The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.11
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pp.1135-1140
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2016
The main challenge in designing wearable WBANs is to guarantee the balance of QoS demands in the network with the low power constraints of limited battery powered nodes. Low power devices implanted in or attached to the body should be designed to meet minimum energy requirements due to their limited battery life and be small in size to be easily wearable. In this paper, we propose a method for optimizing channel allocation method that is compatible with the IEEE 802.15.6 standard, enables the maximum amount of power charge at idle, guarantees the QoS of a WBAN, and provides the reliable date transmission between nodes and hubs in the network. Our extensive simulations will show that the method we propose not only maximizes the QoS in packet transmission but also improves the level of energy efficiency.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.9
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pp.61-66
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2015
We investigate rate scheduling and power allocation problem for a delay constrained CDMA systems. Specifically, we determine an energy efficient scheduling policy, while each user maintains the short term (n time slots) average throughput. More importantly, it is shown that the optimal transmission strategy for the uplink is same as that of the downlink, called uplink and downlink duality. We then examine the performance of the optimum transmission strategy for the uplink and the downlink for various system environments.
In this paper, we study an asymmetric two-way relaying network where two source nodes intend to exchange information with the help of multiple relay nodes. A hybrid time-division broadcast relaying scheme with joint relay selection (RS) and power allocation (PA) is proposed to realize energy-efficient transmission. Our scheme is based on the asymmetric level of the two source nodes' target signal-to-noise ratio indexes to minimize the total power consumed by the relay nodes. An optimization model with joint RS and PA is studied here to guarantee hybrid relaying transmissions. Next, with the aid of our proposed intelligent optimization algorithm, which combines a genetic algorithm and a simulated annealing algorithm, the formulated optimization model can be effectively solved. Theoretical analyses and numerical results verify that our proposed hybrid relaying scheme can substantially reduce the total power consumption of relays under a traffic asymmetric scenario; meanwhile, the proposed intelligent optimization algorithm can eventually converge to a better solution.
In many applications of wireless sensor actor networks (WSANs) that often run in harsh environments, the reduction of completion times of tasks is highly desired. We present a new time-aware, energy-aware, and starvation-free algorithm called Scate for assigning tasks to actors while satisfying the scalability and distribution requirements of WSANs with semi-automated architecture. The proposed algorithm allows concurrent executions of any mix of small and large tasks and yet prevents probable starvation of tasks. To achieve this, it estimates the completion times of tasks on each available actor and then takes the remaining energies and the current workloads of these actors into account during task assignment to actors. The results of our experiments with a prototyped implementation of Scate show longer network lifetime, shorter makespan of resulting schedules, and more balanced loads on actors compared to when one of the three well-known task-scheduling algorithms, namely, the max-min, min-min, and opportunistic load balancing algorithms, is used.
Sun, Guolin;Clement, Addo Prince;Boateng, Gordon Owusu;Jiang, Wei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5701-5722
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2018
The continuous increase in the cost of energy production and concerns for environmental sustainability are leading research communities, governments and industries to amass efforts to reduce energy consumption and global $CO_2$ footprint. Players in the information and communication industry are keen on reducing the operational expenditures (OpEx) and maintaining the profitability of cellular networks. Meanwhile, network virtualization has been proposed in this regard as the main enabler for 5G mobile cellular networks. In this paper, we propose a generic framework of slice resource provisioning and customized physical resource allocation for energy-efficiency and quality of service optimization. In resource slicing, we consider user demand and population resources provisioning scheme aiming to satisfy quality of service (QoS). In customized physical resource allocation, we formulate this problem with an integer non-linear programming model, which is solved by a heuristic algorithm based on minimum vertex coverage. The proposed algorithm is compared with the existing approaches, without consideration of slice resource constraints via system-level simulations. From the perspective of infrastructure providers, traffic is scheduled over a limited number of active small-cell base stations (sc-BSs) that significantly reduce the system energy consumption and improve the system's spectral efficiency. From the perspective of virtual network operators and mobile users, the proposed approach can guarantee QoS for mobile users and improve user satisfaction.
