In this paper, we address a task allocation problem for a robot team that performs a search and attack mission. The robots are limited in sensing and communication capabilities, and carry different types of resources that are used to attack a target. The environment is uncertain and dynamic where no prior information about targets is given and dynamic events unpredictably happen. The goal of robot team is to collect total utilities as much as possible by destroying targets in a mission horizon. To solve the problem, we propose a distributed task allocation framework incorporated with effective resource management based on resource welfare. The framework we propose enables the robot team to retain more robots available by balancing resources among robots, and respond smoothly to dynamic events, which results in system performance improvement.
This study introduces an example environment where wireless devices are mobile, devices use dynamic voltage scaling, devices and tasks are heterogeneous, tasks have deadline, and the computation and communication power is dynamically changed for energy saving. For this type of environment, the efficient system-level energy management and resource management for task completion can be an essential part of the operation and design of such systems. Therefore, the resources are assigned to tasks and the tasks may be scheduled to maximize a goal which is to minimize energy usage while trying to complete as many tasks as possible by their deadlines. This paper also introduces mobility of nodes and variable transmission power for communication which complicates the resource management/task scheduling problem further.
We suggest a distributed framework for task assignment in the computer-controlled shop floor where each of the resource agents and part agents acts like an independent profit maker. The job allocation problem is formulated as a linear programming problem. The LP formulation is analyzed to provide a rationale for the distributed task assignment procedure. We suggest an auction based negotiation procedure including a price-based bid construction and a price revising mechanism. The performance of the suggested procedure is compared with those of an LP formulation and conventional dispatching procedures by simulation experiments.
BIM-based Cloud platform gained popularity coupled with the convergence of Fourth Industrial Revolution technology. However, most of the previous work has not guaranteed sufficient efficiency to meet user requirements according to BIM service. Furthermore, the Cloud environment is only used as a server and it does not consider cloud characteristics. For the processing of High Capacity Data like BIM and using seamless BIM service, Resource management technology is required in the cloud environment. In this paper, to solve the problems, we propose a BIM platform for BaaS and an efficient resource allocation scheme. We also proved the efficiency of resource for the proposed scheme by using existing schemes. By doing this, the proposed scheme looks forward to accelerating the growth of the BaaS through improving the user experience and resource efficiency.
분산 컴퓨팅 도입은 기업에서의 정보기술의 빠른 확산을 가져오게 하였다. 강력하고, 사용자 중심의 정보기술은 최종 사용자가 항상 활용할 수 있어, 분산되고 이기종의 환경은 정보 기술 관리자들에게 심각한 문제를 제기하고있다. 따라서 통합 통제 아키텍처는 기업의 분산된 정보 자원을 효과적으로 통제하고 조정하는 역할 수행을 가능하게 한다. 이 연구에서는 정보자원의 통제 수준이 사용자 만족도로 나타나는 정보 시스템 효과성과 양(+)의 상관관계가 있음을 가설로 설정하였다. 개별적인 정보 자원을 데이터, 응용 소프트웨어, 플랫폼으로 구분한 객체 통 제 수준과 정보자원들간의 관계를 나타내는 관계통제 수준으로 분류하여 가설을 측정할 수 있는 척도를 개발하고 타당성을 검증하였다. 130개 기업의 수집된 설문결과를 통해 정보 자원관리 수준이 높은 기업일수록 사용자 만족도 수준이 높은 것으로 나타났다.
Real-Time applications on Grid environment have several problems in terms of resource management addressed as follows; (1) dynamic resource allocation to provide QoS objectives, (2) heterogeneous resources that is different scale, or capacity in same unit, and (3) resource availability, and resource needs. This paper describes the techniques of resource manager (RM) handling above problems to support QoS of dynamic real-time applications on Grid. The contributions of this paper to solve problems are as follows: unification of dynamic resource requirements among heterogeneous hosts, control of resources in heterogeneous environments, and dynamic load balancing/sharing. Our heuristic allocation scheme works not only 257% better than random, 142% better than round robin, and 36.4% better than least load in QoS sensitivity, but also 38.6% better than random, 28.5% better than round robin, and 31.6% better than least load in QoS.
재난관리자원이란, 화재, 태풍, 홍수, 붕괴, 침수, 조난, 구호, 위생, 폭발 등의 재난 현장에서 사용되는 자원이다. 이는 정부 기관, 공공기관 그리고 민간 기관 등에 분산되어 있다. 대규모 재난이 발생하면 많은 재난관리자원이 필요하다. 그렇지만 자원 관리 시스템이 각 기관사이 분산되어 있기 때문에 어느 기관이 필요한 자원을 가지고 있는지 파악하는 것이 쉽지 않다. 시스템 사이 자원 정보를 통합 또는 연계하기 위하여 용어, 분류, 교환 데이터 규격 등 여러 가지 종류의 조정이 필요하다. 이 논문에서는 우리는 표준 규격과 어떻게 시스템 사이 데이터를 연계하고 교환하는지 제시한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.161-168
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2024
As the size of big data models grows, distributed training is emerging as an essential element for large-scale machine learning tasks. In this paper, we propose ParamHub for distributed data training. During the training process, this agent utilizes the provided data to adjust various conditions of the model's parameters, such as the model structure, learning algorithm, hyperparameters, and bias, aiming to minimize the error between the model's predictions and the actual values. Furthermore, it operates autonomously, collecting and updating data in a distributed environment, thereby reducing the burden of load balancing that occurs in a centralized system. And Through communication between agents, resource management and learning processes can be coordinated, enabling efficient management of distributed data and resources. This approach enhances the scalability and stability of distributed machine learning systems while providing flexibility to be applied in various learning environments.
This study examines the level of resource-saving behavior among children and attempts to identify the variables-among socio-demographic, socio-environmental, and consumer attitude variables-that are most influential on this behavior. The research was conducted in 2010, following a preliminary study, and the data was garnered from 500 questionnaires that were distributed to elementary students in Seoul. The data were analyzed using a number of statistical methods, including frequencies, percentiles, means, standard deviation, Cronbach's coefficient, ANOVA, and hierarchical multiple linear regression analysis, using SPSS 18.0. The major findings of this study were as follows. First, the average level of resource-saving behavior of children was found to be 3.6 out of 5, indicating relatively rational behavior. Second, the variables that were found to have the greatest influence on children's resource-saving behavior were lower allowance, higher levels of education on the role of consumption, and more active socialization in childhood. Therefore, these variables should be taken into account when teaching children how to establish resource-saving behavior in their daily living.
국가 슈퍼컴퓨팅 인프라는 국내 여러 지역에 분산된 슈퍼컴퓨팅 클러스터들로 이루어져 있으며, 본 연구팀에서는 이러한 이기종의 지리적으로 분산된 클러스터들을 대규모 과학 응용 연구자들에게 효율적으로 제공하기 위해 대규모 계산처리 시스템인 HTCaaS(High-Throughput Computing as a Service)를 자체 개발하였다. 본 논문에서는 이러한 대규모 계산처리 시스템(HTCaaS)을 활용하여 각 계산 자원을 동적으로 관리하는 방법에 대해서 논의하고, 신약재창출이라는 실제 과학 응용을 통해 그 효율성을 검증한다. 특히 유효 자원 식별을 위한 대기시간 및 성공률 개념을 이용한 동적 계산 자원 관리 기술을 적용함으로써 자원 활용률과 정확성, 신뢰성, 편의성이 향상될 수 있으며, 그 결과 전체적인 작업 시간의 단축과 작업 처리량도 향상될 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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