For the mobile edge computing (MEC) system supporting dense network, a joint allocation algorithm of computing and communication resources based on reinforcement learning is proposed. The energy consumption of task execution is defined as the maximum energy consumption of each user's task execution in the system. Considering the constraints of task unloading, power allocation, transmission rate and calculation resource allocation, the problem of joint task unloading and resource allocation is modeled as a problem of maximum task execution energy consumption minimization. As a mixed integer nonlinear programming problem, it is difficult to be directly solve by traditional optimization methods. This paper uses reinforcement learning algorithm to solve this problem. Then, the Markov decision-making process and the theoretical basis of reinforcement learning are introduced to provide a theoretical basis for the algorithm simulation experiment. Based on the algorithm of reinforcement learning and joint allocation of communication resources, the joint optimization of data task unloading and power control strategy is carried out for each terminal device, and the local computing model and task unloading model are built. The simulation results show that the total task computation cost of the proposed algorithm is 5%-10% less than that of the two comparison algorithms under the same task input. At the same time, the total task computation cost of the proposed algorithm is more than 5% less than that of the two new comparison algorithms.
Knowledge has become an important resource for organization. The manufacturing industry is usually operated on the basis of business processes, and most workers are familiar with their own processes. The process-based approach, therefore, can provide an efficient way to capture and navigate knowledge. In this study, we focus on knowledge which may be missed during knowledge transfer among workers. For this, we propose a method for analyzing knowledge flow, which is passed among business processes. We propose a process-based knowledge management framework for analyzing knowledge flow, which employs a two-phase analysis: process analysis and knowledge flow analysis. A knowledge flow model, represented by Knowledge Flow Diagram, is proposed as a tool for representing knowledge. We formulate several semantics for knowledge flow modeling. We build the three-level schema: conceptual, logical, and physical in order to automate the knowledge model adaptive to knowledge management systems. The proposed approach is verified and illustrated through a case study on the manufacturing process of A Company.
Digital manufacturing could be very effective in shipbuilding in order to estimate the process time, to improve the operation efficiency, and to prevent bottleneck processes in advance. The subassembly process having done research consists of piece arrangement, tack welding, robot welding, manual welding and so on. The robot welding of them was the focus of the simulation. The analysis and modeling were carried out by using UML (Unified Modeling Language) as well as $IDEF\phi$ (Integration DEFinition). The characteristics of the process resources were analyzed using the shipyard data, and the layout of the subassembly line was designed with the resources. Using the constructed resource and process model, the productivity and efficiency of changed robot welding stage were investigated. It was simulated how much the variations in the resource performance have influence on improvement of productivity. One of the important outputs in this simulation was the cycle time during a certain period's work. The cycle time prediction was also undertaken for the different torch and the different piece arrangement. The proposed model was established three-dimensionally in a digital environment so that interferences among objects and space allocations for the resources could be easily investigated.
This paper deals with a resource efficient artificial intelligence (AI) service architecture for multi-channel video streams. As an AI service, we consider the object detection model, which is the most representative for video applications. Since most object detection models are basically designed for a single channel video stream, the utilization of the additional resource for multi-channel video stream processing is inevitable. Therefore, we propose a resource efficient AI service framework, which can be associated with various AI service models. Our framework is designed based on the modular architecture, which consists of adaptive frame control (AFC) Manager, multiplexer (MUX), adaptive channel selector (ACS), and YOLO interface units. In order to run only a single YOLO process without regard to the number of channels, we propose a novel approach efficiently dealing with multi-channel input streams. Through the experiment, it is shown that the framework is capable of performing object detection service with minimum resource utilization even in the circumstance of multi-channel streams. In addition, each service can be guaranteed within a deadline.
공정계획은 공작물을 원자재 형태의 초기단계로부터 원하는 형상의 마무리 단계까지 경제적이고 완전하게 가공할 수 있는 상세한 방법을 체계적으로 결정하는 것으로 정의되며, 형상으로부터 가공 공정을 추출하여 각 공정을 수행할 수 있는 공작기계 및 공구를 결정하는 과정이 공정계획의 출발점이 된다. 분산공정계획은 형상으로부터 추출된 각 공정에 적합한 가공작업, 공구 등과 같은 다양한 가공자원들을 서로 조합하여, 공작기계의 부하를 고려한 생산계획을 용이하게 수립할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 분산공정계획 시스템을 위하여 가공자원 데이터베이스를 구축하고, 가공특징형상을 기반으로 한 작업공정 추출과 각 공정에 유용한 가공자원들을 조합하여 최적의 가공자원을 추출하기 위한 알고리즘을 제안하고 구현하였다.
