In Linux, real-time tasks are supported by separating real-time task priorities from non-real-time task priorities. However, this separation of priority ranges may not be effective when real-time tasks make the system calls that are taken care of by the kernel threads. Thus, Linux is considered a soft real-time system. Moreover, kernel threads are configured to have static priorities for throughputs. The static assignment of priorities to kernel threads causes trouble for real-time tasks when real-time tasks require kernel threads to be invoked to handle the system calls because kernel threads do not discriminate between real-time and non-real-time tasks. We present a dynamic kernel thread scheduling mechanism with weighted average priority inheritance protocol (PIP), a variation of the PIP. The scheduling algorithm assigns proper priorities to kernel threads at runtime by monitoring the activities of user-level real-time tasks. Experimental results show that the algorithms can greatly improve the unexpected execution latency of real-time tasks.
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.
현재까지 실시간 Linux를 위한 스케쥴러는 RM와 EDF 두 가지의 스케쥴러가 별도로 구현되어 있다. 이 두 가지 스케쥴러 중에서 사용자가 각각의 스케쥴링 알고리즘의 특성을 고려하지 않고 두 가지 방법을 선택하여 사용하고 있다. 이로 인해 실시간 시스템의 스케쥴링 가능성 검사의 미수행으로 종료시한 miss rate를 증가시키는 결과를 초래한다. 또한, 현재 실시간 Linux에서는 스케쥴 불가능한 태스크를 스케쥴함으로서 시스템이 정지되는 현상이 발생된다. 이러한 현상은 경성 실시간 시스템에서는 매우 치명적이다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 단점들을 해결하기 위한 안정적인 스케쥴링 가능성 검사를 통하여 RM와 EDF스케쥴링 방법의 특성에 맞게 적절한 스케쥴러를 사용함으로서 종료시한을 보장하고 또한 스케쥴이 불가능한 경우 태스크 스케쥴로 인해 발생되는 시스템 정지 현상을 제거하였다. 이를 위해서 본 논문에서는 태스크 집합의 효율적인 관리를 위한 스케쥴링 가능성 검사 알고리즘과 스케쥴러 선택 알고리즘을 제시한다.
Pfair 알고리즘은 다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합을 스케줄링 하는 최적 알고리즘인데, 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 한다. 최근 mode change 환경에서 도달 함수를 이용하여 최적 퀀텀을 동적으로 결정하는 방법들이 제안되었는데, 이 방법들에서는 최적 퀀텀을 구하기 위해 순차 탐색을 해야 되는 경우가 많이 발생하였다. 본 논문에서는 개선된 도달 함수를 이용하여 최적 퀀텀을 보다 빠르게 구할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다.
The considerations of the electrical device' characteristics and the customers' satisfaction have been important criteria for efficient smart grid systems. In general, an electrical device is classified into a non-interruptible device or an interruptible device. The consideration of the type is an essential information for the efficient smart grid scheduling. In addition, customers' scheduling preferences or satisfactions have to be considered simultaneously. However, the existing research studies failed to consider both criteria. This paper proposes a new and efficient smart grid scheduling framework considering both criteria. The framework consists of two modules - 1) A day-head smart grid scheduling algorithm and 2) Real-time sudden demand negotiation framework. The first method generates the smart grid schedule efficiently using an embedded genetic algorithm with the consideration of the device's characteristics. Then, in case of sudden electrical demands, the second method generates the more efficient real-time smart grid schedules considering both criteria. In order to show the effectiveness of the proposed framework, comparisons with the existing relevant research studies are provided under various electricity demand scenarios.
Researches about scheduling distributed real-time systems have some weak points, not scheduling both sporadic and periodic tasks and messages or being unable to guaranteeing the end-to-end constraints due to omitting precedence relations between sporadic tasks. This paper describes the application model of sporadic tasks with precedence constraints in a distributed real-time system. It is shown that existing scheduling methods such as Rate Monotonic scheduling are not proper to be applied to the system having sporadic tasks with precedence constraints. So this paper proposes an end-to-end laxity-based priority assignment algorithm which considers the practical laxity of a task and allocates a proper priority to a task.
This paper contains the multi-mission scheduling optimization of UAV within a given operating time. Mission scheduling optimization problem is one of combinatorial optimization, and it has been shown to be NP-hard(non-deterministic polynomial-time hardness). In this problem, as the size of the problem increases, the computation time increases dramatically. So, we applied the genetic algorithm to this problem. For the application, we set the mission scenario, objective function, and constraints, and then, performed simulation with MATLAB. After 1000 case simulation, we evaluate the optimality and computing time in comparison with global optimum from MILP(Mixed Integer Linear Programming).
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.
전자무역에서 실시간 시스템은 매우 중요한 역할을 담당한다. 각각의 태스크들은 제한된 시간이 주어져 있고, 제한된 시간 내에 문서 처리를 수행하지 못할 경우 큰 피해를 입을 수 있으므로 반드시 약속된 규정이 지켜져야 한다. 전자무역에서 스케줄링 가능성 기법들은 주로 주기적인 태스크를 사용하는데 이 방법 외의 다른 태스크 시간 조건과 비 주기적인 태스크 시간조건을 이용하여 보다 안정적인 사전예측 스케줄링 가능성 알고리즘의 연구가 필요하다. 본 논문은 개별 태스크 이용율을 사용하여 예측가능성을 높이기 위한 알고리즘을 제안하며, 기존의 태스크 전체 이용율과 제안한 알고리즘을 이용한 스케줄링 가능성 조건을 제시하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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