This paper presents the optimal scheduling of hourly consumption in a residential community (community, neighborhood, etc.) based on real-time electricity price. The residential community encompasses individual residential loads, communal (shared) loads, and local generation. Community-aggregated loads, which include residential and communal loads, are modeled as fixed, adjustable, shiftable, and storage loads. The objective of the optimal load scheduling problem is to minimize the community-aggregated electricity payment considering the convenience of individual residents and hourly community load characteristics. Limitations are included on the hourly utility load (defined as community-aggregated load minus the local generation) that is imported from the utility grid. Lagrangian relaxation (LR) is applied to decouple the utility constraint and provide tractable subproblems. The decomposed subproblems are formulated as mixed-integer programming (MIP) problems. The proposed model would be used by community master controllers to optimize the utility load schedule and minimize the community-aggregated electricity payment. Illustrative optimal load scheduling examples of a single resident as well as an aggregated community including 200 residents are presented to show the efficiency of the proposed method based on real-time electricity price.
전자무역에서 실시간 시스템은 매우 중요한 역할을 담당한다. 각각의 태스크들은 제한된 시간이 주어져 있고, 제한된 시간 내에 문서 처리를 수행하지 못할 경우 큰 피해를 입을 수 있으므로 반드시 약속된 규정이 지켜져야 한다. 전자무역에서 스케줄링 가능성 기법들은 주로 주기적인 태스크를 사용하는데 이 방법 외의 다른 태스크 시간 조건과 비 주기적인 태스크 시간조건을 이용하여 보다 안정적인 사전예측 스케줄링 가능성 알고리즘의 연구가 필요하다. 본 논문은 개별 태스크 이용율을 사용하여 예측가능성을 높이기 위한 알고리즘을 제안하며, 기존의 태스크 전체 이용율과 제안한 알고리즘을 이용한 스케줄링 가능성 조건을 제시하였다.
모바일 환경의 비디오 스트리밍에서 클라이언트들은 작업 부하의 차이가 큰 비디오를 요청할 수 있기 때문에 적응성은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 모바일 또는 무선 통신망에서 MPEG-4 비디오 스트림을 효율적으로 전송하기 위해 제한된 대역폭을 스케쥴링하는 기법이 제시된다. 수락 제어 단계에서는 요청된 각 비디오 대역폭이 평균 대역폭 요건에 따라 할당된다. 실제 스케쥴링 단계에서는 클라이언트들의 재생 상황에 더욱 적합한 스케쥴링이 수행될 수 있도록 하기 위해 클라이언트의 버퍼 수준에 따라 대역폭이 동적으로 할당된다. 제시된 RTA(Real-Time Adaptive) 스케쥴링 프로토콜에서는 버퍼 수준이 낮은 클라이언트에게 일시적으로 더 많은 대역폭이 할당될 수 있다. 버퍼 수준에 기반한 스케쥴링 정책을 사용하는 RTA 프로토콜은 일시적인 과부하 영향을 최소화하는 한편 재생시 실시간적 성능을 최대화할 수 있다. RTA 프로토콜의 성능은 다양한 실험을 통하여 측정되었으며 BSBA(Buffer Sensitive Bandwidth Allocation) 프로토콜과 비교한 결과 RTA 프로토콜이 더 많은 수의 프레임들을 전송함으로써 우수한 성능을 가지는 것으로 분석되었다.
멀티코어 프로세서는 멀티미디어 스트리밍에 있어서 비교적 낮은 비용에 높은 성능을 보인다는 장점 때문에 스마트폰, 스마트 TV, 셋톱박스 등 관련 산업계에서 큰 관심을 받고 있다. 멀티미디어 데이터를 처리하기 위해서는 주기적인 태스크의 시간 제약성을 만족시킬 수 있는 스케줄링 알고리즘이 필요하다. Pfair 스케줄링 알고리즘은 이론상으로 멀티코어 상에서 모든 태스크의 시간 제약성을 만족하는 동시에 100%의 이용률을 달성할 수 있지만 코어간에 태스크의 빈번한 이동이 필요하고 매 스케줄링 시점에 시스템 전역에 대한 동기화가 필요하는 등 스케줄링을 위한 오버헤드가 매우 높다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 코어 간의 이동이 꼭 필요할 경우에만 전체 코어의 스케줄링을 수행하고 평상시에는 각 코어별로 독립적인 스케줄링을 수행하도록 하는 HPGP 스케줄러를 제안한다. 시뮬레이터를 통한 실험 결과 기존의 Pfair 알고리즘에 비해 스케줄링 오버헤드가 현격히 감소하는 것을 알 수 있으며 80% 이하의 이용률을 갖는 태스크 집합에서는 스케줄링 오버헤드가 거의 발생하지 않는 것을 확인하였다.
