Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.6
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pp.614-620
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2006
Today the automobile has been changed from a mechanical system to an electronic control system fly the development of the electronic technology. In the automobile body, most of these electronic control devices are networked and managed fully by the CAN protocol. But, when a network system is overloaded, unexpected transmission delay for relative low priority objects occurs due to the static priority definition of the CAN protocol. To resolve this problem, this paper proposes a dynamic precedence queue mechanism that creates a queue for the low priority object and its relevant objects to be transmitted, which becomes urgent in an overloaded network system to keep the maximum allowable time delay. For the generated queue, the highest priority is assigned to transmit the queued objects within the shortest time. The mechanism is implemented in the logical link layer of CAN, which does not require any modification of the old CAN hardware. Effectiveness of the proposed mechanism is verified by the real experiments with an automobile network system.
A distributed constraint satisfaction problem (distributed CSP) is a constraint satisfaction problem(CSP) in which variables and constraints are distributed among multiple automated agents. ACSP is a problem to find a consistent assignment of values to variables. Even though the definition of a CSP is very simple, a surprisingly wide variety of AI problems can be formalized as CSPs. Similarly, various application problems in DAI (Distributed AI) that are concerned with finding a consistent combination of agent actions can be formalized as distributed CAPs. In recent years, many new backtracking algorithms for solving distributed CSPs have been proposed. But most of all, they have common drawbacks that the algorithm assumes the priority of agents is static. In this thesis, we establish a basic algorithm for solving distributed CSPs called dynamic priority search algorithm that is more efficient than common backtracking algorithms in which the priority order is static. In this algorithm, agents act asynchronously and concurrently based on their local knowledge without any global control, and have a flexible organization, in which the hierarchical order is changed dynamically, while the completeness of the algorithm is guaranteed. And we showed that the dynamic priority search algorithm can solve various problems, such as the distributed 200-queens problem, the distributed graph-coloring problem that common backtracking algorithm fails to solve within a reasonable amount of time. The experimental results on example problems show that this algorithm is by far more efficient than the backtracking algorithm, in which the priority order is static. The priority order represents a hierarchy of agent authority, i.e., the priority of decision-making. Therefore, these results imply that a flexible agent organization, in which the hierarchical order is changed dynamically, actually performs better than an organization in which the hierarchical order is static and rigid. Furthermore, we describe that the agent can be available to hold multiple variables in the searching scheme.
This study was conducted to approach the Korean new food words for the years 1994-2005 from the stance of food ethics. The new food words were categorized into food industry, foodstuffs, cooking, various foods, processed foods, distribution, and consumer health. The principles of food ethics applied to new food words include a respect for life, justice, environmental preservation, priority of safety, and dynamic equilibrium. Seventy percent of new food words were ethically neutral, while 30% had significant ethical meaning. There were more words with a negative ethical meaning than with a positive one. All of the principles, except respect for life, could be successfully applied to new food words. Dynamic equilibrium was the most appropriate principle for the new food words, followed by a priority for safety, justice, and environmental preservation. The results of this study implied that moderation and balance is required in our modern dietary life.
