• 한국군사과학기술학회지
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• 제15권3호
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• pp.322-333
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• 2012

AESA radar is able to instantaneously and adaptively position and control the beam, and such adaptive beam pointing of AESA radar enables to remarkably improve the multi-mission capability. For this reason, Radar Resource Management(RRM) becomes new challenging issue. RRM is a technique efficiently allocating finite resources, such as energy and time to each task in an optimal and intelligent way. Especially radar beam scheduling is the most critical component for the success of RRM. In this paper, we proposed a rule-based scheduling algorithm and Simulated Annealing(SA) based scheduling algorithm, which are alternatively selected and applied to beam scheduler according radar load status in real-time. The performance of the proposed algorithm was evaluated on the multi-function radar scenario. As a result, we showed that our proposed algorithm can process a lot of beams at the right time with real time capability, compared with applying only rule-based scheduling algorithm. Additionally, we showed that the proposed algorithm can save scheduling time remarkably, compared with applying only SA-based scheduling algorithm.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권7호
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• pp.22-28
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• 2009

멀티프로세서가 임베디드 시스템에서 널리 쓰임에 따라 지원되는 전력 최소화 기법을 이용하여 태스크를 수행하기 위해 필요한 에너지의 소모량을 줄여야 할 필요성이 대두된다. 본 논문은 동적 전압 스케일링 및 전력 셧다운을 이용하여 에너지 소모를 최소화 하는 태스크 스케줄링 알고리즘을 멀티프로세서 환경을 위해 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 전력 셧다운시의 에너지 및 타이밍 오버헤드를 고려하여 반복적으로 태스크 할당 및 태스크 순서화를 수행한다. 제안된 반복적인 태스크 스케줄링을 통해 전체 에너지 소모를 줄이는 가장 좋은 해를 얻을 수 있었다. 전체 에너지 소모는 리니어 프로그래밍 모델 및 전력 셧다운의 임계 시간을 고려하여 계산되었다. 실제 어플리케이션으로부터 추출된 표준 태스크 그래프에 기반을 둔 실험 결과를 통해 하드웨어 자원 및 시간제한에 따른 에너지 소모 관계를 분석하였다. 실험 결과를 볼 때 제안된 알고리즘은 기존의 우선권 기반의 태스크 스케줄링에 대해서 의미 있는 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권3호
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• pp.346-355
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• 2020

의약 중간체 제조 공장을 포함한 정밀 화학 산업에서 생산 계획 및 전사적 자원 관리(enterprise resource planning) 관한 의사 결정은 기업 운영 효율성 최적화에 매우 주요한 연구 주제이다. 기존의 의사 결정 시스템은 공장 간의 자원관리와 공장내 생산 계획이 분리되어, 전사적 관점에서의 전역 해를 도출하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 무선 식별 시스템(Radio Frequency Identification; RFID) 기반의 실시간 물류 관리 시스템을 이용하여 의약품 중간체 산업의 전사적 자원 관리와 최적 생산 계획 수립을 동시에 수행할 수 있는 의사결정 플랫폼을 개발하고, 실제 제조 공정에 적용하여 그 효과를 분석한다. 기존의 분리된 운영 체제와는 달린 본 연구에서 제안하는 통한 의사결정 플랫폼은 원료 주문 및 운송 시간에 관한 정보가 RFID 기술을 통해 제조 공정 생산 계획 수립의 핵심 데이터로 사용됨으로써, 별도의 재고 관리 시설 없이 공장간 물류 현황에 대응하여 최적 생산 계획이 수립된다. 이를 위하여 제품 생산 시간 최소화를 목적 함수로 설정하고, 마감 기한 및 주문량에 대한 제약조건 등을 포함한 혼합정수선형계획 모델을 개발하였다. 이후 개발된 최적화 모델을 실제 의약품 중간체 생산 문제로 적용함으로써, 제안한 통합 의사결정 플랫폼의 효용성을 입증하였다. 본 연구 결과로 생산 시간 최적화를 위해 단순한 공정 조합을 필요로 하는 생산물이 먼저 제조되고 복잡한 공정 구조를 가진 생산물이 순차적으로 생산되는 생산 일정이 최적임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.360-363
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• 2012

최근 에너지 소비의 지속적 증가 및 에너지 가격의 급격한 상승으로 그린 IT 도입 운영이 필수적인 요소로 인식됨에 따라 서버 발열 및 데이터센터 에너지 절감을 위해 IT 인프라가 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로 대체 되어가고 있다. 본 연구에서는 오픈 소스 기반 클라우드 플랫폼을 구축하고 클라우드 VDI 서비스 제공 시 클러스터링을 이용하여 사용자 인스턴스의 성능을 보장하기 위한 자원 스케줄링 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.506-512
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• 2016

최근 에너지 하베스팅 기술은 배터리 용량 부족 문제를 해결하여 네트워크 수명을 향상시킬 수 있는 방안으로 관심을 받고 있다. 하지만 기존 연구의 경우 정확한 채널정보를 바탕으로 한 이상적인 환경에서의 하베스팅 기술만을 고려하였다. 본 논문에서는 채널 추정 절차와 이에 따른 채널 추정 오차를 반영한 현실적 에너지 하베스팅 네트워크 환경에서 에너지 효율성을 향상시키기 위한 자원 할당 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 최적화 기법을 이용하여 시스템 데이터 전송률, 에너지 획득량, 불완전한 채널 추정 특성 등을 동시에 고려한 스케줄링 및 파워 할당 해를 찾는다. 제안 기법은 에너지 효율성 관점에서 기존의 하베스팅 기법보다 향상된 성능을 보이며, 채널 추정 오차가 반영되었을 때의 에너지 효율적 자원할당 방법에 대한 새로운 정보를 제공한다.