실시간 스케줄가능성 분석에 대한 기존의 방법들은 프로세스의 모든 상태 공간을 추적하거나 고정 우선 순위 스케줄 방법을 사용하기 때문에 시간 및 공간에 대한 복잡성을 야기한다. 본 논문에서는 프로세스 대수의 전이 규칙을 이용하여 프로세스의 최소 수행 시간, 주기, 마감 시간, 동기화 시간을 고려하여 실시간 프로세스가 마감 시간을 지키는가를 판단하고, GUI 환경을 기반으로 스케줄이 불가능한 프로세스에 대해 스케줄 가능하게 하는 회복 알고리즘을 제안한다. 또한 스케줄이 불가능한 실시간 프로세스에 대해 회복 알고리즘을 적용한 결과를 시각적으로 표시해 주는 스케줄링 상태 분석기를 구현, 평가한다.
The gain-scheduling control technique is vary useful in the control problem incorporating time varying parameters which can be measured in real time. Based on these facts, in this paper the sway control problem of the pendulum motion of a container hanging on the trolly, which transports containers from a container ship to trucks, is considered. In the container crane control problem, suppressing the residual swing motion of the container at the end of acceleration, deceleration or the case of that the unexpected disturbance input exists is main issue. For this problem, in general, the trolley motion control strategy is introduced and applied. But, in this paper, we introduce and synthesize a new type of swing motion control system. In this control system, a small auxiliary mass is installed on the spreader. And the actuator reacts against the auxiliary mass, applying inertial control forces to the container to reduce the swing motion in the desired manner. In this paper, we assume that an plant parameter is varying and apply the gain-scheduling control technique design the anti-swing motion control system for the controlled plant. In this control system, the controller dynamics are adjusted in real-time according to time-varying plant parameters. And the simulation result shows that the proposed control strategy is shown to be useful to the case of time-varying system and, robust to disturbances like winds and initial sway motion.
클라우드 컴퓨팅은 에지 서버가 동작하는 포그(fog) 레이어가 결합된 에지(edge) 컴퓨팅 아키텍처로 진화하고 있다. 에지 컴퓨팅 아키텍처가 관심을 받는 이유는 짧은 통신 지연으로 실시간 IoT 응용을 지원할 수 있기 때문이다. 이와 동시에 인공지능 기술을 도입한 많은 클라우드 작업 스케줄링 기법들이 제안되었다. 인공지능 기반의 클라우드 작업 스케줄링 기법은 기존 기법보다 더 좋은 성능을 보이지만 스케줄링 시간이 다소 소요된다는 단점이 있다. 이 논문에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 분산 딥러닝 학습 기반의 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 기법보다 스케줄링 시간이 짧은 장점이 있다. 또한 멀티 에이전트를 통한 분산 딥러닝 학습의 효과성을 보이기 위해 확장적인 실험 환경에서 제안 기법과 기존 인공지능 기법의 성능일 비교 평가하였다. 성능 실험 결과 기존 인공지능 기반 클라우드 작업 스케줄링 기법보다 짧은 스케줄링 시간을 보여 IoT 실시간 응용에 적합함을 보였으며, 확장적인 실험에서도 제안 기법이 완료된 작업의 수에 대하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.
In field bus network, field device are connected with a medium. Because a medium must be shared for transmitting data, there are random delay time when data arrive destination station. It is difficult that all data packets are guaranteed synchronization and real-time restriction. In this paper, we show an algorithm that makes network utilization to maximum, guarantees real-time restriction, calculates sampling time at all control loop.
Pfair 알고리즘은 다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합을 스케줄링 하는 최적 알고리즘인데, 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 한다. 최근 mode change 환경에서 도달 함수를 이용하여 최적 퀀텀을 동적으로 결정하는 방법들이 제안되었는데, 이 방법들에서는 최적 퀀텀을 구하기 위해 순차 탐색을 해야 되는 경우가 많이 발생하였다. 본 논문에서는 개선된 도달 함수를 이용하여 최적 퀀텀을 보다 빠르게 구할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다.
In recent years, distributed control systems(DCS) using fieldbus such as CAN have been applied to process systems but it is very difficult to design the DCS while guaranteeing the given end-to-end constraints such as precedence constraints, time constraints, and periods and priorities of tasks and messages. This paper presents a scheduling method to guarantee the given end-to-end constraints considering aperiodic, periodic and non-real-time message and task simultaneously. The presented scheduling method is the integrated one considering both tasks executed in each node and messages transmitted via the network and is designed to be applied to a general DCS that has multiple loops with several types of constraints, where each loop consists of sensor nodes with multiple sensors, actuator nodes with multiple actuators and controller nodes with multiple tasks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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