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최적의 RR 스케줄링의 최대 할당 시간 결정
Determination of maximum allocation time for optimal RR scheduling 원문보기

한국사물인터넷학회 논문지 = Journal of the Korea Internet of Things Society, v.3 no.1, 2017년, pp.21 - 24  

한경현 (홍익대학교 전자전산공학과) ,  (홍익대학교 전자전산공학과) ,  황성운 (홍익대학교 컴퓨터정보통신공학과)

초록
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현대의 컴퓨터는 여러 프로세스를 처리해야 한다. 운영체제에서는 소수의 CPU로 많은 프로세스를 처리하기 위해서 스케줄링을 이용한다. 스케줄링의 종류에는 FCFS, SJF, RR이 있다. 이 중 RR은 최대 할당 시간을 정해야 한다. 본 논문에서는 최적의 최대 할당 시간을 찾기 위해 특정 샘플에 대해 GLM 알고리즘으로 분석하였다. 이 분석방법을 통해 원하는 조건에 따른 최대 할당 시간을 지정할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Modern computers have to deal with multiple processes. The operating system uses scheduling to handle many processes with a small number of CPUs. Types of scheduling include FCFS, SJF, and RR. Of these, RR shall determine the maximum allocation time. In this paper, we analyzed the GLM algorithm for ...

주제어

#컴퓨터 시스템   #통계  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

  • 위 데이터에서 할당 시간에 따른 평균 대기시간과 종료시간의 변화를 보기 위해서 알고리즘을 X, 평균 대기시간과 종료시간을 각각 Y1, Y2로 하여 GLM으로 분석했다. 분석에 사용한 sas code는 다음과 같다.
  • 이 레포트에서는 RR의 최대 할당 시간을 결정하기 위해서, 프로세스의 평균 대기시간, 종료시간, 사용자 입력반응 시간을 고려하였다. 분석 결과 모든 관점에서 좋은 성능을 보여주는 최대 할당 시간이 없기 때문에 무엇이 가장 중요한지 생각해서 결정해야 한다.
  • 따라서 할당 시간에 변화를 주면서 프로세스 세트 샘플을 시뮬레이트해서 평균 대기시간과 종료시간을 수집해야 한다. 프로세스 세트 샘플이 많을수록 좋지만 여기서는 1개의 샘플만 시뮬레이트 한 대신, 사용하는 시뮬레이터에서 프로세스가 한 번에 CPU 사용을 요청하는 시간을 랜덤하게 하고 10번씩 수행하였다. 사용한 프로세스 세트 샘플은 다음과 같다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
스케줄링의 종류는? 운영체제에서는 소수의 CPU로 많은 프로세스를 처리하기 위해서 스케줄링을 이용한다. 스케줄링의 종류에는 FCFS, SJF, RR이 있다. 이 중 RR은 최대 할당 시간을 정해야 한다.
RR의 숙제는? 반대로 이 시간이 길수록 프로세스 교체 횟수가 줄어들어 평균 대기시간과 종료시간은 감소하지만, 사용자가 요구하는 프로세스를 처리하기 전에 다른 프로세스를 처리하는 시간이 늘어나므로 사용자 입력에 반응하는 속도가 느려지게 된다. 따라서 평균 대기 시간과 종료시간이 너무 길지 않고 사용자 입력에 반응하는 시간이 짧은 최적의 할당 시간을 찾아야 한다.
각 스케줄링의 특성은? 스케줄링의 종류에는 FCFS, SJF, RR이 있다. FCFS 는 먼저 CPU를 요구하는 프로세스부터 처리하고, SJF는 빨리 끝나는 프로세스부터 처리하고, RR은 먼저 CPU를 요구하는 프로세스부터 처리하되 1회 당 최대 CPU 점유 시간을 제한한다.
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참고문헌 (2)

  1. http://terms.naver.com/entry.nhn?docId2270386&cid51173&categoryId51173 

  2. https://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model 

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