This paper deals with the scheduling problems which are the most important subtask in High-Level Synthesis. Especially, we have concentrated our attentions on the data-path scheduling which can get the structural informations from the behavioral algorithm as a first step in synthesis procedure. Suggest Forward scheduling methode is executed the ASAP and ALAP scheduling to use the fifth – order elliptic wave filter of a standard benchmark model, and then it is drawing up T.N matrix table by the number of resource and control-step, using the table extract of the simple than down-limit value of the control-step for the number of given resource to use this table. All of existing list scheduling techniques determine the priority functions first, and then do the operation scheduling, But, the suggested forward scheduling technique does the schedule first, and determines the priority functions if needed in scheduling process.
Recently in the IoT(Internet of Things) environment, a data collection in real-time through device's sensor has increased with an emergence of various devices. Collected data from IoT environment shows a large scale, non-uniform generation cycle and atypical. For this reason, the distributed processing technique is required to analyze the IoT sensor data. However if you do not consider the optimal scheduling for data and the processor of IoT in a distributed processing environment complexity increase the amount in assigning a task, the user is difficult to guarantee the QoS(Quality of Service) for the sensor data. In this paper, we propose APQTA(Adaptive Priority Queue-driven Task Allocation method for sensor data processing) to efficiently process the sensor data generated by the IoT environment. APQTA is to separate the data into job and by applying the priority allocation scheduling based on the deadline to ensure that guarantee the QoS at the same time increasing the efficiency of the data processing.
The chartered bus scheduling is to determine the allocation of buses to customer service requests. For the scheduling, we first represent the scheduling problem using a graph and develop a mathematical model. Second, we develop an algorithm for the scheduling problem including heuristic methods. We tested the performance of the algorithm on instances with real data. As a result, the total empty load driving time is reduced over 10% comparing with that of current practice at the company
Assembly scheduling in shipbuilding is responsible for determine assembly process orders and departmental production schedule for the block, the basic composite unit of ships. It is necessary much more information to decide production scheduling as the characteristic of shipbuilding which has been more complex and more various and also, a lot of waste of time and of human power is generated in the course of data processing. The target shipbuilding manufacturer of this study use empirical techniques, based on the user's discretion, to compile and to apply data which are scattered in DB storages separately. Because of that reason, the user should not only be performed identification and screening operations but also modification and verification for vast amounts of data, so it is hard to keep the consistency of the data and also the operation time is not constant. Accordingly, the object in this study is by presenting an efficient DB framework to reduce wasting time and man-hour at experienced-oriented process, abate user's manual operations and support an efficient scheduling in assembly processes.
Tae-Hyun Bae;Ryul-Hee Kim;Kyu-Yeol Song;Dong-Eun Lee
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.393-399
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2009
This paper introduces an automated tool named Advanced Stochastic Schedule Simulation System (AS4). The system automatically integrates CPM schedule data exported from Primavera Project Planner (P3) and historical activity duration data obtained from a project data warehouse, computes the best fit probability distribution functions (PDFs) of historical activity durations, assigns the PDFs identified to respective activities, computes the optimum number of simulation runs, simulates the schedule network for the optimum number of simulation runs, and estimates the best fit PDF of project completion times (PCTs). AS4 improves the reliability of simulation-based scheduling by effectively dealing with the uncertainties of the activities' durations, increases the usability of the schedule data obtained from commercial CPM software, and effectively handles the variability of the PCTs by finding the best fit PDF of PCTs. It is designed as an easy-to-use computer tool programmed in MATLAB. AS4 encourages the use of simulation-based scheduling because it is simple to use, it simplifies the tedious and burdensome process involved in finding the PDFs of the many activities' durations and in assigning the PDFs to the many activities of a new network under modeling, and it does away with the normality assumptions used by most simulation-based scheduling systems in modeling PCTs.
