In this paper, we investigate the problem of minimizing the average transmission power of users while guaranteeing the average delay constraints in time-varying uplink channels. We design a scheduler that selects a user for transmission and determines the transmission rate of the selected user based on the channel and backlog information of users. Since it requires prohibitively high computation complexity to determine an optimal scheduler for multi-user systems, we propose a low-complexity scheduling scheme that can achieve near-optimal performance. In this scheme, we reduce the complexity by decomposing the multiuser problem into multiple individual user problems. We arrange the probability of selecting each user such that it can be determined only by the information of the corresponding user and then optimize the transmission rate of each user independently. We solve the user problem by using a dynamic programming approach and analyze the upper and lower bounds of average transmission power and average delay, respectively. In addition, we investigate the effects of the user selection algorithm on the performance for different channel models. We show that a channel-adaptive user selection algorithm can improve the energy efficiency under uncorrelated channels but the gain is obtainable only for loose delay requirements in the case of correlated channels. Based on this, we propose a user selection algorithm that adapts itself to both the channel condition and the backlog level, which turns out to be energy-efficient over wide range of delay requirement regardless of the channel model.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.4B
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pp.207-214
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2008
Under future internet environment, wireless sensor networks will be used in a wide range of applications. A major problem for designing sensor protocol is developing the most energy efficient technique to monitor an area of interest for a long time since sensors have some constraints such as small and a limited energy level. In addition, data latency is often a critical issue since sensory data is transmitted via multi hop fashion and need to be delivered timely for taking an appropriate action. Our motivation for designing a data forwarding protocol is to minimize energy consumption while keeping data latency bound in wireless sensor networks. In this paper, we propose a data forwarding protocol that consists of wakeup scheduling and MAC protocols, the latter of which is designed to achieve load balancing. Simulation results show that the proposed framework provides more energy-efficient delivery than other protocol.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.449-455
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2002
This paper considers that advanced planning and scheduling (APS) in manufacturing and the efficient purchasing where each customer order has its due date and multi-suppliers exit We present a Make-ToOrder Supply Chan (MTOSC) model of efficient purchasing process from multi-suppliers and APS with outsourcing in a supply chain, which requires the absolute due date and minimized total cost. Our research has included two states. One is for efficient purchasing from suppliers: (a) selection of suppliers for required parts; (b) optimum part leadtime of selected suppliers. Supplier selection process has received considerable attention in the businessmanagement literature. Determining suitable suppliers in the supply chain has become a key strategic consideration. However, the nature of these decisions usually is complex and unstructured. These influence factors can be divided into quantitative and qualitative factors. In the first level, linguistic values are used to assess the ratings for the qualitative factors such as profitability, relationship closeness and quality. In the second level a MTOSC model determines the solutions (supplier selection and order quantity) by considering quantitative factors such as part unit price, supplier's lead-time, and storage cost, etc. The other is for APS: (a) selection of the best machine for each operation; (b) deciding sequence of operations; (c) picking out the operations to be outsourcing; and (d) minimizing makespan under the due date of each customer's order. To solve the model, a genetic algorithm (GA)-based heuristic approach is developed. From the numerical experiments, GAbased approach could efficiently solve the proposed model, and show the best process plan and schedule for all customers' orders.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.12
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pp.303-312
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2018
The university facility is made up of multiple buildings and has many maintenance items. In addition, administrative constraints need to be handled within a limited period. Most maintenance work is small scale and multi-work construction, such as waterproofing, needs to be organized. The facility manager makes annual unit price contract with a maintenance company and carries out the maintenance work. On the other hand, delay and rework is occurring because existing maintenance work performed without scheduling based on the manpower input. This study proposed a scheduling model that can support the facility manager to manage maintenance works of multiple university facilities at the program level. The model consists of three stages in order. In object analysis, details of the maintenance items were analyzed and the quantity is calculated based on the quantity takeoff sheet. In resource analysis, the craftsmen and construction period of detailed works are derived for the effective input of craftsmen. In scheduling, the priority of each work and the optimal manpower input are derived. The optimal schedule is selected according to the goodness of fit. The applicability and effectiveness of the prototype was evaluated through a case study and interviews with case participants. The model was found to be an effective tool to support the scheduling of maintenance works for the facility manager.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.3
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pp.181-187
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2020
In this paper, we proposed a register allocation algorithm and resource allocation algorithm in the high level synthesis process for the SoC design synthesis system of high performance vehicles We have analyzed to the operator characteristics and structure of datapath in the most important high-level synthesis. We also introduced the concept of virtual operator for the scheduling of multi-cycle operations. Thus, we demonstrated the complexity to implement a multi-cycle operation of the operator, regardless of the type of operation that can be applied for commonly use in the resources allocation algorithm. The algorithm assigns the functional operators so that the number of connecting signal lines which are repeatedly used between the operators would be minimum. This algorithm provides regional graphs with priority depending on connected structure when the registers are allocated. The registers with connecting structure are allocated to the maximum cluster which is generated by the minimum cluster partition algorithm. Also, it minimize the connecting structure by removing the duplicate inputs for the multiplexor in connecting structure and arranging the inputs for the multiplexor which is connected to the operators. In order to evaluate the scheduling performance of the described algorithm, we demonstrate the utility of the proposed algorithm by executing scheduling on the fifth digital wave filter, a standard bench mark model.
