Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.15
no.3
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pp.322-333
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2012
AESA radar is able to instantaneously and adaptively position and control the beam, and such adaptive beam pointing of AESA radar enables to remarkably improve the multi-mission capability. For this reason, Radar Resource Management(RRM) becomes new challenging issue. RRM is a technique efficiently allocating finite resources, such as energy and time to each task in an optimal and intelligent way. Especially radar beam scheduling is the most critical component for the success of RRM. In this paper, we proposed a rule-based scheduling algorithm and Simulated Annealing(SA) based scheduling algorithm, which are alternatively selected and applied to beam scheduler according radar load status in real-time. The performance of the proposed algorithm was evaluated on the multi-function radar scenario. As a result, we showed that our proposed algorithm can process a lot of beams at the right time with real time capability, compared with applying only rule-based scheduling algorithm. Additionally, we showed that the proposed algorithm can save scheduling time remarkably, compared with applying only SA-based scheduling algorithm.
This paper presents an advanced load control method in Direct Load Control(DLC) system. It is important to aggregate a various demand side resource which is surely controllable at the peak power time for a successful DLC system. Because the DLC system use simple On/Off control that may cause a harmful effect on a plant to reduce a peak power load, there are some restriction on deriving a voluntary participation of demand side resource. So it needs a new approach to direct load control method, and this paper describes an advanced load control method using control logic which is based on load properties. This method is easy to take account of a various characteristic of load, it can be use as a dynamic control logic which is good for adaptive control. The suggested control logic method is verified by modeling a control logic for a turbo refrigerator which affects on peak power in summer season.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.6
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pp.161-168
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2021
Within the article, strategic guidelines for the modernization of microeconomic systems are identified. Modernization levels of the potential implementation are formalized for enterprises: contractile, extensive technical, technological, progressive, adaptive, steady, intensive, creative, absolute and leader modernization. This allowed to specify the directions and tasks of the enterprise modernization at different management levels. Accordingly, the conditions and criteria for selecting resource tools are set. It is proved that the strategies of the potential modernization of enterprises must be carried out at four main management levels: first, at the enterprise level; secondly, for a particular type of product / service; third, by functional directions of modernization of separate spheres of the enterprise activity or responsibility, fourth, at the level of structural units of the enterprise. It is substantiated that in the processes due to the activation of the potential modernization, the resources are transformed into the results of the innovation implementation and the investment strategies modernization. A system of tasks for the corporate strategies implementation in order to modernize microeconomic systems has been formed. Key vectors of the activation determine the nature and properties of investment resources and necessary innovations to enhance the modernization potential. Therefore, the system of innovation and investment strategies' modernization, based on the vector and resource provision of the modernization process, is specified:
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38B
no.12
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pp.962-966
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2013
The internet will should require the QoS(quality of service) guarantees that the real-time traffic like as audio and video data will be operated well in the future. We had designed Q-MOTP which transfer multimedia object data and proved excellent performance. This paper describes an adaptive QoS management architecture and mechanism based on the information of system resources. Resource manager reports the system resource information periodically or when resources are in the overload state, or on demand by the QoS manager. By using this information, the QoS manager can predict QoS degradation and perform CAC.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.7
no.5
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pp.267-275
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2012
In this paper, we present the model-based autonomic computing framework for a cyber-physical system which provides a self-management and a self-adaptation characteristics. A development process using this framework consists of two phases: a design phase in which a developer models faults, normal status constrains, and goals of the CPS, and an operational phase in which an autonomic computing engine operates monitor-analysis-plan-execute(MAPE) cycle for managed resources of the CPS. We design a hierachical architecture for autonomic computing engines and adopt the Model Reference Adaptive Control(MRAC) as a basic feedback loop model to separate goals and resource management. According to the GroundVehicle example, we demonstrate the effectiveness of the framework.
