케줄링 알고리즘들에 비해서 좋은 성능을 보였다.
The imprecise real-time system provides flexibility in scheduling time-critical tasks. Most scheduling problems of satisfying both 0/1 constraint and timing constraints, while the total error is minimized, are NP complete when the optional tasks have arbitrary processing times. Liu suggested a reasonable strategy of scheduling tasks with the 0/1 constraint on uniprocessors for minimizing the total error. Song et al suggested a reasonable strategy of scheduling tasks with the 0/1 constraint on multiprocessors for minimizing the total error. But, these algorithms are all off-line algorithms. On the other hand, in the case of on line scheduling, Shih and Liu proposed the NORA algorithm which can find a schedule with the minimum total error for a task system consisting solely of on-line tasks that are ready upon arrival. But, for the task system with 0/1 constraint, it has not been known whether the NORA algorithm can be optimal or not in the sense that it guarantees all mandatory tasks are completed by their deadlines and the total error is minimized. So, this paper suggests an optimal algorithm to search minimum total error for the imprecise on-line real-time task system with 0/1 constraint. Furthermore, the proposed algorithm has the same complexity, O(N log N), as the NORA algorithm, where N is the number of tasks.
실시간 시스템에는 정확한 계산 기법과 부정확한 계산 기법이 있다. 부정확한 계산 기법은 실시간 시스템에서 스케쥴링의 유연성을 제공하는 수단이다. 지금까지 큐잉이론을 이용한 부정확한 스케쥴링에 관한 연구들은 태스크들의 평균 결과의 질과 평균 대기시간을 정충한 때의 비용과 장점들을 명확하게 수량화하는 것들이었다. 이논문은 두개의 부정확한 스케쥴링 방법을 사용할 때, 어떤 태스크가 부정확한 계산이 될 부정확한 확률들을 구하였으며 또한, 이런 두 방법의 부정확한 확률들의 여러 단조형 부정확한 시스템 매개변수들에 대한 의존성을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 멀티미디어 데이터들로 구성된 부정확한 실시간 태스크 집합들을 여러 가지 인자들을 사용하여 생성하고 생성된 부정확한 실시간 태스크 집합의 스케줄가능성을 이 태스크 집합의 실행 이전에 분석할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 또한 태스크 집합의 생성 시 사용된 인자들의 값의 변화에 따른 태스크 집합의 스케줄가능성도 살펴보았다. 실험결과에 의하면 태스크들의 필수적 부분들의 실행요구시간이 커질수록 그리고, 임의의 시점에서 스케줄 될 수 있는 태스크들의 개수가 많아질수록 태스크집합의 스케줄가능성은 희박해진다는 것이 입증되었다. 본 논문에서 제시된 스케줄가능성 분석 알고리즘은 멀티미디어 데이터들의 005 서비스에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
(경성) 실시간시스템에 있어서, 모든 긴급한 태스크는 만기라고 하는 시간적 제약조건을 충족시켜야만 한다. 개방시스템 환경이나 멀티미디어 서비스들을 위한 것들과 같은 많은 컴퓨터시스템들은 온라인으로 도착하는 새로운 작업들을 허용할 수 있느냐 없느냐에 대한 실시간 제어를 위한 효율적인 스케쥴가능성 검사를 필요로 한다. 비록 지금까지 여러가지의 다항식복잡도를 갖는 스케쥴 가능성 검사들이 제안되어 왔지만 이들은 시스템에 상당한 과부하가 걸릴때에는 이 시스템의 스케쥴 가능성을 종종 정확하게 판정하지 못한다. 더욱이, 온라인 실시간 스케쥴가능성검사들에 있어서의 대부분의 연구들이 주기적인 태스크 응용들에 집중되어 있다. 그래서 본 논문에서는 시스템에 과부하가 발생할 때 비주기적이며 선점가능한 태스크 집합들로 구성된 부정확한 온라인 실시간 태스크 시스템을 실행하기 이전에 스케쥴가능한지를 예측할 수 있는 효율적인 온라인 실시간 스케쥴 가능성 검사 알고리즘을 제시하였다.
A task in imprecise computation consists of mandatory part and optional part. The optional part can be executed partially and the quality of service is measured by the amount of the execution. Many paper showed that multimedia systems are good applications of imprecise computation. It is important to guarantee QoS which is a critical factor in multimedia systems. Previous works didn't consider QoS and processor slack were assigned randomly to tasks. This paper presented a systemic slack assignment method according to QoS levels of tasks. A simulation result showed that our method can be a good choice for multimedia systems with QoS requirement.
