The proof-of-work consensus algorithm used by most blockchains is causing a massive waste of computing resources in the form of mining. A useful proof-of-work consensus algorithm has been studied to reduce the waste of computing resources in proof-of-work, but there are still resource waste and mining centralization problems when creating blocks. In this paper, the problem of resource waste in block generation was solved by replacing the relatively inefficient computation process for block generation with distributed artificial intelligence model learning. In addition, by providing fair rewards to nodes participating in the learning process, nodes with weak computing power were motivated to participate, and performance similar to the existing centralized AI learning method was maintained. To show the validity of the proposed methodology, we implemented a blockchain network capable of distributed AI learning and experimented with reward distribution through resource verification, and compared the results of the existing centralized learning method and the blockchain distributed AI learning method. In addition, as a future study, the thesis was concluded by suggesting problems and development directions that may occur when expanding the blockchain main network and artificial intelligence model.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.8
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pp.2626-2646
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2014
This study presents a power and Physical Resource Blocks (PRBs) joint allocation algorithm to coordinate uplink (UL) interference in the device-to-device (D2D) underlaying Long Term Evolution-Advanced (LTE-A) networks. The objective is to find a mechanism to mitigate the UL interference between the two subsystems and maximize the weighted sum throughput as well. This optimization problem is formulated as a mixed integer nonlinear programming (MINLP) which is further decomposed into PRBs assignment and transmission power allocation. Specifically, the scenario of applying imperfect channel state information (CSI) is also taken into account in our study. Analysis reveals that the proposed PRBs allocation strategy is energy efficient and it suppresses the interference not only suffered by the LTE-A system but also to the D2D users. In another side, a low-complexity technique is proposed to obtain the optimal power allocation which resides in one of at most three feasible power vectors. Simulations show that the optimal power allocation combined with the proposed PRBs assignment achieves a higher weighted sum throughput as compared to traditional algorithms even when imperfect CSI is utilized.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.28
no.1
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pp.14-24
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2002
We focus on resource allocation planning in container terminal operation planning problems and present network design model and genetic algorithm. We present a network design model in which arc capacities must be properly dimensioned to sustain the container traffic. This model supports various planning aspects of container terminal and brings in a very general form. The integer programming model of network design can be extended to accommodate vertical or horizontal yard configuration by adding constraints such as restricting the sum of yard cranes allocated to a block of yards. We devise a genetic algorithm for the network design model in which genes have the form of general integers instead of binary integers. In computational experiments, it is found that the genetic algorithm can produce very good solution compared to the optimal solution obtained by CPLEX in terms of computation time and solution quality. This algorithm can be used to generate many alternatives of a resource allocation plan for the container terminal and to evaluate the alternatives using various tools such as simulation.
Due to the disadvantages of signature-based computer virus detection techniques, behavior-based detection methods have developed rapidly in recent years. However, current popular behavior-based detection methods only take API call sequences as program behavior features and the difference between API calls in the detection is not taken into consideration. This paper divides virus behaviors into separate function modules by introducing DLLs into detection. APIs in different modules have different importance. DLLs and APIs are both considered program calling resources. Based on the calling relationships between DLLs and APIs, program calling resources can be pictured as a tree named program behavior resource tree. Important block structures are selected from the tree as program behavior features. Finally, a virus detection model based on behavior the resource tree is proposed and verified by experiment which provides a helpful reference to virus detection.
