질의실행시간최소화는 분산 데이타베이스 설계에 있어 가장 중요한 목적중의 하나이다. 총시간최소화는 온라인거래처리시스템의 목적인 반면, 반응시간최소화는 의사결정지원 질의시스템의 목적이다. 본 논문에서는 질의실행시간최소화를 달성하기 위해 질의를 세분화하여 최적의 데이터베이스 사이트에 할당하는 분석모델을 개발하였으며, 문제해결방법으로 유전자알고리즘을 채택하였다. 총시간최소화 관점에서의 질의실행 계획은 반응시간최소화 관점의 질의실행계획에는 적합하지 않다는 것을 증명하였으며, 그 반대의 경우도 증명하였다. 최대 20개의 조인이 포함되는 질의를 설계하여 시뮬레이션 실험을 통해 테스트를 수행하였고, 유전자알고리즘과 완전한 전수조사와의 결과를 비교함으로써 모든 경우에 유전자알고리즘을 채택한 해결책이 최적의 결과를 도출하였음을 증명하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.19-27
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2021
Tasks scheduling have been gaining attention in both industry and research. The scheduling that ensures independent task execution is critical in real-time systems. While task scheduling has gained a lot of attention in recent years, there have been few works that have been implemented into real-time architecture. The efficiency of the classical scheduling strategy in real-time systems, in particular, is still understudied. To reduce total waiting time, we apply three scheduling approaches in this paper: First In/First Out (FIFO), Shortest Execution Time (SET), and Shortest-Longest Execution Time (SLET). Experimental results have demonstrated the efficacy of the SLET in comparison with the others in most cases in a wide range of configurations.
In this paper, the problems of the conventional special-purpose array processor such as the deficiency of flexibility have been investigated. Then, a new modified methodology has been suggested and applied to obtain the common solution of the three typical App algorithms like SP(Shortest Path), TC(Transitive Closure), and MST(Minimun Spanning Tree) among the various APP algorithms using the similar method to obtain the solution. In the newly proposed APP parallel algorithm, real-time Processing is possible, without the structure enhancement and the functional restriction. In addition, we design 2-demensional bit-parallel low-triangular systolic array processor and the 1-PE in detail. For its evaluation, we consider its computational complexity according to bit-processing method and describe relationship of total chip size and execution time. Therefore, the proposed processor obtains, on which a large data inputs in real-time, 3n-4 execution time which is optimal o(n) time complexity, o(n$^{2}$) space complexity which is the number of total gate and pipeline period rate is one.
최근 응용 프로그램들은 복잡한 데이타로 구성되어 있기 때문에 이를 효율적으로 처리할 수 있는 분산 메모리 기계(Distributed Memory Machine : DMM)의 필요성이 대두되었다. 특히 태스크 스케줄은 태스크 사이의 통신 시간을 최소화하여 응용 프로그램 전체의 실행 시간을 단축시키는 기법으로서, DMM의 성능을 향상시키는 매우 중요한 요소이다. 기존의 태스크 중복 스케줄(Task Duplicated based Scheduling : TDS) 기법은 두 개의 태스크 사이에 통신 시간이 많이 소요되는 것들을 하나의 클러스터(cluster)로 스케줄함으로써 통신 시간을 단축하여 실행 시간을 향상시키는 기법이다. 그러나 데이타를 전달하는 태스크와 이 태스크로 데이타를 전달받는 태스크 사이의 통신 시간을 최적화 하지 못하는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이 두 태스크 사이의 최적화에 근접한 통신 시간을 갖는 개선된 중복 스케줄 (Modified Task Duplicated based Scheduling : MTDS) 기법을 제안하였다. 이 기법은 데이타를 전달한 태스크들을 클러스터링하기 위해 데이타를 전달받은 태스크에서 최적화 조건을 적용하여 검사한다. 그 결과 태스크 사이의 통신 시간을 단축하여 전체 태스크 실행 시간을 최소화하였다. 또한 시스템의 모델링을 통하여 MTDS 기법이 최상의 경우 TDS 기법보다 태스크 실행 시간을 70% 단축 시켰고 최악의 경우 TDS 기법과 동일한 실행 시간을 얻으므로 제안된 기법이 기존의 기법보다 우수함을 입증하였다.
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.
One of the important topics concerning the safety of electrical and electronic system is the reliability of the wiring system. The Time-Frequency Domain Reflectometry(TFDR) is a state-of-the-art system for detection and estimation of the fault on a wiring/cable. The purpose of this paper is to implement a Labview based TFDR Real Time system though the instruments of PCI extensions for Instrumentation(PXI). The TFDR Real Time system consists of the five parts: Reference signal design, signal generation, signal acquisition, algorithm execution, results diplay part. In the signal generation and acquisition parts we adopt the Arbitrary Waveform Generator(AWG) and Digital Storage Oscilloscope(DSO) PXI modules which offer commonality, compatibility and easy integration at low cost. And execution of the PXI modules not only is controlled by the Labview programing but also the total system process is executed by the Labview application software.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구하였다. 따라서 최적 소프트웨어 방출 정책은 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 정책을 수용해야 한다. 본 논문에서는 로그포아송 실행시간모형에 대하여 베이지안 모수 추정법(마코브체인 몬테칼로(MCMC) 기법 중에 하나인 깁스 샘플링과 메트로폴리스 알고리즘을 이용한 근사기법)이 사용되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 Musa의 T1 자료를 적용하여 최우수추정법과 베이지안 모수 추정과의 관계를 빅교하고 또한 최적 방출시기를 추정하였다.
