In this paper, we present a resource conscious approach to designing distributed real-time systems as an extension of our original approach [8][9] which was limited to single processor systems. Starting from a given task graph and a set of end-to-end constraints, we automatically generate task attributes (e.g., periods and deadlines) such that (i) the task set is schedulable, and (ii) the end-to-end timing constraints are satisfied. The method works by first transforming the end-to-end timing constraints into a set of intermediate constraints on task attributes, and then solving the intermediate constraints. The complexity of constraint solving is tackled by reducing the problem into relatively tractable parts, and then solving each sub-problem using heuristics to enhance schedulability. In this paper, we build on our single processor solution and show how it can be extended for distributed systems. The extension to distributed systems reveals many interesting sub-problems, solutions to which are presented in this paper. The main challenges arise from end-to-end propagation delay constraints, and therefore this paper focuses on our solutions for such constraints. We begin with extending our communication scheme to provide tight delay bounds across a network, while hiding the low-level details of network communication. We also develop an algorithm to decompose end-to-end bounds into local bounds on each processor of making extensive use of relative load on each processor. This results in significant decoupling of constraints on each processor, without losing its capability to find a schedulable solution. Finally, we show, how each of these parts fit into our overall methodology, using our previous results for single processor systems.
본 논문에서는 OFDMA를 이용하는 시스템에서의 elastic 서비스를 위한 공평성을 고려한 opportunistic 스케줄링 기법에 대하여 연구한다. 본 논문에서는 각 유저의 만족도를 유틸리티로 정의한 후 네트워크 유틸리티 극대화 기법을 이용한다. 이러한 유틸리티는 각 유저가 이용하는 서비스에 따라 서로 다르게 정의할 수 있으며 elastic 서비스의 경우에는 평균 전송률이 높을수록 유저의 만족도가 높아지게 된다. 이를 반영하기 위하여 각 유저의 유틸리티를 평균 전송률에 대한 함수로 정의한다. 또한 각 유저 사이의 공평한 자원 배분을 위한 조건을 유저들의 유틸리티를 이용하여 정의하고 이를 만족하는 동시에 각 유저의 유틸리티의 합으로 정의되는 네트워크 유틸리티를 극대화 하기위한 opportunistic 스케줄링 기법을 연구한다. 본 논문에서는 각각의 공평성 조건에 대한 opportunistic 스케줄링 문제를 최적화 문제로 정의하고 이를 dual 기법과 stochastic sub-gradient 기법으로 풀어 스케줄링 기법을 구현하도록 한다.
논문은 위상최적화와 치수최적화 해석기법을 이용한 샌드위치 복합재와 알루미늄 압출재로 구성되는 하이브리드 철도차량 차체 구조물의 경량 모듈화 설계에 관한 연구이다. 위상최적설계는 초기설계단계에 차체 구조물의 최적의 재료적용부위를 선정하기 위해 사용되었으며, 치수최적화설계는 하이브리드 차체 구조물의 최적 설계 변수를 찾기 위해 사용되었다. 이때, 최적화해석은 일계법과 부분문제근사법을 사용하였다. 위상최적설계해석을 통해 차체 구조물의 강성 및 제작성을 향상시키기 위한 언더프레임, 로우 사이드 패널 모듈에 1차 부재인 알루미늄 압출재의 적용이 적절하고, 샌드위치 복합재는 무게를 최소화하기 위한 2차 부재로서 루프 및 미들 사이드 패널 모듈에 적용이 적합하다는 결론을 얻었다. 또한, 알루미늄 압출재와 샌드위치 복합재로 구성되는 하이브리드 차체 구조물의 무게는 샌드위치 복합재로만 만들어진 차체 구조물과 비교하여 최대 17.7%까지의 경량화 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
정보전송시스템의 백본 역할을 하고 있는 광시스템에서는 시스템의 성능평가 및 최적화를 위해 신호와 잡음의 통계 특성에 대한 평가가 필수적이다. 광 수신시스템에서는 수신감도를 개선하기 위해 광 검출기 전단에 광증폭기를 채용하여 수신감도를 개선하고 있으나 광 검출기의 출력부에 첨가되는 ASE 잡음으로 인해 광수신기에서 광신호에 대한 전자신호의 대역폭이 비가 변화되는 문제점 또한 존재한다. 이러한 신호들의 대역폭의 비의 변화 문제는 출력단에 존재하는 필터의 통과대역 특성에 따라 변화하게 되는데, 주파수 응답 효과는 무한대의 차수를 갖는 필터를 구성하면 해결할 수 있으나 이를 실제 구현하는 것은 거의 불가능하므로 본 논문에서는 버터 워쓰 필터를 구현하여 필터의 차수에 따른 광 수신시스템의 주파수 응답 특성을 평가하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 Butter-Worth 필터의 차수 N이 증가하면 필터의 수신감도가 증가됨을 확인 할 수 있었다. 또한 다양한 nsp값의 변화에 대한 시뮬레이션 결과 nsp가 증가할수록 수신감도가 증가함을 확인할 수 있었다. 즉, nsp에 따라 광전류의 평균치는 증가하고 분산은 감소하기 때문인 것으로 평가할 수 있다.