Hassan, Mohammad Mehedi;Song, Biao;Almogren, Ahmad;Hossain, M. Shamim;Alamri, Atif;Alnuem, Mohammed;Monowar, Muhammad Mostafa;Hossain, M. Anwar
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.5
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pp.1567-1587
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2014
Virtual Machine (VM) resource management is crucial to satisfy the Quality of Service (QoS) demands of various multimedia services in a media cloud platform. To this end, this paper presents a VM resource allocation model that dynamically and optimally utilizes VM resources to satisfy QoS requirements of media-rich cloud services or applications. It additionally maintains high system utilization by avoiding the over-provisioning of VM resources to services or applications. The objective is to 1) minimize the number of physical machines for cost reduction and energy saving; 2) control the processing delay of media services to improve response time; and 3) achieve load balancing or overall utilization of physical resources. The proposed VM allocation is mapped into the multidimensional bin-packing problem, which is NP-complete. To solve this problem, we have designed a Mixed Integer Linear Programming (MILP) model, as well as heuristics for quantitatively optimizing the VM allocation. The simulation results show that our scheme outperforms the existing VM allocation schemes in a media cloud environment, in terms of cost reduction, response time reduction and QoS guarantee.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.12
no.20
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pp.55-61
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1989
The main contribution this research is the development of methodology which is capable of solving problems associated with the capacity expansion and operating schedule of energy industries. The principal concern of such industries is the proper allocation of primary energy which are required for the production of sufficient supply of electricity and petroleum products for the Korea`s energy needs. Nonlinear programming models are developed for power generation expansion planning and for the oil refinery industry. In order to deal with uncertainties about future demands for final energy, chance-constrained programming is used to formulate appropriate constraints. The methodology of the model can be used to evaluate Korean energy and expansion planning in the energy industry, especially the electric power generation industry and the refinery industry.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.537-539
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2015
considerate operation is a major issue in the equipment-intensive operation. Identifying an optimal equipment combination is important to achieve low-energy operations. An Earthwork operation planning system, which measures the energy consumption of construction operations by taking into account construction equipments' engineering attributes (e.g., weight, capacity, energy consumption rate, etc.) and operation conditions (e.g., road condition, attributes of materials to be moved, geometric information, etc.), is essential to achieve the low-energy consumption. This study develops an automated computerized system which identifies an optimal earthmoving equipment fleet minimizing the energy consumption. The system imports a standard template of earthmoving operation model and compares numerous scenarios using alternative equipment allocation plans. It finds the fleet that minimizes the energy consumption by enumerating all cases using sensitivity analysis. A case study is presented to verify the validity of the system.
To evaluate the applicability of cellular energy allocation (CEA) in the bivalves as a biomarker for the assessment of environmental contamination, the energy contents and energy consumption in several tissues of the Manila clam, Ruditapes philippinarum were analyzed. The contents of lipid, glucose, protein and electron transport system (ETS) activity in the foot, siphons, gills, and body of R. philippinarum exposed to crude oil-spiked sediments were measured at 1, 2, 4, 7, 10 days after exposure. The reserved energy (energy available, EA) in the lipid, glucose and protein decreased as contamination level and exposure time increased. In contrast, the ETS activity (energy consumed, EC) showed the reverse tendency. The order of available energy contents were foot > siphons > gill > body. Significant differences in both EA and EC were found only at the highest contamination level (58.3 mg TPAHs/kg DW). EA decreased significantly in the foot and gill at 1 day, in the body at 2 and 7 days after exposure. EC increased significantly in the body at 4 days after exposure. CEA showed higher sensitivity to the contamination than EA or EC. Especially, CEA in the foot and body decreased significantly at lower ranges of contamination level (as low as 6.5 mg TPAHs/kg DW) during 1 to 7 days after exposure. The CEA is more useful than EA or EC alone for the assessment of sediment contamination at lower level that acute toxicity could not be detected. CEA analyses in the body of R. philippinarum after 4 days' exposure to contaminated sediments seem to be the most sensitive and reliable.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.3
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pp.819-837
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2014
Data centers, which implement cloud service, have been faced up with quick growth of energy consumption and low efficiency of energy. 60GHz wireless communication technology, as a new option to data centers, can provide feasible approach to alleviate the problems. Aiming at energy optimization in 60GHz wireless data centers (WDCs), we investigate virtualization technology to assign virtual resources to minimum number of servers, and turn off other servers or adjust them to the state of low power. By comprehensive analysis of wireless data centers, we model virtual network and physical network in WDCs firstly, and propose Virtual Resource Mapping Packing Algorithm (VRMPA) to solve energy management problems. According to VRMPA, we adopt packing algorithm and sort physical resource only once, which improves efficiency of virtual resource allocation. Simulation results show that, under the condition of guaranteeing network load, VPMPA algorithm can achieve better virtual request acceptance rate and higher utilization rate of energy consumption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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