Effective Location Based Services with Dynamic Data Management in Mobile Environments

With the proliferation of mobile computing technologies, location based services have been identified as one of the most promising target application. We classify mobile information service domains based on feature characteristics of the information sources and different patterns of mobile information access. By carefully examining the service requirements, we identify the dynamic data management problem that must be addressed for effective location based services in mobile environments. We then devise a general architecture and cost model for servicing both location independent and location dependent data. Based on the architecture and cost model, we propose a set of dynamic data management strategies that employs judicious caching, proactive server pushing and neighborhood replication to reduce service cost and improve response time under changing user mobility and access patterns. Detail behavior analysis helps us in precisely capturing when and how to apply these strategies. Simulation results suggest that different strategies are effective for different types of data in response to different patterns of movement and information access. Shiow-yang Wu is an associate professor of the Department of Computer Science and Information Engineering at National Dong Hwa University, Hualien, Taiwan, R.O.C. He received the BS and MS degrees in computer engineering from National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan, ROC, and the PhD degree in computer science from the University of Texas at Austin in 1984, 1986, and 1995, respectively. His research interests include data/knowledge bases, mobile computing, distributed processing, intelligence information systems, and electronic commerce. Kun-Ta Wu was born in Taipei, Taiwan, R.O.C., in 1976. He received the B.S. degree in computer science from Soochow University, Taipei, Taiwan, R.O.C., in 1999 and the M.S. degree in computer science and information engineering from National Dong Hwa University, Hualien, Taiwan, R.O.C., in 2001. Currently, he is an Assistant Researcher in the Domestic Division at Science and Technology Information Center, National Science Council, R.O.C., as a member of Information Gathering and Analysis Group of National Information and Communication Security Taskforce. His research interests include mobile computing, wireless network and information security.     

改进型UDP组播的性能分析及其在实时电源控制系统中的应用

文章通过采用带连接的UDP、I/O复用技术、关闭UDP校验和功能、负载均衡等技术对普通的UDP组播技术进行改进,使之在每个控制周期(1ms)内满足了分布式实时控制系统的实时性和可靠性要求。在将改进型的UDP组播技术应用于实际控制系统之前,文中构建了一个模拟局域网进行测试,对比结果表明改进后的组播技术无论在数据包延迟、丢包率等方面较改进前的UDP组播性能有较大幅度的提高。     

基于mobile agent的分布式网络自管理模型

为了解决大规模、异构网络环境下基于“管理员密集”的传统网络管理模式带来的低效率和高出错率问题，提出了一种网络自管理模型，从网络管理的自动初始化和动态自管理两个方面实现对网络自动、自主、自适应的管理；提出了管理定位服务这一关键技术，在多个管理站协同工作的分布式网络环境中为设备自动定位出合适的管理站及初始的管理任务；采用可伸缩的分布式体系结构，适应了大规模网络的规模可变性等特点；基于mobile agent的管理框架进一步提高了管理的自适应性和灵活性。     

数据融合在经纬仪引导中的应用

介绍一种用于经纬仪引导数据的处理方法。该方法利用参数估计法对引导数据进行融合，弥补了常规方法的不足。对经纬仪引导数据进行处理，结果表明，该方法可显著提高经纬仪的引导精度，引导误差小于0．50m。     

能源实时监控与信息管理系统出现的问题及解决的方法

中国石化北京燕化石油化工股份有限公司动力事业部二供水车间电气改造完成后，能源实时监控与信息管理系统出现线路名称不统一、电流互感系数变比不起作用、数据查询功能及统计报表数据的准确性等问题，严重地影响系统的使用。通过对比分析，找到了出现问题的实质，对源代码进行修改，问题得到了解决。同时也成功地解决了其他部门遇到相类似的问题。     

管道风险管理方法研究

按照管道风险管理的流程分别对管道风险评价、风险控制和决策支持、效能测试和响应进行了论述。针对目前国内管道行业的情况，提出了进行管道风险评价的有效方法及维护措施。着重介绍了国外管道风险可接受标准的情况，作为国内制定管道风险评价标准的参考。     

灰色预测模型在油气操作成本预测中的应用

油气操作成本是油气田生产消耗的主要项目，为了有效地控制油气操作成本，必须制定准确的油气操作成本计划。而油气操作成本在我国是最近几年才提出来的，数据项比较少，给油气操作成本预测带来一定的难度。为此，文章根据灰色预测的基本原理，采用灰色系统理论进行油气操作成本预测，就可以弥补对预测所需的数据少，而且也无须剔除不可比因素，只要所建模型能满足精度要求，预测结果就可以信赖。     

石化企业实时数据管理引擎设计与实现

实时数据管理系统是流程企业控制信息网络与管理信息网络平滑集成的基础，为两者的数据通讯提供桥梁。介绍了笔者在炼油化工C企业IMS建设中的实时数据管理引擎设计与开发，具有其先进性与实用性。     

井喷失控预警的远距离自动调焦控制研究

井喷失控是石油及天然气钻井、完井过程可能出现的灾难性事故，给人类生命财产造成严重伤害，污染环境，破坏地下资源以及在城市火灾、森林火灾、环境变化等监测工作中常需要远距离目标监测，为了获得高清晰的实时图像数据，需要实时自动调焦。通过系统分析远距离相机离焦的原因，建立了一个实时调焦数学模型，并以此为基础研制了一种新的对应距离和温度变化的离焦补偿控制系统。该系统采用微型步进电机实现智能控制，通过监测目标距离确定监测相机的初始焦距，以及环境温度变化的实时反馈实现焦距的实时控制，使相机可以在－40～125 ℃范围内获得清晰、稳定的远距离图像。该系统适用于井喷失控石油及天然气火灾、城市火灾、森林火灾、环境变化等远距离目标的实时监测。     

一种分析碳酸盐岩孔隙系统数字图像的新方法

碳酸盐岩的孔隙类型多，孔径变化范围大，孔隙系统结构复杂，研究难度大。长期以来，是利用光学显微镜法、毛细管压力分析法、岩石孔隙系统复制法和图像分析仪法等方法或其中几种方法配合来研究碳酸盐岩孔隙系统。随着计算机图像技术的迅速发展和日益完善，借助该项技术通过碳酸盐岩孔隙系统数字图像来研究碳酸盐岩孔隙系统已经成为现实。文章提出一种研究碳酸盐岩孔隙系统数字图像的新方法。通过样品光薄片的光学显微镜（OM）数字图像和环境扫描电子显微镜（ESEM）数字图像二值化识别孔隙；构造孔隙度、孔隙贡献率和孔隙形状参数的计算公式用于数字图像分析，得到孔隙大小分布和孔隙形状分布。在此基础上，总结碳酸盐岩孔隙参数对其渗透率的控制作用。与传统的孔隙系统研究方法相比，该方法与计算机图像技术紧密结合，具有定量、快速的明显优势。