본 논문은 FANET 환경에서 UAV 간에 자원 충돌 없이 무선 자원을 공유 할 수 있는 시분할 다중접속 기반 자원 충돌 회피 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 UAV에 설치된 GPS 장치로부터 얻은 정보 토대로 UAV 이동성을 추측하여 자원 충돌 발생률을 감소시키고자 한다. 시뮬레이션을 통해 경쟁기반 방식 프로토콜과 성능 비교를 하였으며, 제안한 알고리즘이 자원 충돌을 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
Shojafar, Mohammad;Pooranian, Zahra;Abawajy, Jemal H.;Meybodi, Mohammad Reza
Journal of Computing Science and Engineering
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제7권1호
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pp.44-52
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2013
This paper addresses the problem of resource scheduling in a grid computing environment. One of the main goals of grid computing is to share system resources among geographically dispersed users, and schedule resource requests in an efficient manner. Grid computing resources are distributed, heterogeneous, dynamic, and autonomous, which makes resource scheduling a complex problem. This paper proposes a new approach to resource scheduling in grid computing environments, the hierarchical stochastic Petri net (HSPN). The HSPN optimizes grid resource sharing, by categorizing resource requests in three layers, where each layer has special functions for receiving subtasks from, and delivering data to, the layer above or below. We compare the HSPN performance with the Min-min and Max-min resource scheduling algorithms. Our results show that the HSPN performs better than Max-min, but slightly underperforms Min-min.
최근 수중통신의 성능 향상을 위해 육상의 이동통신 기술 중 하나인 다중반송파 방식을 수중채널 환경에 적용하기 위한 연구 사례가 증가 하고 있으며, 본 연구에서는 기존 다중반송파 방식에 비하여 우수한 통신 성능을 갖는 시스템 설계를 위해 자원 확산에 의한 주파수 다이버시티 효과와 반복(Repetition)효과를 갖는 RS(Resource Spreading) FMT-OFDM 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 실해역에서 측정한 데이터를 기반으로 채널을 모델링하고 시스템 파라미터를 설정한 후 RS FMT-OFDM 시스템과 기존 FMT-OFDM 시스템의 성능을 시뮬레이션을 통해 검증 하였다. 성능검증 결과 기존의 FMT-OFDM 시스템에 비하여 BER $10^{-3}$ 기준 약 12dB정도 통신성능의 향상이 있었으며, 자원 확산률이 증가함에 따라 통신 성능 향상이 있음을 확인할 수 있었다.
Recently, computational intelligence has received a lot of attention from researchers due to its potential applications to artificial intelligence. In computer science, computational intelligence refers to a machine's ability to learn how to compete various tasks, such as making observations or carrying out experiments. We adopted a computational intelligence solution to monitoring residual resources in cloud computing environments. The proposed residual resource monitoring scheme periodically monitors the cloud-based host machines, so that the post migration performance of a virtual machine is as consistent with the pre-migration performance as possible. To this end, we use a novel similarity measure to find the best target host to migrate a virtual machine to. The design of the proposed residual resource monitoring scheme helps maintain the quality of service and service level agreement during the migration. We carried out a number of experimental evaluations to demonstrate the effectiveness of the proposed residual resource monitoring scheme. Our results show that the proposed scheme intelligently measures the similarities between virtual machines in cloud computing environments without causing performance degradation, whilst preserving the quality of service and service level agreement.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권7호
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pp.2350-2364
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2014
This paper addresses the problem of resource allocation in amplify-and-forward (AF) relayed OFDM based cognitive radio networks (CRNs). The purpose of resource allocation is to maximize the overall throughput, while satisfying the constraints on the individual power and the interference induced to the primary users (PUs). Additionally, different from the conventional resource allocation problem, the rate-guarantee constraints of the subcarriers are considered. We formulate the problem as a mixed integer programming task and adopt the dual decomposition technique to obtain an asymptotically optimal power allocation, subcarrier pairing and relay selection. Moreover, we further design a suboptimal algorithm that sacrifices little on performance but could significantly reduce computational complexity. Numerical simulation results confirm the optimality of the proposed algorithms and demonstrate the impact of the different constraints.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.558-563
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2005
This paper presents a GA-based optimal algorithm for a resource leveling model that levels the resources of a set of non-critical activities experiencing conflicts simultaneously up to an assumed level of resource rates specified by the planner using a pair-wise comparison of the activities being considered. A parameter called the future float is adopted and applied as an indicator for assigning leveling priorities to the sets of activities experiencing conflicts. A construction project network example was worked out to demonstrate the performance of the proposed method. The histogram obtained using the algorithm proposed was shown to be the same as, or very close to that produced by the existing resource leveling method based on the least total float rule, which shifts non-critical activities individually.
