실시간 데이터베이스 시스템의 트랜잭션은 마감시간과 같은 시간 제약조건을 갖는다. 따라서 트랜잭션은 마감시간 내에 완료되어야 하며 동시에 데이터 일관성 제약조건을 만족해야 한다. 빠른 평균 응답시간 제공을 목표로 하는 기존 데이터베이스 시스템과 달리 실시간 데이터베이스 시스템은 트랜잭션의 마감시간 초과 비율과 마감시간을 초과한 트랜잭션에 의해 발생되는 비용에 의해 평가된다. 따라서 실시간 트랜잭션은 공정성과 시스템 처리율의 저하를 발생시킨다 하더라도 트랜잭션의 중요도 및 마감시간에 따라 스케줄링 되어야 하고, 항상 높은 우선 순위 트랜잭션의 선행 처리가 보장되어야 한다. 본 논문에서는 기존 실시간 스케줄링 알고리즘들이 갖는 문제점을 개선시킬 수 있는 새로운 스케줄링 알고리즘(Multi-level EFDF)과 펌, 소프트 실시간 트랜잭션온 고려한 병행실행제어 알고리즘(2PL-FT)을 제안한다. 또한 성능평가를 통해 2PL-FT와 AVCC방법에 대한 트랜잭션의 재시작 비율 및 마감시간 초과 비율을 비교한다. 이 실험들을 통해 제안하는2PL-FT알고리즘이 기존에 제안된 방법들보다 더 우수함을 보인다.
In environmental impact assessment, noise impact assessment usually consists of three stages surveying the existing noise levels by measurements, predicting noise levels induced by construction works and predicting noise levels after the completion of project. When predicting noise level in urban area, this method does not consider acoustic phenomena like multi reflection, diffraction and absorption due to complex topographic configuration of building and terrains. For the purpose, a noise mapping tool is utilized to produce a series of noise maps, which are those for the present, for the works of construction and for the future. For accurate noise mapping, acoustical and topographic information is essential. Standard sound power levels and directivities of various construction equipments are required and scheduling of construction processes and locations of the equipments should be provided. In the case of exceeding legal limit, mitigation measures are applied to satisfy the legal limits and subsequent noise map is obtained and checked.
Dispatching rule for parallel machines with multi product is proposed in this paper, In current market,customer's request for higher quality is increasing, In accordance with such demand, manufacturers are focusingon improving the quality of the products. Such shift in production objective is risky. The possibility ofneglecting another important factor in customer satisfaction increases, namely due dates. From the aspect ofimproving quality, frequency of product assignment to limited number of high performance machines willincrease. This will lead to increased waiting time which can incur delays, In the case of due date orientedproduct dispatch, Products are assigned to machines without consideration for quality. Overall deterioration ofproduct quality is inevitable, In addition, Poor products will undergo rework process which can increase delays.The objective of this research is dispatching products to minimize due date delays while improving overallquality. Quality index is introduced to provide means of standardizing product quality. The index is used toassure predetermined quality level while minimizing product delays when dispatching products. Qualitystandardization method and dispatching algorithm is presented. And performance evaluation is performed withcomparison to various dispatching methods.
Nguyen, Vu Quan;Son, Woo Hyun;Parfieniuk, Marek;Trung, Luong Tran Nhat;Park, Sang Yoon
ETRI Journal
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제42권3호
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pp.376-387
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2020
Massive computation of the reconstruction algorithm for compressive sensing (CS) has been a major concern for its real-time application. In this paper, we propose a novel high-speed architecture for the orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm, which is the most frequently used to reconstruct compressively sensed signals. The proposed design offers a very high throughput and includes an innovative pipeline architecture and scheduling algorithm. Least-squares problem solving, which requires a huge amount of computations in the OMP, is implemented by using systolic arrays with four new processing elements. In addition, a distributed-arithmetic-based circuit for matrix multiplication is proposed to counterbalance the area overhead caused by the multi-stage pipelining. The results of logic synthesis show that the proposed design reconstructs signals nearly 19 times faster while occupying an only 1.06 times larger area than the existing designs for N = 256, M = 64, and m = 16, where N is the number of the original samples, M is the length of the measurement vector, and m is the sparsity level of the signal.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.5712-5728
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2017
Recently, there are many studies, that considering green wireless cellular networks, have taken the energy consumption of the base station (BS) into consideration. In this work, we first introduce an energy consumption model of multi-mode sharing BS powered by multiple energy sources including renewable energy, local storage and power grid. Then communication load requests of the BS are transformed to energy demand queues, and battery energy level and worst-case delay constraints are considered into the virtual queue to ensure the network QoS when our objective is to minimize the long term electricity cost of BSs. Lyapunov optimization method is applied to work out the optimization objective without knowing the future information of the communication load, real-time electricity market price and renewable energy availability. Finally, linear programming is used, and the corresponding energy efficient scheduling policy is obtained. The performance analysis of our proposed online algorithm based on real-world traces demonstrates that it can greatly reduce one day's electricity cost of individual BS.
In this paper, we investigate the scheduling and power allocation for coordinated multi-point transmission in downlink long term evolution advanced (LTE-A) systems, where orthogonal frequency division multiple-access is used. The proposed scheme jointly optimizes user selection, power allocation, and modulation and coding scheme (MCS) selection to maximize the weighted sum throughput with fairness consideration. Considering practical constraints in LTE-A systems, the MCSs for the resource blocks assigned to the same user need to be the same. Since the optimization problem is a combinatorial and non-convex one with high complexity, a low-complexity algorithm is proposed by separating the user selection and power allocation into two subproblems. To further simplify the optimization problem for power allocation, the instantaneous signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) and the average SINR are adopted to allocate power in a single cell and multiple coordinated cells, respectively. Simulation results show that the proposed scheme can improve the average system throughput and the cell-edge user throughput significantly compared with the existing schemes with limited feedback.
