We demonstrate that the arrival time approach of Chae et al. [4], originally proposed for continuous-time queues, is also useful for discrete-time queues. The approach serves as a simple alternative to finding the probability generating functions of the queue lengths for a variety of discrete-time single-server queues with bulk arrivals and bulk services.
This paper summarizes recent development of analytical and algorithmical results for stationary FIFO queues with multiple Markovian arrival streams, where service time distributions are general and they may differ for different arrival streams. While this kind of queues naturally arises in considering queues with a superposition of independent phase-type arrivals, the conventional approach based on the queue length dynamics (i.e., M/G/1 pradigm) is not applicable to this kind of queues. On the contrary, the workload process has a Markovian property, so that it is analytically tractable. This paper first reviews the results for the stationary distributions of the amount of work-in-system, actual waiting time and sojourn time, all of which were obtained in the last six years by the author. Further this paper shows an alternative approach, recently developed by the author, to analyze the joint queue length distribution based on the waiting time distribution. An emphasis is placed on how to construct a numerically feasible recursion to compute the stationary queue length mass function.
We analyze bulk service $M/G^{b}/1$ queues using the arrival time approach of Chae et al. (2001). As a result, the decomposition property of the M/G/1 queue with generalized vacations is extended to the $M/G^{b}/1$ queue in which the batch size is exactly a constant b. We also demonstrate that the arrival time approach is useful for relating the time-average queue length PGF to that of the departure time, both for the $M/G^{b}/1$queue in which the batch size is as big as possible but up to the maximum of constant b. The case that the batch size is a random variable is also briefly mentioned.
By using the arrival time approach of Chae et at. [6], we derive various performance measures including the queue length distributions (in PGFs) and the waiting time distributions (in LST and PGF) for both M$^{x}$ /G/1 and Geo$^{x}$ /G/1 queueing systems, both under the assumption that the server, when it becomes idle, takes multiple vacations up to a random maximum number. This is an extension of both Choudhury[7] and Zhang and Tian [11]. A few mistakes in Zhang and Tian are corrected and meaningful interpretations are supplemented.
Distributed arrival time control (DATC) is a distributed feedback control algorithm for real-time scheduling problems in dynamic operational environment. Even though DATC has provided excellent performance for dynamic scheduling problems, it can be improved by considering the following considerations. First, the original DATC heavily depends on the quality of initial solution. In this paper, well-known dispatching rules are incorporated DATC algorithm to enhance its performance. Second, DATC improves its solution with adjusting virtual arrival times of jobs to be scheduled in proportion to the gap between completion time and due date iteratively. Since this approach assigns the same weight to all gaps generated with iterations, it fails to utilize significantly more the latest information (gap) than the previous ones. To overcome this issue we consider exponential smoothing which enable to assign different weight to different gaps. Using these two consideration This paper proposes A-DATC (Advanced-DATC). We demonstrate the effectiveness of the proposed scheduling algorithm through computational results.
The classic graphical method to determine the epicenter uses differences between the arrival times of P and S waves at each station. In this research, a robust approach is proposed, which provides a fast and intuitive estimation of earthquake epicenters. This method uses an empirical relationship between epicentral distance and traveltime of the first arrival P phase of local or regional earthquake. The relationship enables us to estimate epicentral distances and draw epicentral circles from each station with P-traveltimes counted from a probable origin time. As the assigned time is getting close to the origin time of the earthquake, epicentral circles begin to intersect each other at a possible location of the epicenter. Then the possibility of the epicenter can be expressed by a function of the time and the space. We choose the location which gives the minimum standard deviation of the origin time as an estimated epicenter. In this research, 918 P arrival times from 84 events occurring from 2005 to 2006 listed in the KMA earthquake catalog are used to determine the empirical P-traveltime function of epicentral distances.
본 논문에서는 로컬 스펙트럼 감지 성능에서 1차 사용자 신호의 영향을 분석하는 데 초점을 맞추었다. 감지시간의 표본에서 신호 도착의 확률은 감지 시간에 따라 일정하게 분산되어있다. PU 신호의 임의의 도착에 따라 기존의 에너지 감지(CED)의 검출 결과에 저하를 일으키는 주요 요인을 분석한다. 따라서, PU 신호의 도착을 검출을 추정하고 복합 에너지 검출과 협동하여 검출 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 수학적 분석과 시뮬레이션은 CED와 비교하여 제안된 기법의 출력이 적합한지 확인한다.
