KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1265-1278
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2017
Dynamic task scheduling is one of the most popular research topics in the cloud computing field. The cloud scheduler dynamically provides VM resources to variable cloud tasks with different scheduling strategies in cloud computing. In this study, we utilized a valid model to describe the dynamic changes of both computing facilities (such as hardware updating) and request task queuing. We built a novel approach called Policy Iteration Scheduling (PIS) to globally optimize the independent task scheduling scheme and minimize the total execution time of priority tasks. We performed experiments with randomly generated cloud task sets and varied the performance of VM resources using Poisson distributions. The results show that PIS outperforms other popular schedulers in a typical cloud computing environment.
본 연구는 지방자치단체 혁신정책을 브랜드과제를 통해 유형화하여 분석하고 정책적 시사점을 제시하였다. 이를 위해 전국 자치단체 브랜드과제 844개를 대상으로 지방자치단체 8개 유형별로 브랜드과제의 정책분야를 분류하는 방법을 활용하였다. 주요 분석결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 전체 자치단체를 대상으로 보았을 때 사회적경제/지역경제 분야의 비율이 가장 높은 것으로 나타났다. 둘째, 자치단체 유형별로 중점을 두고 있는 정책분야가 상이하다. 셋째, 혁신정책의 선정에는 지역의 특수성이 반영되고 있다. 넷째, 브랜드과제의 유형별로 중점을 두는 자치단체가 차별적으로 나타났다. 따라서 이러한 결과는 이론적 배경에서 제시한 지방자치단체 유형론의 이론적 적실성을 확인시켜주는 결과라 할 수 있다. 정책적 시사점으로는 지역경제 활성화를 위한 혁신정책의 필요, 지역특성에 맞는 혁신정책의 수립, 우수 혁신정책의 전파를 제시하였다.
Policy-based networking offers a network manager the ability to manage the network in a holistic and dynamic fashion rather than force a network manager to manage the network by dealing with each device individually. Policy-based networking is focusing on users and applications instead of emphasizing devices and interfaces. An important part of the policy-based networking is to simplify the task of administration and management for different disciplines. The Defense Information System(DIS) of today are complex and heterogeneous systems. Operational needs are not a trivial task and Quality of Service(QoS) is not generally guaranteed. So, important data may be missed or congested by trivial data. Policy-based networking provide a way to support QoS and simplify the management of multiple devices deploying complex technologies. This paper suggest implementation of policy-based networking in DIS to improvement of performance, and implementation is progressed step by step. Especially this paper is focusing on the providing QoS with policy-based networking using Lightweight Directory Access Protocol(LDAP) Server.
Background: Occupational health and safety (OHS) is a significant interest of all governments to prevent workplace hazards. Although appropriate legislation and regulations are essentials for the protection of workers, they are solely not enough. Application of them in practice should be secured by an efficient inspection system. Fundamental components of an inspection system are inspectors and their audit tasks. Maintaining the fair balanced task assignment among inspectors strictly enhances the efficiency of the overall system. Methods: This study proposes a two-phased goal programming approach for OHS inspectors' task assignments and presents a case study. Results: The solution approach gives the balanced assignment of inspectors to the workplaces in different cities of the country in the planning period. The obtained schedule takes into account the distances covered by the work places and the number of the workplaces' employees to be audited and pays attention to the human factors by considering the preferences of the inspectors. The comparisons between the obtained optimal schedule and the implemented one that is produced manually show that the approach not only maintains the technical requirements of the problem, but also provides social and physical balance to the task assignment. Conclusion: Both the approach and the application study are expected to offer fruitful inspirations in the area of safety management and policy and they provide a good guide for social policy and organizational aspects in the field of OHS inspectors' task assignment.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 하에 각종 정보시스템에 대한 접근을 효율적으로 제어하고 불법적인 접근을 차단하기 위하여 상황인식 기술 및 직무-역할 기반의 접근제어 시스템(CAT-RACS)을 설계하였다. CAT-RACS은 상황정보에 따른 정책 구성을 수행할 수 있도록 상황-역할 개념과 정보의 기밀성을 유지시키기 위해 보안등급 속성을 추가한 접근제어 모델(CA-TRBAC)을 적용하였다. CA-TRBAC는 사용자의 직무와 역할이 접근제어 조건에 합당할지라도 상황이 접근제어 조건에 부합하지 않거나, 역할과 직무가 접하려는 객체의 보안등급과 일치하지 않거나 하위 등급일 경우에는 접근을 허가하지 않는다. CAT-RACS는 상황인식 보안 매니저를 통해 사용자 인증과 접근제어 등의 보안 서비스를 제공하며, 상황정보 융합 매니저를 통해 상황인식 보안 서비스 제공과 보안정책 구성에 필요한 상황정보를 관리한다. 또한, 보안정책 매니저를 통해 CA-TRBAC 정책, 사용자 인증 정책, 보안 도메인 관리 정책을 관리한다.