An effective methodology is reported for the optimal design of multisite batch production/transportation and storage networks under uncertain demand forecasting. We assume that any given storage unit can store one material type which can be purchased from suppliers, internally produced, internally consumed, transported to or from other plant sites and/or sold to customers. We further assume that a storage unit is connected to all processing and transportation stages that consume/produce or move the material to which that storage unit is dedicated. Each processing stage transforms a set of feedstock materials or intermediates into a set of products with constant conversion factors. A batch transportation process can transfer one material or multiple materials at once between plant sites. The objective for optimization is to minimize the probability averaged total cost composed of raw material procurement, processing setup, transportation setup and inventory holding costs as well as the capital costs of processing stages and storage units. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the storage inventory. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two sub-problems. The first yields analytical solutions for determining lot sizes while the second is a separable concave minimization network flow subproblem whose solution yields the average material flow rates through the networks for the given demand forecast scenario. The result of this study will contribute to the optimal design and operation of large-scale supply chain system.
An effective methodology is reported for determining the optimal lot size of batch processing and storage networks which include uncertain demand forecasting. We assume that any given storage unit can store one material type which can be purchased from suppliers, internally produced, infernally consumed, transported to or from other sites and/or sold to customers. We further assume that a storage unit is connected to all processing and transportation stages that consume/produce or move the material to which that storage unit is dedicated. Each processing stage transforms a set of feedstock materials or intermediates into a set of products with constant conversion factors. A batch transportation process can transfer one material or multiple materials at once between sites. The objective for optimization is to minimize the probability averaged total cost composed of raw material procurement, processing setup, transportation setup and inventory holding costs as well as the capital costs of processing stages and storage units. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the storage inventory. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two sub-problems. The first yields analytical solutions for determining lot sires while the second is a separable concave minimization network flow subproblem whose solution yields the average material flow rates through the networks for the given demand forecast scenario. The result of this study will contribute to the optimal design and operation of the global supply chain.
초기설계 단계에서 시스템의 성능을 고려한 형상의 최적화가 필요하다. 하지만, 일반적으로 공학시스템의 성능예측은 많은 계산 시간이 요구되는 작업이다. 시스템 형상의 최적화를 위해서는 다양한 설계대안에 대한 성능의 평가가 요구되므로 초기 설계과정에서 많은 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 많은 연구자들은 응답표면방법을 이용한 성능예측에 관한 다양한 연구를 시도하고 있다. 하지만, 이 방법은 비선형성이 강한 문제에서 예측오차가 비교적 크게 발생하는 단점이 있다. 따라서 본 연구의 최종목표는 초기설계과정에서 성능예측을 위한 적절한 근사모델을 제시하고, 해양시스템 성능예측문제(부유식 해상발전기 하부구조물 최적화 문제, 유조선의 선저외판 최적화 문제)에 적용하여 제시된 근사모델을 검증하는 것이다.
무선 메쉬 네트워크는 메쉬 클라이언트와 메쉬 라우터, 메쉬 액세스 포인트로 구성된다. 메쉬 라우터는 메쉬 클라이언트에게 무선 네트워크 서비스를 연결해주며, 메쉬 액세스 포인트는 유선 링크를 사용하여 백본 네트워크에 연결하고 메쉬 클라이언트에게 인터넷 액세스 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 제한된 수의 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트를 사용하여 무선 메쉬 네트워크에 대한 네트워크 설계를 위한 최적화 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 최적화 알고리즘은 메타휴리스틱방식의 하나인 타부서치 알고리즘을 적용하였으며, 라우터와 메쉬 액세스 포인트의 배치에 따른 전송지연을 최소화하고 적절한 수행 시간 안에 결과가 도출되도록 설계되었다. 제안된 타부서치 알고리즘은 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트의 배치를 위한 전송지연과 알고리즘 수행시간 관점에서 비교 평가되었으며, 성능평가에서 기존의 제안된 메타휴리스틱 방식에 비해 우수한 성능을 보였다.
In this paper, we propose a reliable method for searching the optimally performing generalized brain-state-in-a-box (GBSB) neural associative memory using an evolution program (EP) given a set of prototype patterns to be stored as stable equilibrium points. First, we exploit some qualitative guidelines necessary to synthesize the GBSB model. Next, we parameterize the solution space utilizing the limited number of parameters to represent the solution space. Then, we recast the synthesis of GBSB neural associative memories as two constrained optimization problems, which are equivalent to finding a solution to the original synthesis problem. Finally, we employ an evolution program (EP), which enables us to find an optimal set of parameters related to the size of domains of attraction (DOA) for prototype patterns. The validity of this approach is illustrated by a design example and computer simulations.
The present study performs a test of a change in a condenser pressure on two kinds of power plants having different condenser pressure-heat rate correction curve and evaluates the results. According to a result of the test, it is confirmed that a sub-critical drum type steam power plant is optimally operated at the condenser pressure of 38㎜Hga that is designed, even during winters. On the other hand, it can be found that a supercritical once through type steam power plant operated at the condenser pressure that is reduced below a design value, that is, up to 28㎜Hga during winters is advantageous in view of turbine efficiency and is operated without a problem in facility operation such as moisture erosion, turbine vibration, etc. Also, the present study compares and reviews a condenser pressure-heat rate correction curve proposed by a manufacturer and a test value. The present study proposes optimum condenser operation pressure capable of concurrently satisfying the stable operation and efficiency improvement of the power plant facility that is operating, making it possible to support an efficient operation of a power plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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