KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.4
no.2
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pp.47-56
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2015
In an energy saving server cluster environment, the power modes of servers are controlled according to load situation, that is, by making ON only minimum number of servers needed to handle current load while making the other servers OFF. This algorithm works well under normal circumstances, but does not guarantee QoS under abnormal circumstances such as sharply rising or falling loads. This is because the number of ON servers cannot be increased immediately due to the time delay for servers to turn ON from OFF. In this paper, we propose a new prediction algorithm of the power consumption for improving QoS under not only normal but also abnormal circumstances. The proposed prediction algorithm consists of two parts: prediction based on the conventional time series analysis and prediction adjustment based on trend analysis. We performed experiments using 15 PCs and compared performance for 4 types of conventional time series based prediction methods and their modified methods with our prediction algorithm. Experimental results show that Exponential Smoothing with Trend Adjusted (ESTA) and its modified ESTA (MESTA) proposed in this paper are outperforming among 4 types of prediction methods in terms of normalized QoS and number of good reponses per power consumed, and QoS of MESTA proposed in this paper is 7.5% and 3.3% better than that of conventional ESTA for artificial load pattern and real load pattern, respectively.
The Monte Carlo method cannot have been used for routine treatment planning because of heavy time consumption for the acceptable accuracy. Since calculation time is proportional to particle histories, we can save time by decreasing the number of histories. However, a small number of histories can cause serious uncertainties. In this study, we proposed Monte Carlo dose computation time and uncertainty reduction method using specially designed filters and adaptive denoising process. Proposed algorithm was applied to 6 MV photon and 21 MeV electron dose calculations in homogeneous and heterogeneous phantoms. Filtering time was negligible comparing to Monte Carlo simulation time. The accuracy was improved dramatically in all situations and the simulation of 1 $\%$ to 10$\%$ number of histories of benchmark in photon and electron dose calculation showed the most beneficial result. The empirical reduction of necessary histories was about a factor of ten to fifty from the result.
This paper examines monetary policy quantitatively in a two-agent and small-scale New-Keynesian economy with debt-constrained households that cannot smooth their consumption intertemporally and frictionlessly since highly indebted households are not allowed to borrow above a certain debt ceiling in incomplete financial markets without additional risk premiums due to information asymmetry between savers and borrowers. We find that, in the event of cost shocks, the asymmetric responses of borrowing households without, and saving households with, dividend incomes lead to different labor supplies and consumptions over heterogeneous households, and eventually to an extension of the monetary policy transmission channels. The income effect and low elasticity of the labor supply play key roles in such asymmetric responses over heterogeneous households. We also find that the social welfare in a flexible inflation targeting (FIT) monetary policy, in which both the inflation gap and the output gap are considered in an integrated manner when policy-making, is similar to that of the Ramsey optimal monetary policy (ROP), in which the shares of debt-constrained households, as well as all economic states, including both the inflation gap and output gap, are considered comprehensively for policy-making, and that it is greater than that of simple inflation targeting (SIT) monetary policy, in which only the inflation gap is considered mechanically for policy-making. Such social welfare implies that a FIT policy may still work even in an economy with a sizable number of debt-constrained households. Further, the responses of cost shocks to consumption and labor supply are dying out more slowly under FIT and ROP policies than under an SIT policy.
The purpose of this study is to present a new industrial land demand prediction method that can consider external economic factors. The analysis model used ARIMA-X, which can consider exogenous variables. Exogenous variables are composed of macroeconomic variable, Business Survey Index, and Composite Economic Index variables to reflect the economic and industrial structure. And, among the exogenous variables, only variables that precede the supply of industrial land are used for prediction. Variables with precedence in the supply of industrial land were found to be import, private and government consumption expenditure, total capital formation, economic sentiment index, producer's shipment index, machinery for domestic demand and composite leading index. As a result of estimating the ARIMA-X model using these variables, the ARIMA-X(1,1,0) model including only the import was found to be statistically significant. The industrial land demand forecast predicted the industrial land from 2021 to 2030 by reflecting the scenario of change in import. As a result, the future demand for industrial land was predicted to increase by 1.91% annually to 1,030.79 km2. As a result of comparing these results with the existing exponential smoothing method, the results of this study were found to be more suitable than the existing models. It is expected to b available as a new industrial land forecasting model.
The Bank of Korea, through a legal amendment in 2011 following the financial crisis, was entrusted with the additional responsibility of financial stability beyond its existing mandate of price stability. Since then, concerns have been raised about the prolonged increase in household debt compared to income conditions, which could constrain consumption and growth and increase the possibility of a crisis in the event of negative economic shocks. The current accumulation of financial imbalances suggests a critical period for the government and central bank to be more vigilant, ensuring it does not impede the stable flow of our financial and economic systems. This study examines the applicability of the Integrated Inflation Targeting (IIT) framework proposed by the Bank for International Settlements (BIS) for macro-financial stability in promoting long-term economic stability. Using VAR models, the study reveals a clear increase in risk appetite following interest rate cuts after the financial crisis, leading to a rise in household debt. Additionally, analyzing the central bank's conduct of monetary policy from 2000 to 2021 through DSGE models indicates that the Bank of Korea has operated with a form of IIT, considering both inflation and growth in its policy decisions, with some responsiveness to the increase in household debt. However, the estimation of a high interest rate smoothing coefficient suggests a cautious approach to interest rate adjustments. Furthermore, estimating the optimal interest rate rule to minimize the central bank's loss function reveals that a policy considering inflation, growth, and being mindful of household credit conditions is superior. It suggests that the policy of actively adjusting the benchmark interest rate in response to changes in economic conditions and being attentive to household credit situations when household debt is increasing rapidly compared to income conditions has been analyzed as a desirable policy approach. Based on these findings, we conclude that the integrated inflation targeting framework proposed by the BIS could be considered as an alternative policy system that supports the stable growth of the economy in the medium to long term.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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