It is very important to rationally allocate manufacturing processes because customer's needs are being various, and product life cycle in the market Is being shortened. The process allocation is needed before making process control plan and is mostly being done by the field experience or intuition of machine operator, process engineer and/or maintenance technician. Therefore, a modified allocation method using the process variation is proposed. This paper presents the result of comparative studies between current method and the proposed one.
현행 5G 특화망 이용절차는 신청, 심사, 이용, 이용 점검의 단계를 거치며 주파수 할당 전 절차로 신청, 심사단계, 주파수 할당 후 절차로 이용, 이용점검 단계로 구분할 수 있다. 5G 특화망 신청을 위해서는 여러 종류의 서류 제출이 필요하며, 서류 심사 과정과 5G 특화망 주파수 이용을 위한 무선국 검사로 인해 5G 특화망 신청 사업자가 실질적으로 특화망을 사용하기까지의 절차가 복잡하고, 상당한 시간이 소요된다. 본 논문에서는 현행 프로세스보다 신속하고, 간소화된 5G 특화망 주파수 할당을 위해 블록체인 플랫폼을 사용한 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 제안하였다. 블록체인 플랫폼과 NFT(Non-Fungible Token) 활용을 통해 주파수 할당 과정에서 필요한 데이터의 신뢰성과 무결성을 확보하였고, 주파수 이용 정보의 보안 유지와 신뢰 가능한 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 구축하였다. 또한 사람의 개입을 최소화하는 RPA 시스템을 적용하여 5G 특화망 할당 과정에서의 공정성을 확보하였다. 마지막으로 모의실험을 통하여 이더리움 블록체인 기반의 5G 특화망 주파수 할당 프로세스를 수행하였다.
다중 프로세서 시스템에서 여러 개의 프로그램이 동시에 수행될 경우의 프로그램 수행 성능은 각 프로세스를 어떠한 물리적 위치의 프로세서에 할당하여 수행하는가에 따라 다르게 나타난다. 일반적으로 시공간적으로 인접한 프로세서에 동일 프로그램의 프로세서를 할당할 경우 프로세스간 통신비용이 절감되므로 가장 효율적인 결과를 얻을 수 있다. 그러나 프로세스를 할당하는 운영체제는 이와 같은 친화성을 고려하기 위하여 부가적인 처리를 필요로 하며, 실제 수행시 각 프로그램은 독립적으로 수행되므로, 여러 프로그램으로부터 발생한 프로세스를 할당하는 방법은 많은 계산을 필요로 한다. 이중 링 구조의 CC-NUMA 시스템의 경우 특히 다수의 공유 메모리 접근에 의한 많은 트랜잭션이 발생하며, 연결망 부하의 불균등에 따른 병목 현상을 나타내므로, 프로세스의 할당 정책에 따라서 큰 성능 차이를 나타내게 된다. 본 논문은 규일한 연결망 부하특성을 나타내며, 프로세스 할당 정책을 필요로 하지 않는 CC-NUMA 시스템을 제시한다. 논문에서 제시하는 구조는 이중 링 구조와 동일한 연결망 비용을 나타내며, 건너뜀 연결을 이용한 균등한 부하 분배를 수행함으로써 프로세스 할당 정책의 유무와 무관한 성능을 보이다. 프로그램 구동 시뮬레이션을 통한 검증 결과 시스템은 이중 링 구조의 CC-NUMA 시스템에 비하여 1.5배의 성능 개선을 나타냈다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권8호
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pp.1913-1925
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2012
In order to efficiently utilize limited radio resources, resource allocation schemes in OFDMA-based wireless networks have gained intensive attention recently. Instead of improving the throughput performance, the utility is adopted as the metric for resource allocation, which provides reasonable methods to build up the relationship between user experience and various quality-of-service (QoS) metrics. After formulating the optimization problem by using a weighted bipartite graph, a modified bipartite matching method is proposed to find a suboptimal solution for the resource allocation problem in OFDMA-based wireless systems with feasible computational complexity. Finally, simulation results are presented to validate the effectiveness of the proposed method.
