ATM 망에서 실시간 트래픽과 비실시간 트랙의 중첩이 일어날 때, 군집성이 강한 트래픽의 서비스 품질은 단일 셀 손실보다는 연속적인 셀 손실에 영향을 받게된다. 따라서, 여러 개의 셀로 구성되는 블록 손실에 대한 분석은 지연에 민감한 실시간 트래픽 군에 대해서는 성능 척도로서의 중요한 의미를 지닌다. 본 논문에서는 과부하제어를 위한 2-단계 임계치 제어를 통한 대기 시스템을 소개하고, 각 트래픽의 단일 셀 손실과 블록 손실 분포를 규명하기 위해 기존의 분석 방법과는 상이한 재귀적 알고리즘을 소개한다. 그것은 기존의 분석 방법과는 달리 시스템의 제어 전략에 따른 성능분석에 좀 더 정확한 계산과 다양한 탐색을 가능하게 한다.
BPMS (Business Process Management Systems) is aninformation system that systematically supports designing, administrating, and improving the business processes. It can execute the business processes by assigning tasks to human or computer agents according to the predefined definitions of the processes. In this research we developed a task assignment algorithm that can maximize overall process efficiency under the limitation of agents' capacity. Since BPMS manipulates the formal and predictable business processes, we can analyze the processes using queuing theory to achieve overall process efficiency. We first transform the business processes into queuing network model in which the agents are considered as servers. After that, workloads of agents are calculated as server utilization and we can determine the task assignment policy by balancing the workloads. This will make the workloads of all agents be minimized, and the overall process efficiency is achieved in this way. Another application of the results can be capacity planning of agents in advance and business process optimization in reengineering context. We performed the simulation analysis to validate the results and also show the effectiveness of the algorithm by comparing with well known dispatching policies.
I broadband ISDN every packet will show different result if it would be processed according to its usage by the server. That is, normal data won't show big differences if they would be processed at normal speed. But it will improve the quality of service to process some kinds of data - for example real time video or voice type data or some data for a bid to by something through the internet - more fast than the normal type data. solution for this problem was suggested - priority packets. But the analyses of them are under way. Son in this paper a switching system for an output queuing model in a single server was assumed and some packets were given priorities and analysed. And correlation, simulating real life situation, was given too. These packets were analysed through three cases, first packets having no correlation, second packets having only correlation and finally packets having priority three cases, first packets having no correlation, second packets having only correlation and finally packets having priority and correlation. The result showed that correlation doesn't affect the mean delay time and the high priority packets have improved mean delay time regardless of the arrival rate. Those packets were assumed to be fixed-sized like ATM fixed-sized cell and the contention strategy was assumed to be short bus contention method for the output queue, and the mean delay length and the maximum 버퍼 length not to lose any packets were analysed.
WBAN은 사람이 착용하는 옷이나 인체 내부 혹은 외부에 있는 여러 장치들을 상호 연결하여 통신할 수 있는 근거리 무선통신 기술이다. WBAN은 기술 적용 분야에 따라 의료용과 비의료용으로 구분할 수 있으며, 주기적인 특성을 가진 의료용 데이터의 경우 GTS 방식을 사용해서 데이터를 전송하여 QoS를 보장한다. 본 논문에서는 WBAN 슈퍼프레임 구조에서 GTS 방식으로 데이터를 전송시 부족한 GTS 타임 슬롯을 해결하는 알고리즘을 제안한다. 코디네이터는 디바이스의 데이터 전송률에 따라 GTS 타임 슬롯을 가변적으로 할당하며, GTS의 개수가 부족하면 GTS 타임 슬롯을 공유하여 사용하도록 할당한다. 제안한 기법의 성능평가를 위해 지연한도와 처리량을 비교하였다. 즉, WBAN 환경에 적합한 WFQ(Weighted Fair Queuing) 스케줄링을 적용하여 상이한 데이터 전송률을 지원하면서 GTS를 할당하는 방법을 제안하였고, 라운드로빈(Round Robin) 스케줄링 방법과 비교하여 처리량은 증가하면서 최대 지연이 감소함을 알 수 있다.
