본 논문은 위성간 링크를 이용하여 저궤도 위성망을 구성할 때 발생하는 링크할당 문제를 효율적으로 풀기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 위성 궤도운동의 주기성에 기반하여 저궤도 위성망을 유한상태기계로 모델링한 후에, 유한상태기계의 각 상태에서 최적의 링크할당을 구하기 위해서 조합형 최적화 문제에 많이 쓰이는 시뮬레이팅드 어닐리을 이용한다. 제안된 기법의 이점은 저궤도 위성망을 유한상태기계로 모델링함으로써 도적인 움직임을 보이는 저궤도 위성망에서의 링크할당 문제를 고정된 위상을 가지는 망에서의 링크할당 문제로 단순화시키고 이를 토대로 최적화기법을 적용할 수 있다는 것이다. 시뮬레이티드 어닐링에 의하여 최적화된 링크할당의 성능은 정규링크할당과의 비교.분석을 통해서 평가된다. 최적화된 링크할당과 정규링크할당의 성능분석을 위하여 정적경로배정과 동적경로배정 기법이 고려된다. 시뮬레이션을 통한 실험결과는 정적경로배정을 적용한 최적링크할당 기법이 호 봉쇄확률 측면에서 최고의 성능을 가짐을 보여준다. 링크할당기법이 같은 경우에는 정적경로배정이 동적경로배정보다 우수한 성능을 보이는데 이는 동적경로배정의 경우에 상태전이 후에 경로배정 표가 안정화되기 위해서 많은 시간을 필요로 하기 때문이다. 본 논문에서는 제안된 링크할당 기법은 작은 용량의 위성간 링크를 가지고서 많은 호에대한 서비스를 제공하고자 할 때 유용하며, 호의 서비스를 위하여 실제로 필요한 위성간 링크의 용량은 실험결과로부터 유추될 수 있다.
본 논문은 유무선 통합망 환경하에서 대량호에 근거한 지능망 서비스의 호 완료율을 증가시키고 자원을 최적화하기 위한 정보 흐름 및 총괄서비스 로직을 설계한다. 이 로직을 구현하기 위하여 지능망 서비스제거에 호대기 서비스 특징을 적용하기 위한 동적 큐 관리자를 제시하는데, 이것을 유선 가입자뿐만 아니라 이동 단말을 소유한 무선 가입자에게도 적용하기위해 홈위치등록기와 서비스제어기간에 해당 서비스 가입자들의 이동성을 큐 관리자에게 통보하기 위한 서비스 등록 여부 프래그를 관리한다. 따라서, 이동 서비스 가입자가 로밍함에 따른 동적 서비스 그룹핑을 수행하고 M/M/c/K 큐잉 모델에 근거한 큐 길이를 동적으로 관리하여 자원을 최적화 할 수 있는 동적 큐 관리 메커니즘을 제안한다. 동적 큐 관리자에 의해 할당된 큐 길이를 결정하기 위해 서비스 증가율에 따른 가입자 단말 수와 실패율간의 관계 및 그에 따른 큐에서의 적정 대기 시간을 시뮬레이션 및 분석한다. 또한, 동적 큐 관리자를 구성하는 내부 서비스 로직과 SIB들간의 상호동작 및 자료 구조를 설계 및 구현한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제21권2호
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pp.108-116
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1997