다양한 무선 기술이 증가함에 따라 이기종 네트워크 환경은 여려 우선 기술들이 중첩 되어 공존하는 환경으로 변화되고 있다. 이렇게 혼재하여 공존하는 여러 우선 네트워크들의 효율적인 관리를 위해 통합자원관리 방안(Common Radio Resource Management: CRRM)이 제안되었다. 통합자원관리 방안은 중첩되어 존재하는 다양한 이기종 네트워크들의 자원을 하나의 자원과 같이 통합적으로 관리하는 방안이다. 다양한 네트워크가 중첩되어 존재하고 네트워크에 따른 우선 서비스의 종류도 증가함에 따라 CRRM에서 다양한 네트워크들의 통합적인 자원관리를 위해서는 고려해야 할 사항이 더욱 증가하게 된다. 본 논문에서는 여러 가지 고려요소를 바탕으로 최적의 선택을 결정하는 다기준 의사 기법의 하나인 Analytical Network Process (ANP)를 사용해 통합자원관리 방안을 제안하였다. 또한 본 논문에서는 우선 환경에서 널리 사용되고 있는 Adaptive Modulation and Coding (AMC)를 고려하여 채널 상태 (channel condition) 에 따라 할당되는 대역폭 모델을 제안하였다. 시뮬레이션에서는 자원관리시에 고려될 수 있는 다양한 요소를 적용하여 고려하는 요소에 따라 최적의 자원관리가 적용됨을 확인하였다.
It is important to integrate an enterprise application for automating of the business profess, which is responded by a flow of market environment. There are two categories of method that integrate enterprise applications. One is Synchronous Integration, and the other is Asynchronous Integration. EAI(Enterprise Application Integration) and Web service which of the asynchronous integration is focused in the automating method of the business process. After we construct the application integration for automating of the business process, we have to concern about managing of the business transaction. Many Organizations have proposed the process method of business transaction based on 2-phase commit protocol. But this method can′t supply the phase that classify the transaction by transaction weight. In this paper, we propose an efficient method of transaction process for business transactions, which is composed by ′Classify Phase′ that classify transactions. We called this model "3-Phase Commit Method Applied by Classify Phase", we design this model to manage an resource of enterprise efficiently. The proposed method is compared by the method based on 2-Phase commit that could be a problem of management the resource of enterprise, and the advantage of this method is certified to propose the solution of that problem.
An effectively designed budget system in the poor resources environment necessarily has three design criteria : (i) to be both planning-oriented and control-oriented, (ii) to be both rationalistic and realistic, (iii) to be sensitive to the variations of resources environment. PPB system is an extreme (planning-oriented and rationalistic) and conventional OEB/OUB system is the other extreme (control-oriented and incrementalistic). Generally, the merits of rationalism are limited because of the infeasibility of applications. Hence, mixtures of the two extremes such as MBO, ZBB, and RZBB have been examined and applied during the last decade. The classical mathematical models of capital budgeting are the starting points of the development of the Budget-Mix Model introduced in this paper. They are modified by the followings: (i) technological-resource constraints, (ii) bounded-variable constraint, (iii) the exchange rules. Special emphasis is laid on the above (iii), because we need more efficient interresource exchanges in the budget-mix process. The Budget-Mix Model is not based on optimization, but a heuristic approach which assures a satisficing solution. And the application fields of this model range between the incremental Nonzero-Base Budgeting and the rational Zero-Base Budgeting. In this thesis, the author suggests 'the budget- mix concept' and a budget-mix model. Budget-mix is a decision process of making program-mix and resource-mix together. For keeping this concept in the existing organization realistic, we need the development of quantitative models describing budget-mix situations.
Target motion analysis with a sonar system in general uses a regular sampling time and thus obtains regular target information regardless of the target maneuver status. This often results in overconsumption of the limited sonar resources. We propose two methods of the IMM(interacting Multiple Model) PDAF algorithm for sonar resource management to improve target motion analysis performance and to save sonar resources in this paper. In the first method, two different process noise covariance which are used as mode sets are combined based on probability. In the second method, resource time which are processed from two mode sets is calculated based on probability and then considered as update time at next step. Performance of the proposed algorithms are compared with the other algorithms by a series of Monte Carlo simulation.
Coal is the energy resource which is important with the new remarking energy resource. Coal combustion produces more NOx per unit of energy than any other major combustion technology. Pollutant emission associated with coal combustion will have a huge impact on the environment. Coal conversion has three processes which are drying, coal devolatilization and char oxidation. Coal devolatilization process is important because it has been shown that HCN which is converted from volatile N contributes 60 to 80% of the total NOx produced. This paper addresses mass release behavior of char, tar, gas and HCN in an experiment of Laminar Flow Reactor with two coals such as Roto middle coal (Sub-bituminous) and Anglo coal (Bituminous). The experiment is compared with the data predicted by CPD model for mass release of HCN about Roto south, Indominco, Weris creek and China orch coals. The results show that HCN increases as a function of decreasing the ratio of fixed carbon(FC)/ volatile matter(VM of the coals contain.)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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