This study was conducted to investigate the effects of Biotite V supplementation on growth performance, nutrients digestibility and blood constituents and to evaluate whether Biotite V could replace an antibiotics in growing pigs diet. One hundred twenty pigs with initial body weight of 18.35${\pm}$0.15 kg were used in a 28 days growth trial. Pigs were allotted to four treatments by sex and body weight in a randomized complete block design. There were six replicate pens per treatment and five pigs per pen. Four dietary treatments were: 1) NC (basal diet without antibiotics), 2) PC (basal diet+0.1% CTC), 3) NCBV (NC diet+0.5% 200 mesh Biotite V) and 4) PCBV (PC diet+0.5% 200 mesh Biotite V). Through the entire experimental period, ADG tented to increase in NCBV and PCBV treatments compared to NC and PC treatments respectively, but no significant differences were observed (p>0.05). ADFI was slightly lower in NCBV and PCBV treatments than that in NC and PC treatments without significant differences (p>0.05). Gain/feed in PC and PCBV treatments was improved significantly compared to NC treatment (p<0.05). N and Ca digestibilities were higher in PCBV treatments than those in PC treatment (p<0.05). DM and P digestibilities were not affected by the addition of Biotite V (p>0.05). RBC, HCT, Hb, lymphocyte and monocyte were increased numerically in NCBV and PCBV treatments compared to NC and PC treatments (p>0.05). WBC was lower in treatment groups than that in NC treatment, but no significant differences were observed (p>0.05). In conclusion, dietary supplementation of Biotite V can better the gain/feed and some of the nutrients digestibilities in growing pigs. It has a possibility to replace antibiotics in swine diet.
This study was conducted to evaluate the effects of supplementation with bacillus-based probiotic (Bacillus subtilis, $1.0{\times}10^7CFU/g$; Bacillus coagulans, $2.0{\times}10^6CFU/g$ and Lactobacillus acidophilus, $5.0{\times}10^6CFU/g$) on finishing pigs growth performance, nutrients digestibility, blood characteristics and fecal noxious gas content and to determine the optimal addition level of this probiotic preparation. A total of forty eight pigs with an initial body weight (BW) of $90.60{\pm}2.94kg$ were allotted to three dietary treatments (four pigs per pen with four pens per treatment) according to a randomized complete block design. Dietary treatment included: 1) CON (basal diet); 2) BP1 (basal diet+bacillus-based probiotic 0.1%) and 3) BP2 (basal diet+bacillus-based probiotic 0.2%). The experiment lasted 6 weeks. Through the entire experimental period, ADG was improved by 11% (p<0.05) in pigs fed diets supplemented with 0.2% bacillus-based probiotic compared to pigs fed the basal diet. ADFI and gain/feed were not affected by the treatments (p>0.05). Supplementation of bacillus-based probiotic did not affect either DM and N digestibilities or blood characteristics (p>0.05) of pigs. Fecal ammonia nitrogen ($NH_3$-N) measured at the end of experiment was reduced (p<0.05) when pigs were fed the diet with 0.2% bacillus-based probiotic. Fecal butyric acid concentration also decreased significantly (p<0.05) whereas acetic acid and propionic acid concentrations were not affected (p>0.05) when pigs were fed diets with added bacillus-based probiotic. In conclusion, dietary supplementation of bacillus-based probiotic can increase growth performance and decrease fecal noxious gas content concentration.
The aim of this study was to assess the effects of dietary complex probiotic (Lactobacillus acidophilus, $1.0{\times}10^7$ CFU/g; Saccharomyces cerevisae, $4.3{\times}10^6$ CFU/g; Bacillus subtilis $2.0{\times}10^6$ CFU/g) on growth performance, nutrients digestibility, blood characteristics and fecal noxious gas content in growing pigs. Ninety [(Duroc${\times}$Yorkshire)${\times}$Landrace] pigs with the average initial BW of 39.75${\pm}$1.97 kg were allocated into three treatments by a randomized complete block design. There were five pens per treatment with six pigs per pen. Dietary treatments include: 1) CON (basal diet); 2) CP1 (basal diet+complex probiotic 0.1%) and 3) CP2 (basal diet+complex probiotic 0.2%). During the entire experimental period of 6 weeks, results showed that addition of complex probiotic at the level of 0.2% to diet increased ADG significantly (p<0.05). Also, digestibilities of DM and N tended to increase, however, no significant differences were observed (p>0.05). Blood characteristics (IgG, Albumin, total protein, RBC, WBC and lymphocyte) of pigs were not affected (p>0.05) by complex probiotic supplementation. Fecal $NH_3$-N was decreased (11.8%) significantly by the addition of complex probiotic (p<0.05), but no effects were observed on fecal acetic acid, propionic acid and butyric acid concentrations (p>0.05). In conclusion, results in this experiment indicated that dietary complex probiotic supplementation had a positive effect on growing pigs performance and could decrease fecal $NH_3$-N concentration.
