In this paper, we propose a cost-aware Rapidly-exploring Random Tree (RRT) path planning algorithm for mobile robots. A mobile robot is presented with a cost map of the field of interest and assigned to move from one location to another. As a robot moves, the robot is penalized by the cost at its current location according to the cost map. The overall cost of the robot is determined by the trajectory of the robot. The goal of the proposed cost-aware RRT algorithm is to find a trajectory with the minimal cost. The cost map of the field can represent environmental parameters, such as temperature, humidity, chemical concentration, wireless signal strength, and stealthiness. For example, if the cost map represents packet drop rates at different locations, the minimum cost path between two locations is the path with the best possible communication, which is desirable when a robot operates under the environment with weak wireless signals. The proposed cost-aware RRT algorithm extends the basic RRT algorithm by considering the cost map when extending a motion segment. We show that the proposed algorithm gives an outstanding performance compared to the basic RRT method. We also demonstrate that the use of rejection sampling can give better results through extensive simulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.135-158
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2018
High-Speed vehicles can be considered as multiple mobile nodes that move together in a large-scale mobile network. High-speed makes the time allowed for a mobile node to complete a handover procedure shorter and more frequently. Hence, several protocols are used to manage the mobility of mobile nodes such as Network Mobility (NEMO). However, there are still some problems such as high handover latency and packet loss. So efficient handover management is needed to meet Quality of Service (QoS) requirements for real-time applications. This paper utilizes the cross-layer seamless handover technique for network mobility presented in cellular networks. It extends this technique to propose QoS-aware NEMO protocol which considers QoS requirements for real-time applications. A novel analytical framework is developed to compare the performance of the proposed protocol with basic NEMO using cost functions for realistic city mobility model. The numerical results show that QoS-aware NEMO protocol improves the performance in terms of handover latency, packet delivery cost, location update cost, and total cost.
The purpose of this study is to establish a purchasing cost reduction program for the management practical use. The research method of this study is a bibliographical search of the materials available in the library at Keimyung University and the writer's private study, and the case analysis. The body of this study is divided into three sections. The first section deals with the purchasing management systems in terms of the nature and characters of purchasing management and purchasing cost in total management system. The second section includes purchasing cost reduction program through value analysis technique and the third section covers summary and the following conclusions : 1) Top management should be aware of the important position of purchasing activities from the cost point of view, and they should be aware that a good purchasing cost reduction program could be established through value analysis technique. 2) For such a purchasing cost reduction program to be carried out. effectively the management should support and back up the program. 3) There should be a training program to educate and develop the personnel who can manage and operate the purchasing cost reduction program through valuean analysis technique. 4) And cooperative system should be established in management and operative organization system from the total management systems, view for the effective use of the program.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5465-5480
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2018
Energy-efficient task scheduling on multi-core server is a fundamental issue in green cloud computing. Multi-core processors are widely used in mobile devices, personal computers, and servers. Existing energy efficient task scheduling methods chiefly focus on reducing the energy consumption of the processor itself, and assume that the cores of the processor are controlled independently. However, the cores of some processors in the market are divided into several voltage islands, in each of which the cores must operate on the same status, and the cost of the server includes not only energy cost of the processor but also the energy of other components of the server and the cost of user waiting time. In this paper, we propose a cost-aware scheduling algorithm ICAS for computation intensive tasks on multi-core server. Tasks are first allocated to cores, and optimal frequency of each core is computed, and the frequency of each voltage island is finally determined. The experiments' results show the cost of ICAS is much lower than the existing method.
상황인지(Context-Aware) 모바일 클라우드 컴퓨팅은 어플리케이션이 사용자의 위치, 시간, 근처에 사용자와 장치 그리고, 사용자의 상황적인 정보를 분석함으로써, 사용자 경험을 증대시킬 수 있는 새로운 전도 유망한 패러다임이다. 본 논문에서는 Volare 미들웨어를 탑재한 상황인지 모바일 클라우드 컴퓨팅 시스템의 성능 연구를 제공한다. Volare 미들웨어는 리소스와 장치의 상황을 모니터하고, 실행시간에 클라우드 서비스 요구를 동적으로 적용한다. 이러한 접근은 실행시간에 상당한 비용절감 뿐 아니라, 더욱 효과적인 자원과 신뢰할 만한 클라우드 서비스를 제공할 것이다. 또한, 다른 QoS적용 정책에 대한 상황인지 모바일 클라우드 컴퓨팅의 성능을 연구했다. 시뮬레이션 결과는 배터리 레벨이 낮고 CPU 사용량은 높고, 사용자가 초기단계 QoS를 유지할 수 없을 때, 현 적용 정책에 의해서 서비스 비용이 줄어드는 것을 보여준다. 결과적으로, 본 논문에서 제안된 적용정책을 사용하면 상황에 따라 다르게 서비스 비용을 사용자들에게 제공할 수 있다.