The purpose of this study was to analyze which factor, influenced the business and family performance success. Data were obtained from 248 family households. Proxy variable of the business performance was gross business income and of the family performance was the Family AFGAR scores. The multiple regression analysis was conducted for both the business performance equation and family performance equation. The main results of this study were as followings: The results indicated the effects of various business and family characteristics on performance and their contributions to the business and family performance model. Nine explanatory variables such as sex, being home-based, number of hours worked per week, number of family employee, number of nonfamily employee, total asset, the presence of young child under 6, nonbusiness income, and role conflicts were statistically significant in the business performance equation and three explanatory variables such as the hours worked per week, family stress scores, and role conflicts were statistically significant in the family performance equation. The results indicated the need for a more comprehensive view of family business performance.
The dynamic capabilities of sensing market signals, creating new opportunities and reconfiguring resources and capabilities to new opportunities in a rapidly changing economic environment determines the competitiveness of the enterprise to create added value and survival. This study conceptualized a two-stage performance measurement framework based on the casual model of resource (input)-process-performance (output). We have developed a 'Process capability index' that reflect the dynamic capabilities factors as a key intermediary product linking resource inputs and performance outputs in enterprise performance measurement. The process capability index consists of four elements : manpower (level of human resource), operation productivity, structure and risk management. The DEA (Data Envelopment Analysis) model was applied to the developed performance indicators to analyze the branch office performance of a telecom company. Process capability efficiency (stage 1) uses resource inputs to reach a certain level of process capabilities. In performance result efficiency (stage 2), the process capabilities are used to generate sales revenues and subscribers. The two-stage DEA model derives intermediate output values that optimize the individual stages simultaneously. Some branch offices in the telecom company have focused on process capability efficiency or some other branch offices focused on performance result efficiency. Positioning map using two-stage efficiency decomposition and benchmarking can help identify the sources of inefficiencies and visualize strategic directions for performance optimization. Applications of two-stage DEA in conjunction with the case study that are meaningfully used in performance measurement areas have been scarce. In particular, this paper has the contribution to present a new performance measurement model considering the organization theory, the dynamic capabilities.
클라우드 컴퓨팅은 융통성 있는 연산능력과 대량의 데이터를 분석하는 효과적인 환경을 제공한다. 본 논문에서는 공용 클라우드를 위한 새로운 타입의 자원 배치 구조를 정의하고 이를 PCIA라고 명명한다. 아울러, PCIA 구조에서 서비스 모델에 대해 소개하며, 이를 위한 클라우드 명명 기법도 제시한다. 제안된 클라우드 시스템은 어플리케이션의 다양한 특징에 따라 사용자의 가상 자원 요구에 기반하는 적절한 물리적 자원을 선택하게 된다. 이를 통해 자원 제공의 변화에 따른 성능 변화의 연관성 및 클라우드 시스템의 효과적 구축을 위한 시스템 구성 요소의 영향도를 분석하며, 클라우드 서비스 제공자와 사용자 양쪽 모두에게 중요한 리소스 프로비져닝의 주요 기준을 제시한다.
In recent years, knowledge has emerged as a major source of competitive advantage due to the continuous development of information and communication technology, the acceleration of globalization, and the entry into knowledge-based society. Thus interests in knowledge management have been increased significantly. Nevertheless theoretical backgrounds of knowledge management are not actively discussed. Studies on the knowledge management of R&D groups initiating knowledge creation and sharing are not actively conducted either. This study, therfore, provides a research model of knowledge management to investigate relationships among resource and institutional characteristics, knowledge management activities, and knowledge management performance of R&D groups based on knowledge-based theories and institutionalization theories. This study further offers research propositions inherent in the model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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