본 논문에서는 그리드 환경을 구축할 때 자원 비용 면에서 효율적인 스케줄링 정책을 제안한다. 이 스케줄링 정책은 로컬 컴퓨팅 자원을 효율적으로 할당하기 위해 자원 비용과 작업 실패율을 고려한다. 이 스케줄링 정책의 특징은 원격 스케줄러와 로컬 스케줄러를 사용하여 2단계 스케줄링을 수행한다. 원격 스케줄러에서는 자원 데이터베이스에 저장된 네트워크와 로컬시스템의 정보를 사용하여 작업의 총실행시간이 최소인 로컬시스템을 선택하여 작업을 할당한다. 로컬 스케줄러에서는 할당된 작업의 대기시간과 처리시간을 재계산한 후, 작업을 데드라인 내에 처리할 수 있다면 로컬시스템에서 수행한다. 하지만 데드라인을 초과하면 다른 로컬시스템으로 이주시켜 처리함으로써 작업 실패율과 자원 비용을 최소화한다. 제안한 스케줄링 정책은 기존 Greedy 정책에 비해 작업 실패율은 높지만, 자원 비용을 줄이는 면에서 더 우수함을 보인다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 스케줄링 정책이 기존 Greedy 스케줄링 정책에 비해 컴퓨팅 자원 비용을 줄이는 면에서 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 글로버스(Globus) 기반의 MPICH-G2와 Cactus를 갖는 그리드 컴퓨팅 환경에서 작업 마이그레이션(Job Migration)에 대해 연구를 수행하였다. 그리드 컴퓨팅 환경에서 연산의 실행시간을 단축시킬 수 있는 연산자원이 풍부한 사이트를 찾아 작업을 마이그레이션 한다. 마이그레이션 사이트에서 체크 포인팅 파일에 기반 하여 연산의 수행이 중단된 지점부터 복구하여 연산을 재개한다. 마이그레이션 사이트를 선택하기 위해 사이트의 정적인 성능 지수와 CPU의 부하, 마이그레이션 작업을 전송하기 위한 네트워크의 부하를 고려한 작업 전송시간, 마이그레이션 사이트에서의 실행시간 예측 값을 사용하여 마이그레이션 이득이 큰 사이트로 작업을 마이그레이션 한다. 작업의 마이그레이션 시간과 실행시간 예측 값이 최소로 하는 사이트를 선택함으로서 보다 효율적인 그리드 컴퓨팅을 수행할 수 있도록 한다. 제안한 방법은 $K\ast{Grid}$ 환경에서 전체 연산 시간을 효과적으로 단축함을 입증하였다.
데스크탑 그리드는 컴퓨팅 집약적인 분산 어플리케이션을 수행하는데 있어서 유망한 플랫폼으로 부각되고 있다. 그러나 비 신뢰적이고 예측할 수 없는 자원의 특성 때문에 데스크탑 그리드에서 병렬 어플리케이션의 효율적인 스케줄링은 어려운 문제로 알려져 있다. 이에 따라서 빈약한 스케줄링 능력과 함께 현재 데스크탑 그리드는 고 처리 어플리케이션(high throughput application)의 실행에는 적합하지만 빠른 반환 시간을 요구하는 어플리케이션의 실행을 지원하는데 있어서 어려움을 갖는다. 빠른 반환 시간을 요구하는 어플리케이션의 효율적인 실행은 어플리케이션의 전체 실행 시간(makespan)을 축소함으로써 해결할 수 있는 문제로써 데스크탑 그리드가 이를 지원할 수 있게 하는 것은 매력적인 제안이 될 것이다. 본 논문에서는 데스크탑 그리드에서 효율적인 어플리케이션의 실행을 지원하기 위한 새로운 스케줄링 방법을 제안한다. 7주간의 시간동안 40대의 데스크탑에서 추출된 추적(trace) 데이타의 분석을 통해서 데스크탑 사용 경향성과 비 신뢰적인 데스크탑의 영향이 스케줄링의 성능을 개선하는데 있어서 활용 될 수 있음을 확인하였고 이 요소들을 고려함으로써 데스크탑 그리드의 비 신뢰적이고 예측할 수 없는 자원의 특성을 스케줄링에 적절하게 반영 할 수 있는 스케줄링 기법이 제안되었다. 제안된 스케줄링 기법은 실제 데스크탑들의 행동 패턴을 반영한 추적 기반 시뮬레이션(trace-driven simulation)을 통해서 기존의 스케줄링 방법들과 스케줄링 성능이 비교되었고 시뮬레이션 결과를 통해서 제안된 스케줄링 기법이 기존의 데스크탑 스케줄링 기법들에 비해서 병렬 어플리케이션의 전체 실행 시간을 축소하고 중지(suspension)와 장애(failure)의 발생 빈도를 줄이는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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