본 논문은 분산형 전력 시스템에서 심층강화학습 기반의 전력 생산 환경 및 수요와 공급을 예측하며 자원 할당 알고리즘을 적용해 전력거래 시스템 연구의 최적화된 결과를 보여준다. 전력 거래시스템에 있어서 기존의 중앙집중식 전력 시스템에서 분산형 전력 시스템으로의 패러다임 변화에 맞추어 전력거래에 있어서 공동의 이익을 추구하며 장기적인 거래의 효율을 증가시키는 전력 거래시스템의 구축을 목표로 한다. 심층강화학습의 현실적인 에너지 모델과 환경을 만들고 학습을 시키기 위해 날씨와 매달의 패턴을 분석하여 데이터를 생성하며 시뮬레이션을 진행하는 데 있어서 가우시안 잡음을 추가해 에너지 시장 모델을 구축하였다. 모의실험 결과 제안된 전력 거래시스템은 서로 협조적이며 공동의 이익을 추구하며 장기적으로 이익을 증가시킨 것을 확인하였다.
미래형 이동통신 시스템에서 셀 경계와 같이 반송파댄간섭전력비 (Carrier-to-Interference Ratio; CIR)가 낮은 열악한 채널 환경에서 하향링크 실시간 트래픽의 전송 성능 개선을 위한 Beanforming 기반 MIMO-OFDMA (Multi Input Multi Output-Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 시스템을 제안한다. 우선 기본적인 MIMO-OFDM 시스템의 성능 향상을 위해 송신단 MRT (Maximum Ratio Transmission) 및 수신단 MRC (Maximum Ratio Combining) 기법의 연동을 고려하고, 이에 적합하도록 공간 자원 그룹화 기반의 CSI (Channel State Information) 계산법을 이용한 M-GTA-SBA (Modified-Grouped Transmit Antenna-Simple Bit Allocation) 기법을 고려한다 또한 Beamforming 적용으로 인한 상향링크에서의 과도한 궤환 정보량의 감소를 위해 Beam Weight 양자화 기반의 QEGT (Quantized Equal Gain Transmission) 기법을 적용하며, 다중 사용자 환경에서의 효율적인 자원 할당을 위해 P-SRA (Proposed Simple Resource Allocation) 알고리즘을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 시스템은 상향링크의 궤환 정보량을 감안하더라도 H-ARQ IR (Hybrid-Automatic Repeat Request Incremental Redundancy)과 Pseudo-Orthogonal Space Time Block Code를 사용하는 전형적인 개방루프형 MIMO-OFDMA 시스템에 비해 낮은 CIR 영역에서 월등히 개선된 주파수 효율 성능을 보임을 확인하였다.
화물의 수배송을 위한 차량의 배차 및 최적 경로 설계는 물류 서비스의 효율성 향상을 위한 가장 핵심적인 역할을 담당한다. 이 문제는 차량의 대수, 차량별 적재 용량, 차량의 총 이동거리와 같이 다양한 비용 요소를 동시에 고려해야 하기 때문이다. 최근 비용 최소화 및 운영 효율성 향상을 위해 TMS를 도입하는 사례가 증가하고 있으나, 현장에서 필요한 모든 요소를 고려하지 못한다는 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해 현장 전문가가 TMS의 결과를 경험과 직관에 기반하여 수정하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 지금까지 총 비용의 최소화에 집중하고 있는 기존 연구들과 달리 서비스에 투입되는 자원 활용의 효율성과 형평성을 동시에 높일 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 Cluster-First Route-Second (CFRS)기법을 활용한다. 고객의 위치를 기준으로 네 가지 클러스터링 알고리즘(K-Means, K-Medoids, DBSCAN, Model-based)과 Fisher & Jaikumar 알고리즘을 적용하여 고객들을 군집화하였다. 이 후, 군집별 최적의 차량 경로 계획을 수립하였다. 수치 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 CFRS 기법을 적용한 방안이 상대적으로 차량의 전체 이동거리와 평균 이동거리 및 이동시간이 더 절감될 수 있다는 사실을 확인하였다. 또한, 차량별 방문하는 고객의 수에 대한 편차가 더 낮다는 사실로부터 기본적인 차량 경로 배정 유형에 비해 본 연구에서 제안하는 방안이 상대적으로 형평성 있게 업무가 할당되었음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 트리 구조의 가입자 전달망인 APON(ATM passive optical network)에서 멀티클래스트래픽의 효율적인 전송을 위한 윈도우 기반 허락 분배 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 상향 셀들의 다중화를 위한 허락 분배 과정에서 ATM 트래픽 클래스별 전송 특성을 고려함을써 각 트래픽 유형별 QoS를 보장할 수 있도록 설계되었다. 이를 위하여 상향 프레임의 주기적 요구 블록 (RAU)에 트래픽 유형별 요구 필드를 두고, 윈도우 기반 허락 분배 알고리즘을 수행하여 각 트래픽의 특성을 고려한 전송 허락이 이루어지도록 한다. 엄격한 전송 지연 성능을 요구하는 CBR/VBR 트래픽에 대해서는 Running-window 개념을 사용한 최소화할 수 있도록 하고, ABR 트래픽에 대해서는 CBR/VBR 허락 분배 후 여분 대역을 우선적으로 할당함으로써 전송 지연을 줄인다. 또한 대역 할당 후 남은 대역은 UBR 트래픽에게도 예약이 가능하도록 함으로써 망 자원의 이용률을 높일 수 있도록 하였다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 성능이 기존 프로토콜에 비해 우수함을 보였다.
웹 환경에서 위성영상정보를 포함하는 대용량 공간정보를 공유하거나, 상호호환성에 따라 처리하기 위한 공간정보 웹 표준들이 OGC에서 개발되어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 한편 물리적인 컴퓨팅 자원을 직접 구매하지 않고도 웹을 통해 할당받아 필요할 때에만 접속하여 사용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 하는 응용 서비스가 계속 증가하고 있다. 그러나 원격탐사 분야에서 이와 같은 두 가지의 중요한 기술 동향을 반영하는 연구 개발은 국제적으로도 초기 단계이다. 이번 연구에서는 실제로 이 두 가지 컴퓨팅 기술을 연계하는 사례를 제시하고 구름추출 서비스 구현 결과를 기반으로 하는 성능측정 시험결과를 제시하고자 한다. 실험에 적용한 대상 표준은 WPS 2.0 표준이며 성능측정 시험대상은 하나의 웹 서버 운영환경과 오픈소스 OpenStack 클라우드 컴퓨팅에 기반을 둔 가상서버운영 환경이다. JMeter를 이용한 성능측정 시험은 WPS 2.0의 GetCapabilities, DescribeProcess, Execute, GetStatus, GetResult 응답시간에 대한 실험을 수행하였다. 실험 결과로 다중 원격 서버와 가상 서버를 지원하는 클라우드 환경에서 상호운영 공간정보 처리를 위한 WPS 2.0 표준 적용의 경우도 좋은 성능을 나타냄을 알 수 있고, 추후 서버와 처리 알고리즘 기능 확장을 통하여 실무 적용이 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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