In this paper, we consider a scenario in which the source has been offered QoS guarantees subject to token-bucket regulation. The rate of the source should be controlled such that it conforms to the token-bucket regulation, and also the distortion obtained is the minimum. We have developed an optimal scheduling algorithm for offline (like pre-recorded video) sources with convex distortion function and which can not tolerate any delay. This optimal offline algorithm has been extended for the real-time online source by predicting the number of packets that the source may send in future. The performance of the online scheduler is not substantially degraded as compared to that of the optimal offline scheduler. A sub-optimal offline algorithm has also been developed to reduce the computational complexity and it is shown to perform very well. We later consider the case where the source can tolerate a fixed amount of delay and derive optimal offline algorithm for such traffic source.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권5호
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pp.539-545
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2015
Deduplication technique can expand the lifespan and capacity of flash memory-based storage devices by eliminating duplicated write operations. The deduplication techniques can be classified into two approaches, i.e., online and offline approaches. We propose an offline deduplication technique that uses a lightweight hash algorithm, whereas the previous offline technique uses a high-cost hash algorithm. Therefore, the memory space for caching hash values can be reduced, and more pages can be examined for deduplication during short idle intervals. As a result, it can provide shorter write latencies compared to the online approach, and can show low garbage collection costs compared to the previous offline deduplication technique.
Computer aided process planning and Offline programming are decisive factors in successful implementation of automated robotic production. However, conventional offline programming procedure has proven ineffective due to time-consuming teaching process for robot programming and due to inefficient system modeling. The paper presents an efficient procedure to semi-automatically generate robot job programs for ship block welding applications. In the research, the teaching positions are automatically determined by predefined rules which are functions of the type and the dimensions of the given welding section of ship block. And a sequence of robot movements and welding conditions such as welding type, welding current, welding speed, and welding torch orientation, are determined by use of Standard Program which is experimentally proved to work well for the welding wection group. Finally, a robot program for the welding section is generated automatically. Based on the algorithm, a offline automatic teaching software is developed. The paper presents also the algorithm and structure of the software.
SSD (Solid-State Drives)는 고성능, 저전력, 내구성과 경량 등의 특징을 가지고 있어 빠른 속도로 하드 디스크를 대체하고 있다. SSD는 하드디스크와 같은 블록 저장장치로 에뮬레이트하는 계층인 FTL(Flash Translation Layer) 을 가지고 있다. 가비지 컬렉션(Garbage Collection)은 FTL의 주요한 기능으로서 SSD의 수명과 성능에 큰 영향을 끼친다. 그러나 아직까지 새로운 알고리즘을 검증하기 위한 사실상의 표준이 없는 상황이다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 트레이스 기반의 오프라인 최적 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 언제나 최소 횟수의 지우기 연산을 보장한다. 추가적으로 본 논문에서는 TPC 트레이스를 사용하여 제안한 알고리즘의 유효성에 대해 검증하였다.
본 연구에서는 청소년 비행이 지속적인 사회문제로 대두됨에 따라 청소년의 온·오프라인 비행을 예측하는 주요 요인들을 탐색하고 전통적 비행이론(사회학습이론, 일반긴장이론, 사회통제이론, 일상활동이론, 낙인이론)의 적용 가능성을 살펴보았다. 분석에 활용된 데이터는 한국아동·청소년패널조사 2010(KCYPS 2010)의 초1, 초4, 중1 패널 6차년도 데이터이다(N=4,137). 예측 모형을 구축함에 있어 전통적 통계기반의 회귀모형 대신 랜덤포레스트 머신러닝 기법을 활용함으로써 예측 성능 향상과 더불어 보다 많은 예측요인의 고려 가능성에 초점을 두었다. 랜덤포레스트 분석 결과, 청소년의 온·오프라인 비행을 설명하는 데에 전통적인 비행이론은 여전히 유효하였으며, 온라인 비행은 주로 개인적 요인(일상활동이론, 낙인이론)과, 오프라인 비행은 사회적 요인(사회학습이론, 사회통제이론)과 관련이 있는 것으로 나타났다. 또한 일반긴장 이론은 온라인 비행과 오프라인 비행 모두를 예측하는 중요한 이론적 기반임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 머신러닝 기법을 통해 청소년 비행에 영향을 주는 주요 요인을 도출하고, 기존 비행이론의 활용 가능성도 함께 고려했다는 점에서 의의가 있으며, 청소년 온·오프라인 비행에 대한 예방 및 개입 방향성을 재고하는 기반을 제공할 것이라 기대된다.