• ETRI Journal
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• 제44권5호
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• pp.746-758
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• 2022

This paper focuses on a mobile edge-computing-enabled heterogeneous network. A battery level-aware task-scheduling framework is proposed to improve the energy efficiency and prolong the operating hours of battery-powered mobile devices. The formulated optimization problem is a typical mixed-integer nonlinear programming problem. To solve this nondeterministic polynomial (NP)-hard problem, a decomposition-based task-scheduling algorithm is proposed. Using an alternating optimization technology, the original problem is divided into three subproblems. In the outer loop, task offloading decisions are yielded using a pruning search algorithm for the task offloading subproblem. In the inner loop, closed-form solutions for computational resource allocation subproblems are derived using the Lagrangian multiplier method. Then, it is proven that the transmitted power-allocation subproblem is a unimodal problem; this subproblem is solved using a gradient-based bisection search algorithm. The simulation results demonstrate that the proposed framework achieves better energy efficiency than other frameworks. Additionally, the impact of the battery level-aware scheme on the operating hours of battery-powered mobile devices is also investigated.

• 전자공학회논문지
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• 제53권1호
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• pp.3-8
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• 2016

무선망에서 소모 전력, 전송률, 통신 반경 등 서비스 요구 사항에 따라 상호 다른 망의 발전이 진행되어 왔다. 최근 차세대 무선망 환경에서는 초고속, 초저지연, 저전력 등 서비스 요구 사항이 보다 다양해지고 높은 수준으로 설정되고 있으며, 이를 만족하기 위한 방안으로 이기종간 효과적인 연동에 대한 연구에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 이기종 무선망 환경에서 망간 연동을 통해 데이터 서비스가 이루어지는 상황에서 에너지 효율성을 반영하는 스케쥴링 기법을 제안한다. 특히 이기종 무선망 환경에서 사용자 형평성을 고려하면서 데이터 수율을 개선하는 비례균등 스케쥴링 방식을 기반으로 에너지 효율에 관한 요소를 반영하는 문제를 고려하고 에너지 효율을 개선함과 동시에 사용자 형평성, 데이터 수율을 모두 감안하는 에너지 효율적인 비례균등 스케쥴링 방식을 제안한다. 또한 모의실험을 통해 제안된 방식으로 비례균등 달성도를 유지하면서 에너지 효율이 개선됨을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권1호
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• pp.319-333
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• 2022

In order to enhance system energy efficiency, bidirectional link resource allocation strategy in GFDM-based multiuser SWIPT systems is proposed. In the downlink channel, each SWIPT user applies power splitting (PS) receiver structure in information decoding (ID) and non-linear energy harvesting (EH). In the uplink channel, information transmission power is originated from the harvested energy. An optimization problem is constructed to maximize weighted sum ID achievable rates in the downlink and uplink channels via bidirectional link power allocation as well as subcarriers and subsymbols scheduling. To solve this non-convex optimization problem, Lagrange duality method, sub-gradient-based method and greedy algorithm are adopted respectively. Simulation results show that the proposed strategy is superior to the fixed subcarrier scheme regardless of the weighting coefficients. It is superior to the heuristic algorithm in larger weighting coefficients scenario.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권3호
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• pp.256-264
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• 2015

Energy harvesting devices have been proposed for sensor networking applications where batteries cannot be replaced, and cooperative communication schemes have been used to increase energy efficiency for wireless systems. Here, we develop transmission scheduling schemes for multi-terminal cooperative energy harvesting networks that maximize the packet delivery ratio, i.e., the probability that an event is reported successfully. We see that the proposed scheme provides virtually the same performance as the state-of-the-art threshold-based scheme, but does not require auxiliary parameter optimization. The proposed scheme also permits extensions to multiple cooperating nodes and sources, and it can be modified to accommodate fairness constraints.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제12권3호
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• pp.471-479
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• 2024

Recent advancements in cloud computing have significantly increased its importance across various sectors. As sensors, devices, and customer demands have become more diverse, workloads have become increasingly variable and difficult to predict. Cloud providers, connected to multiple physical servers to support a range of applications, often over-provision resources to handle peak workloads. This approach results in inconsistent services, imbalanced energy usage, waste, and potential violations of service level agreements. In this paper, we propose a novel engine equipped with a scheduler based on the Hot-Threshold concept, aimed at optimizing resource usage and improving energy efficiency in cloud environments. We developed this engine to employ both proactive and reactive methods. The proactive method leverages workload estimate-based provisioning, while the reactive Hot-Cold Scheduler consists of a Predictor, Solver, and Processor, which together suggest an intelligent migration flow. We demonstrate that our approach effectively addresses existing challenges in terms of cost and energy consumption. By intelligently managing resources based on past user statistics, we provide significant improvements in both energy efficiency and service consistency.