Since the government is fully aware of the specificity and importance of the healthcare field, it operates bureaucracy and affiliated organizations composed of many government ministries and experts and is also handling the related bureaus. However, recent incidents of humidifier disinfectant not only make these government activities unreliable but also cause disappointment to many people. Why did not the government take active measures to ensure product safety? But why was the Korea Centers for Disease Control and Prevention (KCDC) able to speed up the identification of the cause and the recovery of the product? The purpose of this study is to clarify the behavioral mechanisms of government intervention by comparing the behaviors of the Ministry of Trade, Industry and Energy and the KCDC. Then, we will discuss the desirable government structure.
최근 인터넷의 발달과 더불어, 멀티미디어 네트워크 서비스가 크게 활성화됨에 따라서 해당 정보를 저장하는 저장 장치의 크기가 기하급수적으로 늘고 있으며, 서버에서의 전력 소모 문제가 큰 이슈로 대두되었다. 서버 구성 요소 중에 디스크와 같은 저장장치가 전력 소모에 큰 부분을 차지하고 있으며, 이를 감소시키기 위해 디스크는 여러 모드를 지원하며, 그 중 저전력 모드에서 소비되는 전력이 다른 모드에 비해서 훨씬 적다. 본 논문에서는 클러스터 비디오 서버에서 최대한 많은 디스크를 저전력 모드로 동작하게 하는 캐슁(caching) 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 클러스터 별로 캐쉬를 할당하여, 할당된 캐쉬 크기에 따라서 각 클러스터에서 소모되는 디스크 이용률과 전력을 분석한다. 이에 기반하여, 전체 클러스터에서 소모되는 전력을 최소화하는 새로운 캐슁 알고리즘을 제안하며 시뮬레이션을 통해 해당 기법의 효용성을 분석한다.
We present in this paper a new version of AODV that incorporates with "Minimizing Maximum node cost" by formulating that metric as a cost function of residual energy of nodes. An additional parameter is added to the cost function to consider the routing performance along with power-efficiency. The motivation of adding that new parameter is originated from the trace off between power-saving behaviors and routing performance.
In this paper, we focus on the pinwheel task model with a variable voltage processor with d discrete voltage/speed levels. We propose an intra-task DVS algorithm, which constructs a minimum energy schedule for k tasks in O(d+k log k) time We also give an inter-task DVS algorithm with O(d+n log n) time, where n denotes the number of jobs. Previous approaches solve this problem by generating a canonical schedule beforehand and adjusting the tasks' speed in O(dn log n) or O($n^3$) time. However, the length of a canonical schedule depends on the hyper period of those task periods and is of exponential length in general. In our approach, the tasks with arbitrary periods are first transformed into harmonic periods and then profile their key features. Afterward, an optimal discrete voltage schedule can be computed directly from those features.
무선센서네트워크에서 사용되는 혼잡제어 방식은 일반적인 네트워크 방식과는 다르게 고려해야할 사항이 있다. 문제 해결에 사용할수 있는 자원이 한정적이며, 중앙에서 혼잡 제어를 할 경우 지나친 통신 부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 집단지성(Swarm Intelligence)의 일종인 새 떼의 행동양식을 무선센서네트워크에 적용한 혼잡제어 기법을 살펴보고, 기존 기법에서 발생하는 에너지 소비 불균형을 해결하기 위한 기법에 대해 기술한다. 본 논문을 통해 무선센서네트워크에 새 떼의 간단한 행동양식을 적용함으로써 강인하고 확장 가능하며 자가 적응이 가능한 혼잡제어가 가능함을 확인하고, 집단지성이 우리가 직면하고 있는 다양한 연구 과제의 해결 도구가 될 수 있는 가능성을 보인다.