Power consumed by modern computer systems, particularly servers in data centers has almost reached an unacceptable level. However, their energy consumption is often not justifiable when their utilization is considered; that is, they tend to consume more energy than needed for their computing related jobs. Task scheduling in distributed computing systems (DCSs) can play a crucial role in increasing utilization; this will lead to the reduction in energy consumption. In this paper, we address the problem of scheduling precedence-constrained parallel applications in DCSs, and present two energy- conscious scheduling algorithms. Our scheduling algorithms adopt dynamic voltage and frequency scaling (DVFS) to minimize energy consumption. DVFS, as an efficient power management technology, has been increasingly integrated into many recent commodity processors. DVFS enables these processors to operate with different voltage supply levels at the expense of sacrificing clock frequencies. In the context of scheduling, this multiple voltage facility implies that there is a trade-off between the quality of schedules and energy consumption. Our algorithms effectively balance these two performance goals using a novel objective function and its variant, which take into account both goals; this claim is verified by the results obtained from our extensive comparative evaluation study.
음성, 영상, 데이터와 같은 다양한 멀티미디어 서비스는 많은 대역폭과 실시간 처리가 필요하기 때문에 데이터의 지연과 손실에 민감한 특성을 가지고 있다. 따라서 네트워크의 흔잡 상황과 무선채널의 에러로 인한 데이터의 손실이 발생하여 사용자에게 QoS를 보장해주지 못하게 된다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 멀티미디어 스트리밍 흐름에 속한 데이터 패킷의 중요도에 따른 차등적인 서비스로 멀티미디어의 품질을 개선하는 알고리즘의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 무선손실이 발생했을 경우 IWFQ 알고리즘과 같이 동작하다가 멀티미디어 플로의 재생시간이 촉박할 때 우선적으로 채널을 할당하는 WMS-1(Wireless Multimedia Scheduling-1) 알고리즘과, 멀티미디어 플로에 우선권을 부여하고 프레임 유형에 따라 우선순위가 높은 프레임을 갖는 플로를 먼저 서비스하는 WMS-2(Wireless Multimedia Scheduling-2) 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘과의 비교를 통해 제안한 알고리즘의 멀티미디어 서비스 품질이 개선되었고 기지국의 큐 사이즈가 클수록 전체 서비스의 품질과 fairness가 향상된 것을 확인할 수 있었다.
In wireless environments, it is very effective to introduce a data broadcast system for providing a number of clients with mobile data services. In particular, an efficient broadcast scheduling and a caching strategy are very important for performance of data broadcast systems in wireless environments which have such inherent restrictions as low bandwidth, frequent disconnections, and short battery life. In this paper, we present a data broadcast scheduling strategy using bit vectors to cope with dynamic request patterns of clients. In addition, we also propose an efficient caching strategy, 2FWT, that takes characteristics of the broadcast scheduling strategy into account. Finally, we evaluate performance of the data broadcast system. According to the results, the proposed system generally shows better performance than others.
Multimedia services in the cloud have become a popular trend in the big data environment. However, how to efficiently schedule a large number of multimedia services in the cloud is still an open and challengeable problem. Current cloud-based scheduling algorithms exist the following problems: 1) the content of the multimedia is ignored, and 2) the cloud platform is a known parameter, which makes current solutions are difficult to utilize practically. To resolve the above issues completely, in this work, we propose a novel distributed multimedia scheduling to satisfy the objectives: 1) Develop a general cloud-based multimedia scheduling model which is able to apply to different multimedia applications and service platforms; 2) Design a distributed scheduling algorithm in which each user makes a decision based on its local information without knowing the others' information; 3) The computational complexity of the proposed scheduling algorithm is low and it is asymptotically optimal in any case. Numerous simulations have demonstrated that the proposed scheduling can work well in all the cloud service environments.
This paper deals with constructing a scheduling system for a mold manufacturing factory. The scheduling system is composed of 4 submodules such as pre-processor, neural network training, neural networks and simulation. Pre-processor analyzes the condition of workshop and generates input data to neural networks. Network training module is performed by using the condition of workshop, performance measures, and dispatching rules. Neural networks module presents the most optimized dispatching rule, based on previous training data according to the current condition of workshop. Simulation module predicts the earliest completion date of a mold by forward scheduling with the presented dispatching rules, and suggests a possible issue date of a material by backward tracking. The system developed shows a great potential when applied in real mold factory for automotive parts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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