In this paper a methodology is developed to prioritize replacement of water distribution pipes according to the economical efficiency of replacement and assess the long-term effects of water main replacement policies on water distribution systems. The methodology is implemented with MATLAB to develop a computer algorithm which is used to apply the methodology to a case study water distribution system. A pipe break prediction model is used to estimate future costs of pipe repair and replacement, and the economically optimal replacement time of a pipe is estimated by obtaining the time at which the present worth of the total costs of repair and replacement is minimum. The equation for estimating the present worth of the total cost is modified to reflect the fact that a pipe can be replaced in between of failure events. The results of the analyses show that about 9.5% of the pipes in the case study system is required to be replaced within the planning horizon. Analyses of the yearly pipe replacement requirements for the case study system are provided along with the compositions of the replacement. The effects of water main replacement policies, for which yearly replacement length scenario and yearly replacement budget scenario are used, during a planning horizon are simulated in terms of the predicted number of pipe failures and the saved repair costs.
자주 접근되는 데이터에 대해서 빠른 접근을 보장하기 위해 사용되는 임시저장소인 캐쉬는 컴퓨터 시스템 내에서 다양한 계층에 존재하며, 이러한 캐쉬 저장 공간 내에서 효율적으로 데이터를 관리하기 위해 다양한 페이지 교체 알고리즘들이 연구되어 왔다. 대부분의 페이지 교체 알고리즘들은 얼마나 최근에 데이터가 접근 되었는가 또는 얼마나 자주 접근되었는가를 바탕으로 향후 다시 접근될 것 같은 데이터들을 캐쉬 안에 유지하는 휴리스틱 방법을 취하고 있다. 이러한 컴퓨터 내에서의 데이터의 인출 과정은 인간의 기억 인출 과정과 유사하며, 인간의 기억 인출 과정 역시 캐쉬 구조처럼 기억이 얼마나 최근에 그리고 자주 인출되었는가에 의해 그 기억 인출의 확률과 인출속도가 결정된다는 것이 최근 연구에 의해서 밝혀진바 있다. 본 연구에서는 인간의 기억 인출 과정에서의 과거 해당 기억에 대한 인출 기록들의 최근성과 빈도가 인출 확률에 영향을 미치는 관계를 분석하고 이를 페이지 교체 알고리즘에 응용하여 기존의 페이지 교체 알고리즘의 성능을 개선하였다. 또한, 실험을 통해 제안하는 페이지 교체 알고리즘이 기존에 데이터베이스 버퍼 캐쉬에서 가장 좋은 성능을 보이는 것으로 알려진 LRFU보다 파라미터에 민감하지 않고 우수한 성능을 보인다는 것을 입증하였다.
본 논문은 캐시 시뮬레이션을 통해 각 교체 알고리즘의 캐시 히트(Cache Hit) 및 검색시간을 측정함으로써 캐시 교체 정책에 대한 실용적인 결과를 제시한다. 프로세서의 성능이 향상되면서 캐시 메모리 또한 성능을 향상하기 위한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 캐시 메모리는 일반적으로 LRU(Least Recently Used) 교체방식을 사용하고 있으며 LRU 방식 이외에도 대표적으로 FIFO(First-In First-Out), LFU(Least Frequently Used) 및 Random 교체방식이 있다. 논문에서는 캐시 메모리 구조 및 교체 알고리즘을 소프트웨어로 구현하여 각 기법의 특징을 분석한다. 논문의 실험결과 LRU 알고리즘이 균등 분포에서 36.044%, 577.936ns, 편향 분포에서 45.636%, 504.692ns의 히트율(Hit ratio)과 검색시간을 보였으며, FIFO 알고리즘은 균등 분포에서 36.078%, 554.772ns, 편향 분포에서 45.662%, 489.574ns로 LRU와 유사한 성능을 보였다. Random 교체방식은 균등 분포에서 30.042%, 622.866ns, 편향 분포에서 36.36%, 553.878%로 가장 낮은 성능을 보였다. 이는 캐시 메모리에서 일반적으로 사용되는 LRU 교체방식이 타 교체 알고리즘보다 최선의 성능을 보이면서도 데이터의 참조 정보를 고려하는 합리적인 알고리즘임을 나타내는 것이다.