본 연구는 데이터 기반의 딥러닝 접근 방식을 통해 도달 방향 추정의 정확성과 정밀성의 개선을 통해 보다 강건하고 정확한 음원 위치 추적 기술을 제안한다. 본 연구에서는 도달시간 차 기반의 음원 위치 추적법을 개선함을 목적으로 하며, 이를 위해 상호상관함수로부터 정확하고 정밀한 시간 지연을 추정한다. 실제 마이크로폰으로부터 계측된 값은 많은 잡음이 혼입된 형태이므로, 따라서 실제 도달시간 차이를 정확히 추정하는 것이 여전히 이 분야의 한계로 남아있다. 또한, 마이크로폰으로 부터 실제 신호를 계측하는 과정에서 신호는 디지털화가 되며, 계측 시스템의 샘플링 주파수에 의해 측정 정밀도가 한정되는 양자화 오류를 수반한다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 접근법을 통해, 기존의 방법이 가지는 한계를 극복한다. 또한 본 연구에서는 획득된 상호상관함수로부터 시간 지연을 추정하는 원리를 분석하기 위해, 두 개 및 세 개의 마이크로폰으로 구성된 배열에 대한 검증을 수행한다. 마지막으로, 실험을 통해 본 방법의 실제 활용성을 검증한다.
장치장 운영전략을 주제로 한 많은 선행연구들은 장치장에 도착한 트럭들을 대상으로 야드 크레인의 작업시간을 최소화할 수 있는 작업순서를 결정했다. 하지만 실제 현장에서는 이미 장치장에 도착한 트럭들의 작업순서를 바꾸는 것은 거의 불가능하여, 도착순서에 따라 작업을 처리해주는 비교적 단순한 전략을 주로 적용해왔다. 이 방식은 작업순서에 대한 혼잡을 줄일 수 있고 관리가 편하다는 장점이 존재하지만, 간섭대기시간과 공차시간의 증가로 작업시간이 증가하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 트럭이 야드 장치장에 도착하기 이전에 트럭의 작업 순서를 결정하는 스케줄링 방법을 제안했다. 트럭 도착 이전에 작업을 할당해 주기 위해 트럭의 도착 예정 시간을 추정할 수 있는 Container Pre-Information Notice 정보를 활용하였다. 연구에서 제안하는 스케줄링 방법의 효과성을 검증하기 위해 실제 부산컨테이너터미널의 설비 레이아웃 및 데이터를 이용하여 현업의 방식과 본 연구의 스케줄링 방식을 비교하였다. 그 결과 크레인 작업 시간에 영향을 미치는 공차이동 및 간섭 대기시간이 감소하여 평균 작업 처리 시간이 감소한 것을 확인하였으며, 또한 내부트럭의 대기시간과 외부트럭의 체감 대기시간이 감소하는 효과가 있었다.
무인화 기술의 획기적인 발달로 인해, 사용자 또는 객체의 위치를 정확히 추정하는 위치추정기술(Location Detection Technology : LDT)이 매우 중요하게 부각되고 있다. 대표적인 위치추정기술로 도달 시간을 측정하여 위치를 계산하는 TOA(: Time of Arrival)와 신호의 도달 시간차를 이용하여 위치를 계산하는 TDOA(: Time Difference of Arrival) 방식이 있다. 이들 기술은 3개 이상의 기지국들로부터 수신된 신호들을 기반으로 TOA의 경우에는 원을 TDOA의 경우에는 쌍곡선을 그려 교점을 계산해 위치를 추정하는 기술이다. 도심의 경우 전파 음영지역이 많이 발생하는데, 이 문제점을 개선하기 위해 많은 중계기가 설치되어 있다. 이러한 중계기를 거쳐서 수신되는 신호를 기반으로 단말기의 오차를 추정할 시 심각한 오차가 발생하게 된다. 본 논문은 중계기를 거쳐 수신된 신호를 이용하여, 위치를 정확하게 추정할 수 있는 기술을 제안한다. 제안된 기술은 한 개의 중계기와 두 개의 기지국으로부터 수신된 신호를 기반으로 TOA 및 TDOA 기법을 이용하여 단말기의 위치를 추정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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