It is discussed how to locate idle vehicles of AGVS considering dynamically changing situation. Several positioning methods are suggested including static positioning, dynamic positioning with time-independent pickup probabilities, dynamic positioning with time-dependent pickup probabilities, and dynamic positioning with a look-ahead capability. These positioning strategies are compared with each other by a simulation experiment.
기존 서버 클러스터에서는 고성능을 보장하기 위해, 실시간 요청 수량에 관계없이 모든 서버를 항상 On 한다. 그 방법에서는 QoS를 보장하지만 일부 서버들이 Idle할 때 서버 전력을 낭비하게 된다. 서버들이 소모하는 에너지를 절약하기 위해, 서버가 필요하지 않을 경우 해당 서버의 전력을 Off 하게 하는 서버 전력 제어 방법이 제안되었다. 서버 전력 제어 방법은 서버의 Power가 실제로 어느 시점에 Off 되느냐에 따라 정적인 방법과 동적인 방법이 있다. 정적인 방법에서는 특정 서버가 Off 하기로 결정된 다음 일정 시간 지연 후 그 서버가 Off 된다. 동적인 방법에서는 그 서버에서 수행중인 모든 서비스가 종료된 다음에 해당 서버가 Off 된다. 이는 가변 시간 지연 후 서버가 Off 되는 방법에 해당된다. 정적 종료방식은 단점이 있다. 반복 실험을 통해 수작업으로 최적의 시간 지연을 알아내기 위해서는 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 정적 종료 방식의 단점을 극복하는 동적 종료 방식을 제안한다. 제안된 방식은 최적의 지연 시간으로 자동적으로 접근하므로 좋은 전력 절약을 하면서 QoS를 보장하는 것을 가능하게 해준다. 30대의 PC 클러스터를 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 제안하는 동적 종료 방법이 기존의 정적 종료 방법과 비교할 때 에너지 절감측면에서는 비슷하지만 QoS 측면에서 우수함을 보여준다.
본 논문은 상태 전환 준비 방법을 이용한 저 전력 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 태스크를 휴면 상태와 유휴 상태, 동작 상태로 구분하여 상태를 정의 한다. 각각의 상태 전환이 발생될 때 발생되는 지연시간으로 인하여 발생되는 소모 전력을 줄이기 위해 각각의 상태 중간에 준비 상태를 삽입한다. 준비 과정은 상태의 전환에서 발생되는 소모 전력과 지연시간을 고려한다. 지연시간이 긴 경우에는 스케줄링에서의 단계를 초과하여 수행 단계를 증가시키는 문제를 발생시킨다. 수행 단계의 증가는 소모 전력의 증가를 초래한다. 상태 전환에서 지연시간이 가장 긴 휴면 상태에서 동작 상태로 상태가 전환될 때 발생되는 시간지연으로 인하여 발생되는 동작시간의 증가를 줄여 전체 소모 전력을 줄이게 된다. 실험은 저 전력 알고리듬인 참고문헌 [6]과 비교하였다. 실험결과 참고문헌 [6]보다 소모 전력이 감소되어 알고리듬의 효율성이 입증되었다.
본 논문은 최근에 널리 사용되는 다중코어 컴퓨팅 환경에서 병렬 다중프론트 해법의 스케쥴링 및 부하조절 기법에 대해 논의한다. 통상적으로 구조해석 문제들은 불규칙한 격자계와 혼재된 물성 때문에 병렬화 알고리즘 구현 시 병목현상을 일으키고 불필요한 유휴시간을 초래한다. 따라서 이를 극복하며 효율성을 향상시키기 위해 다중쓰레드 기반 환경에 걸맞는 작업 스케쥴링 및 부하 분산 기법의 적용이 필수적이다. 본 논문에서 제시된 정적, 동적 스케줄링 기법과 정적 전 임무 분산, 최소최대 임무 결합 등의 부하 분산 기법들에 대한 이론적, 실제 결과를 제시함으로서 그 유용성을 논의하고자 한다.
In general, Automated Storage/Retrieval Systems (AS/RS ) have racks of equal sized cells to utilize the concept of unit-load. Most of the techniques for the performance estimation of a unit-load AS/RS are a static model or computer simulation. Especially, their models were developed under assumption that the Storage/Retrieval (S/R) machine performs only single command (SC) or dual command (DC). In reality, defending on the operating policy and the status of the system at a particular time, the S/B machine performs a SC or a DC, or becomes .: idle. In order to resolve these weak points, we propose a stochastic model for the performance estimation of unit-load AS/RS by using a single-server queueing model. Expected numbers of waiting storage and retrieval commands are found
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권9호
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pp.2101-2119
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2013
The spectrum allocation is an attractive issue for mobile cognitive radio (CR) network. However, the time-varying characteristic of the spectrum allocation is not fully investigated. Thus, this paper originally deduces the probabilities of spectrum availability and interference constrain in theory under the mobile environment. Then, we propose a prediction mechanism of the time-varying available spectrum lists and the dynamic interference topologies. By considering the node mobility and primary users' (PUs') activity, the mechanism is capable of overcoming the static shortcomings of traditional model. Based on the mechanism, two prediction-based spectrum allocation algorithms, prediction greedy algorithm (PGA) and prediction fairness algorithm (PFA), are presented to enhance the spectrum utilization and improve the fairness. Moreover, new utility functions are redefined to measure the effectiveness of different schemes in the mobile CR network. Simulation results show that PGA gets more average effective spectrums than the traditional schemes, when the mean idle time of PUs is high. And PFA could achieve good system fairness performance, especially when the speeds of cognitive nodes are high.