Intelligent distribution automation system includes operating a switchgear of distribution system remotely when switchgear are not available to operate quickly. This system makes it possible to reduce the interrupt time. It also aims to improve the reliability of customers. Currently, Intelligent distribution automation improves the reliability by replacing manual switchgear, which is installed as sectional switchgear. However the prioritization of the replacement for the switchgear is required for its intellectualization. Many studies have been conducted related with prioritization of switchgear replacement. But it is difficult to interpret and apply to the power distribution system. That is because most of the studies just considers customer numbers for prioritizing the replacement. In this paper presents an algorithm to determine the intelligent swichgear replacement priority considering customer number, load quantity and interruption cost. Further, this algorithm is verified by using system reliability index.
Strength prediction and correlation of concrete is done using experimental and analytical methods. Main objective is to correlate the experimental and simulated values of compressive strength of concrete mix using Fly Ash (FA) and Silica Fume (SF) by partial replacement of cement in concrete. Mix proportion was determined using IS method for M40grade concrete. Hundred and forty-seven cubes were cast and tested using Universal Testing Machine (UTM). Genetic Algorithm (GA) model was developed using C++ program to simulate the compressive strength of concrete for various proportions of FA and SF replacements individually at 3% increments. Experiments reveal that 12 percent silica fume replacement produced maximum compressive strength of 35.5 N/mm2, 44.5 N/mm2 and 54.8 N/mm2 moreover 9 percent fly ash replacement produced a maximum strength of 31.9 N/mm2, 37.6 N/mm2 and 51.8 N/mm2 during individual material replacement of concrete mix. Correlation coefficient for each curing period of fly ash and silica fume replaced mix were acquired using trend lines. The correlation coefficient is found to be approximately 0.9 in FA and SF replaced mix irrespective of the mix proportion and age of concrete. A higher and positive correlation was found between the experimental and simulated values irrespective of the curing period in all the replacements.
최근 NAND 플래시메모리를 모바일시스템의 파일저장용 뿐 아니라 가상메모리의 스왑장치용으로 사용하려는 시도가 늘고 있다. 가상메모리의 페이지 참조는 시간지역성이 지배적이어서 LRU 및 이를 근사시킨 CLOCK 알고리즘이 널리 사용된다. 한편, NAND 플래시메모리는 읽기 연산에 비해 쓰기 연산의 비용이 높아 이를 고려한 페이지 교체 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 가살메모리의 읽기/쓰기 참조 패턴을 독립적으로 분석하여 시간지역성이 강한 읽기 참조와 달리 쓰기 참조의 경우 시간지역성의 순위 역전 현상이 발생함을 발견하였다. 이에 근거하여 본 논문은 쓰기의 재참조 성향 예측을 위해 시간지역성뿐 아니라 쓰기 연산의 빈도를 함께 고려하는 페이지 교체 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 연산별 I/O 비용을 고려해서 메모리 공간을 읽기 연산과 쓰기 연산에 독립적으로 할당하고 참조 패턴의 변화에 적응해 할당 공간을 동적으로 변화시킨다. 알고리즘의 시간 오버헤드가 매우 적어 가상메모리 시스템에서 사용될 최적의 조건을 갖추고 있으며 파라미터 설정이 필요 없음에도 CLOCK, CAR, CFLRU 알고리즘에 비해 20-66% 정도의 I/O 성능을 향상시킴을 보였다.