유전알고리즘은 진화원리에서 발견된 몇몇 특징들을 컴퓨터 알고리즘과 결합시켜 복잡한 최적화 문제를 해결하려는 도구로서 1975년 미국의 Holland 교수에 의해 처음으로 개발되었다. 주어진 문제에서 탐색환경이 다변수 또는 다봉(multi-modal)이 되어 대단히 복잡하거나 또는 부분적으로 알려질 경우는, 구배(gradient)에 기초한 재래식 방법을 사용하여 최적화하는 것은 매우 어렵게 되고 경우에 따라서는 불가능할 수도 있다. 이러한 이유로 유전알고리즘과 같은 강인한 탐색법이 요구된다. 유전알고리즘의 장점은 연속성(continuity), 미분가능성(differentiability), 단봉성(unimodality) 등과 같이 탐색공간에 대한 제약으로부터 자유롭다는 것이다. 다시 말하면 목적함수 외 탐색공간에 대한 사전지식을 필요로 하지 않고, 매우 크고 복잡한 공간일지라도 전역해 쪽으로 수렴해 갈수 있다는 것이다. 이러한 특성 때문에 유전알고리즘은 실제 환경에서 많은 복잡한 최적화 문제를 해결하는 방법으로 인정을 받고 있으며, 함수의 최적화, 신경회로망의 학습, 동적시스템의 식별및 제어, 신호처리등 여러 분야에 성공적으로 응용되고 있다. 이러한 중요성에 비해 유전알고리즘에 대한 연구는 국내적으로는 아직 미진한 수준이나 최근 이에 대한 관심이 고조되고 있으며, 또한 그 응용분야도 점점 넓어져 이론 개발과 실질적인 응용에 확산되리라 생각된다. 따라서 본 해설기사는 유전알고리즘의 원리와 응용 사례를 살펴봄으로서 최적화 문제를 해결하려는 독자들에게 조금이나마 도움을 주고자 한다.
최근 공동주택의 유지관리를 위한 인건비, 에너지비가 급속하게 증가하고 있다. 이에 따라 설계단계에서 이 비용을 절감할 수 있는 기법의 필요성이 제기되고 있다. 공동주택에 있어서는 대부분의 경우 세대당 동일한 내외벽, 창호 등이 반복적으로 사용되므로 단위평면의 LCC 최적화가 전체 건물의 LCC 최적화에 있어서 가장 중요하다. 이를 위하여 본 연구에서는 LCC 비용항목 중 공동주택의 물리적 시스템에 탄력성있게 변화하는 LCC 비용항목을 파악하였고, 초기건축비, 보수교체비, 에너지비를 종합적으로 최적화시킬 수 있도록 LCC 부위단가 개념을 도입하여 공동주택 적정치수 산정방법을 제시하였다. 여기에서 보수교체비산정은 보수교체비용 최소화에 의한 최적 보수교체주기법에 근거하였으며, 에너지 소비량 추정은 DOE-2에 의한 동적 에너지 부하량을 추정하여 LCC 부위단가 개념에 접목하였다. 보수교체비 최적화 기법과 동적에너지 분석에 의한 LCC 부위단가 개념은 기존의 개념과는 다른 독창적인 개념이다.
자바스크립트 엔진은 주로 웹 브라우저에 적재되어 웹 페이지를 표시하는 여러 기능 중 자바스크립트 코드를 입력으로 받아 처리하는 모듈이다. 자바스크립트 엔진 내 취약점은 종단 사용자의 시스템 보안을 위협할 수 있어 많은 퍼징 테스트 연구가 수행되었다. 그중 일부 연구는 자바스크립트 엔진 내 테스트 커버리지를 유도하는 방식으로 퍼징 효율을 높였으나, 최적화되어 동적으로 생성된 기계어 코드에 대한 커버리지 유도 퍼징은 시도되지 않았다. 최적화된 자바스크립트 코드는 예외적인 흐름 발생 시 코드를 해제하는 런타임 가드의 기능으로 인해 퍼징을 통한 충분한 반복 테스트가 어렵다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 최적화 해제를 회피하여 최적화된 기계어 코드에 대해 퍼징 테스트를 수행하는 방법을 제안한다. 또한, 동적 바이너리 계측 방식으로 수행된 런타임 가드의 커버리지를 계측하고 커버리지 증가를 유도하는 방식을 제안한다. 실험을 통해, 본 연구가 제안하는 방식이 런타임 가드 커버리지, 시간당 테스트 횟수의 두가지 척도에서 기존의 방식보다 뛰어남을 보인다.
