A major concern in Concurrent Engineering is the control and management of workload in a period of process. As a general rule, leveling the peak of workload in certain period is difficult because concurrent processing is comprised of various processes, including overlapping, paralleling looping and so on. Therefore, the workload management with resource constraints is so beneficial that effective methods to analyze design process are momentous. This study presents the Timed Petri Nets approach of precedence logic networks, and provides an alternative for users to analyze constraint processes to resolve conflicts of resources. Another approach to Continuous Time Markov Chain using Stochastic Petri Nets is also proposed. These approaches are expected to facilitate resolving resource constrained scheduling problems more systematically in Concurrent Engineering environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4034-4053
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2015
In order to meet various requirements for transmission quality of both primary users (PUs) and secondary users (SUs) in cognitive radio networks, we introduce a channel bonding mechanism for PUs and a channel reservation mechanism for SUs, then we propose a novel spectrum allocation strategy. Taking into account the mistake detection and false alarm due to imperfect channel sensing, we establish a three-dimensional Markov chain to model the stochastic process of the proposed strategy. Using the method of matrix geometric solution, we derive the performance measures in terms of interference rate of PU packets, average delay and throughput of SU packets. Moreover, we investigate the influence of the number of the reserved (resp. licensed) channels on the system performance with numerical experiments. Finally, to optimize the proposed strategy socially, we provide a charging policy for SU packets.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권4호
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pp.292-302
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2018
This study proposes a Bayesian stochastic frontier model that is well-suited to productivity/efficiency analysis particularly using panel data. A unique feature of our proposal is that both production frontier and efficiency are estimable for each individual firm and their linkage to various firm characteristics enriches our understanding of the source of productivity/efficiency. Empirical application of the proposed analysis to Human Capital Corporate Panel data enables identification and quantification of the effects of Human Resource factors on firm efficiency in tandem with those of firm types on production frontier. A comprehensive description of the Markov Chain Monte Carlo estimation procedure is forwarded to facilitate the use of our proposed stochastic frontier analysis.
본 논문에서는 통계적 패킷 음성/데이터 다중화기의 성능을 연구하였다. 성능해석은 음성과 데이터가 서로 분리된 한정된 queue를 사용하고, 전송에 있어서 음성이 데이터보다 우선권을 갖는 것을 가정하고, 다중화기의 출력 link를 시간 slot단위로 나누고 음성은 (M+1)-state의 Markov Process로, 데이터는 Poisson process로 modeling 하여 수행하였다. 전송시 음성신호가 데이터 신호보다 우선권을 가지므로 음성의 queueing behavior는 data에 거의 영향을 받지 않는다. 다라서 본 연구에서는 음성의 queueing behavior를 먼저 해석한 다음 data의 queueing behavior를 해석하였다. 패킷 음성 다중화기의 성능 해석은 입력상태와 buffer의 점유를 2차원의 Markov chain을 가지고 formulation하였고, 집적된 음성/data의 다중화기는 data를 추가한 3차원 Markov chain으로 하였다. 이러한 model을 사용하여 Gauss-Seidel방법으로 결과를 얻고 simulation으로 입증하였다. 이들 결과로 부터 음성 가입자의 수, 출력 link용량, 음성의 queue크기, 음성의 overflow확률에서는 서로 trade-off가 있고 data에서도 비슷한 tradeoff가 있음을 알았다. 또한 입력 traffic량과 link의 용량에 따라서 음성과 데이타간의 성능에서 서로 tradeoff가 있고, TASI의 이득이 2이상이고 음성가입자의 수가 적을 경우 데이타의 평균 지연시간은 buffer의 최대길이 보다 길음을 알아내었다.
국내 수출입 물동량의 증가와 해운산업의 발달에 따라 항만시설물의 사용빈도 또한 증가 추세에 있으나, SOC의 해운항만부문의 투입 정부예산은 감축되어 왔다. 증가하는 사용빈도에 반하여 줄고 있는 예산으로 인해 항만시설물의 체계적이고 효율적인 유지관리 및 운영이 필요하다. 효율적인 유지관리 시스템 구축을 위해서 항만시설물이 위치한 지역, 구조물의 형태 및 취급화종, 시공 및 유지관리 수준과 같은 특성을 고려한 열화모델 개발이 필요하다. 항만시설물의 열화모델 개발은 시설물의 열화요인 분석과 열화데이터 수집 및 열화 모델 개발의 과정으로 수행하였다. 열화 모델 개발기법은 변수 특성에 따른 시간 의존적 상태변화를 반영할 수 있는 결정론적 방법인 다중 회귀분석과 변동성이 큰 자료들의 상태이력을 반영할 수 있는 확률론적 방법인 마코브 체인 이론을 이용하였다. 각 방법을 통해 잔교식 구조물과 블록식 구조물의 Project level의 상태 열화모델을 제시하였다.