Contemporary embedded systems often use NAND flash memory instead of hard disks as their swap space of virtual memory. Since the read/write characteristics of NAND flash memory are very different from those of hard disks, an efficient page replacement algorithm is needed for this environment. Our analysis shows that temporal locality is dominant in virtual memory references but that is not the case for write references, when the read and write references are monitored separately. Based on this observation, we present a new page replacement algorithm that uses different strategies for read and write operations in predicting the re-reference likelihood of pages. For read operations, only temporal locality is used; but for write operations, both write frequency and temporal locality are used. The algorithm logically partitions the memory space into read and write areas to keep track of their reference patterns precisely, and then dynamically adjusts their size based on their reference patterns and I/O costs. Without requiring any external parameter to tune, the proposed algorithm outperforms CLOCK, CAR, and CFLRU by 20%-66%. It also supports optimized implementations for virtual memory systems.
대규모 저장 공간과 실시간 특성이 요구되는 연속 매체 저장 시스템에서 입출력 장치는 성능 개선이 필요하다. 본 논문에서는 입출력 성능을 개선하기 위해 디스크 입출력 회수를 감소시키는 버퍼 공유 기법을 활용하였다. 또한, 연속 매체 데이터에 대한 요구를 예측하기 위해 연속 매체 스트림들의 참조 계획을 이용하여 데이터 공유를 증진시켰다. 본 논문에서는 동일 데이터를 요청하는 후속 사용자들이 버퍼를 효율적으로 공유케 하는 버퍼 공유 기법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 데이터 블록들에 대한 참조 시간 간격 정보를 활용하여 버퍼 들을 관리한다. 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 기존 버퍼 교체 알고리즘들에 비해 성능 개선 효과가 확인되었다.
엔진오일 교환 시기 예측은 엔진의 수명을 연장하고 연비를 증가시킨다. 그러나, 엔진오일의 교환 시기는 자동차를 주행한 거리나, 장거리를 운행한 차량, 단거리를 운행한 차량, 엔진오일의 종류 등에 따라서 크게 달라진다. 본 논문에서는 엔진오일 교환 시기를 예측함에 있어서 단지 주행 거리나 엔진오일의 색깔의 변화 등의 데이터를 퍼지 및 신경망 알고리즘을 이용하여 값을 구하였다. 모의실험결과, 지능형 엔진오일 교환 시스템이 기존의 사람이 예측하여 결정하는 방식 보다는 더 정확하게 엔진 오일을 교환할 수 있음을 입증할 수 있었다. 따라서 지금의 자동차에 이러한 알고리즘을 적용한다면 보다 편리한 차량이 될 것으로 기대한다.
캐슁 기법은 저장 장치 계층 간의 속도차를 완충시키기 위해 캐쉬 메모리, 페이징 기법, 버퍼링 기법 등으로 널리 연구되어 왔다. 하지만, 최근 웹을 비롯한 다양한 광역 분산 환경의 보편화에 따라 단일 시스템 내의 저장 장치 간에 이루어지는 캐슁 기법 뿐 아니라 타 노드의 객체를 캐슁하는 기법의 중요성이 커지고 있다. 광역 분산 환경에서의 캐슁 기법은 객체의 캐슁에 드는 비용과 캐슁으로 인한 이득이 객체의 근원지 노드의 위치에 따라 이질적이기 때문에 비용 차이를 고려한 캐쉬 교체 알고리즘이 필요하다. 한편, 캐쉬 교체 알고리즘은 온라인 알고리즘으로서 매 시점 교체 대상이 되는 객체를 즉시 선택해야 하기 때문에 알고리즘의 시간 복잡도가 지나치게 높지 않아야 한다. 그러나, 광역 분산 환경에서의 교체 알고리즘에 대한 지금까지의 연구는 객체들의 이질성을 고려하는 문제와 캐쉬 운영의 시간 복잡도 측면 모두에서 만족스러운 결과를 보이지는 못하고 있다. 본 논문은 이러한 점을 극복하여 우수한 성능을 나타내면서 효율적인 구현이 가능한 새로운 교체 알고리즘을 설계하고, 그 우수성을 트레이스 기반 모의 실험을 통해 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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