하이퍼큐브 구조는 두 노드간의 직경이 짧고, 노드간의 경로배정이 비교적 간단하다는 장점으로 인해 실제의 시스템에서 많이 이용되고 있다. 그러나 이 구조를 좀 더 실질적으로 만들기 위하여 직경을 줄이고 임의의 노드 갯수로 시스템을 확장할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 노드나 링크의 추가없이 기존의 구조의 복잡도를 그대로 유지하면서 직경을 약 50% 정도 줄였던 교차된 하이퍼큐브 구조를 이용하여, 임의의 노드 갯수로 확장할 수 있는 교차된 불완전 하이퍼큐브 구조를 제안하였으며, 이를 위한 경로배정 기법을 제안하였다. 그리고 제안한 구조가 평균 경로길이 및 평균 경로배정시간 측면에서 약 30%, 교통밀도 측면에서 약 20% 향상됨을 입증하였다.
본 논문에서는 코드 최적화를 위하여 계산적으로나 수명적으로 제한이 없는 배정문 모션 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 지나친 레지스터의 사용을 막기 위하여 불필요한 코드 모션을 억제한다. 본 논문은 최종 최적화단계가 추가된 재정문 모션 알고리즘을 제안한다. 또한 기존 알고리즘의 술어의 의미가 명확하지 않은 것을 개선하였고 노드 단위 분석과 명령어 단위 분석을 혼용했기 때문에 발생하는 모호함도 개선하였다. 따라서 제안한 알고리즘은 불필요하게 중복된 수식이나 배정문의 수행을 피하게 함으로써, 프로그램의 불필요한 재계산이나 재실행을 하지 않게 하여 프로그램의 능률 및 실행시간을 향사시킨다.
순서 의존적 준비시간을 갖는 단일기계 생산라인에서 주어진 작업들을 효율적으로 수행하기 위해서는 최대한 동일하거나 유사한 유형의 작업물들을 연속적으로 처리하여 다음 번 작업물의 처리를 시작하기 전에 발생하는 준비시간을 최소화하여야 한다. 따라서, 대기 중인 것들 중 기계에 투입할 작업물을 적절히 선택하는 것이 중요하며, 이를 위해 작업 배정 규칙과 같은 휴리스틱을 사용할 수도 있지만, 이러한 해법들은 일반적으로 다양한 상황을 동적으로 고려하지 못하는 한계점을 갖는다. 따라서, 본 논문에서는 상용 3D 시뮬레이션 소프트웨어인 FlexSim을 사용하여 모형을 구성한 다음, 강화학습을 적용하여 대기 중인 작업물 중 최적의 후보를 선택하기 위한 작업 배정 모형을 개발하고자 한다. 세부적으로는 강화학습의 상태 및 보상을 달리 설정하면서 학습된 모형의 성능을 비교하고자 한다. 실험 결과를 통해 적절한 시뮬레이션 모형 구성과 강화학습의 파라미터 변수들을 적절히 조합하여 적절한 작업 배정 모형의 개발이 가능하다는 점을 알 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권8호
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pp.1098-1104
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2011
해상데이터통신망은 기존의 전통적인 RF과 위성, 그리고 육상의 광대역무선접속(BWA: 무선랜, WiBro, LTE 등) 캐리어가 개별 층을 이뤄 중첩된 자율망(MANET)으로 모델링이 가능하다. 이를 통해 육상의 통신응용서비스(웹, 인터넷전화 등)가 해상에서도 일부 가능해질 것이다. 이 논문에서는 중첩된 자율망 모델에 기반을 두고 응용별 캐리어 선호도(CP)를 이용하여 홉단위로 최적의 캐리어를 선택하여 최적경로를 찾는 경로배정방식(CPR)을 새롭게 제안한다. 각 응용에 대한 캐리어 선호도는 캐리어 전송특성(전송률, 비용, 지연시간)의 응용 요구값에 대한 만족 여부만을 따져 경로배정을 하기 전에 결정된다. 응용과 캐리어의 전송특성 실제값에 따른 캐리어 적합성의 순위(승수)에 의한 경로배정방식(OMH-MW)과 성능을 비교하였다.
교통신호와 개별 통행자의 경로선택은 서로 상호작용하는 관계이다. 통행자의 경로 선택은 교통신호에 따라 결정될 수 있으며 또한 최적의 교통신호 역시 이동류별 교통량에 따라 달라지게된다. 본 연구는 양방향 링크를 포함하는 4현시 교차로로 구성된 네트워크에서 모든 이동류에 대하여 교통신호의 영향을 반영할 수 있는 통행배정 모형을 구축하고 이를 신호최적화 문제와 결합하여 네트워크의 총 지체를 최소화하는 신호제어변수와 통행배정 결과를 산출하는 모형을 bi-level problem으로 구축하였다. 본 연구에서 사용된 경로기반 통행배정 모형은 M.H. Xu 등이 제한한 Column Generation 방법의 일종인 heuristic Equilibrium Assignment 기법을 기반으로 하여 교차로의 이동류별 통행비용을 고려할 수 있도록 수정하여 구성하였으며 지체최소화를 목적함수로하는 신호최적화 방법론으로는 Genetic Algorithm을 사용하였다. 본 모형을 모의네트워크에 적용하여 실험한 결과 네트워크의 통행비용함수를 최소화하는 신호변수와 통행자의 경로선택 결과를 산출하였다.
