본 논문에서는 n개의 버스트 입력 트래픽을 처리하는 이산 시간 큐잉 모형을 분석하기 위한 근사 계산 알고리즘을 제안한다. 입력되는 각각의 버스트 트래픽은 IBP(Interrupted Bernoulli Process)로 모형화된다. 이 알고리즘은 n 개의 입력 프로세스를 하나의 상태 변수로 표시하여 n 개의 입력 프로세스로 표현된 마코프 체인(Markov Chain)의 확률 전이 상태를 단순화한다. 이렇게 단순화된 하나의 상태 변수를 이용하여 큐잉모형의 상태 전이를 표현하고 이를 완전 수치 계산에 의해 해를 구한다. 이러한 절차를 통해 구한 큐 길이, 대기 시간 분포를 시뮬레이션에 의해 구한 값과 비교하여 알고리즘의 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 Mobile IPv6 망에서 Smooth 핸드오프가 패킷의 전송에 끼치는 영향을 분석한다. 분석결과 핸드오프는 단말의 관점에서 불안정구간(UTP), 묵음구간(UTP), 핸드오프구간(HTP)으로 구분됨을 보인다. 또한 정확한 구간의 값을 구하기 위해 큐잉 모델을 제시한다. 수치해석의 결과 불안정구간, 묵음구간, 핸드오프구간은 핸드오프 되는 패킷의 큐잉 지연과 패킷이 전송되는 링크의 대역폭에 영향을 받음을 보인다. 한편, 핸드오프의 수행기간이 길어지면 핸드오프로 인한 응용의 피해는 증가한다. 우선순위 스케줄링 기법을 이용하면 기존의 IP망에서 최선형 서비스를 위한 FIFO 스케줄링 방식보다 더 짧은 과도기간을 가짐을 확인한다.
In mobile communications, a class of variable-complexity algorithms for convolutional decoding known as sequential decoding algorithms is of interest since they have a computational time that could vary with changing channel conditions. The Fano algorithm is one well-known version of a sequential decoding algorithm. Since the decoding time of a Fano decoder follows the Pareto distribution, which is a heavy-tailed distribution parameterized by the channel signal-to-noise ratio (SNR), buffers are required to absorb the variable decoding delays of Fano decoders. Furthermore, since the decoding time drawn by a certain Pareto distribution can become unbounded, a maximum limit is often employed by a practical decoder to limit the worst-case decoding time. In this paper, we investigate the relations between buffer occupancy, decoding time, and channel conditions in a system where the Fano decoder is not allowed to run with unbounded decoding time. A timeout limit is thus imposed so that the decoding will be terminated if the decoding time reaches the limit. We use discrete-time semi-Markov models to describe such a Fano decoding system with timeout limits. Our queuing analysis provides expressions characterizing the average buffer occupancy as a function of channel conditions and timeout limits. Both numerical and simulation results are provided to validate the analytical results.
Purpose The purpose of this study is to develop intelligent vehicle parking distribution system based on LoRa network at the circumstance of traffic congestion during cultural festival in a local city. This paper proposes a parking dispatch and distribution system using a Q-learning algorithm to rapidly disperse traffics that increases suddenly because of in-bound traffics from the outside of a city in the real-time base as well as to increase parking probability in a parking lot which is widely located in a city. Design/methodology/approach The system get information on realtime-base from the sensor network of IoT (LoRa network). It will contribute to solve the sudden increase in traffic and parking bottlenecks during local cultural festival. We applied the simulation system with Queuing model to the Yudeung Festival in Jinju, Korea. We proposed a Q-learning algorithm that could change the learning policy by setting the acceptability value of each parking lot as a threshold from the Jinju highway IC (Interchange) to the 7 parking lots. LoRa Network platform supports to browse parking resource information to each vehicle in realtime. The system updates Q-table periodically using Q-learning algorithm as soon as get information from parking lots. The Queuing Theory with Poisson arrival distribution is used to get probability distribution function. The Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance. Findings This paper suggest a simulation test to verify the efficiency of Q-learning algorithm at the circumstance of high traffic jam in a city during local festival. As a result of the simulation, the proposed algorithm performed well even when each parking lot was somewhat saturated. When an intelligent learning system such as an O-learning algorithm is applied, it is possible to more effectively distribute the vehicle to a lot with a high parking probability when the vehicle inflow from the outside rapidly increases at a specific time, such as a local city cultural festival.
