• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권6호
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• pp.337-343
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• 2006

Stack Resource Policy (SRP)는 몇 가지 독특한 특성을 가진 실시간 동기화 프로토콜이다. 그 특성 중의 하나는 초기 수행 차단(early blocking)으로서, 공유자원을 요청하는 시점에 작업의 수행을 정지시키는 것이 아니라, 작업의 수행 시점 자체를 연기하도록 한다. SRP가 EDF와 같은 동적 우선순위 스케줄링 알고리즘과 같이 사용될 경우, 초기 수행 차단을 지원하기 위해 스케줄러는 수행이 블록(block)되지 않을 작업 중 가장 우선순위가 높은 작업을 선택해야 하며, 이러한 탐색 연산은 수행 오버헤드(runtime overhead)의 원인이 된다. 본 논문에서는 SRP와 EDF를 같이 사용할 때의 스케줄러 수행 오버헤드를 분석한다. 기존의 준비 큐(ready Dueue) 구현 방식과 탐색 알고리즘을 사용하면 작업의 수가 많아짐에 따라 작업 탐색 오버헤드가 매우 커진다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문은 스케줄러가 효율적으로 작업을 탐색할 수 있는 준비 큐 자료구조와 O([log$_2n$])의 복잡도를 가지는 작업 탐색 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권11호
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• pp.1333-1343
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• 1999

경성 실시간 시스템의 태스크들은 논리적으로 올바른 결과를 산출해야 하지만 또한 각자의 시간 제한 조건을 만족하여야 한다. 간격제한 스케줄링은 시간 제한 조건이 시간 간격 제한으로 주어지는 실시간 태스크들을 스케줄하기 위하여 도입되었다. 간격제한 스케줄링에서의 각 태스크들은 시간 간격 제한 조건을 갖는데, 이것은 태스크의 두 연속적인 수행의 종료시간에 대해 제한을 가한다. 다시 말해, 간격제한 스케줄링에서의 각 태스크 수행은 그 태스크의 직전 수행 완료 시간으로부터 발생하는 데드라인을 갖는다. 간격제한 태스크 스케줄링에 관한 많은 연구는 단순화 방법에 기초하고 있다. 그러나, 우리는 이 논문에서 단순화 방법을 사용하지 않고, 정적 우선순위 및 정적 분리 제한 정책을 채용한 새로운 간격제한 태스크 스케줄링 방법을 제안한다. 제안된 정적 할당 방법은 스케줄링 분석 및 구현을 매우 간단히 할 수 있으며, 또한 스케줄러의 실행시간 오버헤드를 줄일 수 있다.Abstract Tasks in hard real-time systems must not only be logically correct but also meet their timing constraints. The distance-constrained scheduling has been introduced to schedule real-time tasks whose timing constraints are characterized by temporal distance constraints. Each task in the distance-constrained scheduling has a temporal distance constraint which imposes restriction on the finishing times of two consecutive executions of the task. Thus, each execution of a task in the distance-constrained scheduling has a deadline relative to the finishing time of the previous execution of the task.Much work on the distance-constrained task scheduling has been based on the reduction technique. In this paper, we propose a new scheme for the distance-constrained task scheduling which does not use the reduction technique but adopts static priority and static separation constraint assignment policy. We show that our static assignment approach can simplify the scheduling analysis and its implementation, and can also reduce the run-time overhead of the scheduler.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제15권1호
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• pp.28-43
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• 1989

Squadron crew scheduling problems can be defined as the assignment of crews to flights consistent with safety regulations and squadron policy. In this paper, the daily crew scheduling problems are formulated as zero-one interger programs known as generalized assignment problems. The objective function is to maximize the weighted mission interval to improve the crew performance. Flight schedules using the 0-1 integer model are compared with manual schedules. The results of the study show that the average crew performance is improved.

• Journal of Communications and Networks
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• 제14권2호
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• pp.121-129
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• 2012

In this paper, we consider a source node that operates over a time varying channel with energy harvesting capability. The goal of the source is to maximize the average number of successfully delivered packets per time slot. The source is able to choose whether to transmit a packet or defer the transmission in each time slot. The decision which is chosen by the source depends on the channel information available and the length of the energy queue. We formulate the problem of finding the optimal policy as a Markovian decision problem. We show some properties of the value function that represents the discounted number of successfully delivered packets per time slot. We prove that the optimal policy is a threshold type policy depending on the state of the channel and the length of the energy queue. We also derive an upper bound for the average number of packets per time slots successfully received by the destination. We show using numerical results that this bound is a tight bound on the performance of the optimal policy. And we consider the case of time varying channel but without channel state information (CSI). Then, we study the impact of channel time varying nature and the availability of CSI. In this case, we show that the optimal policy is a greedy policy. The performance of this greedy policy is also calculated.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권5호
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• pp.111-118
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• 2019

GPU는 병렬처리가 가능한 강력한 하드웨어 자원을 기반으로 높은 처리량을 제공한다. 하지만 과도한 메모리 요청이 발생하는 경우 캐쉬 효율이 낮아져 GPU 성능이 크게 감소할 수 있다. 캐쉬에서의 경합이 심각하게 발생한 경우 동시 처리되는 스레드의 수를 감소시킨다면 캐쉬에서의 경합이 완화되어 전체 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 캐쉬에서의 경합 정도에 따라 동적으로 병렬성을 조절할 수 있는 워프 스케줄링 기법을 제안한다. 기존 워프 스케줄링 정책 중 LRR은 GTO에 비해 워프 수준의 병렬성이 높다. 따라서 제안하는 워프 스케줄러는 L1 데이터 캐쉬 경합 정도를 반영하는 MSHR(Miss Status Holding Register)이 낮은 자원 활용률을 보일 때 LRR 정책을 적용한다. 반대로 MSHR 자원 활용률이 높을 때는 워프 수준의 병렬성을 낮추기 위해 GTO 정책을 적용하여 워프 우선순위를 결정한다. 제안하는 기법은 동적으로 스케줄링 정책을 선택하기 때문에 기존의 고정된 LRR과 GTO에 비해 높은 IPC 성능과 캐쉬 효율을 보여준다. 실험 결과 제안하는 동적 워프 스케줄링 기법은 LRR 정책에 비해 약 12.8%, GTO 정책에 비해 약 3.5% IPC 향상을 보인다.

