다양한 산업영역에서 수행되는 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 AI분야에서는 지식을 기반으로한 방법이 적용되어 왔다. 그러나 최근 CSP(Constraints Satisfaction Problem) 개념이 소개되어 그 효율성이 입증되고 있으며 스케줄링 응용 문제들이 CSP로 정형화되면서부터 지식 기반 기법과 제약만족 기법의 적용이 공존하고 있다. 지식을 기반으로 한 방법은 도메인 전문가(domain expert)의 지식을 습득하여 시스템에 반영하는데 이러한 지식은 문제해결에 중심적 역할을 수행하게 된다. 제약조건을 기반으로 한 방법은 문제를 CSP로 정형화 한 후 제약조건에 따른 일관성 유지 및 휴리스틱 탐색 방법을 적용하여 문제의 해를 효율적으로 구하게 된다. 본 연구에서는 스케줄링 문제를 해결하기 위한 지식기반 기법과 제약만족 기법을 주기장 할당 문제에 적용하여 실제 항공사의 운항 데이터를 바탕으로 실험하고 분석 및 비교를 통해 제약 만족 기법이 시스템의 유지 및 보수 측면에서 효율적이며 근사해가 아닌 최적해를 통한 문제 해결이 가능함을 보였다.
In vehicular edge computing (VEC) networks, the rapid expansion of intelligent transportation and the corresponding enormous numbers of tasks bring stringent requirements on timely task offloading. However, many tasks typically appear within a short period rather than arriving simultaneously, which makes it difficult to realize effective and efficient resource scheduling. In addition, some key information about tasks could be learned due to the regular data collection and uploading processes of sensors, which may contribute to developing effective offloading strategies. Thus, in this paper, we propose a model that considers the deterministic demand of multiple tasks. It is possible to generate effective resource reservations or early preparation decisions in offloading strategies if some feature information of the deterministic demand can be obtained in advance. We formulate our scenario as a 0-1 programming problem to minimize the average delay of tasks and transform it into a convex form. Finally, we proposed an efficient optimal offloading algorithm that uses the interior point method. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm has great advantages in optimizing offloading utility.
Wireless sensor-actuator networks (WSANs) enhance the existing wireless sensor networks (WSNs) by equipping sensor nodes with an actuator. The actuators work with the sensor nodes and perform application-specific operations. The WSAN systems have several applications such as disaster relief, intelligent building, military surveillance, health monitoring, and infrastructure security. These applications require capability of reliable data transfer to act responsively and accurately. Biologically inspired modeling techniques have received considerable attention for achieving robustness, scalability, and adaptability, while retaining individual simplicity. In this paper, an epidemic-inspired algorithm for data dissemination with delay constraints while minimizing energy consumption in WSAN is proposed. The steady states and system stability are analyzed using control theory. Also, simulation results indicate that the proposed scheme provides desirable dissemination delay and energy saving.
An optimization model of water intake planning is developed based on a linear programming (LP) for the intelligent water purification plant operation system. The proposed optimization model minimizes the water treatment costs of raw water purification by considering a time-delay of treatment process and hourly electricity tariff, which is subject to various operation constraints, such as water intake limit, storage tank capacity, and water demand forecasts. For demonstration, the developed model is applied to H water purification center. Here, we have tested three optimization strategies and the results are compared and analyzed in economic and safety aspects. The optimization model is expected to be used as a decision support tool for optimal water intake scheduling of domestic water purification centers.
Our study is focused on a multiple-agent system to provide efficient collaborative work by automating the conference calling process with the help of intelligent agents. Automating the meeting scheduling requires a careful consideration of the individual official schedule as well as the privacy and personal preferences. Therefore, the automation of conference calling needs the distributed processing task where a separate calendar management process is associated for increasing the reliability and inherent parallelism. This paper describes in detail the design and implementation issues of a multiple-agent system for conference calling that allows the convener and participants to minimize their efforts in creating a meeting. Our system is based on the client-sewer model. In the sewer side, a scheduling agent, a negotiating agent, a personal information managing agent, a group information managing agent, a session managing agent, and a coordinating agent are operating. In the client side, an interface agent, a media agent, and a collaborating agent are operating. Agents use a standardized knowledge manipulation language to communicate amongst themselves. Communicating through a standardized knowledge manipulation language allows the system to overcome heterogeneity which is one of the most important problems in communication among agents for distributed collaborative computing. The agents of our system propose the dates on which as many participants as possible are available to attend the conference using the forward chaining algorithm and the back propagation network algorithm.