부정확한 실시간시스템은 시간적으로 긴급한 태스크들을 융통성있게 스케줄링해줄 수 있다. 총 오류를 최소화시키면서 0/1제약조건과 시간적 제약조건들을 모두 만족시키는 대부분의 스케줄링문제들은 선택적 태스크들이 임의의 수행시간을 갖고 있을 때 NP-complete이다. Liu는 단일처리기상에서 0/1제약조건을 갖는 태스크들을 총 오류가 최소화되도록 스케줄링시킬 수 있는 합리적인 전략을 제시하였다. 또한, 송 등은 다중처리기상에서 0/1제약조건을 갖는 태스크들을 총 오류가 최소화되도록 스케줄링시킬 수 있는 합리적인 전략을 제시하였다. 그러나, 이러한 알고리즘들은 모두 오프라인 알고리즘들이다. 그런데, 온라인 스케줄링에 있어서, NORA알고리즘은 부정확한 온라인 태스크 시스템상에서 최소의 총 오류를 갖는 스케줄을 찾을 수 있다. 이러한 NORA알고리즘에 있어서, EDF전략이 선택적 스케줄링에 적용되었다. 한편, 0/1 제약조건을 갖는 태스크시스템에 있어서는, EDF스케줄링이 총 오류가 최소화된다는 측면에서 최적이 아닐수도 있다 더욱이, 선택적 태스크들이 그들의 실행요구시간의 오름차순으로 스케쥴될 때, EBF전략이 적용된 NORA알고리즘이 최소의 총오류를 산출할 수 없을지도 모른다. 그러므로, 본 논문에서는, 0/1제약조건을 갖는 부정확한 태스크 시스템의 총 오류를 최소화시키는 온라인 알고리즘이 제안되었다. 그리고나서, 제시된 알고리즘과 NORA 알고리즘 사이의 성능을 비교하기 위하여 여러 가지 실험들이 수행되었다. 두 알고리즘들 사이의 성능비교의 결과로서, 선택적 태스크들이 그들의 실행요구시간들의 임의의 순서대로 스케줄 될 때는 제안된 알고리즘이 NORA알고리즘과 비슷한 총 오류를 산출하지만 특별히 선택적 태스크들이 그들의 실행요구시간들의 오름차순으로 스케줄 될 때는 제안된 알고리즘이 NORA알고리즘보다 더 적은 총 오류를 산출할 수 있음이 밝혀졌다. 프라이버시 문제를 해결하도록 방안을 제시한다. 구간 보안 역시 완전한 솔루션을 제시하고 있지는 않다. 본 논문에서는 이러한 취약성을 고찰하고 그에 따른 대응방안을 제시하였다.긴 경우가 1예 있었으며, 수술 후 30일내 사망한 예가 1예였고 다른 1예는 전이성 암으로 사망하였다. 걸론: 근치적 방법으로 치료가 힘든 경우의 만성 농흉 환자들에게 있어 개방식 배농술과 근육이식술, 근육피판을 이용한 최종적인 개방창 폐쇄술까지의 단계적인 접근 방법이 안전하고 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 생각한다.만으로 야뇨횟수에 호전을 보이는 초기반응군 경우 2개월째 투약반응이 유의하게 좋았다. 이로써 야뇨증의 치료초기 행동요법에 대한 반응정도는 치료효과를 예측하는 지표로서 활용될 수 있다고 판단된다.지침을 제공할 수 있다. 소아의 첫 요로감염시 초음파나 $^{99m}Tc$-DMSA 신장 스캔상에서 양성소견이 있을 경우 배뇨성 방광 요도 조영술 검사를 시행하는 것이 좋으며, 초음파와 $^{99m}Tc$-DMSA 신장 스캔상에서 양성소견이 없을 경우라도 CRP 또는 백혈구 등의 임상자료들을 평가하여 배뇨성 방광 요도 조영술 검사를 시행유무를 결정하는 것이 잔존하는 방광요관역류를 찾는데 도움이 될 것으로 생각된다.O$로 고칼슘뇨군에서 더 농축된 소변을 보았다(P=0.003). 결론 :고칼슘뇨군의 소변화학검사의 가장 특징적인 소견은 요소 배설과 사구체여과율의 증가로서 이는 고칼슘뇨군이 비고칼슘뇨군에 비하여 고단백식이를 하고 있을 가능성을 시사한다. 나트륨과 칼슘은 사구체 여과가 증가함에 따라 원위세뇨관 및 집합관에 도달하는 양도 증가하고 그 곳에서 나트륨의 재흡수 기전이 매우 정교하게 이루어지는데 비하여 칼슘의 그 것은 그렇지 못하여 고칼슘뇨증을 일으켰을 가능성이 있다. 향후 고칼슘뇨 환아를 진료함에 있어서 단백질 섭취 등식이
부정확한 실시간 시스템은 시간적으로 긴급한 태스크들을 융통성있게 스케쥴링해 줄 수 있다. 총 오류를 최소화시키면서 0/1 제약조건과 시간적 제약조건들을 모두 만족시키는 대부분의 스케쥴링문제들은 선택적태스크들이 임의의 수행시간을 갖고 있을 때 NP-complete이다. Liu는 단일처리기상에서 0/1제약조건을 갖는 태스크들을 총 오류가 최소화되도록 스케쥴링시킬 수 있는 합리적인 전략을 제시하였다 또한, 송 등은 다중처리기상에서 0/1제약조건을 갖는 태스크들을 총 오류가 최소화되도록 스케줄링 시킬 수 있는 합리적인 전략을 제시하였다. 그러나, 이러한 알고리즘들은 모두 오프라인 알고리즘들이다. <중략> 두 알고리즘들 사이의 성능비교의 결과로서, 선택적 태스크들이 그들의 실행요구시간의 임의의 순서대로 스케쥴될 때는 제안된 알고리즘이 NORA 알고리즘과 비슷한 총오류를 산출하지만 특별히 선택적 태스크들이 그들의 실행요구시간의 오름차순으로 스케쥴될 때는 제안된 알고리즘이 NORA 알고리즘보다 더 적은 총오류를 산출할 수 있음이 밝혀졌다. 본 논문에서 제시된 알고리즘은 레이다의 추적, 이미지 처리, 미사일 제어 등의 응용에서 효과적으로 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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