Dynamic thermal rating (DTR) of overhead transmission lines can provide a significant increase in transmission capacity compared to the static thermal rating. However, the DTR are usually estimated by the traditional thermal model of overhead conductor that is highly dependent on the solar, wind speed and wind direction data. Consequently, the estimated DTR would be unreliable and the safety of transmission lines would be reduced when the solar and wind sensors are out of function. To address this issue, this study proposed a novel thermal model of overhead conductor based on the thermal-electric analogy theory and Markov chain. Using this thermal model, the random variation of conductor temperature can be simulated with any specific current level and ambient temperature, even if the solar and wind sensors are out of function or uninstalled. On this basis, an estimation method was proposed to determine the DTR in the form of probability. The laboratory experiments prove that the proposed method can estimate the DTR reliably without measured solar and wind data.
본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 셀 내부 영역에 기반을 둔 이동성 예측 모델과 모바일 호스트들의 이동성을 토대로 하는 이동성 등급을 동적으로 조정할 수 있는 자원 예약 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 이동성 예측 모델은 셀 내부의 각각 다른 영역을 기반으로 가약 마코프 체인을 이용하여 모델링 하였으며, 새로운 방법으로 핸드오프 확률을 추정한다. 그리고 모바일 호스트들이 셀 내부에 머물 가능성이 있는 셀 내부 존재 시간을 제공하며, 그 셀 내부 존재 시간은 동적인 자원 예약 기법의 새로운 인자로 활용된다. 동적인 자원 예약 기법은 모바일 호스트들의 내부 존재 시간의 마감에 따라서 변화하는 이동성 등급을 이용하여 이웃 셀의 자원을 동적으로 예약한다. 이 기법들은 신규 호 블록킹율과 핸드 오프 호 종료율을 개선시켰다.
셀 수 있는 이산 자료 중에서 일반적인 모형에 비하여 영의 빈도가 과도하게 많이 관측되는 자료가 있다. 이러한 경우에 포아송 또는 음이항회귀모형과 같은 일반적인 회귀모형에 의한 분석은 적절하지 못하다. 본 논문에서는 영과잉 포아송회귀모형과 영과잉 음이항회귀모형에 대하여 베이지안 분석을 하였다. 또한, 마코브 연쇄 몬테카롤로 방법으로 계산한 베이즈 요인을 이용하여 모형선택을 하였다. 실제 교통사고 자료를 분석하여 이론적인 결과들을 뒷받침하였다.
악성코드 중 가장 많은 비율을 차지한 것은 트로이 목마이며, 트로이 목마의 경우 그 자체로 피해를 주는 형태가 주종을 이루었지만, 최근에는 백도어 방식으로 사용자 정보를 몰래 빼오는 형태가 많아지고 있으며, 트로이 목마의 특성을 갖고 있는 웜이나 바이러스가 증가하고 있는 추세이다. 웜의 확산 특징을 분석하기 위한 모델링 기법들이 제시되었지만 거시적인 분석만 가능하였고 특정 바이러스, 악성코드에 대해 예측하기는 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 과거의 Trojan 데이터를 활용하여 미래의 Trojan 악성코드의 발생을 예측 할 수 있는 ESP모델을 제시하였다. 이 모델을 적용하여 얻어진 예측 값을 마코프 체인과 비교한 결과 제안한 모델이 기존 발생한 실제 빈도수와 유사한 값을 나타냄을 알 수 있었다.
컴퓨터의 발전에 따른 마코브체인 몬테카를로방법을 소프트웨어 신뢰확률모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산문제와 이론적인 정당성을 고려, 마코프연쇄와 메트로폴리스방법의 관계를 고찰하였으며, 특히 Mus-Okumoto와 Erlang(2)의 중첩모형에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하며 베이지안 계산과 예측 우도기준에 의 한 모형선택을 제안하고 Cox-Lewis에 의해 계시된 Thing method를 이용한 모의실험자료를 이용하여 수치적인 계산을 시행하고 그 결과가 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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