The Internet of Things (IoT) technology is rapidly developing in recent years, and is applicable to various fields. A smart factory is one wherein all the components are organically connected to each other via a WSN, using an intelligent operating system and the IoT. A smart factory technology is used for flexible process automation and custom manufacturing, and hence needs adaptive network management for frequent network fluctuations. Moreover, ensuring the timeliness of the data collected through sensor nodes is crucial. In order to ensure network timeliness, the power consumption for information exchange increases. In this paper, we propose an IEEE 802.15.4e DSME-based distributed scheduling algorithm for mobility support, and we evaluate various performance metrics. The proposed algorithm adaptively assigns communication slots by analyzing the network traffic of each node, and improves the network reliability and timeliness. The experimental results indicate that the throughput of the DSME MAC protocol is better than the IEEE 802.15.4e TSCH and the legacy slotted CSMA/CA in large networks with more than 30 nodes. Also, the proposed algorithm improves the throughput by 15%, higher than other MACs including the original DSME. Experimentally, we confirm that the algorithm reduces power consumption by improving the availability of communication slots. The proposed algorithm improves the power consumption by 40%, higher than other MACs.
Plant construction projects usually take much higher uncertainty and risks than the projects from other domains. This implies the importance of plant construction project management should be more emphasized than the other domain. Especially, the overall successes of the projects often depend on the performance of process planning and scheduling performed at the initial stage of the project. However, most plant construction projects suffer great difficulties in establishing proper process planning and scheduling timely because of unstructureness and dynamicity of environment of the project itself In this paper, we propose a knowledge-based process planning and scheduling approach in a plant construction domain to cope this problem. First, we modulize process planning knowledge and present the knowledge representation scheme. Second, we propose an inferencing mechanism to build a process planning for plant construction based on the represented process planning knowledge. Since our approach automate the initial process planning, which was usually done by manual way, it can improve the correctness and also completeness of the process plan and schedule by reducing the time to plan and allowing simulations on the various situation. We also design and implement this our approach as a real working system, and it is successfully applied to real plant construction cases from a leading construction company in Korea. Based on this success, we expect our approach can be easily applied to the projects of other areas, while contributing to enhancement in productivity and quality of project management.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.2
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pp.66-76
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2011
The Sightseeing ITS is defined as a system that gives tourists and inhabitants the information concerned with road network conditions, parking, sightseeing spots, and travel time in the relevant area. When focusing on tourists' excursion behaviors in sightseeing areas, however, it is sometimes found that they feel much annoyed with insufficient information about the area. While they also have a variety of needs to get information and make a decision about their excursions, it becomes one of important subjects to understand the actual circumstances of their information usage and to identify the causal relationship between their excursion patterns and the obtained information. This paper aims to investigate basic issues toward development of Sightseeing ITS and to modify an analytical model of tourist's excursion behavior considering information usage at Fuji five lakes Area, which is a representative sightseeing place in Japan. The relationship was analyzed using a structural equation model: information usage at the scheduling stage has an impact on tourists' individual cognition of the sightseeing area, tourists' individual cognition affects information usage at the excursion stage, and information usage at the excursion stage affects behavior during excursions. It is found that tourists' decision making behaviors on their excursion tend to depend on the information usage. This implies essential results to construct effective and customer oriented ITS.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.2
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pp.156-163
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2004
This paper is concerned with coordinated collaboration of multiagent system in which there exist multiple agents which have their own set of skills to perform some tasks, multiple external resources which can be either used exclusively by an agent or shared by the specified number of agents at a time, and a set of tasks which consists of a collection of subtasks each of which can be carried out by an agent. Even though a subtask can be carried out by several agents, its processing cost may be different depending on which agent performs it. To process tasks, some coordination work is required such as allocating their constituent subtasks among competent agents and scheduling the allocated subtasks to determine their processing order at each agent. This paper proposes a genetic algorithm-based method to coordinate the agents to process tasks in the considered multiagent environments. It also presents some experiment results for the proposed method and shows that the proposed method is a useful coordination collaboration method of multiagent system.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.2
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pp.141-146
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2014
This paper suggests a way of generating one-day load curves for performance improvement of peak shaving in a power system. This Peak Shaving algorithm is a long-term scheduling algorithm of PMS (Power Management System) for BESS (Battery Energy Storage System). The main purpose of a PMS is to manage the input and output power from battery modules placed in a power system. Generally, when a Peak Shaving algorithm is used, a difference occurs between predict load curves and real load curves. This paper suggests a way of minimizing the difference by making predict load curves that consider weekly normalization and seasonal load characteristics for smooth energy charging and discharging.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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