The 2th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.239-248
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2007
In the highly competitive construction industry, a slight inaccuracy of estimation can easily cause the loss of a project. Erroneous experience-based cost estimates or allocations of on-site supervisory manpower often offset the profit gained from the project and may jeopardize the management processes. To counter these types of problems, we develop a model using mathematical analysis and case-based reasoning to automate the allocation of on-site supervisory manpower and estimate construction site costs. The method is founded upon laborious data collection processes and analysis by matching statistical assumptions, and is applicable to construction projects. In the modeling the costs and allocation of on-site supervisory manpower are quantified for both owners and contractors before initiating or bidding on the projects. The findings confirm that the degree of variation of the model predictions has an accuracy rate at 88.47%. Single-site construction projects can be accurately predicted and the assignment of supervisory manpower feasibly automated.
Recently, multi-access edge computing (MEC) has emerged as a promising technology to alleviate the computing burden of vehicular terminals and efficiently facilitate vehicular applications. The vehicle can improve the quality of experience of applications by offloading their tasks to MEC servers. However, channel conditions are time-varying due to channel interference among vehicles, and path loss is time-varying due to the mobility of vehicles. The task arrival of vehicles is also stochastic. Therefore, it is difficult to determine an optimal offloading with resource allocation decision in the dynamic MEC system because offloading is affected by wireless data transmission. In this paper, we study computation offloading with resource allocation in the dynamic MEC system. The objective is to minimize power consumption and maximize throughput while meeting the delay constraints of tasks. Therefore, it allocates resources for local execution and transmission power for offloading. We define the problem as a Markov decision process, and propose an offloading method using deep reinforcement learning named deep deterministic policy gradient. Simulation shows that, compared with existing methods, the proposed method outperforms in terms of throughput and satisfaction of delay constraints.
The Citarum River Basin is the biggest river basin in West Java Province, Indonesia and it plays strategic roles in providing water for irrigation, domestic and industrial uses, and power generation, besides controlling the flood during rainy season. Flowing through seven major cities makes the river flow and water demand are vulnerable to land use change around the river. The present water resources management has involved the regulator, operator, and users in deciding an appropriate water management plan for the entire basin. The plan includes an operation plan for three reservoirs, construction or maintenance of the river channel, and water allocation for all users along the river. Following this plan, a smaller operation group will execute and evaluates the plan based on the actual flow condition. Recently, a deforestation, environment degradation, river sedimentation, a rapid growth of population and industry, also public health become new issues that should be considered in water basin planning. Facing these arising issues, a new development program named ICWRMIP was established to advance the existing management system. This program includes actions to strengthen institutional collaboration, do the restoration and conservation of the river environment, improve water quality and public health, also advance the water allocation system. At present, the water allocation plan is created annually based on a forecasted flow data and water usage prediction report. Sometimes this method causes a difficulty for the operator when the actual flow condition is not the same as the prediction. Improving existing system, a lot of water allocation studies, including a development of the database and water allocation simulation model have been placed to help stakeholders decide the suitable planning schemes. In the future, this study also tries to contribute in advancing water allocation planning by creating an optimization model which ease stakeholders discover a suitable water allocation plan for individual users.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제8권4호
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pp.1-10
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2016
This paper considers WiMedia UWB network based wireless ship area network (WSAN) so as to support high-quality multimedia video data services and important shipboard control data. In this paper, prioritized contention access (PCA) and distributed reservation protocol (DRP) based on WiMedia UWB (ECMA-368) MAC protocols are combined and proposed to support mixed high-quality video traffic and shipboard control data traffic applying varying DRP and PCA data periods according to channel condition and link parameter ptimization. It is shown that the proposed dynmaic channel allocation of WiMedia UWB MAC protocol can provide reliable mixed video and shipboard control data traffic as well.
In this paper, we consider an algorithm for effectively providing data services for mobile users with different levels of priorities in a DS-CDMA system. The priority level of a user is specified by a factor that is a weighting on the instantaneous data throughput of the user. We define tile weighted instantaneous aggregate data throughput and use it to characterize the performance of the prioritized data service. Our prioritized data service is implemented so that the weighted instantaneous aggregate data throughput is maximized via efficient power and spreading gain allocation. We present efficient algorithms for computing tile optimal power and spreading gain allocation.