• 융합보안논문지
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• 제4권3호
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• pp.57-82
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• 2004

컴퓨터, 통신과 데이터베이스가 합류하여 빠른 속도로 분산 데이터베이스를 생성하고 있는 시점에서, 많은 응용들은 이러한 데이터베이스를 대상으로 시간적으로 일관성이 있는 센서 데이터를 실시간으로 접근하는 것을 필요로 한다. 전통적인 비실시간 데이터베이스와 객체 관리 시스템에 비해서 성능과 기능면에서 상당히 향상된 점들을 제공하기 위해 BeeHive라는 객체 지향 실시간 데이터베이스 시스템을 개발하였다. 이 논문에서는, 데이터 데드라인을 인지하는 두 가지의 스케쥴링 정책 EDDF와 EDF-DC, 기준이 되는 EDF의 성능이 BeeHive 상에서 수락제어가 있는 경우와 없는 경우로 나누어 광범위한 실험을 통해 평가되었다. 데이터 데드라인을 인지하는 스케쥴링 정책들이 효율적인 영역과 수락제어가 중요한 역할을 하는 영역을 구분하여 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제32권3호
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• pp.40-48
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• 2009

In this article, scheduling of a casting sequence is studied in a casting foundry which must deliver products according to the Just-in-time(JIT) production policy of a customer. When a foundry manufactures a variety of casts with an identical alloy simultaneously, it frequently faces the task of production scheduling. An optimal casting schedule should be emphasized in order to maximize the production rate and raw material efficiency under the constraints of limited resources; melting furnaces and operation time for a casting machine. To solve this practical problem-fulfilling the objectives of casting the assigned mixed orders for the highest raw material efficiency in a way specified by the customer's JIT schedule, we implement simple integer programming. A simulation to solve a real production problem in a typical casting plant proves that the proposed method provides a feasible solution with a high accuracy for a complex, multi-variable and multi-constraint optimization problem. Employing this simple methodology, a casting foundry having an automated casting machine can produce a mixed order of casts with a maximum furnace utilization within the due date, and provide them according to their customer's JIT inventory policy.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권5호
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• pp.2003-2021
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• 2020

Today's computer systems are widely integrated with CPU and GPU to achieve considerable performance, but energy consumption of such system directly affects operational cost, maintainability and environmental problem, which has been aroused wide concern by researchers, computer architects, and developers. To cope with energy problem, we propose a task-scheduling framework to reduce energy under performance constraint by rationally allocating the tasks across the CPU and GPU. The framework first collects the estimated energy consumption of programs and performance information. Next, we use above information to formalize the scheduling problem as the 0-1 knapsack problem. Then, we elaborate our experiment on typical platform to verify proposed scheduling framework. The experimental results show that our proposed algorithm saves 14.97% energy compared with that of the time-oriented policy and yields 37.23% performance improvement than that of energy-oriented scheme on average.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.9-16
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• 2006

본 논문은 광대역 무선 통신망의 물리계층 OFDMA시스템 구조에서 멀티미디어 패킷 서비스의 효율적인 처리를 위한 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 스케줄링 알고리즘은 무선 채널 상태 정보 추정을 이용하고 클래스 및 우선권 정책 기반 전송 순위 결정과 이에 의한 전송률 할당을 한다. 그 결과로 제안된 스케줄링 알고리즘은 실시간 서비스에 대해선 최대 트래픽 처리량과 jitter의 최소화를 만족하고 비실시간 서비스에 대해 공평한 트래픽 처리를 수행한다. 제안 된 스케줄링 알고리즘은 기존의 라운드 로빈 스케줄링 방식과 시뮬레이션을 통한 비교를 통해서 보다 우수한 성능을 보인다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권3호
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• pp.181-188
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• 2003

본 논문에서는 IRIS(Increasing Reward with Increasing Service) 태스크들을 위한 기존 온-라인 최적 알고리즘에 근접한 총가치(total reward)를 생성하면서 보다 낮은 스케줄링 복잡도를 가진 휴리스틱(heuristic) 온-라인 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘들은 총가치를 최대화하기 위해 시스템 내의 모든 태스크들을 스케줄링 대상으로 고려한다. 따라서 이들 알고리즘들은 많은 태스크들을 가진 실제 시스템에 적용하기에는 매우 놀은 시간 복잡도를 가진다. 제안 알고리즘은 시스템 내의 모든 태스크들을 대상으로 스케줄링하는 것이 아니라, 상수 W개의 태스크들을 선택하여 이들을 대상으로 스케줄링 한다. 제안 알고리즘은 W개의 태스크를 어떤 기준에 의해 선택할 것인가를 규정하는 테스크 선택정책에 기반을 두고 있으며, 간단하면서도 직관적인 두 가지 선택정책과 이 둘을 통합한 보다 일반화된 선택정책을 제안한다. 스케줄링 대상을 축소함으로써 제안 알고리즘의 복잡도를 O(Wn)로 줄일 수 있었다. 다양한 성능실험 결과 알고리즘 평균 계산 빈도는 O(W)에 더 가깝다는 것을 확인할 수 있었다.