본 연구의 목적은 상임심판제도 운영실태에 대한 사례연구를 통하여 제도의 문제점을 진단하며 공정하고 투명한 심판문화 정착을 위한 기초자료를 제공하는데 있다. 본 사례연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 상임심판제도의 운영에 따른 선발, 배정, 평가, 교육의 애로사항이다. 선발의 문제는 선발규정 미비, 불공정 추천, 적은 선발인원이다. 배정의 문제는 강제배정, 일반심판과의 배정 갈등, 종목 특성이 미반영된 배정규정이다. 평가의 문제는 개인평가와 공정성 한계, 평가규정 미비, 저평가자의 고용불안이다. 둘째, 상임심판제도의 존립에 대한 불안이다. 셋째, 상임심판제도의 환경적 제약이다. 보호장치 미비는 의도적 항의에 대한 구제방안 및 해결책 부재이다. 넷째, 상임심판제도의 낮은 인식도이다. 홍보의 미비는 상임심판에 대한 낮은 인식도와 연맹의 소극적 홍보활동이다.
Park et al.(2012)은 서울의 학군 내 고등학교 무작위 배정정책을 이용하여 특정 학생이 남녀공학에 배정될지 남(여)학교에 배정되는지에 따라 대학수학능력시험에서 학생들의 성적이 어떠한 영향을 받는지를 확인하고자 하였다. 하지만 이 논문은 학군 내 무작위 배정이 아닌 대중교통을 이용하여 30분 이내 학교들 중에서만 무작위 배정이 이루어졌다는 중요한 현실을 고려하고 있지 않으므로 본 논문에서는 각각의 남녀공학과 가장 가까운 남(여)학교 두 곳을 찾아서 이 학교들과의 성적의 차이만을 찾음으로써 보다 정확한 남녀공학과 비교한 남(여)학교의 효과를 측정하고자 하였다. 또한 Park et al.(2012)에서는 한 해 연도의 자료만을 사용하였지만 본 논문에서는 다년도의 자료를 이용하여 결과가 안정적인지도 확인하였다. 이러한 보다 정확한 분석의 결과, 남녀 모두 단성학교가 공학에 비해 통계적으로 유의하게 성적이 향상되는 결과를 보이고 있다. 이 결과를 Park et al.(2012)과 비교하면 여학생의 경우에는 단성학교의 효과가 Park et al.(2012)보다 작고, 남학생의 경우에는 Park et al.(2012)보다 큰 것으로 확인되었다.
본 연구는 자동차 배출가스에 의한 대기질의 사회적 비용 추정 결과의 객관성 향상을 목적으로, 일 단위, 첨두 비첨두 시간단위, 각 시간 단위별 대기질의 사회적 추정 방법 차이가 그 결과에 미치는 영향을 살펴보고 그 시사점을 도출하였다. 분석결과, 대기질의 사회적 비용은 분석 시간대에 따라 약 24배까지 차이가 발생하는 것으로 나타났으며, 일 단위와 각 시간 단위 통행배정에 따른 대기질의 사회적 비용은 연 평균 약 6,536억원의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 한편 첨두 비첨두 단위와 각 시간 단위의 통행배정에 따른 추정 결과는 약 1%의 차이가 발생하지 않는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해, 대기질의 사회적 비용은 통행배정 방법론에 따라 큰 차이가 발생한다는 점을 확인하였고, 특히 CAPSS의 방법보다 시간대 분석이 가능한 교통수요분석 기법에 의한 배출량 및 대기질 비용 추정방법이 보다 정확도가 높음을 입증할 수 있었다. 아울러 대기질 개선을 위해, 시간대별 교통수요관리의 필요성을 확인할 수 있었다.
다수 클라이언트(사용자)들이 동시에 진행하는 온라인 게임은 대부분 다중 서버 구조를 채택하고 있다. 그룹 플레이의 경우, 같은 그룹내 클라이언트들 사이에 사용자 반응시간에 큰 차이가 나면 게임의 공정성과 흥미를 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 신규 클라이언트들을 대상으로, 이런 시간의 중요한 요소인 클라이언트-서버간 거리의 편차를 최소하도록 클라이언트를 서버에 배정하는 방법을 제안한다. 본 방법은 그룹 플레이를 위한 클라이언트 매칭과 서버 부하 균등도 함께 지원하고 있다. 우리는 클라이언트-서버 배정 문제를 IP(Integer Programming)으로 모델링라고 그 해를 구하는 GA(Genetic Algorithm) 기반의 알고리즘을 제안한다. 우리는 본 논문에서 재안한 방법을 다양한 조건하애서 실험했고 그 특성을 분석한다. 우리가 조사해 본바, 클라이언트 매칭과 서버 부하를 고려하면서, 클라이언트-서버 거리 편차를 최소화하는 클라이언트-서버 배정에 관한 기존 연구는 많지 않았다.
데이터 센터의 전력 소모가 크고, 그 중에 컴퓨터 서버의 전력 소모 비중이 높기 때문에, 최근 서버의 전력 절약을 위한 연구가 다양한 방향에서 진행되고 있다. 서버 컴퓨터의 구성 유닛들 중에서 특히 CPU는 주된 전력 소모 원인이다. 본 논문에서는 게임 서버 클러스터 환경에서 서버 CPU의 전력 소모를 최소화하기 위한 신규 클라이언트들을 서버에 배정하는 방법을 제안한다. 우리는 클라이언트-서버 배정 문제를 최적화 문제로 모델링하고, 시뮬레이티드 어닐링 기반 방법으로 그 해를 구한다. 우리의 방법의 특징들 중 하나는 CPU의 동작 주파수를 부하에 따라 적절히 선택하는 것으로서, 저 부하시에는 낮은 주파수를 선택해 전력 소모를 줄이게 된다. 우리의 조사에 따르면, 온라인 게임 서버의 전력 소모를 고려한 클라이언트-서버 배정에 관한 연구는 거의 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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