For a successful checkpointing strategy, we should place checkpoints so as to optimize fault-tolerance capability of real-time systems. This paper presents a novel scheme of checkpoint placement for real-time systems with periodic multi-tasks. Under the influence of transient faults, multi-tasks are scheduled by the Rate Monotonic (RM) algorithm. The optimal checkpoint intervals are derived to maximize the probability of task completion. In particular, this paper is concerned about the general case that the deadline of a task is longer than the period. Compared with the special condition that the deadline is equal to or less than the period, this general case causes a more complicate test procedure for schedulability of the RM algorithm with respect to a given set of checkpoint re-execution vectors. The probability of task completion is also derived in a more complex form. A case study is given to show the applicability of the proposed scheme.
International journal of advanced smart convergence
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제9권4호
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pp.179-183
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2020
The online education platform market is developing rapidly after the coronavirus infection-19 pandemic. As school classes at various levels are converted to non-face-to-face classes, interest in non-face-to-face online education is increasing more than ever. However, the majority of online platforms currently used are limited to the fragmentary functions of simply delivering images, voice and messages, and there are limitations to online hands-on training. Indeed, digital transformation is a traditional business method for increasing coding education and a corporate approach to service operation innovation strategy computing thinking power and platform model. There are many ways to evaluate a computer programmer's ability. Generally, piecemeal evaluation methods are used to evaluate results in time through coding tests. In this study, the purpose of this study is to propose a comprehensive evaluation of not only the results of writing, but also the execution process of the results, etc., and to evaluate the programmer's propensity habits based on the programmer's coding experience to evaluate the programmer's ability and productivity.
Query applications based on nested data, the most commonly used form of data representation on the web, especially precise query, is becoming more extensively used. MapReduce, a distributed architecture with parallel computing power, provides a good solution for big data processing. However, in practical application, query requests are usually concurrent, which causes bottlenecks in server processing. To solve this problem, this paper first combines a column storage structure and an inverted index to build index for nested data on MapReduce. On this basis, this paper puts forward an optimization strategy which combines query execution service tree and frequent sub-query trajectory to reduce the response time of frequent queries and further improve the efficiency of multi-user concurrent queries on large scale nested data. Experiments show that this method greatly improves the efficiency of nested data query.
In this paper, a practical method to generate task strategies applicable to chamferless and high-precision assembly, is proposed. The difficulties in devising reliable assembly strategies result from various forms of uncertainty such as imperfect knowledge on the parts being assembled and functional limitations of the assembly devices. In approach to cope with these problems, the robot is provided with the capability of learning the corrective motion in response to the force signal trrough iterative task execution. The strategy is realized by adopting a learning algorithm and represented in a binary tree type database. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, a series of simulations and experiments are carried out under assimilated real production environments. The results show that the sensory signal-to-robot action mapping can be acquired effectively and, consequently, the chamferless assembly can be performed successfully.
오늘날처럼 경쟁이 치열한 글로벌 해운시장 환경에 대한 외항선사의 대응능력은 기업성장과 물동량 창출에 매우 중요하다. 이러한 측면에서 본 연구는 우리나라 외항선사이 직면하고 있는 해운환경의 특성을 규명하고 이러한 환경 대응능력과 전략실행프로세스 및 경영성과와의 관계를 규명하여 외항선사의 경쟁력을 결정하게 되는 핵심요인이 환경대응력에 의해서만 결정되는 것이 아니고, 전략실행을 위한 내부프로세스와의 상호작용에 의해서도 달라진다는 것을 실증적으로 제시하였다. 이는 외항선사의 환경대응과 전략실행 및 경영성과의 관계를 종합적으로 검증한 것으로 해운환경변화에의 대응능력 향상과 적절한 전략수행의 유인을 통해 외항선사의 경쟁력 강화에 공헌할 수 있다는 데에 연구의 가치가 있다고 본다.
In recent years, the main concerns of enterprise management activities is how to strengthen the competitiveness to quickly respond to changes and sustain the growth in business environment. In order to achieve competitiveness and sustainability, a large variety of production informatization systems, such as MES (Manufacturing Execution System), ERP (Enterprise Resource Planning), have been introduced to manufacturing companies. However, there have been many problems owing to the reckless introduction of those systems. Therefore, it is necessary to evaluate the informatization level of the manufacturing company before introducing production informatization systems. This paper presents methodology and system to evaluate the informatization level of manufacturing company. The proposed evaluation method, based on the traditional questionnaire approaches, considers the various characteristics of the company. And then, we proposed models for calculation and production informatization level using 450 results of conducting a survey. Finally, a web-based system was developed for the evaluation of informatization level.
공유메모리 다중프로세서 시스템은 전체적인 시스템 이용률을 높이기 위하여 병렬 작업시 시분할(time-sharing), 공간분할(space-sharing), 갱스케줄링과 같은 프로세서 자원 공유 기법을 사용한다. 최근에는 주어진 작업의 병렬 코드 부분의 실행을 위해서 시스템 작업부하를 기준으로 프로세서의 수를 동적으로 조절하는 루프단계 프로세스 제어(LLPC)할당 기법이 제안되었다. 이 기법은 작업에 가능한 많은 프로세서를 할당하기 때문에, 나중에 도착하는 작업의 병렬부분을 수행해야 할 프로세서를 남겨 두지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 작업부하량, 작업수행예상시간, 프로세스의 수를 퍼지화하여 시스템의 부하량에 따른 퍼지규칙으로 새로운 프로세서 할당 기법인 FPA(Fuzzy-based Processor Allocation)를 제안한다. 또한, 시스템의 과부하 없이 각 작업에 대한 최대한의 병렬 가능성을 제공함으로써 기존의 할당 기법에 비해 우수한 성능을 보인다.
