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샤모아 프로젝트에서의 워크플로우 엔진 구현

Title
샤모아 프로젝트에서의 워크플로우 엔진 구현
Other Titles
Workflow engine implementation for the chamois project
Authors
박주현
Issue Date
2004
Department/Major
과학기술대학원 컴퓨터학과
Publisher
이화여자대학교 과학기술대학원
Degree
Master
Abstract
샤모아는 지식공학과 관련된 핵심 기술을 연구하고 그 결과를 한데 묶을 수 있는 컴포넌트 기반의 지식공학 프레임워크를 만드는 것을 목적으로 연구된 프로젝트이다. 컴포넌트로 개발된 지식공학 소프트웨어 모듈들을 한 프레임워크 안에 통합하기 위하여 샤모아 에서는 워크플로우의 개념을 도입한다. 워크플로우는 일련의 업무 절차 규칙에 의한 처리를 위해 문서, 정보, 태스크가 한 사용자에서 다른 사용자로 전달되는 비즈니스 프로세스의 자동화를 의미한다. 본 논문에서는 샤모아의 워크플로우 관리시스템 중 핵심 기능을 담당하는 워크플로우 엔진을 구축하였다. 워크플로우 관리시스템은 워크플로우 엔진 실행을 통하여 워크플로우의 수행을 정의, 생성, 관리한다. 본 논문에서는 먼저 워크플로우 엔진 및 이를 구현한 방법에 대해 설명하고 워크플로우 엔진의 핵심 기능인 컴포넌트 스케줄링 기법에 대해 설명한다. 또한, 본 논문에서는 기존의 토폴로지컬 스케줄링(Topological Scheduling) 기법을 사용하였던 엔진의 성능을 향상시키기 위해 멀티쓰레드를 사용하여 컴포넌트들의 개별적인 CPU 사용 시간(CPU Burst time)과 I/O 사용 시간(I/O Burst time)을 고려한 CPU 스케줄링 방법인 액티브 어웨어 토폴로지컬 스케줄링(Activity-Aware Topological Scheduling) 방법을 제안하였고 시뮬레이션을 통한 실험으로 성능 향상을 입증하였다.; Chamois is the name of an R&D (research and development) project that pursues a component based knowledge framework which integrates various results of key technologies related to knowledge engineering. To integrate software modules developed as components, Chamois employes the Workflow concept. Workflow means the automation of a business process, in whole or part, during which documents, information, or tasks are passed from one participant to another for action, according to a set of procedural rules. In this thesis, we have implemented the Workflow Engine which plays a central role in the Workflow management system of Chamois. The Workflow management system defines, generates, and manages the operation of Workflow by executing the Workflow Engine. This thesis first presents the Workflow Engine and its implementation, and then explains the component scheduling method of the engine which is one of the key functions of the Workflow Engine. To improve the performance of the Workflow Engine, we also present a new scheduling method that considers the CPU and I/O burst times of each component. Through trace-driven simulations, we show that the proposed scheduling method outperforms existing sequential scheduling method.
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