The Stack Resource Policy (SRP) is a real-time synchronization protocol with some distinct properties. One of such properties is early blocking; the execution of a job is delayed instead of being blocked when requesting shared resources. If SRP is used with dynamic priority scheduling such as Earliest Deadline First (EDF), the early blocking requires that a scheduler should select the highest-priority job among the jobs that will not be blocked, incurring runtime overhead. In this paper, we analyze the runtime overhead of EDF scheduling when SRP is used. We find out that the overhead of job search using the conventional implementations of ready queue and job search algorithms becomes serious as the number of jobs increases. To solve this problem, we propose an alternative data structure for the ready queue and an efficient job-search algorithm with O([log$_2n$]) time complexity.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.3
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pp.1-7
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2012
Cognitive radio, a new paradigm for wireless communication, is being recently expected to support various types of multimedia traffics. To guarantee Quality of Service (QoS) from SUs, a static packet priority policy can be considered. However, this approach can easily satisfy Quality of Service of high priority application while that of lower priority applications is being degraded. In the paper, we propose a fuzzy-based dynamic packet scheduling algorithm to support multimedia traffics in which the dynamic packet scheduler modifies priorities of packets according to Fuzzy-rules with the information of priority and delay deadline of each packet, and determines which packet would be transmitted through the channel of the primary user in the next time slot in order to reduce packet loss rate. Our simulation result shows that packet loss rate can be improved through the proposed scheme when overall traffic load is not heavy.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.10
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pp.855-868
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2004
There are several types of singularities in controlling robotic manipulators: kinematic singularity, algorithmic singularity, semi-kinematic singularity, semi-algorithmic singularity, and representation singularity. The kinematic and algorithmic singularities have been investigated intensively because they are not predictable or difficult to avoid. The problem with these singularities is an unnecessary performance reduction in non-singular region and the difficulty in performance tuning. Tn this paper, we propose a method of avoiding kinematic and algorithmic singularities by applying a task reconstruction approach while maximizing the task performance by calculating singularity measures. The proposed method is implemented by removing the component approaching the singularity calculated by using singularity measure in real time. The outstanding feature of the proposed task reconstruction method (TR-method) is that it is based on a local task reconstruction as opposed to the local joint reconstruction of many other approaches. And, this method has dynamic task priority assignment feature which ensures the system stability under singular regions owing to the change of task priority. The TR-method enables us to increase the task controller gain to improve the task performance whereas this increase can destabilize the system for the conventional algorithms in real experiments. In addition, the physical meaning of tuning parameters is very straightforward. Hence, we can maximize task performance even near the singular region while simultaneously obtaining the singularity-free motion. The advantage of the proposed method is experimentally tested by using the 7-dof spatial manipulator, and the result shows that the new method improves the performance several times over the existing algorithms.
Kim, Hoon;Joo, Yang-Ick;Yun, Sang-Boh;Lee, Yeon-Woo
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.1A
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pp.59-66
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2008
This paper presents a spectrum sharing and allocation problem in multiple network operators(NOs). Most of previous works as to dynamic spectrum allocation(DSA) schemes have presented the DSA gain achieved by utilizing the time or regional variations in traffic demand between multi-network operators(NOs). In this paper, we introduce the functionalities required for the entities related with the spectrum sharing and allocation and propose a spectrum allocation algorithm while considering the long-term priority(or fairness) between NOs, the prioritybetween multiple class services, and the urgent bandwidth request. It was shown that the proposed algorithm with priorities between multiple class services could sustain better satisfaction ratio(SR) than the fixed allocation schemes or one without priority under different traffic patterns. Therefore, we conclude that the proposed DSA with priorities between multiple class services and network operators could provide the fairness between service classes of network operators and effective negotiation procedure for urgent bandwidth request by users.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.45
no.9
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pp.39-48
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2008
Recently, many multimedia services have emerged in Internet such as real-time and non- real time services. However, in this Internet environment, we have some limitations to satisfy each service feature. To guarantee the service features in Measurement-Based Admission Control(MBAC) based system on the flow-aware network, there is the method applying Dynamic Priority Scheduling(DPS) algorithm that gives a higher priority to an earlier incoming flow in all of the link bandwidth. This paper classifies all flows under several groups according to flow characteristics on per-flow MBAC algorithm based system. In each flow group, DPS algorithm is applied. This paper proposes two methods that are a DPS based bandwidth borrowing method and a bandwidth dynamic allocation method. The former is that if low priority class has available bandwidths, the flow of high priority class borrows the bandwidth of low priority class when high priority flow has insufficient bandwidth to connect a flow call. The later is that the each group has a minimum bandwidth and is allocated the bandwidth dynamically according to the excess rate for available bandwidth. We compare and analyze the characteristics of the two proposed methods through the simulation experiments. As the results of the experiment, the proposed methods are more effective than existing DPS based method on the packet loss and delay characteristics. Consequently the proposed two methods are very useful in various multimedia network environments.
This paper is concerned with scheduling in Flexible Manufacturing Systems (FMS) using a Fuzzy Logic (FL) approach. Four fuzzy input variables: machine allocated processing time, machine priority, machine available time and transportation priority are defined. The job priority is the output fuzzy variable, showing the priority status of a job to be selected for the next operation on a machine. The model will first select the machines and then assign operations based on a multi-criteria scheduling scheme. System/machine utilization, minimizing mean flow time and balancing machine usage will be covered. Experimental and comparative tests indicate the superiority of this fuzzy based scheduling model over the existing approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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