다양한 실세계 응용 분야들에서 공동의 목표를 위해 여러 에이전트들이 상호 유기적으로 협력할 수 있는 행동 정책을 배우는 것은 매우 중요하다. 이러한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경에서 기존의 연구들은 대부분 중앙-집중형 훈련과 분산형 실행(CTDE) 방식을 사실상 표준 프레임워크로 채택해왔다. 하지만 이러한 다중 에이전트 강화 학습 방식은 훈련 시간 동안에는 경험하지 못한 새로운 환경 변화가 실전 상황에서 끊임없이 발생할 수 있는 동적 환경에서는 효과적으로 대처하기 어렵다. 이러한 동적 환경에 효과적으로 대응하기 위해, 본 논문에서는 새로운 다중 에이전트 강화 학습 체계인 C-COMA를 제안한다. C-COMA는 에이전트들의 훈련 시간과 실행 시간을 따로 나누지 않고, 처음부터 실전 상황을 가정하고 지속적으로 에이전트들의 협력적 행동 정책을 학습해나가는 지속 학습 모델이다. 본 논문에서는 대표적인 실시간 전략게임인 StarcraftII를 토대로 동적 미니게임을 구현하고 이 환경을 이용한 다양한 실험들을 수행함으로써, 제안 모델인 C-COMA의 효과와 우수성을 입증한다.
공간 데이타베이스 시스템에서 데이타베이스의 일관성 유지를 위해 의미적 무결성을 지원해야 한다. 실세계의 경계(boundary) 레이어에서 경계는 주위의 공간 객체들과 항상 접해 있어야만 하는 상접(meet)한 성질과 두개 이상의 다른 공간 객체가 동일한 이름을 가질 수 없는 성질을 가진다. 이 성질은 실세계에서 묵시적으로 인지되는 개념이다. 따라서 공간 객체의 갱신으로 인해 레이어에 대한 묵시적인 개념이 위배될 경우 무결성 유지가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이 레이어에 대한 공간 객체의 무결성을 유지하기 위한 공간 연산 트리거를 제안한다. 제안한 기법은 SQL-3를 기반으로 공간 연산 트리거 정의어를 정의하고, 레이어에 대한 무결성 제약조건이 위배될 때 수행되며, 공간 연산 트리거 수행 전략으로 동일 레이어에 대한 공간과 비공간 데이타 트리거로 나누어 수행되고, 다른 레이어에 대한 비공간 데이타 트리거를 수행하는 기법이다. 공간 연산 트리거 관리기는 사용자에게 의해 정의된 공간 연산 트리거 정의어는 공간 연산 트리거 처리기를 통해 파스트리를 생성하여 카탈로그 관리기를 통하여 데이타베이스에 저장되며, 갱신 질의시 공간 연산 트리거 수행 처리기를 통해 공간 데이타베이스의 일관성을 유지시켜주는 구조를 가지고 있다. 공간 연산 트리거는 상접성을 유지해야 하는 공간 객체들의 의미적 무결성을 위해 공간과 비공간 데이타에 대하여 3 단계 수행으로 공간 객체에 대한 의미적 무결성 유지와 자동 보정으로 사용자 편의성을 제공한다.
최근에 Agrawal 등이 제안한 히포크라테스 데이타베이스는 관계형 데이타베이스에 프라이버시 보호 기능을 추가한 데이타베이스 모델이다. 본 논문의 저자들은 히포크라테스 데이타베이스 모델을 XML 데이타베이스에 적용할 수 있도록 확장한 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델[4]을 제안하였다. 본 논문에서는 동적 프레디킷(dynamic predicate)이라는 새로운 개념을 제안하고, 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델에서의 액세스 통제에 이 개념을 적용한다. 동적 프레디킷은 권한에 의해 액세스가 허용되는지를 결정하는데 적용될 수 있는 질의 처리 도중에 동적으로 생성되는 조건을 나타낸다. 동적 프레디킷은 권한 검사를 질의 계획에 효과적으로 통합하여 액세스가 허용되지 않은 엘리먼트들이 질의 처리 과정에서 일찍 제외될 수 있게 해준다. 합성 데이타와 실제 데이타를 사용하여 기존의 액세스 통제 방법과 질의 처리 시간을 비교하는 다양한 실험을 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 액세스 통제 방법은 하향식 액세스 통제 방법에 비하여 최대 219배, 상향식 액세스 통제 방법에 비하여 최대 499배 성능을 향상시킴을 보였다. 본 논문의 주요 공헌은 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델 상에서 동적 프레디킷을 사용하여 액세스 통제 방법을 질의 계획에 효과적으로 통합할 수 있도록 한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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