임베디드 시스템에서 데이터베이스의 사용이 증가하고 있으며 이의 임베디드 시스템의 저장 장치로 낸드 플래시 메모리가 널리 사용되고 있다. 기존 데이터베이스 시스템의 질의 처리기의 최적화기는 저장 시스템을 디스크로 가정하고 설계되어 있다. 플래시 메모리는 디스크와는 달리 덮어 쓰기 연산을 하기 위해서는 기존 블록을 소거한 후 쓰기 연산을 해야하는 부담이 있다. 그러므로 기존 디스크 기반의 질의 최적화기는 임베디드 시스템에 적합하지 않다. 특히 임베디드 시스템은 전력 소모량을 최소화해야 하나 플래시에서의 빈번한 쓰기 연산은 추가적인 소거 연산으로 인한 전력 소비를 증진시킨다. 본 논문은 임베디드 데이터베이스에서 전력 기반 비용 모델을 새롭게 제시하고, 디스크 기반 비용 모델과 비교하여 제시한 비용 모델과의 차이를 보인다.
사용자의 의도와 주변 환경과 연관된 정보를 습득함으로서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위한 컨텍스트 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅에 관련된 중요한 연구 중에 하나이다. 기존 연구는 컨텍스트-인식의 대상으로 사용자와 주변 환경으로 한정하고, 서비스를 제공하기 위하여 식별자 정보를 운영하는 서버나 센서를 연동한 센싱 기반의 미들웨어를 제시하고 있다. 사용자와 주변 환경으로 한정된 컨텍스트-인식서비스는 중복된 센싱과 불필요한 검색의 문제 및 사용자의 익명성 문제를 야기한다. 또한, 중앙 집중형의 컨텍스트-인식 시스템은 서비스의 관리와 운영을 위해 많은 비용 요구한다. 본 논문에서는 자생적 컨텍스트 서비스 모델을 제안하여 컨텍스트-인식 단계를 단순화하고, 사용자의 휴대용 디바이스에 컨텍스트-인식 정보를 분산 관리하는 미들웨어를 설계하여 기존 컨텍스트-인식 시스템의 관리 및 운영에서 발생하는 문제점을 최소화 한다.
5G 목표 중 하나인 초신뢰성 저지연 통신에 도달하기 위해 멀티액세스 엣지 컴퓨팅 패러다임이 탄생했다. 이 패러다임은 클라우드 컴퓨팅 기술을 네트워크 엣지에 더 가깝게 하며 서비스 지연 시간을 줄이기 위해서는 네트워크 엣지에 있는 여러 Edge Cloud에서 서비스 호스팅된다. 모바일 사용자의 경우 서비스 품질 유지를 위해 서비스를 가장 적합한 Edge Cloud로 마이그레이션하는 것은 중요하고 고이동성 시나리오에서는 서비스 마이그레이션 문제가 더욱 복잡해진다. 고정 이동 경로에서 사용자 이동성과 Edge Cloud 선택에 대한 어떤 영향을 미치는 건지 관찰하는 것이 이 연구의 목표다. Mobility-Aware Service Migration (MASM)은 고이동성 시나리오 동안 라우팅 비용과 서비스 마이그레이션 비용이라는 두 가지 주요 매개변수를 기반으로 서비스 마이그레이션을 최적화하기 위해 제안된다. 제안된 알고리즘을 기존의 그리디 알고리즘과 비교하여 평가한다.
단일 최단경로 라우팅 알고리즘은 흔히 최대 링크 로드를 최소화하는 인터넷 트래픽 엔지니어링에 적합하지 않다고 알려져있다. 또한 여러 개의 최단경로들을 동시에 사용하여 트래픽을 나누어서 전송하는 방법은 전체 트래픽 디맨드를 고려하지 않기 때문에 최대링크로드를 반드시 최소화시키지는 못한다. 하지만, 여러 개의 최단경로들이 동일 송수신 노드 사이에 존재하면, 기존 라우팅 프로토콜에 변화를 주지 않고도 최대 링크 로드를 최소화시킬 수 있는 최단경로들의 집합을 선택하여 이용할 수 있다. 이러한 최단 경로들을 계산할 때에는 동일 목적지에 대해서는 송신자에 관계없이 동일한 넥스트-홉을 유지해야한다. 본 논문에서는 트래픽 엔지니어링을 위한 최단 경로 라우팅 알고리즘의 최적해를 구할 수 있는 ILP 문제를 제시하고, 근사해를 구하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 제안하고 성능을 평가하였다.
최근, 무선 메쉬 네트워크에서 라우팅 프로토콜에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 대표적인 proactive 라우팅 프로토콜인 DSDV (Destination-Sequenced Distance-Vector) 라우팅 프로토콜에서는 홉 수가 주요 라우팅 메트릭으로 사용된다. HMP (Hop-by-Hop) DSDV 및 EHMP (Enhanced HMP) DSDV 라우팅 프로토콜에서는 홉 수 및 한 홉 거리 내에 위치한 노드들의 잉여 대역폭을 고려하여 라우팅을 수행하고 있으나, 단대단 라우팅 관점에서 최적이 아닌 경로로 라우팅을 수행하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 홉 수 및 단대단 최소 잉여 대역폭을 고려한 CAMP (Cost-Aware Multi-Path) DSDV 라우팅 프로토콜을 제안한다. NS-2를 이용한 성능 분석을 통해 제안하는 라우팅 프로토콜은 홉 수 및 단대단 최소 잉여 대역폭 정보를 적절히 사용함으로써 처리율 및 패킷 전달율의 측면에서 DSDV, HMP DSDV 및 EHMP DSDV 프로토콜에 비해 더 우수한 성능을 가지며 HMP DSDV 및 EHMP DSDV 프로토콜과 같은 수의 관리 메시지를 가지게 됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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