ITS틀 내의 한 분야인 도로교통정보체계 (ATIS: Advanced Traveler Information system)는 실시간 교통정보를 운전자에게 직접 제공하는 것으로서, 이를 위해 매 순간마다 가로망에 배정되는 교통량 및 통행시간을 예측할 수 있는 범용의 동적 통행배정모형(dynamic route choice model)의 개발이 필히 수반되어야 한다. 본 연구에서는 ITS사업에서 필수적으로 수반되어야 할 최적 제어이론에 의한 동적 통행 배정모형을 ATIS의 핵심 소프트웨어로 응용하기 위해 기존 연구성과를 발판으로, 순간 동적 통행 배정모형(Ran, Boyce &LeBlanc, 1993)의 통행제약조건인 링크통행함수, 특히, 과부하 시 엘켈릭의 일반식의 파라메터를 조정, 적용하여, 서울시 강남지역의 실제 가로망의 사례연구를 통해 지체식의 각각의 파라메터에 따른 결과를 O/D에 따른 통행시간, 링크통행시간, 혼잡도를 중심으로 비교 평가하여, ATIS의 핵심 소프트웨어로서 순간 동적 통행배정을 통해 보다 현실여건을 잘 반영할 수 있는 링크 통행 성능 함수를 도출하였다.
동적 시스템의 동정은 시스템의 관측된 데이터를 가지고 동적 모델의 수학적 모델을 찾는 문제를 다루는 것이다. 기존의 고전적인 방법으로는 차분 방정식(ARX 또는 ARMAX) 또는 상태 공간 표현에 관한 계수들을 추정하기 위해서 회귀 기법 등을 사용하였다. 그러나 이러한 고전적인 방법들은 파라미터가 비선형이고, 실세계 문제에서 모델링 오차나 측정 잡음을 수반하게 되면 탐색의 어려움을 가지게 된다. 따라서 이러한 문제점을 극복하고자 퍼지 이론이나 신경망 이론 둥이 이용되었으나 본 논문에서는 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 최근 복잡한 최적화 문제를 해결하는 도구로 점점 관심을 받고 있는 유전 알고리즘을 동정 알고리즘으로 제안하고, 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 유전 알고리즘을 응용한 몇 가지 예를 제시하고자 한다.
자율적 객체(autonomous object)는 분산 시스템에서의 기능(functionality)에 대한 융통성과 동적 확장성을 제공하기 위해 적합한 패러다임이다. 코드 이동성에 근거한 기능의 동적 합성이 자율적 객체에 의하여 지원되면 사용자의 다양한 서비스 요구 충족과 네트워크 부하 및 서비스 응답 시간 최적화 등과 같은 잇점을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 잇점을 제공하는 코드 이동성에 기반한 동적 기능 합성에 대한 연구로서 기존의 연구들에서 제안하는 동적 기능 합성을 확장하고, 확장된 합성 메커니즘을 실현하기 위한 언어적 구조체(language constructs)를 설계하였다. 또한, 자율적 객체가 수행되는 환경으로서의 플랫폼을 제안하고 적용 사례를 통하여 코드 이동성에 근거한 기능 합성의 예를 제시하였다.
네트워크를 통하여 서로 연결된 컴퓨팅 자원들의 집합을 분산 시스템이라고 정의할 수 있다. 최적화 문제 영역에서 가장 중요한 해결 기법 중에 하나인 병렬 유전자 알고리즘은 분산 시스템을 기반으로 하고 있다. 인터넷과 이동 컴퓨팅과 같은 동적 네트워크 환경 하에서 네트워크의 상태는 가변적으로 변할 수 있어 기존의 병렬 유전자 알고리즘을 분산 시스템에서 최적화 문제를 해결하기 위하여 그대로 사용하기에는 비효율적이다. 본 논문에서는 동적 네트워크 환경 하에서 분산 에이전트를 사용하여 병렬 유전자 알고리즘을 효율적으로 사용할 수 있는 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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