The objective of this study was to investigate the effects of feeding probiotic (Enterococcus faecium SF68, EF) on growth performance, nutrient digestibility, blood characteristics and faecal noxious gas content in finishing pigs. A total of eighty [($Landrace{\times}Yorkshire$)${\times}Duroc$] pigs with an initial BW of $50.47{\pm}2.13kg$ were used in this 8-week experiment. Pigs were allotted to four treatments (4 replicates per treatment and 5 pigs per pen) according to a randomized complete block design. Dietary treatments were: 1) CON (control; basal diet), 2) CTC (control diet+0.1% antibiotic, chlortetracycline), 3) EF1 (control diet+0.1% probiotic, EF) and 4) EF2 (control diet+0.2% probiotic, EF). During weeks 0-4, ADG was not affected by the addition of antibiotic or EF (p>0.05). In weeks 4-8, ADG tended to increase in CTC and EF treatments compared to CON treatment (p<0.10). ADFI and gain/feed were not affected in each 4-week period and the entire experimental period (p>0.05). Digestibilities of DM and N were higher in EF supplemented treatments than in CON and CTC treatments (p<0.05). Blood characteristics of WBC, RBC and lymphocyte were not affected in pigs given diets containing EF (p>0.05). Supplementation of EF in the diet decreased faecal ammonia nitrogen ($NH_3$-N) and hydrogen sulphide ($H_2S$) concentrations (p<0.05). Faecal acetic acid concentration tended to decrease (p<0.10) while propionic acid and butyric acid concentrations were significantly lower on diets with EF supplementation than on the diet containing antibiotic (p<0.05). In conclusion, dietary supplementation of EF can increase nutrient digestibility and decrease faecal $NH_3$-N, $H_2S$ and volatile fatty acid (VFA) concentrations in finishing pigs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.5
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pp.2233-2252
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2018
For the problem of cross-layer joint resource allocation (JRA) in the Long-Term Evolution (LTE)-Advanced standard using carrier aggregation (CA) technology, it is difficult to obtain the optimal resource allocation scheme. This paper proposes a joint resource allocation algorithm based on the weights of user's average quality of experience (JRA-WQOE). In contrast to prevalent algorithms, the proposed method can satisfy the carrier aggregation abilities of different users and consider user fairness. An optimization model is established by considering the user quality of experience (QoE) with the aim of maximizing the total user rate. In this model, user QoE is quantified by the mean opinion score (MOS) model, where the average MOS value of users is defined as the weight factor of the optimization model. The JRA-WQOE algorithm consists of the iteration of two algorithms, a component carrier (CC) and resource block (RB) allocation algorithm called DABC-CCRBA and a subgradient power allocation algorithm called SPA. The former is used to dynamically allocate CC and RB for users with different carrier aggregation capacities, and the latter, which is based on the Lagrangian dual method, is used to optimize the power allocation process. Simulation results showed that the proposed JRA-WQOE algorithm has low computational complexity and fast convergence. Compared with existing algorithms, it affords obvious advantages such as improving the average throughput and fairness to users. With varying numbers of users and signal-to-noise ratios (SNRs), the proposed algorithm achieved higher average QoE values than prevalent algorithms.
The shipbuilding scheduling has many possible alternatives because of its long time horizon and a lot of jobs, so it is required that the scheduling system can generate and search feasible alternatives rapidly. The scheduling in the assembly shop is initiated by allocating, namely loading, the assembly blocks to each shop. In this step, the resource capacities (such as available man/hour, available crane) of each shop must be considered. The result of loading without above consideration can make the scheduling result based on that infeasible or worse one. In this paper, we developed the optimal scheduling system of shipbuilding, specifically for loading and scheduling of assembly block, using ILOG Solver/Scheduler. ILOG Solver/Scheduler is a general-purposed commercial software which supports to find a feasible or optimal solution using object oriented technique and constraints satisfaction programming, given constraints and objectives. Also, in order to enhance the system performance, we conducted various experiments of ILOG search strategies. The experimental results showed that the impact of search strategies is significant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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