GARA는 GRID 네트워크에 참여하는 End Device와 데이터를 주고받을 때, QoS가 되지 않는 문제점을 극복한 방법으로써, 기본적으로 Diffserv 방식을 지원한다. 그러나 ISP와 ISP 사이에 Diffserv와 관련된 설정이 서로 틀리게 되어 있다고 가정했을 때, QoS 서비스를 온전히 받을 수 없는 문제점이 나타나게 되었다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하고자, GARA(Globus Architecture for Reservation and Allocation)를 기반으로 하는 네트워크에서 SLA(Service Level Agrement) 서버를 사용하여 데이터를 최우선적으로 처리하고, ISP와 ISP의 Diffserv 설정이 다르다 할지라도, IP 헤더의 TOS를 사용하여 이를 해결할 수 있는 방법을 제안하고 추후 연구방향에 대하여 기술하였다.
이동망에서 멀티캐스트 기반으로 IPTV 제공 시 품질저하 없이 서비스를 제공하기 위해서는 핸드오버에 따른 패킷 손실과 영상 단절을 최소화하는 기법이 지원되어야 한다. 특히 버퍼링 기반의 기법들은 단말의 버퍼 크기에 따라 영상 단절이나 패킷 손실을 방지할 수 있으므로 높은 QoS를 요구하는 IPTV에 적합하다. 본 논문에서는 이동망 마다 패킷 손실과 영상 단절을 막기 위한 필요 버퍼량이 변화하는 것을 고려하여 이동 단말과 멀티캐스트 중계 노드의 버퍼 크기를 동적으로 변경하여 할당하는 DBAHAJ(Dynamic Buffer Allocation with Handover and Jitter) 기법을 제안한다. 본 기법은 핸드오버동안 영상 단절이 발생하지 않도록 단말의 핸드오버 시간을 고려하여 버퍼 크기를 할당한다. 이와 더불어 이동망에서 멀티캐스트 중계 노드의 종단 지연 차이에 따른 이동망에서 단말의 버퍼 보충량을 고려하여 이동 단말과 중계 노드의 버퍼크기를 동적으로 조절한다. 이와 같은 핸드오버 시간과 중계 노드의 지연 차이를 고려한 버퍼크기 조절을 통해 본 기법은 핸드오버 동안 영상 재생과 패킷 손실을 방지한다. 제안된 기법의 성능 검증을 위하여 NS-2 기반의 시뮬레이터를 설계하고 성능을 검증한 결과 IP 멀티캐스트와 오버레이 멀티캐스트 기반의 이동 환경에서 영상 단절과 패킷 손실을 100% 방지함을 확인하였다.
본 논문에서는 셀내 대규모 단말이 존재하는 시스템을 고려하고, 기지국과 단말간 무선 채널은 경로 손실과 레일레이 페이딩 채널을 가정한다. 또한, 전체 시스템 대역폭은 다수의 균일한 주파수 부채널들로 구성된다고 가정한다. 이와 같은 가정하에 대규모 단말들로부터 발생하는 채널 상태 정보의 피드백 오버헤드를 줄이고 자원 할당의 복잡도를 감소시키기 위한 채널 상태 정보의 피드백 기법과 비직교 다중 접속 전송을 위한 자원 할당 기법을 제안한다. 특히, 제안하는 기법에 대하여 셀내 대규모 단말들이 달성할 수 있는 총 데이터 전송률 성능과 셀내 단말들이 목표 데이터 전송률을 충족하지 못하는 아웃티지 확률 성능을 분석한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안 기법은 평균 총 데이터 전송률 성능을 저하시키지만, 우수한 아웃티지 성능을 제공할 수 있음을 보여준다.
Solar-powered wireless sensor nodes can use extra energy to obtain additional data to increase the precision. However, if the amount of data sensed is increased indiscriminately, the overhead of relay nodes may increase, and their energy may be exhausted. In this paper, we introduce a sensing and compression rate selection scheme to increase the amount of data obtained while preventing energy exhaustion. In this scheme, the neighbor nodes of the sink node determine the limit of data to be transmitted according to the allocated energy and their descendant nodes, and the other nodes select a compression algorithm appropriate to the allocated energy and the limitation of data to be transmitted. A simulation result verifies that the proposed scheme gathers more data with a lower number of blackout nodes than other schemes. We also found that it adapts better to changes in node density and the amount of energy harvested.
This article describes a 2-in-1 methodology utilizing simulation optimization technique and Data Envelopment Analysis in measuring an accurate efficiency score. Given the high level of stochastic data in real environment, a novel methodology known as Data Collection Budget Allocation-Data Envelopment Analysis (DCBA-DEA) is developed. An example of the method application is shown in banking institutions. In addition to the novel approach presented, this article provides a new insight to the application domain of efficiency measurement as well as the way one conducts efficiency study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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