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혼합 우선순위 시스템에서 경성 비주기적 태스크 스케쥴링 알고리즘
김형일,이승룡,이종원,김정순(Hyungill Kim),Sungyoung Lee,Jongwon Lee,Jungsoon Kim 한국정보과학회 1995 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.22 No.10
본 논문은 주기적 태스크와 경성 비주기적 태스크가 혼합된 단일 처리기 실시간 시스템 에서 중단형 (preemptive) 경성 비주기적 태스크의 스케쥴링 기법인 자유지역 지시 (Free Region Indicating. FRI) 알고리즘을 제안한다. FRI 알고리즘은 온라인에서 경성 비주기적 태스크에 대하여 할당여부를 판단하며, 주기적 태스크와 비주기적 태스크들에 대하여 고정 우선순위와 가변 우선순위를 혼합한 스케쥴링 기법으로 저자가 개발한 임계 태스크 지시 (Critical Task Indicating: CTI) 알고리즘 [4] 을 확장한 것이다. CTI 알고리즘은 연성 비주기적 태스크 스케쥴링 알고리즘으로, 모의 실험 연구에 의하면 slack stealing 알고리즘 [6] 보다 성능 개선을 이루었으며 특히 시스템 과부하 시에도 잘 작동하였다.FRI 알고리즘은 모든 주기적 태스크의 마감시간을 보장할 뿐 아니라 오프라인에서 작성된 CTI 테이블과 스케쥴링 변동 사항에 대한 정보를 가지고 있는 FRI 테이블을 사용하므로써 알고리즘 수행시간 복잡도를 감소시켰으며 스케쥴링 예측성도 높였다. In this paper, we present a preemptive scheduling of hard-aperiodic task. so called the Free Region Indicating (FRI) algorithm. in jointly scheduling the periodic tasks and hard-aperiodic tasks on a uniprocessor real-time system in which hard deadlines of periodic and aperiodic tasks are scheduled in such a way of mixed scheduling of a fixed and dynamic priority algorithm. The algorithm executes an on-line acceptance test for the hard aperiodic tasks and it has extended the Critical Task Indicator (CTI) algorithm [4]of which simulation study shows a considerable performance improvement over the other soft-aperiodic task scheduling algorithms. such a slack-stealing algorithm [6], especially under a heavy transient overload. The FRI algorithm is not only to guarantee all the deadline of periodic tasks. but also to reduce time complexity and improve scheduling predictability since it maintains both the CTI and FRI tables which have scheduling informations and built off-line.
김형일 ( Hyungil Kim ),박준태 ( Juntae Park ),김종일 ( Jongil Kim ),김경섭 ( Kyungsup Kim ),김용욱 ( Yonguk Kim ),김준태 ( Juntae Kim ) 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.2
본 논문에서는 동적 추천 기능이 있는 자바 기반 음악 추천 서버를 소개한다. 본 논문에서 소개하는 추천 서버는 각 음악 사이의 유사도를 그래프로 저장하는 그래프 기반 협동적 여과 방식을 사용하며, 독립된 서버로 구성되어 클라이언트와 정해진 프로토콜에 따라 통신하도록 구현되었다. 또한 이 추천 서버는 특정 사용자나 특정 음악의 정적인(static) 성향뿐 아니라 시간에 따라 달라지는 동적인(dynamic) 성향에 맞는 추천도 가능하도록 설계되었다. 정적 성향이란 어떤 사용자가 가지고 있는 음악에 대한 기본적인 취향을 나타내고, 동적 성향이란 특정한 상황이나 분위기에 따라 유동적으로 변하는 성향을 의미한다. 본 논문에서 소개하는 추천 서버는 정적 성향과 동적 성향에 대하여 각각 추천할 수 있는 기능을 가지고 있으며, 이러한 기능을 바탕으로 실제 사용자들의 음악 다운로드 데이터를 이용하여 추천 데모 사이트를 구축하였다.
김형일(Hyungil Kim) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.10
디지털 콘텐츠의 양이 방대해지면서 사용자가 원하는 디지털 콘텐츠를 검색하는 데 많은 시간이 필요하다. 그러므로 방대한 디지털 콘텐츠로부터 사용자가 원하는 콘텐츠를 제공하기 위해서는 디지털 콘텐츠를 분석하여 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추출하는 기술이 필요하다. 그리고 빠른 시간 내에 사용자에게 적합한 디지털 콘텐츠를 찾기 위해서는 디지털 콘텐츠에 대한 필터링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 개인에게 적합한 디지털 콘텐츠를 필터링하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 디지털 콘텐츠에 대한 사례기반 정보를 분석하여 개인 사용자에게 적합한 디지털 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도 분석에는 디지털 콘텐츠 사용에 대한 사례를 이용한다. 다양한 시뮬레이션을 통해 제안한 기법의 효과를 확인하였다. As digital contents become vast in quantity, it takes long time for users to search the digital contents they want, which is a problem that has arisen. Therefore, it is required to have the technology that analyzes vast digital contents and extracts the appropriate contents for users in order to provide them with contents they want. For a fast searching of digital contents suitable for users, it is necessary to have the technology of filtering for digital contents. In this paper, we propose a method of filtering digital contents suitable for individual users. The method suggested in this paper is to analyze case-based information in digital contents and provide the digital contents suitable for individual users. The case for using digital contents is used for analysis of users' preference. Various simulations were conducted to confirm the effectiveness of the proposed method.