Many of the previous researchers have been studied for the performance estimation of an AS/RS with a static model or computer simulation. Especially, they assumes that the storage/retrieval (S/R) machine performs either only single command (SC) or dual command (DC) and their requests are known in advance. However, the S/R machine performs a SC or a DC. or both or becomes idle according to the operating policy and the status of system at an arbitrary point of time. In this paper, we propose a stochastic model for the performance estimation of a unit-load AS/RS by using a M/G/1 queueing model with a single-server and two queues. Expected numbers of waiting storage and retrieval commands, and the waiting time in queues for the storage and retrieval commands are found
Most of the techniques for the performance estimation of unit-load AS/RS are a static model or computer simulation. Especially, their models have been developed under the assumption that the Storage/Retrieval (S/R) machine performs either single command(SC) or dual command(DC) only. In reality, depending on the operating policy and the status of the system at a particular time, the S/R machine performs a SC or a DC, or becomes idle. In order to resolve this weak point, we propose a stochastic model for the performance estimation of unit-load ASIRS by using a M/G/1 queueing model with a single server and two queues. Server utilization, expected numbers of waiting storage and retrieval commands and mean time spent in queue and system are found.
This paper describes the process of analyzing vehicle stiffness in terms of frequency band in order to improve vehicle handling. Vehicle handling and ride comfort are highly related to the systems such as suspension, seat, steering, and the car body design. In existing analytical processes, the resonance frequency of a car body is designed to be greater than 25 Hz in order to increase the stiffness of the body against idle vibration. This paper introduces a method for using a band with a frequency lower than 20 Hz to analyze how stiffness affects vehicle handling. Accordingly, static stiffness analysis of a 1g cornering force was conducted to minimize the deformation of vehicle components derived from a load on parts attached to the suspension. In addition, this technology is capable of achieving better performance than older technology. Analysis of how body attachment stiffness affects the dynamic stiffness of a bushing in the attachment parts of the suspension is expected to lead to improvements with respect to vehicle handling and road noise. The process of developing a car body with a high degree of stiffness, which was accomplished in the preliminary stage of this study, confirms the possibility of improving the stability performance and of designing a lightweight prototype car. These improvements can reduce the time needed to develop better vehicles.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.312-334
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2023
In large-scale computing, cloud computing plays an important role by sharing globally-distributed resources. The evolution of cloud has taken place in the development of data centers and numerous servers across the globe. But the cloud information centers incur huge operational costs, consume high electricity and emit tons of dioxides. It is possible for the cloud suppliers to leverage their resources and decrease the consumption of energy through various methods such as dynamic consolidation of Virtual Machines (VMs), by keeping idle nodes in sleep mode and mistreatment of live migration. But the performance may get affected in case of harsh consolidation of VMs. So, it is a desired trait to have associate degree energy-performance exchange without compromising the quality of service while at the same time reducing the power consumption. This research article details a number of novel algorithms that dynamically consolidate the VMs in cloud information centers. The primary objective of the study is to leverage the computing resources to its best and reduce the energy consumption way behind the Service Level Agreement (SLA)drawbacks relevant to CPU load, RAM capacity and information measure. The proposed VM consolidation Algorithm (PVMCA) is contained of four algorithms: over loaded host detection algorithm, VM selection algorithm, VM placement algorithm, and under loading host detection algorithm. PVMCA is dynamic because it uses dynamic thresholds instead of static thresholds values, which makes it suggestion for real, unpredictable workloads common in cloud data centers. Also, the Algorithms are adaptive because it inevitably adjusts its behavior based on the studies of historical data of host resource utilization for any application with diverse workload patterns. Finally, the proposed algorithm is online because the algorithms are achieved run time and make an action in response to each request. The proposed algorithms' efficiency was validated through different simulations of extensive nature. The output analysis depicts the projected algorithms scaled back the energy consumption up to some considerable level besides ensuring proper SLA. On the basis of the project algorithms, the energy consumption got reduced by 22% while there was an improvement observed in SLA up to 80% compared to other benchmark algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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