최근 다중프로세서 실시간 시스템 환경에서 최적인 Pfair 스케줄링(PF) 알고리즘[1]이 Baruah 등에 의해 제안되었고, 이를 기반으로 하는 몇 가지 스케줄링 알고리즘들이 제안되었는데 이들은 모두 고정된 퀀텀 크기를 가정하고 있다. 전역 스케줄링 기법인 Pfair 기반 스케줄링 알고리즘에서 퀀텀 크기는 태스크 교환과 캐시 재적재와 같은 스케줄링 오버헤드에 직접적인 영향을 미치게 된다. 이에 따라 태스크 집합에 대한 최적 퀀텀 크기를 결정하기 위한 방법이 제안되었으며[2], 모든 태스크들의 주기와 실행 요구 시간이 $e\;{\leq}\;p/3+1$의 성질을 만족하는 제한적 특성의 태스크 집합에 대해서 보다 효율적으로 최적 퀀텀 크기를 결정할 수 있는 방법[3]이 제안된 바 있다. 그런데 이들 방법에서는 최적의 퀀텀 크기를 결정하기 위해 반복적으로 프로세서의 이용률을 계산하였다. 본 논문에서는 이러한 제한적 특성의 태스크 집합에 대해서 프로세서 이용률 계산을 반복적으로 수행하지 않고 상수 시간에 최적 퀀텀 크기를 결정할 수 있는 보다 효율적인 방법을 제안한다.
Linear Discriminant Analysis (LDA) has been successfully applied for dimension reduction in face recognition. However, LDA requires the transformation of a face image to a one-dimensional vector and this process can cause the correlation information among neighboring pixels to be disregarded. On the other hand, 2D-LDA uses 2D images directly without a transformation process and it has been shown to be superior to the traditional LDA. Nevertheless, there are some problems in 2D-LDA. First, it is difficult to determine the optimal number of feature vectors in a reduced dimensional space. Second, the size of rectangular windows used in 2D-LDA makes strong impacts on classification accuracies but there is no reliable way to determine an optimal window size. In this paper, we propose a new algorithm to overcome those problems in 2D-LDA. We adopt an ensemble approach which combines several classifiers obtained by utilizing various window sizes. And a practical method to determine the number of feature vectors is also presented. Experimental results demonstrate that the proposed method can overcome the difficulties with choosing an optimal window size and the number of feature vectors.
We consider an insured who wishes to determine his optimal reporting strategy over a given planning horizon, when he has option of reporting of not reporting his at-fault accidents. Assuming that the premium in future period is continually adjusted by the insured's loss experience, the insured would not report every loss incurred. Rather, considering the benefits and costs of each decision, the insured may want to seek a way of optimizing his interests over the planning horizon. The situation is modeled as a dynamic programming problem. We consider an insured's discounted expected cost minimization problem, where the premium increase in future period is affected by the size of the current claim. More specifically, we examine two cases ; (1) the premium increase in the next is a linear function (a constant fraction) of the current claim size; (2) the premium increase in the next period is a concave function of the current claim size. In each case, we derive the insured's optimal reporting strategy.
The usual approach for desinging a fast multiplier involves finding a way to quickly add up all the partial products, based on parital product recoding scheme and carry-save addition. This paper describes theoretical medels for area and time complexities of Multibit Reconding Paralle Multiplier (MRPM), which is a generalization of the modified Booth recoding scheme. Based on the proposed models, time performance, hardware requirements and area-time efficiency are analyzed in order to determine optimal recoding size for very large scale integration (VLSI) realization of the MRPM. Some simulation results show that the MRPM with large multiplier and multiplicand size has optimal area-time efficiency at the recoding size of 4-bit.
This paper describes the determination of optimal initial billet size for axisymmetric cold forging products using neural networks. The determination of optimal initial billet size is very important in forging design and forming sequence design, because the result of such designs and forming load can be different by variable initial billet sizes. The forming difficulty has been defined as the degree of difficulty in forming by 3 process ' forward extrusion, backward extrusion and upsetting. By neural networks a forming difficulty can be determined with the ratio of shape and forming process. From the graph of maximum, minimum, and average forming difficulties by variable billet sizes, the optimal billet size can be determined. The initial billets of a solid part and a hollow part whichwas determined by this study are compared with the sequence drawing generated by the one of forming sequence design system.
The superconducting magnetic energy storage (SMES) system which has characteristics of high efficiency and rapid response is a way to maximize a utility's generation and transmission capacity. But SMES is required for much capital and operating cost. Therefore, It is important to determine the optimal size of SMES for constructing and operating. In this paper, we proposed a method of determinating an optimal size of a large scale of SMES for energy storage and a small scale of SMES for stabilizing power system.
The Pfair scheduling algorithm, which is an optimal scheduling algorithm in the hard real-time multiprocessor environments, propose the necessary and sufficient condition for the schedulability and is based on the fixed quantum size. Recently, several methods that determine the optimal quantum size dynamically were proposed in the mode change environments. But these methods considered only the case in which the period of a task is increased or decreased. In this paper, we also consider the case in which the execution time of a task is increased or decreased, and propose new methods that determine the optimal quantum size dynamically.
This study aims to evaluate the optimal size of the hydrogen facility to be installed in a zero-energy district in terms of load matching and facility efficiency. A mismatch between energy generation and consumption is a common occurrence in zero-energy districts. This mismatch adversely effects the energy grid. However, using an energy carrier such as hydrogen can solve this problem. To determine the optimal size of hydrogen fuel cells to be used on-site, simulation of hydrogen installation is required at both district-and building- levels. Each case had four operating schedules. Therefore, we evaluated eight scenarios in terms of load matching, heat loss, and facility operational efficiency. The results indicate that district-level installation of hydrogen facilities enables more efficient energy use. Additionally, based on the proposed model, we can calculate the optimal size of the hydrogen facility.
This paper describes optimal location of SVC using Optimal Power Flow. The optimal location for SVC decide on the Size of SYC obtained from Optimal Power Flow. The location is selected according to the amounts of SVC. This study is applied to WSCC 9 bus test system.
EWMA(exponentially weighted moving average) charts and CUSUM(cumulative sum) charts are very effective to detect small shifts in the process mean. These charts have some control-chart parameters that allow the charts and be tuned and be more sensitive to certain shifts. The EWMA chart requires users to specify the value of a smoothing parameter, which can also be designed for the size of the mean shift. However, the size of the mean shift that occurs in applications is usually unknown and EWMA charts can perform poorly when the actual size of the mean shift is significantly different from the assumed size. In this paper, we propose the design procedure to find the optimal smoothing parameter of the EWMA chart when the size of the mean shift is unknown.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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