This study analyzes the integrated system of the hotel employment management and the differences between the persons of employment concerning and the applicants about the importance of the determinants of the employment around the five-star hotels in Seoul. Firstly, the integrated strategies are presented by 3 stages such as recruiting, selection and placement. And then the 15 determinants of the employment are derived to analyze the perceptional differences between the persons of employment concerning and the applicants about the important determinants and to present the reasons and strategical implications. The results of this study indicates that the strategy to make him/her aware of sufficient information about the hotel and job through the proper balancing demand and supply and the industry-university cooperation program order to maintain and utilize the human resource to be aligned with the business performance of the hotel.
Network slicing is a promising paradigm and significant evolution for adjusting the heterogeneous services based on different requirements by placing dynamic virtual network functions (VNF) forwarding graph (VNFFG) and orchestrating service function chaining (SFC) based on criticalities of Quality of Service (QoS) classes. In system architecture, software-defined networks (SDN), network functions virtualization (NFV), and edge computing are used to provide resourceful data view, configurable virtual resources, and control interfaces for developing the modified deep reinforcement learning agent (MDRL-A). In this paper, task requests, tolerable delays, and required resources are differentiated for input state observations to identify the non-critical/critical classes, since each user equipment can execute different QoS application services. We design intelligent slicing for handing the cross-domain resource with MDRL-A in solving network problems and eliminating resource usage. The agent interacts with controllers and orchestrators to manage the flow rule installation and physical resource allocation in NFV infrastructure (NFVI) with the proposed formulation of completion time and criticality criteria. Simulation is conducted in SDN/NFV environment and capturing the QoS performances between conventional and MDRL-A approaches.
본 연구에서는 가스전의 추가 생산정 위치선정을 위해 고속의 연산이 가능한 인공신경망을 이용하여 저류 전산시뮬레이터를 개발하였다. 입출력자료와 알고리즘을 설계하였으며, 개발한 시뮬레이터를 이용하여 가스전의 추가 생산정 위치선정을 위한 연구를 수행하였다. 입력값은 생산시간, 생산정간 상관관계, 추가 생산정 위치좌표, 생산성 잠재력, 함수적 연관관계, 저류층 압력으로 구성하였으며, 출력값은 생산량과 함께 공저압력을 동시에 사용하였다. 20가지의 생산정 위치 시나리오에 대해 학습을 수행한 결과, 생산량의 상관계수 값은 0.99, 공저압력은 0.98로 상관관계가 매우 높은 것으로 확인되어 인공신경망 시뮬레이터의 타당성이 검증되었다. 가스전에서 최대공급계약량 유지시점을 산출함으로써 생산정 위치에 따른 생산성을 분석하였다. 그 결과 시나리오 C-1이 최대공급계약량 유지기간이 가장 짧았으며, 시나리오 A-1이 가장 오랫동안 유지시킬 수 있는 것으로 산출되었다. 결론적으로, 시나리오 A가 생산성에 영향을 받는 인자를 포함한 시나리오 B, C보다 최대 21% 더 최대공급계약량을 유지시킬 수 있는 것으로 확인되었다. 따라서 생산성에 영향을 미치는 요소를 종합적으로 고려하여 생산정의 위치를 선정해야 생산량을 극대화 할 수 있다. 본 인공신경망 시뮬레이터를 이용 시 생산기간동안 생산량과 공저압력 변화를 동시에 비교 분석하는 것이 가능하여 다양한 최적화 모델에 전위모델로 사용하는 것이 가능하다.
To provide an appropriate knowledge representation technique dependent on a particular domain, we consider the combine analytic hierachy process(CAHP). This is an extended method of the conventional AHP which is useful when two different expert groups are involved. Our problem domain is confined to human resource management including such major activities as planning, selection, placement, compensations, performance evaluation, training, and labor-management relations. We prioritize rules, frames, semantic nets, and predicate logic representation techniques best suited to each and all domains through an exploratory study.
Cloud computing integrates computing resources such as servers, storage, and networks with virtualization technology to provide suitable services according to user needs. Due to the structural characteristics of sharing physical resources based on virtualization technology, threats to availability can occur, so it is essential to respond to availability threats in cloud computing. Existing over-provisioning method is not suitable because it can generate idle resources and cause under-provisioning to degrade or disconnect service. System resources must be allocated in real-time according to the system load to guarantee the cloud system's availability. Through appropriate management measures, it is necessary to reduce the system load and increase the performance of the system. This paper analyzes the work response time according to the allocation or migration of virtual machines and discusses an efficient resource management method considering the system load.
