JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권5호
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pp.570-576
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2015
Existing flash storage devices such as universal flash storage and solid state disk support command queuing to improve storage I/O bandwidth. Command queuing allows multiple read/write requests to be pending in a device queue. Because multi-channel and multi-way architecture of flash storage devices can handle multiple requests simultaneously, command queuing is an indispensable technique for utilizing parallel architecture. However, command queuing can be harmful to the latency of fsync system call, which is critical to application responsiveness. We propose a dynamic queue depth adaptation technique, which reduces the queue depth if user application is expected to send fsync calls. Experiments show that the proposed technique reduces the fsync latency by 79% on average compared to the original scheme.
In this paper, how to evaluate the assembly system was studied. The traction machine(TRM/C) is a kind of medium sized small quantity product. This work was performed on restriction of satisfying the customer's demand by simulating on the criteria of the queuing quantity in production system, the effectiveness of assembly machine and the average time spent on assembling. The problems about assembling were grasped through the analysis of products and process. The outputs of simulations that used SIMAN on four alternatives were evaluated on the basis of the average queuing quantity, the line effectiveness, the assembly time of a product and the production capacity.
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.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.269-273
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2004
This paper presents a comparative performance analysis of a network accelerator model based on M/M/l queuing system. It assumes the Poisson distribution as its input traffic load. The decoding delay is employed as a performance analysis measure. Simulation results based on the proposed model show only $15\%$ differences with respect to actual measurements on field traffic for BCM5820 accelerator device. The performance analysis model provides with reasonable hardware structure of network servers, and can be used to span design spaces statistically.
본 논문은 WLAN의 AP(access point)가 연동된 CDMA 시스템에서 기지국과 AP의 영역에 따른 스트리밍 데이터 서비스의 호 차단확률을 분석하고 queuing을 모델링한다. 이러한 이중 모드 시스템은 WLAN 사이의 핸드오프를 가능하게 한다. 호 차단확률은 기지국과 AP 사이즈 율과 위치, 그리고 queue의 버퍼 수에 따라 계산된다. 결과적으로 호 차단확률은 기지국과 AP의 위치에 따라서는 영향을 받지 않고 주로 기지국과 AP의 사이즈 율에 따라 영향을 받는다. CDMA 시스템 기지국 영역 R이 100m, queue의 buffer 수가 5, NR(Noise Rise)가 7㏈일 때 WLAN hot spot AP 영역 r이 20m인 경우는 60m인 경우와 비교하면 호 차단확률 1%에서 0.6Erlang을 더 수용할 수 있었다.
본 논문에서는 버퍼를 공유하는 패킷 교환기의 연속 시간 큐잉 모델을 제시하고 큐 길이 확률 분포를 구하는 근사 계산 알고리즘을 제안한다. N 개의 입력 프로세스는 상호 이질적인 버스트 특성을 갖는다. 입력 프로세스는 계차-2 콕시안 분포로서 모형화하며 서버의 서비스 시간은 계차-r 얼랑 분포로서 모형화한다. 근사 알고리즘은 통합된 상태 변수를 사용하여 큐잉 시스템을 표현한다. 먼저 N개의 입력프로세스는 하나의 통합된 상태 변수로 나타내며 큐잉 시스템은 서브 시스템으로 분해하고 이것을 통합된 상태 변수로 나타낸다. 그리고 이러한 통합된 상태 변수를 사용하여 반복적인 방법에 의해서 상태 방정식의 해를 유도한다. 근사 알고리즘의 타당성은 시뮬레이션을 통해서 검증한다.
Nonlinear network creates complex homotopy structural communication in wireless network medium because of complex distribution approach. Due to this multicast topological connection structure, the queuing probability was non regular principles to create routing structures. To resolve this problem, we propose a Co-cluster homotopy queuing model (Co-CHQT) for Nonlinear Algebraic Topological Structure (NLTS-) for improving poison distribution network communication. Initially this collects the routing propagation based on Nonlinear Distance Theory (NLDT) to estimate the nearest neighbor network nodes undernon linear at x(a,b)→ax2+bx2 = c. Then Quillen Network Decomposition Theorem (QNDT) was applied to sustain the non-regular routing propagation to create cluster path. Each cluster be form with co variance structure based on Two unicast 2(n+1)-Z2(n+1)-Z network. Based on the poison distribution theory X(a,b) ≠ µ(C), at number of distribution routing strategies weights are estimated based on node response rate. Deriving shorte;'l/st path from behavioral of the node response, Hilbert -Krylov subspace clustering estimates the Cluster Head (CH) to the routing head. This solves the approximation routing strategy from the nonlinear communication depending on Max- equivalence theory (Max-T). This proposed system improves communication to construction topological cluster based on optimized level to produce better performance in distance theory, throughput latency in non-variation delay tolerant.
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.
데이터 저장장치는 서버의 내부나 근처에 있는 것으로 인식되어 왔으나 네트워크 기술의 발달로 저장장치 시스템은 주 전산기와 원거리에 떨어져 존재할 수 있게 되었다. 인터넷 시대에 데이터 량의 폭발적인 증가는 데이터를 저장하는 시스템과 이를 전송하는 시스템의 균형 있는 발전을 요구하고 있으며 SAN(Storage Area Network)이나 NAS(Network Attached Storage)은 이러한 요구를 반영하고 있다. 저장장치로부터 최적의 성능을 도출하기 위해서 복잡한 저장 네트워크의 용량과 한계를 파악하는 것이 중요하다. 파악된 데이터는 성능 조율의 기초가 되고 저장장치의 구매 시점을 결정하는데 사용될 수도 있다. 본 논문에서는 저장 네트워크 시스템의 큐잉 네트워크를 통한 분석적 모델을 제시한 다음, 이의 시뮬레이션하여 분석적 모델이 정당하다는 것을 입증한다.
본 논문에서는 ATM 교환기 TMN EMS의 성능 분석을 위한 큐잉 모델을 제시한다. ATM교환기 관리를 위한 TMN 시스템은 관리자, 대행자, ATM교환기 등이 계층적인 구조로 이루어져 있다. 관리자는 여러개의 대행자와 통신하며, 대행자는 ATM 교환기의 관리 기능을 대행한다. 우리는 EMS를 구성하는 관리자의 용량과 성능을 예측하기 위하여 큐잉 모델을 정의하였다. 이 모델을 통하여 EMS의 평균 서비스 시간과 용량을 예측할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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