• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권9호
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• pp.4103-4121
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• 2018

Quality of Service (QoS) awareness is recognized as a key point for the success of Internet of Things (IOT).Realizing the full potential of the Internet of Things requires, a real-time task scheduling algorithm must be designed to meet the QoS need. In order to schedule tasks with diverse QoS requirements in cloud environment efficiently, we propose a task scheduling strategy based on dynamic priority and load balancing (DPLB) in this paper. The dynamic priority consisted of task value density and the urgency of the task execution, the priority is increased over time to insure that each task can be implemented in time. The scheduling decision variable is composed of time attractiveness considered earliest completion time (ECT) and load brightness considered load status information which by obtain from each virtual machine by topic-based publish/subscribe mechanism. Then sorting tasks by priority and first schedule the task with highest priority to the virtual machine in feasible VMs group which satisfy the QoS requirements of task with maximal. Finally, after this patch tasks are scheduled over, the task migration manager will start work to reduce the load balancing degree.The experimental results show that, compared with the Min-Min, Max-Min, WRR, GAs, and HBB-LB algorithm, the DPLB is more effective, it reduces the Makespan, balances the load of VMs, augments the success completed ratio of tasks before deadline and raises the profit of cloud service per second.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.855-868
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• 2004

There are several types of singularities in controlling robotic manipulators: kinematic singularity, algorithmic singularity, semi-kinematic singularity, semi-algorithmic singularity, and representation singularity. The kinematic and algorithmic singularities have been investigated intensively because they are not predictable or difficult to avoid. The problem with these singularities is an unnecessary performance reduction in non-singular region and the difficulty in performance tuning. Tn this paper, we propose a method of avoiding kinematic and algorithmic singularities by applying a task reconstruction approach while maximizing the task performance by calculating singularity measures. The proposed method is implemented by removing the component approaching the singularity calculated by using singularity measure in real time. The outstanding feature of the proposed task reconstruction method (TR-method) is that it is based on a local task reconstruction as opposed to the local joint reconstruction of many other approaches. And, this method has dynamic task priority assignment feature which ensures the system stability under singular regions owing to the change of task priority. The TR-method enables us to increase the task controller gain to improve the task performance whereas this increase can destabilize the system for the conventional algorithms in real experiments. In addition, the physical meaning of tuning parameters is very straightforward. Hence, we can maximize task performance even near the singular region while simultaneously obtaining the singularity-free motion. The advantage of the proposed method is experimentally tested by using the 7-dof spatial manipulator, and the result shows that the new method improves the performance several times over the existing algorithms.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권11호
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• pp.573-580
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• 2001

실시간 시스템에서 태스크가 공유 자원을 사용할 때 제한되지 않은 우선순위 역전이 발생할 수 있다. 이는 실시간 태스크의 스케줄링 가능성 보장을 불가능하게 한다. 따라서 우선순위 역전을 제한하는 자원 접근 프로토콜들이 연구되었으며 주기적 태스크 집합의 스케줄링 가능성 분석을 위한 충분조건이 제시되었다. 본 논문에서는 동적 우선순위 상한 프로토콜을 사용할 경우 개선된 스케줄링 가능성 충분조건을 제시한다. 제시된 방법에서는 높은 우선순위의 태스크들의 마감시간을 놓치지 않는 범위 내에서 낮은 우선순위를 가진 태스크가 계속 수행될 수 있다는 사실을 이용하였다. 이렇게 함으로써 높은 우선순위를 가진 태스크가 낮은 우선순위를 가진 태스크를 위해서 허용해 줄 수 있는 시간은 높은 우선순위를 가진 태스크의 최악 블록킹 시간에서 제외될 수 있다. 태스크의 최악 블록킹 시간이 감소하게 되므로 동적 우선순위 상한 프로토콜의 스케줄링 가능성 충분조건은 개선된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권3호
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• pp.1265-1278
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• 2017

Dynamic task scheduling is one of the most popular research topics in the cloud computing field. The cloud scheduler dynamically provides VM resources to variable cloud tasks with different scheduling strategies in cloud computing. In this study, we utilized a valid model to describe the dynamic changes of both computing facilities (such as hardware updating) and request task queuing. We built a novel approach called Policy Iteration Scheduling (PIS) to globally optimize the independent task scheduling scheme and minimize the total execution time of priority tasks. We performed experiments with randomly generated cloud task sets and varied the performance of VM resources using Poisson distributions. The results show that PIS outperforms other popular schedulers in a typical cloud computing environment.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권7호
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• pp.22-28
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• 2009