보행자시설은 자동차의 통행이 배제된 상태에서 보행자만의 통행을 위한 시설로서 보행자 도로, 계단, 대기공간 등이 있다. 보행자시설별 보행자 특성과 용량은 보행 통행체계의 설계 및 운영에 중요한 요소이기 때문에, 도로용량편람에서 보행자시설에 대한 용량과 서비스수준 분석방법을 제시하고 있다. 그러나 자동차 위주의 교통정책으로 인해 보행자시설에 대한 분석 방법은 상대적으로 발전이 더디며, 그 결과 현실적인 평가가 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 변화된 도로교통 여건을 반영하고 보행자시설 중 대기공간에 대한 서비스수준 평가의 기준이 되는 인체타원에 한국인 인체 치수 변화를 반영함으로써 현행화된 점유공간을 제시하였다. 또한 새롭게 정의된 점유공간을 바탕으로 대기공간의 서비스수준에 대한 기준값을 새롭게 제시하였다. 현장조사 결과, 본 연구에서 제시한 서비스수준 기준값은 실제 보행 현황을 현실적으로 반영할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 지역축제 시 갑자기 증가하는 주차병목문제를 해결하기 위해 IoT(Internet of Things)의 센서네트워크 중 저전력, 장거리 무선망인 LoRa 네트워크 기반으로 한 인공지능 주차시스템을 개발하는데 주 목적이 있다. 지리적 범위와 시간의 제한을 특징으로 하는 지역 축제에서는 관광객들이 짧은 시간에 최대한 많은 것들을 누리려 하는 욕구를 가지는데, 이때 발생하는 교통체증에 대한 효과적인 주차 공간 분배 문제가 필수적이다. 축제전용 주차장의 용량이 각기 제한적이므로 각 주차장의 수용가능규모의 임계값을 넘기 전에 다른 축제장으로 유도하는 것이 필요하다. 이를 위해 주차 대기시간 및 주차서비스에 성공하기까지의 확률분포는 큐잉이론의 쁘아송 분포를 따르며, 가장 빠른 길을 찾기 위해 Q-learning 알고리즘을 적용한다. 본 연구는 이 두 가지의 알고리즘을 융합하여 축제 장소에서 적용 가능한 지능형 주차시스템을 제안하고 실험한다.
이 논문은 데이터 큐잉 알고리즘과 의약품 빅데이터를 통해 약품 성분-성분 간의 정보와 질병-성분 간의 정보를 지원함으로써 의약품 다약제 복용 시 부작용이 발생 가능한 약물 정보를 사용자에게 제공하기 위한 시스템을 제안하고 구현한다. 또한, 의약품 성분에 더하여 복용이 금지된 의약품, 공급업체, 유통업체의 정보 등을 제공함으로써 의료 전문가뿐만 아니라 일반 사용자의 의약품 복용에 대한 불안감을 덜어줄 수 있다. 제공되는 대표적인 정보는 두 가지 약물 사이에서 일어나는 부작용, 특정 의약품의 주성분과 효능, 동일한 제약회사에서 제조된 의약품, 만성 질환 환자가 주의해야 할 약품 성분 정보이다. 앞으로, 희귀병 약이나 신약에 대한 정보를 수집하여 데이터를 업데이트하는 것이 필요하다.
Vehicle-to-grid presents a mechanism to meet the key requirements of an electric power system, using electric vehicles (EVs) when they are parked. The most economic ancillary service is that of frequency regulation, which imposes some constraints regarding the period and duration of time the vehicles have to be connected to the grid. The majority of research explores the profitability of the aggregator, while the perspective of the EV fleet owner, in terms of their need for usage of their fleet, remains neglected. In this paper, the optimal allocation of available vehicles on a day-ahead basis using queuing theory and fuzzy multi-criteria methodology has been determined. The proposed methodology is illustrated on the daily scheduling of EVs in an electricity distribution company.
최근 급증하는 교통 혼잡으로 인해 시간적/물리적 손실이 크게 발생하고 있다. 이러한 교통난 해소는 시설투자만으로는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 판단 하에 지난 수년간 보다 정확한 교통량을 예측하기 위해 다양한 교통량 예측 모델들이 개발되어왔다. 그러나 기존 모델들은 회기분석을 통해 과거 교통량을 분석하고 과거의 교통패턴이 미래에 지속적으로 연장된다는 가정 하에 연구되었기 때문에 실시간으로 급변하는 불규칙한 교통 패턴에 대한 예측의 신뢰성을 떨어트린다. 이를 위해 본 논문에서는 큐잉 네트워크 모델 기반의 교통량 예측 모델을 설계 하고 이를 바탕으로 안드로이드 기반의 애플리케이션을 구현하였다.
In this paper we present some research results on computing intensive applications using modern high performance architectures and from the perspective of high computational needs. Computing intensive applications are an important family of applications in distributed computing domain. They have been object of study using different distributed computing paradigms and infrastructures. Such applications distinguish for their demanding needs for CPU computing, independently of the amount of data associated with the problem instance. Among computing intensive applications, there are applications based on simulations, aiming to maximize system resources for processing large computations for simulation. In this research work, we consider an application that simulates scheduling and resource allocation in a Grid computing system using Genetic Algorithms. In such application, a rather large number of simulations is needed to extract meaningful statistical results about the behavior of the simulation results. We study the performance of Oracle Grid Engine for such application running in a Cluster of high computing capacities. Several scenarios were generated to measure the response time and queuing time under different workloads and number of nodes in the cluster.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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