Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권4호
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pp.443-451
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2018
$P^M_{\lambda}$-service policy is a workload dependent hysteretic policy. The policy has two service states comprised of the ordinary stage and the fast stage. An ordinary service stage is initiated by the arrival of a customer in an idle state. When the workload of the server surpasses threshold ${\lambda}$, the ordinary service stage changes to the fast service state, and it continues until the system is empty. These service stages alternate in this manner. When the cost of changing service stages is high, the hysteretic policy is more efficient than the threshold policy, where a service stage changes immediately into the other service stage at either case of the workload's surpassing or crossing down a threshold. $P^M_{\lambda}$-service policy is a modification of $P^M_{\lambda}$-policy proposed to control finite dams, and also an extension of the well-known D-policy. The distributions of the stationary workload of $P^M_{\lambda}$-service policy and its variants are studied well. However, there is no known result on the sojourn time distribution. We prove that there is a relation between the sojourn time of a customer and the first up-crossing time of the workload process over the threshold ${\lambda}$ after the arrival of the customer. Using the relation and the duality of M/G/1 and G/M/1 queues, we obtain conditional sojourn time distributions in M/G/1 and G/M/1 queues under the policy.
ICT 힐링플랫폼은 만성질환 예방을 목적으로 하며 개인의 생체신호 및 생황습관 등의 정보에 기반을 둔 질환 조기 경보를 목표로 한다. 이를 위한 2-step 개방형 시스템(TOS)에는 힐링플랫폼과 개인건강데이터 저장소간의 중계가 설계되었으며 데이터 처리과정을 실시간으로 전송(모니터링)하기 위한 대량 커넥션 기반의 publish/subscribe(pub/sub) 서비스가 고려되었다. 그러나 TOS pub/sub의 초기 설계에서는 커넥션 메시지를 deflate 알고리즘으로 인코딩하기 위해, 커넥션의 유휴(idle) 여부 및 메시지의 종류에 상관없이 동일한 버퍼를 할당한다. 본 논문의 동적 버퍼 할당은 다음과 수행된다. 우선 각 커넥션의 메시지 전송 유형을 큐잉하고, 각 큐는 tf-idf를 통해 특징(feature)추출 연산 후 벡터로 변환하여 k-means 클러스터에 입력하여 군집을 생성한다. 특정 군집으로 분류된 커넥션은 해당 군집의 자원 테이블에 따라 자원을 재할당 한다. 이때 각 군집의 센트로이드(centroid)는 해당 군집을 대표하는 큐잉 패턴을 사전에 선택하여 자원참조 테이블(버퍼 크기별 인코딩 효율)로 도출한다. 제안된 설계는 TOS의 인코딩 버퍼 자원을 네트워크 커넥션에 효율적으로 배분하기 위해, 군집 및 특징 연산을 위한 연산 자원과 네트워크 대역폭 간의 trade-off를 수행함으로써 TOS의 tps(단위 시간당 실시간 데이터 처리 모니터링 연결수)를 높이는데 활용할 수 있다.
애드혹 네트워크 상의 노드들이 서로의 분산된 데이타를 주고받는 P2P 응용은 멀티 홈 무선 통신의 오버헤드로 인하여 효율성이 떨어진다. 이것을 극복하기 위해서 본 논문은 이웃 캐싱(neighbor caching) 기법을 제안하고, 이 방법이 노드들의 독립적인 캐싱 방법보다 효율적이라는 것을 보이고 있다. 이웃 캐싱 기법은 쉬고 있는 이웃 노드의 저장 공간을 잠시 빌려 씀으로써 캐싱 공간을 확대하고 먼 거리에서 데이타를 가져오는 멀티 홉 무선 통신의 단점을 극복하는 방법이다. 모의 실험의 결과에 따르면 이웃 캐싱은 망의 크기가 커질 때, 노드들의 쉬는 시간이 길 때, 그리고 노드들의 캐시 크기가 작을 때 좋은 성능을 나타낸다. 이와 함께 본 논문에서는 이웃 캐싱을 할 때 로드들 중에서 최적의 이웃 노드를 선별해 내는 우선순위에 근거한 예측기법(ranking based prediction)을 제안하였다. 우선순위에 근거한 예측 기법을 통해 데이타가 가장 오랫동안 보관될 가능성이 높은 이웃 노드를 선별해내고 우선순위가 낮은 데이타를 이웃 캐싱 하지 않을 수 있어서 이웃 캐싱의 효율성을 높일 수 있다. 모의 실험을 통해 이 방법이 노드들의 상황에 따라 이웃 캐싱의 횟수를 적절히 조절하여 성능향상을 가져올 뿐만 아니라 노드들이 분주한 상황에서도 이웃 캐싱이 유연하게 동작하도록 하는 것을 알 수 있다.