본 논문은 공중급유기의 지상 대기시간을 최소화 하기 위해서 단일서버와 다중서버 환경에서 대기시간을 산출하는 대기행렬, 즉, Queuing 이론을 연구에 활용하였다. 국가의 예산과 자원은 한정되어 있어 군수지원 서비스팀의 무한한 증가는 제한되는 환경이다. 따라서 전시 준비단계 또는 전시 환경에 따라 지상 대기시간을 적응적으로 제어할 수 있는 군수지원 서비스팀 수량을 산출하였다. 본 연구의 결과는 공군의 공중급유기 군수지원 서비스팀의 최적 수량을 산출할수 있는 명문화된 기준을 제공함으로서, 군수지휘관이 평시에서 전시까지 각 단계별로 군수지원 서비스팀을 할당할 수 있는 근거를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문의 핵심은 일정한 전용항만을 운용하는데 있어 발생되는 물유비용을 크게 3가지로 나누어 이들의 합계가 최소화 될 수 있는 선박톤수 별 연간 발주 항차 수를 최적화하는 것이다. 즉 항만에서 적항과 양항간을 오가며 발생되는 해상수송비용, 도착 선박이 항만에서 선석을 기다리며 발생되는 대기비용, 그리고 수입된 화물이 하역되어 야적장에 보관된 상태에서 발생되는 재고유지비용 등의 비용발생 행태가 대, 중, 소 3가지 선급별 연간 항차 수의 배정에 따라 상이한 만큼, 이들 비용의 합계가 최소화 될 수 있는 최적 항차 배정 의사결정이 요구된다. 이때 해상수송비용은 주어진 선급 별, 항만 별 요율로써 확정할 수 있고, 항만 대기비용은 시뮬레이션 모델로써 추정할 수 있다. 그리고 야적장의 화물 재고유지비용은 연간 평균재고량에 화물 별 단가(單價)와 이자율 등을 감안하여 추정할 수 있다. 포항제철(주)의 원료수입 전용부두를 운영하는 사례 분석 결과에서 규모의 경제 효과에 의한 해상수송비용을 최소화하기 위해 대형선박의 연간 항차 배정 율을 증가시킬 경우, 일정 비율을 지나면 선박 대기비용이 급격히 상승하고 야적장의 재고비용도 다소 상승되어 결국 총비용이 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 현재의 전용항만 구조하에서 물류비용을 최소화하기 위해서는 중형선은 연간 총 배정 항차 수의 약 50% 정도의 비중으로, 대형선은 약 33% 정도, 그리고 소형선은 약 17% 내외로 구성하는 것이 최적인 것으로 나타났다. 물론 이러한 분석 결과는 추후 새로운 선석의 건설, 수입화종과 화물량, 단가 등의 변수에 따라 달라질 수 있다.
In all contemporary superscalar processors, the result repositories are implemented as the Reorder Buffer(ROB) slots. In such designs, the ROB is a large multi-ported structure. There are several approaches for reducing the ROB complexity in processors. The one technique relies on a distributed implementation that spreads the centralized ROB structure across the function units(FUs). Each distributed component sized to match the FU workload and with one write port and one read port on each component. We are using M/M/1 Queuing theory to determine the number of entries in each ROB component that the performance of processor depends on. Our schemes are evaluated using the simulation of CPU2000 benchmarks.
This paper proposes a method for determining the number of storage rooms and designing the storage layout in warehouses for pyramid type stacks whose example are slacks for steel coils, paper rolls, and drums for oils. Formulas are derived for estimating the expected values and the variances of various handling times by cranes. From the derived formulas, the expected queuing time of road trucks is estimated. Base on the derived formulas, this study derives the cost function for determining the optimal numbers of rows, bays, and tiers of stacks and sizing cranes under the condition that the requirement for storage space is satisfied. Results of numerical analysis are provided.
In this paper, we propose a new queuing model, MMDP/MMDP/1/K, for an asynchronous transfer mode(ATM) multiplexer with multiple quality of service(QoS) variable bit rate (VBR) traffic in broadband-integrated services digital network (B-ISDN). We use the Markov Modulated Deterministic Process(MMDP) to approximate the actual arrival process and another MMDP for service process Using queuing analysis, we derive a formula for the cell loss probability of the ATM multiplexer in terms of the limiting probabilities of a Markov chain. The cell loss probability can be used for connection admission control in ATM multiplexer and the calculation of equivalent bandwidth for arrival traffic, The major advantages of this approach are simplicity in analysis, accuracy of analysis by comparison of simulation, and numerical stability.
This paper is to propose an analytical queuing model for parallel processing of sequential program with nested loops. The analytical results are compared with the results from the implemented multiprocessor system composed of four intel 8088 microprocessor, eight 2KB shared common memories, and a hardware token ring. At results, this study shows that the processed results are almost similar in proposed analytical model and real system. Proposed analytical model can be applied to evaluate parallel processing of sequential program with nested loops.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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