Many advanced countries including the U.S. consider defense standardization as a critical task for the efficient acquisition and effective operation of weapon systems and have implemented the appropriate standardization policy by synchronizing the defense acquisition strategies and nation standardization policy with defense standardization. It is required to develop the long-term defense standardization policy that can cope with the future domestic and international defense environmental changes. Therefore, it is an inevitable task to investigate the standardization trends and strategy in the domestic and international perspectives. The study aims to provide the vision of defense standardization policy, act/regulation, organization/personnel, education/training and information system.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권6호
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pp.891-898
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2010
소프트웨어는 독립적으로 개발된 모듈들을 통합하는 개발과정을 거치며, 통합된 소프트웨어는 가용도, 소프트웨어에 내재된 결함의 제거 수 및 주어진 업무(task)들의 처리능력에 의하여 성능이 평가된다. 본 연구에서는 Lee와 Park (2003)의 마코프 불완전 수리모형을 기반으로 모듈들로 구성된 소프트웨어의 업무처리 능력을 평가할 수 있는 업무의 완전처리확률(completion probability)을 유도하며, 이와함께 개발된 소프트웨어가 출하되는 최적의 시점을 결정하는 방안을 제시하고자 한다.
지능형 로봇은 사용자의 요구에 따라 상황에 맞는 작업을 선택하여 서비스를 수행할 수 있어야 하며, 다양한 상황에 대해서 현재 가장 적합한 작업이 무엇인지 비교하고 선택할 수 있어야 한다. 이를 위해 절차적 추론 시스템을 활용하는 기존의 지능형 로봇시스템은 작업 모델 내부에 우선도 함수를 정의하고 이를 활용하여 작업 간 우선도를 비교하는 방법으로 작업관리 기능을 제공하고 있었다. 하지만 이러한 기존의 방법은 다중 도메인 서비스를 수행하는 데에 있어, 우선도 결정 함수가 명시적이지 않아 일반적인 상황에 대한 우선순위를 결정할 수 없고, 유용성을 비교하기 위한 표준적인 기준이 존재하지 않아 각 서비스 간의 우선도를 비교하는 방법이 범용적이지 않으며, 이를 재사용하거나 확장할 수 없다는 한계점이 존재했다. 우리는 이를 개선하기 위해 작업관리를 위한 정책 모델과 이를 활용하여 작업의 우선도를 계산하는 방법인 정책 모델 주도 메타-플래닝을 제안한다. 정책 모델은 메타-플래닝 과정에서 작업의 유틸리티를 명시적으로 계산할 수 있는 기능을 제공하며, 기초 모델을 통해 다양한 서비스 간의 유용성을 비교할 수 있게 해준다. 또한, 모델의 구성을 온톨로지를 활용함으로써 확장성을 가지는 특징이 있다. 실험을 통해 동적 환경에서 정책 모델에 따라 로봇의 행동이 변화하는 것을 관찰할 수 있었고, 이를 통해 서비스가 필요에 따라 우선도의 비교를 통해 선택되는 것을 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.1877-1891
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2022
As a part of cloud computing technology, algorithms for cloud task scheduling place an important influence on the area of cloud computing in data centers. In our earlier work, we proposed DeepEnergyJS, which was designed based on the original version of the policy gradient and reinforcement learning algorithm. We verified its effectiveness through simulation experiments. In this study, we used the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm to update DeepEnergyJS to DeepEnergyJSV2.0. First, we verify the convergence of the PPO algorithm on the dataset of Alibaba Cluster Data V2018. Then we contrast it with reinforcement learning algorithm in terms of convergence rate, converged value, and stability. The results indicate that PPO performed better in training and test data sets compared with reinforcement learning algorithm, as well as other general heuristic algorithms, such as First Fit, Random, and Tetris. DeepEnergyJSV2.0 achieves better energy efficiency than DeepEnergyJS by about 7.814%.
Objective: Dual-task interference is defined as decrements in performance observed when people attempt to perform two tasks concurrently, such as a verbal task and walking. The purpose of this study was to investigate the changes of gait ability according to the dual task interference in chronic stroke survivors. Design: Cross-sectional study. Methods: Ten chronic stroke survivors (9 male, 1 female; mean age, 55.30 years; mini mental state examination, 19.60; onset duration, 56.90 months) recruited from the local community participated in this study. Gait ability (velocity, paretic side step, and stride time and length) under the single- and dual-task conditions at a self-selected comfortable walking speed was measured using the motion analysis system. In the dual task conditions, subjects performed three types of cognitive tasks (controlled oral word association test, auditory clock test, and counting backwards) while walking on the track. Results: For velocity, step and stride length, there was a significant decrease in the dual-task walking condition compared to the single walking condition (p<0.05). In particular, higher reduction of walking ability was observed when applying the counting backward task. Conclusions: Our results revealed that the addition of cognitive tasks while walking may lead to decrements of gait ability in stroke survivors. In particular, the difficulty level was the highest for the calculating task. We believe that these results provide basic information for improvements in gait ability and may be useful in gait training to prevent falls after a stroke incident.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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