In environmental Impact assessment, noise impact assessment usually consists of three stages-surveying the existing noise levels by measurements, predicting noise levels induced by construction works and predicting noise levels after the completion of a project. The distance-attenuation relation of a point source, which has been used to predict the noise level due to its simplicity does not consider complex acoustic phenomena like multi-reflection, -diffraction and -absorption due to complex topographic configuration of buildings and terrains. For the consideration of such physical complexities. a noise mapping tool is adopted to produce a series of noise maps, which are those for the present, tot the works of construction and for the future. For accurate noise mapping, acoustical and topographic Information is used. Standard sound power levels and directivities of various construction equipments are need and scheduling of construction processes and locations of the equipments should be provided. In the case of exceeding legal limit, mitigation measures are applied to satisfy the legal limits and subsequent noise map is obtained and checked.
본 논문에서는 대규모의 작업을 고성능으로 처리하기 위한 Many-Task Computing(MTC) 기술을 기존의 빅데이터 처리 플랫폼인 Hadoop에 적용하기 위한 MOHA(Many-Task Computing on Hadoop) 프레임워크에 대해 기술한다. 세부적으로는 MOHA의 기본 개념과 개발 동기, 분산 작업 큐에 기반한 PoC(Proof-of-Concept) 수행 결과를 제시하고 향후 연구 방향에 대해서 논의하고자 한다. MTC 응용은 각각의 태스크들이 요구하는 I/O 처리량은 상대적으로 많지 않지만, 동시에 대량의 태스크들을 고성능으로 처리해야하고 이들이 파일을 통해서 통신한다는 특징을 가지고 있다. 따라서 기존의 상대적으로 큰 데이터 블록 사이즈에 기반한 Hadoop 응용과는 또 다른 패턴의 데이터 집약형 워크로드라고 할 수 있다. 이러한 MTC 기술과 빅데이터 기술의 융합을 통해 멀티 응용 플랫폼으로 진화하고 있는 Hadoop 생태계에 신규 프레임워크로서 대규모 계산과학 응용을 실행할 수 있는 MOHA를 추가하여 기여할 수 있을 것이다.
멀티미디어 서비스 제공에는 네트워크의 효율적인 대역폭 할당 스케줄링이 요구된다. 비디오 데이터 스트림 같은 burstiness 특성을 갖는 정보를 전송하기 위해서는 전송률의 변화를 감소시키는 smoothing 기법을 사용하게 되는데, 현재까지 제안된 최적 smoothing 알고리즘은 peak rate를 크게 줄이고 있지만, 각각의 독립적인 데이터 스트림에 적용되었기 때문에, 네트워크 대역폭이나 프로세서 등을 공유하는 다중 스트림에 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점의 해결을 위한 효율적인 대역폭 할당 알고리즘을 제안한다. 대역폭 할당 스케줄링을 정적 대역폭 할당과 동적 대역폭 할당으로 구분해서, 정적 대역폭 할당에서는 사용자 버퍼의 누적 데이터 양을 높게 유지시킴으로써 peak rate를 감소시켰다. 동적 대역폭 할당에서는 real demand factor를 새로운 변수를 이용하여 다중 스트림의 대역폭할당에 적합한 알고리즘을 구현하였다. 마지막으로, 페트리 네트 모의실험 도구인 ExSpect 6.41을 통해서 제안된 알고리즘의 성능을 입증하였다.
주어진 논리 회로를 시분할 FPGA 칩으로 효과적으로 합성하기 위해서는 전체 회로를 여러 개의 부분회로로 나눈 후, 각 부분 회로가 동일한 하드웨어 회로를 시간차를 두고 공유하도록 하여야 한다. 이를 위해 칩에 대한 시간별 재구성 정보를 미리 만들어, 칩 내부의 특정 메모리 영역에 저장하여 두었다가 정해진 시간대가 되면 칩 전체를 재구성하도록 하여야 한다. 그런데, 시분할 FPGA 합성에서 사용하는 세부적인 재구성 기법(일반적으로 스케쥴링이나 다중 회로 분할 기법을 사용)에 따라 동일 시간대에 필요한 LUT의 개수, 즉 FPGA의 용량이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 입력되는 논리 회로를 직접 합성하지 않고서도 그 회로가 필요로 하는 전체 LUT 개수에 대한 하한을 추정함으로써 재구성 기법에 관계없이 필요한 최소한의 LUT 개수를 파악한다. 만일, 기존의 재구성 결과가 본 연구에서 추정된 하한과 일치할 경우, 그 결과는 최적의 결과를 의미한다. 반면에, 하한과의 차이가 있는 경우에는 기존의 연구 결과에 비해 더 좋은 재구성 결과가 존재하거나, 또는 본 연구에서 추정한 하한보다 더 좋은(큰, 정확한) 하한이 실제 존재함을 의미한다. 따라서 이러한 비교 분석을 통해, 기존 연구의 결과가 최적인지, 또는 개선의 여지가 있는지를 판단하는 좋은 지표를 제공할 수 있다. 실험 결과, 실험한 대부분의 예제에서, 기존의 연구 결과에서 출력한 결과와 본 논문에서 제안한 방법으로 추정한 하한이 정확히 일치하는 것을 발견할 수 있었는데, 이는 기존의 합성 시스템에서 생성한 결과의 최적성을 확인하게 하는 한편, 본 논문에서 제안한 하한 추정의 정확성을 반증하는 것으로 해석될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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