동적으로 변하는 시간 가변적 네트워크 환경에서 엣지 디바이스의 최적 이동패턴은 FEC환경에서 응용 서비스 사용자에 근접한 에지 클라우드 서버에 컴퓨팅 리소스를 분배하거나 새로운 에지 서버(기지국)를 배치하는데 적용함으로써, 클라우드 컴퓨팅의 단점인 지연시간 문제 완화를 위한 효율적 계산 오프로딩이 가능한 환경 구축에 활용이 가능하다. 본 논문은 임의의 시간제약 및 이동규칙 등이 적용되는 시공간 환경에서 응용 서비스를 요구하는 다수의 엣지 디바이스(이동객체)들의 이동경로를 빈발도 기반으로 분석하여 최적 이동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 OPE_freq 알고리즘을 A* 및 Dijkstra 알고리즘들과 비교 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 상대적으로 빠른 연산시간과 적은 메모리를 사용하고 보다 정확한 최적경로를 추출함을 알 수 있다. 또한 A* 알고리즘과의 비교 결과를 통하여 가중치를 빈발도와 동시에 적용함으로써 경로 추출의 정확도를 향상시킬 수 있음을 도출하였다.
본 연구에서는 네트워크 총 비용 최소화의 관점에서 스마트 노드 자원사용과 네트워크 트래픽 경로를 함께 결정하는 최적화 문제를 고려하였다. 이를 위해, 스마트 노드의 기술 추세와 자원 최적화에 대한 분석방법, 스마트 네트워크의 경제적 효과와 CDN에 대해 살펴보았다. CDN에 대한 분석을 기반으로 혼합정수계획법 모형을 제안하였으며, 이는 기존에 알려진 복제위치선정과 고객요청 분배문제 (RPRDP)와 경로 결정문제가 결합된 형태로 볼 수 있다. 제안된 혼합정수계획법 모형을 구현하고 그 결과를 소개함으로써 제안된 모형의 유효성을 밝혔다.
This paper is concerned with knowledge representation schemes best suited for human resource management (HRM) problem domains including human resource planing, selection, placement, compensations, performance evaluation, training and labor-management relations. In order to suggest the scheme we consider two research gods. First, we evaluate and prioritize. The knowledge representation techniques of frames rules, semantic nets and predicate logic that hove been recommended to managerial domains. The combined Analytic Hierarchy Process technique is employed to combine individual judgments effectively between two different expert groups. As a result if we are to select a single knowledge representation technique, a frame representation is best for most HRM domains and to combine frames with others is another choice. Second as a strategy for knowledge representation schemes we show some examples for each damn in terms of labeled semantic nets and two types of rules derived from the semantic nets. We propose nine knowledge components as ontologies. The labeled semantic nets con provide some benefits compared with conventional one. More clearly definea node rode information maces it easy to find the ac information. In the rule sets, the variables are the node of the semantic nets. The consistency of rules is validated by the relationship of the knowledge components.
본 논문은 CMOS-나노 혼성 소자들 중 실현 가능성이 높은 CMOL 회로 설계 자동화 전용 시스템을 최초로 제안한다. CMOL 아키텍처는 NOR 게이트를 이용하여 조합회로의 구현한다. 이 CMOS-나노 혼성 구조는 논리 함수 및 연결 구조가 동일 나노 소자 하드웨어 자원을 공유하는 특징을 가진 새로운 설계 자동화 문제를 제기한다. CMOL의 물리 설계 자동화를 위해 먼저 CMOL 하드웨어 아키텍처 모델을 개발하고 이 CMOL 구조를 위한 배치 배선 문제에서 CMOL만의 특수한 제약조건을 도출하였으며 배치 알고리즘과 게이트 지정 알고리즘을 루프 형태로 조합하여 해를 구하는 접근 방법을 제안하였다. 제안된 접근 방법을 사용하여 CMOL 나노 전자 아키텍처를 위한 전용 설계 자동화 시스템을 개발하였으며 이 시스템을 이용하여 마이크로프로세서 설계에 실제 사용되는 모듈들을 구현함으로써 그 효용성을 증명하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1164-1183
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2019
The rapid development of cloud computing and high requirements of operators requires strong support from the underlying Data Center Networks. Therefore, the effectiveness of using resources in the data center networks becomes a point of concern for operators and material for research. In this paper, we discuss the online virtual-cluster provision problem for multiple tenants with an aim to decide when and where the virtual cluster should be placed in a data center network. Our objective is maximizing the total revenue for the data center networks under the constraints. In order to solve this problem, this paper divides it into two parts: online multi-tenancy scheduling and virtual cluster placement. The first part aims to determine the scheduling orders for the multiple tenants, and the second part aims to determine the locations of virtual machines. We first approach the problem by using the variational inequality model and discuss the existence of the optimal solution. After that, we prove that provisioning virtual clusters for a multi-tenant data center network that maximizes revenue is NP-hard. Due to the complexity of this problem, an efficient heuristic algorithm OMS (Online Multi-tenancy Scheduling) is proposed to solve the online multi-tenancy scheduling problem. We further explore the virtual cluster placement problem based on the OMS and propose a novel algorithm during the virtual machine placement. We evaluate our algorithms through a series of simulations, and the simulations results demonstrate that OMS can significantly increase the efficiency and total revenue for the data centers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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