The appearance of web technology has accelerated the role of the application of multimedia technology, computer communication technology and multimedia application contents. Recently WBI model which is based on web has been proposed in the part of the new activity model of teaching-teaming. How to learn and evaluate is required to consider individual learner's learning level. And it is recognized that the needs of the efficient and automated education agents in the web-based instruction is increased But many education systems that had been studied recently did not service fluently the courses which learners had been wanting and could not provide the way for the learners to study the learning weakness which is observed in the continuous feedback of the course. In this paper we propose design of multi-module system for course scheduling of learner-oriented using weakness analysis algorithm. First proposed system monitors learner's behaviors constantly, evaluates them, and calculates his accomplishment and weakness. From this weakness the multi-agent prepares the learner a suitable course environment to strengthen his weakness. Then the learner achieves an active and complete teaming from the repeated and suitable course.
This paper is concerned with a development and evaluation of heuristics for the multi-stage sequence dependent flowshop sequencing. Eighteen heuristics, CAM1, CAM2, and etc., are proposed. The performance measure is a makespan which is to be minimized. The experiment for each algorithm is designed for a 4*3*3 factorial design with 360 observations. The experimental factors are PS(ratio of processing times to setup times), M(number of machines), N(number of jobs). The makespan of the proposed heuristics is compared with the optimal makespan obtained by the complete enumeration of schedules. This yardstick of comparison is called a relative error. The mean relative errors of the eighteen heuristics are from 2.048% to 8.717%. The computational results are analysed using SPSS. The experimental results show that the three factors are statistically significant at 5% level. The simulation for the large size problems is conducted to show having the similar computational results like the small size problems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.6
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pp.2648-2668
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2016
Modern mobile devices are equipped with various accelerated processing units to handle computationally intensive applications; therefore, Open Computing Language (OpenCL) has been proposed to fully take advantage of the computational power in heterogeneous systems. This article introduces a parallel software decoder of Low Density Parity Check (LDPC) codes on an embedded heterogeneous platform using an OpenCL framework. The LDPC code is one of the most popular and strongest error correcting codes for mobile communication systems. Each step of LDPC decoding has different parallelization characteristics. In the proposed LDPC decoder, steps suitable for task-level parallelization are executed on the multi-core central processing unit (CPU), and steps suitable for data-level parallelization are processed by the graphics processing unit (GPU). To improve the performance of OpenCL kernels for LDPC decoding operations, explicit thread scheduling, vectorization, and effective data transfer techniques are applied. The proposed LDPC decoder achieves high performance and high power efficiency by using heterogeneous multi-core processors on a unified computing framework.
Sun, Guolin;Addo, Prince Clement;Wang, Guohui;Liu, Guisong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.9
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pp.4108-4122
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2016
To address challenges of an unprecedented growth in mobile data traffic, the ultra-dense network deployment is a cost efficient solution to off-load the traffic over other small cells. However, the real traffic is often much lower than the peak-hour traffic and certain small cells are superfluous, which will not only introduce extra energy consumption, but also impose extra interference onto the radio environment. In this paper, an elastic energy efficient cell management scheme is proposed based on flow scheduling among multi-layer ultra-dense cells by a SDN controller. A significant power saving was achieved by a cell-level energy manager. The scheme is elastic for energy saving, adaptive to the dynamic traffic distribution in the office or campus environment. In the end, the performance is evaluated and demonstrated. The results show substantial improvements over the conventional method in terms of the number of active BSs, the handover times, and the switches of BSs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.4
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pp.1359-1375
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2015
Energy efficiency is critical for Wireless Sensor Networks (WSNs) since sensor nodes usually have very limited energy supply from battery. Sleep scheduling and nodes cooperation are two of the most efficient methods to achieve energy conservation in WSNs. In this paper, we propose an adaptive energy optimization approach for target tracking applications, called Energy-Efficient Node Coordination (EENC), which is based on the grid structure. EENC provides an unambiguous calculation and analysis for optimal the nodes cooperation theoretically. In EENC, the sleep schedule of sensor nodes is locally synchronized and globally unsynchronized. Locally in each grid, the sleep schedule of all nodes is synchronized by the grid head, while globally the sleep schedule of each grid is independent and is determined by the proposed scheme. For dynamic sleep scheduling in tracking state we propose a multi-level coordination algorithm to find an optimal nodes cooperation of the network to maximize the energy conservation while preserving the tracking performance. Experimental results show that EENC can achieve energy saving of at least 38.2% compared to state-of-the-art approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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