무선센서네트워크에서 센서 노드들은 정보를 수집 및 취합하기 위해 다양하게 사용되고 있다. 각 센서들은 베터리 전력을 사용하여 에너지 절약은 가장 중요한 이슈 중 하나다. 현재까지 에너지 소모가 가장 큰 장거리 통신 시 에너지 절약 및 분산제어가 용이한 클러스터링의 데이터 병합 관련 분야는 꾸준히 관심을 받아오고 있다. 최근 이를 기반으로 데이터 병합 시 생기는 딜레이를 최소화하고, 에너지 소비량 도 고려한 다양한 알고리즘들이 제안되었다. 하지만 토폴로지 형성 시 데이터 병합 딜레이와 에너지 효율을 동시에 최적화하는 상황에서 장거리 노드 간 링크 생성 문제는 여전히 해결되지 않고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 노드 간 링크를 재구축하여 트리의 구조유지하면서 링크들의 길이를 줄일 수 있는 트리 재구축 알고리즘을 제안한다.
On trends of 'well-being', heat recovery ventilators(HRV) are recently installed in high rise buildings. HRV is not energy saving instrument but ventilating one. But many people have not been aware of the accurate fact. In this study, performances of HRV are tested under foreign and domestic standards. Especially air-tightness is measured three times by using gas concentration method and pressing equipment. Wet effective ventilating air volume is acquired by solving gas concentration equations. After research air-tightness and effective ventilating air volume must be more focused on than heat transfer efficiency to select the optimal HRV. Heat transfer efficiency must be adjusted by air-tightness results.
Virtualization technology opened a new era in the field of Data intensive, Grid and Cloud Computing. Today's Data centers are smarter than ever leveraging the Virtualization technology. In response to that, Dynamic consolidations of Virtual Machines (VMs) allow efficient resource management by live migration of VMs in the hosts. Moreover, each client typically has a service level agreement (SLA), leads to stipulation in dealing with energy-performance trade-off as aggressive consolidation may lead to performance degradation beyond the negotiation. In this paper we propose a Cloud Based CDN approach for allocation of VM that aims to maximize the client-level SLA. Our experiment result demonstrates significant enhancement of SLA at certain level.
Metal-oxide-semiconductor field-effect transistors (MOSFETs) are continuously scaling down in the nanoscale region to improve the functionality of integrated circuits. The scaling down of MOSFET devices causes short-channel effects in the nanoscale region. In nanoscale region, leakage current components are increasing, resulting in substantial power dissipation. Very large-scale integration designers are constantly exploring different effective methods of mitigating the power dissipation. In this study, a transistor-level input-controlled stacking (ICS) approach is proposed for minimizing significant power dissipation. A low-power ICS approach is extensively discussed to verify its importance in low-power applications. Circuit reliability is monitored for process and voltage and temperature variations. The ICS approach is designed and simulated using Cadence's tools and compared with existing low-power and high-speed techniques at a 22-nm technology node. The ICS approach decreases power dissipation by 84.95% at a cost of 5.89 times increase in propagation delay, and improves energy dissipation reliability by 82.54% compared with conventional circuit for a ring oscillator comprising 5-inverters.
Dorjsembe, Uyanga;Lee, Ju Hong;Choi, Bumghi;Song, Jae Won
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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pp.373-376
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2021
Deep neural networks have achieved almost human-level results in various tasks and have become popular in the broad artificial intelligence domains. Uncertainty estimation is an on-demand task caused by the black-box point estimation behavior of deep learning. The deep ensemble provides increased accuracy and estimated uncertainty; however, linearly increasing the size makes the deep ensemble unfeasible for memory-intensive tasks. To address this problem, we used model pruning and quantization with a deep ensemble and analyzed the effect in the context of uncertainty metrics. We empirically showed that the ensemble members' disagreement increases with pruning, making models sparser by zeroing irrelevant parameters. Increased disagreement implies increased uncertainty, which helps in making more robust predictions. Accordingly, an energy-efficient compressed deep ensemble is appropriate for memory-intensive and uncertainty-aware tasks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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