The purpose of this research is to represent how ICT relatedness and organization environment influence on interactions between healthcare specialist and patients, and how knowledge sharing influence on healthcare innovation, and how service innovation influence on service performance through structured research model. This research also has applied to resource based view, adaptive structuration theory, service innovation, ICT relatedness to find out performance effect on healthcare service innovation and service performance. In other words, organization structure environment and ICT relatedness are important factors to promote interaction between healthcare service providers and customers like patients each other, moreover, to share the tacit knowledge by creating in the interaction. Moreover in order to verify model fitness, this research has surveyed among healthcare specialists, technicians and other staffs. Model verification result, all hypotheses have been found to give a positive effect on the creation and significantly. Structured organizational environment and ICT association is to promote the organization's functions by influencing the behavior of the service organization and patient interaction and knowledge sharing, and suggests that the major factors influencing the innovation performance of hospitals and health care services.
Rainfall-Runoff modeling plays a crucial role in various aspects of water resource management. It helps significantly in resolving the issues related to flood control, protection of agricultural lands, etc. Various Machine learning and statistical-based algorithms have been used for this purpose. These techniques resulted in outcomes with an acceptable rate of success. One of the pertinent machine learning algorithms namely Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) has been reported to be a very effective tool for the purpose. However, the computational complexity of ANFIS is a major hindrance in its application. In this paper, we resolved this problem of ANFIS by incorporating one of the evolutionary algorithms known as Particle Swarm Optimization (PSO) which was used in estimating the parameters pertaining to ANFIS. The results of the modified ANFIS were found to be satisfactory. The performance of this modified ANFIS is then compared with conventional ANFIS and another popular statistical modeling technique namely ARIMA model with respect to the forecasting of runoff. In the present investigation, it was found that proposed PSO-ANFIS performed better than ARIMA and conventional ANFIS with respect to the prediction accuracy of runoff.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.6
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pp.2824-2837
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2019
Container technologies are widely used in infrastructures to deploy and manage applications in cloud computing environment. As containers are light-weight software, the cluster of cloud applications can easily scale up or down to provide Internet-based services. Container-based applications can well deal with fluctuate workloads by dynamically adjusting physical resources. Current works of scheduling applications often construct applications' performance models with collected historical training data, but these works with static models cannot self-adjust physical resources to meet the dynamic requirements of cloud computing. Thus, we propose a self-adaptive automatic container scheduling framework AutoScale for cloud applications, which uses a feedback-based approach to adjust physical resources by extending, contracting and migrating containers. First, a queue-based performance model for cloud applications is proposed to correlate performance and workloads. Second, a fuzzy Kalman filter is used to adjust the performance model's parameters to accurately predict applications' response time. Third, extension, contraction and migration strategies based on predicted response time are designed to schedule containers at runtime. Furthermore, we have implemented a framework AutoScale with container scheduling strategies. By comparing with current approaches in an experiment environment deployed with typical applications, we observe that AutoScale has advantages in predicting response time, and scheduling containers to guarantee that response time keeps stable in fluctuant workloads.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.11
no.5
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pp.67-76
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2008
Grid computing has a large scale virtual computing environment that enables a collaborative processing through sharing resources of geographically distributed organizations. In recent year, the development of wireless networks and mobile devices enables mobile devices to consider as a resource of the grids. However, there are some problems such as low performance of processors, small capacity of storages, limited capacity of battery, and low bandwidth. In this paper, to overcome these limitations occurred in mobile grid environments, we proposed a proxy-based mobile grid system. Our proposed system enables mobile devices to play roles as a resource consumer and a resource provider and to collaborate with wired grids through a mobile router. Also, we propose an adaptive job scheduling scheme to cope with context changes of mobile devices and compare our scheduling scheme with other scheduling schemes using a simulation tool, SimGrid, to verify the validity of our job scheduling scheme.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.6A
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pp.558-564
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2007
3G Long Term Evolution, which aims for various mobile multimedia service provision by enhanced wireless interface, proposes VoIP-based voice service through a Packet Switching (PS) domain. As delay and loss-sensitive VoIP traffic flows through the PS domain, more challenging technical difficulties are expected than in Circuit Switching (CS) domain based VoIP services. Moreover, since 3G LTE, which adopts the OFDM as its physical layer, introduces Physical Resource Block (PRB) as a unit for transmission resources, new types of resource management schemes are needed. This paper proposes a PRB scheduling algorithm of MAC layer for VoIP service in 3G LTE and shows the simulation results. The proposed algorithm has two key parts; dynamic activation of VoIP priority mode to satisfy VoIP QoS requirements and adaptive adjustment of the priority mode duration in order to minimize the degradation of resource utilization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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