Wireless sensor networks are usually characterized by dense deployment of energy constrained nodes. Due to the usage of a large number of sensor nodes in uncontrolled hostile or harsh environments, node failure is a common event in these systems. Another common reason for node failure is the exhaustion of their energy resources and node inactivation. Such failures can have adverse effects on the quality of the real-time services in Wireless Sensor Networks (WSNs). To avoid such degradations, it is necessary that the failures be recovered in a proper manner to sustain network operation. In this paper we present a dynamic Energy efficient Real-Time Job Allocation (ERTJA) algorithm for handling node failures in a cluster of sensor nodes with the consideration of communication energy and time overheads besides the nodes' characteristics. ERTJA relies on the computation power of cluster members for handling a node failure. It also tries to minimize the energy consumption of the cluster by minimum activation of the sleeping nodes. The resulting system can then guarantee the Quality of Service (QoS) of the cluster application. Further, when the number of sleeping nodes is limited, the proposed algorithm uses the idle times of the active nodes to engage a graceful QoS degradation in the cluster. Simulation results show significant performance improvements of ERTJA in terms of the energy conservation and the probability of meeting deadlines compared with the other studied algorithms.
기존의 충돌 방지 알고리즘들은 현 프레임내의 충돌 정보를 토대로 다음 프레임내의 슬롯 수를 결정하기 때문에 충돌 정보가 전혀 없는 초기 프레임의 슬롯 수는 결정할 수가 없다. 따라서 이들 알고리즘들은 초기 슬롯 수를 임의의 상수로 설정해 사용하고 있는데 알고리즘의 효율이 초기 슬롯 수에 민감하다는 연구결과를 감안하면 이는 개선 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 이를 위해 효율적인 초기 프레임 슬롯 수 결정을 위한 두 가지 방법을 제안하였는데 이를 통해 Dynamic Frame Slotted Aloha Algorithm의 성능 개선을 시도하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 2.4 GHz RFID 시스템을 사용하였으며 성능 측도로 사용한 Throughput과 Delay Time을 유도하기 위해 시뮬레이션 모형을 Java로 구축하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 통해 Throughput은 9.6%, Delay Time은 9.8% 개선됨을 확인하였다.
Recently, in distribution market, demand for electronic shelf label system is increasing gradually to provide the accurate price immediately and detailed product information to consumers and reduce operation costs. Most of electronic shelf label system companies develop the full-graphic display device to display a wide variety of product information as well as the exact price. Our system had introduced Go-Back-N retransmission method in the early. However, we encountered performance problems that it delayed updating of the electronic shelf label system and exhausted the battery life time. Proposed adaptive image retransmission technique based on the selective scheme is that tags of electronic shelf label system recognize idle time of transmission cycle and require partial image retransmission to sever by itself. As a result, it can acquire much more opportunities of partial image retransmission within the same period and increase reception rate of full image for each tags. The experimental result shows that adaptive image retransmission technique's reception rate of full image for each tags is approximately 4% higher than existing previous works. And total battery life time increases 30 hours because tag reduce wake-up time as it receive only lost data instead of whole data.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.137-142
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2021
The Internet of Things (IoT) paradigm is at the forefront of present and future research activities. The huge amount of sensing data from IoT devices needing to be processed is increasing dramatically in volume, variety, and velocity. In response, cloud computing was involved in handling the challenges of collecting, storing, and processing jobs. The fog computing technology is a model that is used to support cloud computing by implementing pre-processing jobs close to the end-user for realizing low latency, less power consumption in the cloud side, and high scalability. However, it may be that some resources in fog computing networks are not suitable for some kind of jobs, or the number of requests increases outside capacity. So, it is more efficient to decrease sending jobs to the cloud. Hence some other fog resources are idle, and it is better to be federated rather than forwarding them to the cloud server. Obviously, this issue affects the performance of the fog environment when dealing with big data applications or applications that are sensitive to time processing. This research aims to build a fog topology job scheduling (FTJS) to schedule the incoming jobs which are generated from the IoT devices and discover all available fog nodes with their capabilities. Also, the fog topology job placement algorithm is introduced to deploy jobs into appropriate resources in the network effectively. Finally, by comparing our result with the state-of-art first come first serve (FCFS) scheduling technique, the overall execution time is reduced significantly by approximately 20%, the energy consumption in the cloud side is reduced by 18%.