Due to growth of electronics and control devices, automation and situational awareness systems have been applied by automobile. Vision systems with the introduction of unmanned system were being actively developed. In this paper, the distortion in the 7-inch LCD screen for the treatment process are divided into Online and Offline processing. Offline processing based on the image signal processing and for generating LUT Online to Offline generated by processing the distortion is applied to the LUT. LUT is applied to distort the image processing in real time, so that distortion correction is made for the purpose of setting.
일반적인 비정상 탐지 알고리즘은 사전 데이터를 이용하여 학습된다. 따라서 시간에 따른 정상 데이터의 특징이 변화되는 경우에 기존의 배치 학습 기반 알고리즘의 성능 저하가 불가피하다. 본 논문에서는 정상 데이터의 점진적 특징 변화를 고려할 수 있는 온라인 비정상 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단일 클래스 분류 모델에 기반하며 오프라인 및 온라인 단계의 학습 과정을 포함한다. 제안된 알고리즘의 오프라인 학습 단계에서는 사전 데이터가 잠재 공간의 중심에 근접하도록 학습하고, 이후 온라인 학습단계에서는 신규 데이터에 의한 점진적 잠재 공간의 중심을 갱신하고, 갱신된 중심을 기준으로 계속 학습을 진행한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험결과 제안된 온라인 비정상 탐지 알고리즘은 점진적 중심 갱신 및 학습을 위해 단지 2 % 정도의 추가 학습시간이 소요되는 것으로 확인되었다. 반면에 시변 정상데이터가 수신되는 경우에 오프라인 학습 모델과 비교하여 19.10 % 개선된 Area Under the receiver operating characteristic Curve(AUC) 성능을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.3989-4006
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2020
The intelligent agriculture monitoring is based on the perception and analysis of environmental data, which enables the monitoring of the production environment and the control of environmental regulation equipment. As the scale of the application continues to expand, a large amount of data will be generated from the perception layer and uploaded to the cloud service, which will bring challenges of insufficient bandwidth and processing capacity. A fog-based offline and real-time hybrid data analysis architecture was proposed in this paper, which combines offline and real-time analysis to enable real-time data processing on resource-constrained IoT devices. Furthermore, we propose a data process-ing algorithm based on the incremental principal component analysis, which can achieve data dimensionality reduction and update of principal components. We also introduce the concept of Squared Prediction Error (SPE) value and realize the abnormal detection of data through the combination of SPE value and data fusion algorithm. To ensure the accuracy and effectiveness of the algorithm, we design a regular-SPE hybrid model update strategy, which enables the principal component to be updated on demand when data anomalies are found. In addition, this strategy can significantly reduce resource consumption growth due to the data analysis architectures. Practical datasets-based simulations have confirmed that the proposed algorithm can perform data fusion and exception processing in real-time on resource-constrained devices; Our model update strategy can reduce the overall system resource consumption while ensuring the accuracy of the algorithm.
일정계획은 오프라인(offline) 일정계획과 온라인(online) 일정계획으로 구분할 수 있고, 본 논문은 온라인 상황에서 병렬설비의 주기적 일정계획 수립문제를 다룬다. 도착시간(ready time)이 다른 여러 작업들에 대해 makespan을 최소화하기 위한 작업 일정계획 알고리즘 개발이 목적이다. 이를 위해 각 설비에서의 작업처리 순서는 ERD(Earliest Ready Date) 규칙에 따른 순서가 최적임을 밝혔다. 각 설비 별 배정 작업도 결정 해야하는 병렬설비 문제를 위해서는 혼합정수계획모형(MIP)을 이용하는 알고리즘을 제시하였다. 개발한 알고리즘의 유용성과 성능분석을 위해 수치 예를 활용하여 오프라인 일정계획과 비교하였다. 비교분석 결과, 오프라인 일정계획에 비해 매우 빠른 시간에 일정계획을 수립할 수 있음을 보였고, 주기시간의 감소를 통한 makespan의 단축 가능성을 보였다. 본 논문의 주기적 일정계획 방법은 계획수립을 위한 시간이 매우 작으므로, 설비 및 작업의 수가 많은 온라인 환경에서도 활용할 수 있다. 더불어서 스마트공장이나 블록체인 플랫폼에서의 작업일정 수행을 위해 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
This paper presents offline estimation of equivalent physical damping parameter in haptic interaction systems where damping is the most important parameter for stability. Based on the previous energy bounding algorithm, an offline procedure is developed in order to estimate the physical damping parameter of a haptic device by measuring energy flow-in to the haptic device. The proposed method does not use force/torque sensor at the handgrip. Numerical simulation and experiments verified effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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