The objective of this thesis to Provide a better insight into the effect of the amount of in-process storage has on the efficiency of production line with variable operation times. It is assumed that the material enters the line at the first work station and is then processed progressively through the line until it exits at the last work station, a finite amount of in-process storage is provided before all but the first work station of the line and the operation time of the work stations are statistically independent and follow exponential distribution. Under the above assumption, optimum allocation model is developed and following two approaches are used : 1) Given the available storage capacity, optimum allocation which minimizes the number of items in the line. 2) Given the available storage capacity, optimum allocation which. maximizes the utilization factor of the line. In a balanced three stage line, the production line efficiency is maximized under both categories when the second in-process storage is larger than the first.
In this paper, we design a two-step scheduling algorithm to support multiple bandwidth allocation policies for upstream channel access in an Ethernet passive optical network. The proposed scheduling algorithm allows us a simultaneous approach for multiple access control policies: static bandwidth allocation for guaranteed bandwidth service and dynamic bandwidth allocation for on-demand, dynamic traffic services. In order to reduce the scheduling complexity, we separate the process of the transmission start- time decision from the process of grant generation. This technique does not require the timing information of other bandwidth allocation modules, so respective modules are free from a heavy amount of timing information or complex processing.
This paper proposes a shortest path allocation algorithm over the processors on the hypercube system based on the message passing techniques with the optimized module allocation. On multiprocessor systems, how to divide one task into multiple tasks efficiently is an important issue due to the hardness of the life cycle estimation of each process. To solve the life cycle discrepancies, the appropriate task assignment to each processor and the flexible communications among the processors are indispensible. With the concurrent program execution on hypercube systems, each process communicaties to others with the method of message passing. And, each processor has its own memory. The proposed algorithm generates a callable tree out of the module, assigns the weight factors, constructs the allocation graph, finds the shortest path allocation tree, and maps them with hypercube.
본 연구에서는 제조업 분야에서 보편적으로 활용되어 온 제약이론을 바탕으로 강교 제작공장의 생산성을 향상시키기 위한 자원할당 방법론을 제안한다. 이를 위해 도장 공정을 병목공정으로 정의한 후, 공정 전용 자원할당(OSRA), 제품 전용 자원할당(PSRA), 범용 자원할당(GRA) 등 3가지의 자원할당 방법론을 개발하였다. 강교 공급사슬 시뮬레이션 모델을 활용한 성능평가 실험 결과, GRA 방법론이 재공재고수(NWIP)와 대기시간(WT) 측면에서 가장 우수한 성능을 보였다. 특히, 강교 제작공장의 부하와 부하 변동성이 증가할수록 다른 두 전용 자원할당 방식과의 성능 격차는 더욱 커졌다. 평균적으로 GRA는 NWIP과 WT를 OSRA 대비 36.2%, 34.6%, PSRA 대비 71.0%, 70.4% 감소시켰다. 재공재고수와 대기시간의 감소는 병목현상의 완화를 의미하며, 이는 결국 강교 제작공장의 생산성이 향상되었음을 의미한다.
This paper describes and implements a design method of register allocation as a required module of RISC compiler systems. It compiles a C program to a machine-independent intermediate language, translates each variable into symbolic register. After local allocation process for the symbolic registers, global register allocation is executed by applying the graph coloring algorithm. This register allocation phase is designed for a system with the large register file like RISC machines.
For the mobile edge computing (MEC) system supporting dense network, a joint allocation algorithm of computing and communication resources based on reinforcement learning is proposed. The energy consumption of task execution is defined as the maximum energy consumption of each user's task execution in the system. Considering the constraints of task unloading, power allocation, transmission rate and calculation resource allocation, the problem of joint task unloading and resource allocation is modeled as a problem of maximum task execution energy consumption minimization. As a mixed integer nonlinear programming problem, it is difficult to be directly solve by traditional optimization methods. This paper uses reinforcement learning algorithm to solve this problem. Then, the Markov decision-making process and the theoretical basis of reinforcement learning are introduced to provide a theoretical basis for the algorithm simulation experiment. Based on the algorithm of reinforcement learning and joint allocation of communication resources, the joint optimization of data task unloading and power control strategy is carried out for each terminal device, and the local computing model and task unloading model are built. The simulation results show that the total task computation cost of the proposed algorithm is 5%-10% less than that of the two comparison algorithms under the same task input. At the same time, the total task computation cost of the proposed algorithm is more than 5% less than that of the two new comparison algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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