본 논문에서는 WebAssembly(WASM)를 활용하여 디바이스와 엣지 클라우드 간의 Federated Learning을 수행하는 최적화 전략을 제안한다. 제안된 전략은 일부 학습을 디바이스에서 수행하고, 나머지 학습을 엣지 클라우드에서 수행하여 효율성을 극대화하는 것을 목표로 한다. 특히, GPU 메모리 세그먼트 간 데이터 이동과 연산 작업의 중첩을 최적화하여 전체 학습 시간을 줄이고 GPU 사용률을 향상시키는 방법을 수학적으로 설명하고 평가한다. 다양한 실험 시나리오를 통해 비동기 데이터 전송과 연산 중첩이 학습 시간을 단축하고 GPU 사용률을 향상시키며, 모델 정확도를 증가시킴을 확인하였다. 모든 최적화 기법을 적용한 시나리오에서 학습 시간이 47% 단축되었고, GPU 사용률은 91.2%로 향상 되었으며, 모델 정확도는 89.5%로 증가함을 확인하여 비동기 데이터 전송과 연산 중첩이 데이터 전송을 기다리는 GPU 유휴 시간을 줄이고, 병목 현상을 완화할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 향후 Federated Learning 시스템의 성능 최적화에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 치과위생사들의 경력단절의 요인을 분석하고 장기근속을 위한 제도적 마련 및 치과위생사의 안정적인 고용문화 정착을 위한 방안을 연구하여 치과위생사의 구인난 해결과 안정적인 일자리 창출 및 유휴인력 재취업 방안을 찾고자 본 연구를 계획하였다. 또한 치과계 여성 종사인력 올바른 일자리 정착을 위한 포럼 등 관련 문헌고찰과 선행연구자료 및 정보 등을 분석하여 치과위생사의 안정적인 고용문화 정착을 위한 방안으로 다음과 같은 제언을 한다. 첫째, 치과위생사의 경력단절 예방체계를 구축해야 한다. 출산 및 육아로 퇴직을 방지하기 위한 근무환경을 개선하고 장가근속을 유지하기 위한 임금과 근무시간, 근무형태를 효율적으로 구성하며, 경력 장려금의 지급, 병원내 복무규정과 처우개선을 구체화시킬 필요가 있다. 또한, 장기근속을 유도할 수 있는 경력유지 장려금 및 '청년내일채움공제' 제도의 도입 등을 통해 고용환경을 조성하고 경력단절의 예방체계를 구축해야 되겠다. 둘째, 유휴인력의 활용방안 모색 및 다양한 교육프로그램을 개발해야 한다. 결혼, 출산, 육아, 학업, 개인사정 등을 이유로 기존 정규 근무시간에서 본인이 원하는 만큼 시간을 줄여 근무하고 국가지원금을 받으며 일하는 시간선택제 일자리 전환제도를 더욱 활용하고, 그 신청과정을 간소화하고 평가기준도 단일화해야 할 것이다. 유휴인력의 재취업 시 부여할 업무범위와 근무형태의 표준화가 필요하며, 근무형태도 전일제나 시간제 등 다양화할 필요가 있다. 또한 새로운 기술을 반영하여 치과의사협회와 치과위생사협회가 공동으로 유휴인력을 위한 교육프로그램을 개발하여 빠른 재취업이 가능하도록 돕고, 유휴이력의 인적 네트워크를 구성하여 인력의 공백을 최소화할 수 있도록 대비해야 한다. 셋째, 휴직 후 타 직종에 근무하는 치과위생사들의 치과계 재유입 유도방안을 모색해야 한다. 치과계를 이탈하여 타 직종에 근무하는 치과위생사들이 다시 치과계로 돌아올 수 있는 긍정적인 이미지의 근무환경조성과 유휴인력 지원 프로그램에 대한 적극적이고 꾸준한 홍보, 유휴인력을 위한 전문취업사이트 구축 등 치과계 전체의 공동노력이 필요하다. 넷째, 일과 육아를 모두 양립할 수 있도록 여성의 사회적 특성을 충분히 고려한 정부의 현실적인 지원과 혜택, 그리고 이용이 편리한 제도적 마련이 있어야 한다.
최근에 기계학습을 적용한 연구들이 다양한 분야에서 뛰어난 성과를 보임에 따라, 제조업 분야에서도 학습기반의 디스패처는 학계와 산업계의 관심의 대상이 되고 있다. 디스패처의 성능을 향상시키기 위해서는 각 디스패치 의사결정을 자세히 평가할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 제조라인에 대한 시각화기법에 대한 연구들은 제조라인의 성능지표나 이상치를 시각화하는데 주로 집중되었다. 본 논문은 디스패치 의사결정이 수행되는 시점에 선택 가능한 대안들과 함께 제조라인에 대한 다양한 정보를 제공하는 시각화시스템을 제안한다. 또한, 제안된 시스템은 설비의 유휴시간의 원인을 효과적으로 나타내며, 시간에 따른 성능지표의 변화도 효과적으로 표현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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