멀티프로세서가 임베디드 시스템에서 널리 쓰임에 따라 지원되는 전력 최소화 기법을 이용하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 에너지의 소모량을 줄여야 할 필요성이 대두된다. 본 논문은 동적 전압 스케일링 및 전력 셧다운을 이용하여 에너지 소모를 최소화 하는 태스크 스케줄링 알고리즘을 멀티프로세서 환경을 위해 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 전력 셧다운시의 에너지 및 타이밍 오버헤드를 고려하여 반복적으로 태스크 할당 및 태스크 순서화를 수행한다. 제안된 반복적인 태스크 스케줄링을 통해 전체 에너지 소모를 줄이는 가장 좋은 해를 얻을 수 있었다. 전체 에너지 소모는 리니어 프로그래밍 모델 및 전력 셧다운의 임계 시간을 고려하여 계산되었다. 실제 어플리케이션으로부터 추출된 표준 태스크 그래프에 기반을 둔 실험 결과를 통해 하드웨어 자원 및 시간제한에 따른 에너지 소모 관계를 분석하였다. 실험 결과를 볼 때 제안된 알고리즘은 기존의 우선권 기반의 태스크 스케줄링에 대해서 의미 있는 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권12호
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• pp.499-506
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• 2019

지능형 로봇은 사용자의 요구에 따라 상황에 맞는 작업을 선택하여 서비스를 수행할 수 있어야 하며, 다양한 상황에 대해서 현재 가장 적합한 작업이 무엇인지 비교하고 선택할 수 있어야 한다. 이를 위해 절차적 추론 시스템을 활용하는 기존의 지능형 로봇시스템은 작업 모델 내부에 우선도 함수를 정의하고 이를 활용하여 작업 간 우선도를 비교하는 방법으로 작업관리 기능을 제공하고 있었다. 하지만 이러한 기존의 방법은 다중 도메인 서비스를 수행하는 데에 있어, 우선도 결정 함수가 명시적이지 않아 일반적인 상황에 대한 우선순위를 결정할 수 없고, 유용성을 비교하기 위한 표준적인 기준이 존재하지 않아 각 서비스 간의 우선도를 비교하는 방법이 범용적이지 않으며, 이를 재사용하거나 확장할 수 없다는 한계점이 존재했다. 우리는 이를 개선하기 위해 작업관리를 위한 정책 모델과 이를 활용하여 작업의 우선도를 계산하는 방법인 정책 모델 주도 메타-플래닝을 제안한다. 정책 모델은 메타-플래닝 과정에서 작업의 유틸리티를 명시적으로 계산할 수 있는 기능을 제공하며, 기초 모델을 통해 다양한 서비스 간의 유용성을 비교할 수 있게 해준다. 또한, 모델의 구성을 온톨로지를 활용함으로써 확장성을 가지는 특징이 있다. 실험을 통해 동적 환경에서 정책 모델에 따라 로봇의 행동이 변화하는 것을 관찰할 수 있었고, 이를 통해 서비스가 필요에 따라 우선도의 비교를 통해 선택되는 것을 확인할 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제29권3호
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• pp.259-269
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• 2007

The ubiquitous flexible operating system (UbiFOS) is a real-time operating system designed for cost-conscious, low-power, small to medium-sized embedded systems such as cellular phones, MP3 players, and wearable computers. It offers efficient real-time operating system services like multi-task scheduling, memory management, inter-task communication and synchronization, and timers while keeping the kernel size to just a few to tens of kilobytes. For flexibility, UbiFOS uses various task scheduling policies such as cyclic time-slice (round-robin), priority-based preemption with round-robin, priority-based preemptive, and bitmap. When there are less than 64 tasks, bitmap scheduling is the best policy. The scheduling overhead is under 9 ${\mu}s$ on the ARM926EJ processor. UbiFOS also provides the flexibility for user to select from several inter-task communication techniques according to their applications. We ported UbiFOS on the ARM9-based DVD player (20 kB), the Calm16-based MP3 player (under 7 kB), and the ATmega128-based ubiquitous sensor node (under 6 kB). Also, we adopted the dynamic power management (DPM) scheme. Comparative experimental results show that UbiFOS could save energy up to 30% using DPM.

• ETRI Journal
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• 제29권3호
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• pp.270-280
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• 2007

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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.103-109
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• 2019

자동차 전장 시스템에는 여러 개의 전자 제어 장치에 시간 제약성을 갖는 다수의 응용프로그램들이 탑재되어 안전하게 수행될 수 있는 방법이 제공 되어야 한다. 본 논문은 자동차 전장용 실시간 운영체제 규격인 AUTOSAR에서 실시간성 태스크의 스케줄링시에 각 태스크의 마감시간을 준수할 수 있는 효율적인 스케줄링 기법은 제시하고, 타이밍 보호 메커니즘을 적용하는 방안을 제안한다. 고정 우선 순위나 동적 우선순위 태스크의 유연한 마감 시간 보장하기 위한 동적 비선점 알고리즘과, 오류 발생에 대한 실행 시간 모니터링 가능 위치를 제시하고, AUTOSAR 타임 보호 매커니즘 구현 방안을 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권4A호
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• pp.393-401
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• 2006

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.