본 논문은 배전계통을 운영함에 있어서 배전자동화 시스템의 가장 중요한 기능인 정전복구 기능에 대해서 현재의 중앙집중 방식에서 분산형으로 보다 효율적인 처리를 위한 알고리즘을 제안하였다. 분산형으로 처리하기 위하여 단말장치들을 Intelligent 기능에 능동 자율학습 기능을 보완할 수 있는 Multi-Agent 기법을 알고리즘에 도입하였다. 기존의 agent 기법을 응용한 연구는 적용 대상이 불분명한데 반해 본 논문에서는 적용 대상도 분명하고 현재 계통에도 바로 적용이 가능한 알고리즘을 제안하였다. 또한 Multi-Agent 기반 분산형 정전복구 시스템의 약점이라 할 수 있는 통신망 보안에 대해서 위협사례들을 분석하고, 이 위협들에 대한 보안알고리즘 적용방안을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘들을 PC 기반으로 예제계통을 꾸며 그 성능을 입증하였다.
One of the most difficult problems in building a distributed GIS lies in the heterogeneity of spatial databases. In particular, positional mismatches between spatial databases, which arise due to several reasons, may incur incorrect query results. They result in unreliable outputs of query processing. One simple solution is to correct positional data in spatial databases at each site, according to the most accurate one. This solution is however not practical in cases where the autonomy of each database should be respected. In this paper, we propose a spatial query processing method without correcting positional data in each spatial database. Instead of correcting positional data, we dynamically transform a given query region or position onto each space where spatial objects of each site are located. Our proposed method is based on an elastic transformation method by using delaunay triangulation. Accuracy of this method is proved mathematically, and is confirmed by an experiment. Moreover, we implemented using common use database system for usefulness verification of this method.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.3
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pp.9-17
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2021
In this paper, an autonomous multi-agent path planning using reinforcement learning for monitoring of infrastructures and resources in a computationally distributed system was proposed. Reinforcement-learning-based multi-agent exploratory system in a distributed node enable to evaluate a cumulative reward every action and to provide the optimized knowledge for next available action repeatedly by learning process according to a learning policy. Here, the proposed methods were presented by (a) approach of dynamics-based motion constraints multi-agent path-planning to reduce smaller agent steps toward the given destination(goal), where these agents are able to geographically explore on the environment with initial random-trials versus optimal-trials, (b) approach using agent sub-goal selection to provide more efficient agent exploration(path-planning) to reach the final destination(goal), and (c) approach of reinforcement learning schemes by using the proposed autonomous and asynchronous triggering of agent exploratory phases.
As the conventional manipulators are centralized system, they are considered to have many problems in future because of their wiring and software. For this reason, a rather advanced intelligent manipulator Is not able to realize by using the centralized concept. And this paper describes the manipulator based on autonomous distributed concept to solve the problems.
Bo-Ram, WOO;Ah-Reum, KIM;Yong-Jun, AHN;Se-Hyun, TAK
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.25
no.4
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pp.107-118
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2022
As connected and automated driving(CAD) technology is entering its commercialization stage, service platforms providing CAD-based mobility services have increased these days. However, CAD-baded mobility services with these platforms need more consideration for the demand for mobility services when determining target areas for CAD-based mobility services because current CAB-based mobility design focus on driving performance and driving stability. For a more efficient design of CAD-based mobility services, we analyzed the applicability for the introduction of CAD-based mobility services in terms of driving difficulty of CAD and demand patterns of current non-CAD based-mobility services, e.g., taxi, demand-responsive transit(DRT), and special transportation systems(STS). In addition, for the spatial analysis of the applicability of the CAD-based mobility service, we propose the Index for Autonomous Driving Applicability (IADA) and analyze the characteristics of the spatial distribution of IADA from the network perspective. The analysis results show that the applicability of CAD-based mobility services depends more on the demand patterns than the driving difficulty of CAV. In particular, the results show that the concentration pattern of demand in a specific road link is more important than the size of demand. As a result, STS service shows higher applicability compared to other mobility services, even though the size of demand for this mobility service is relatively small.
CALS는 제품의 라이프 사이클과 관련한 정보를 표준화하고 이를 관련 정부 및 기업 간에 상호 교환 및 공유하여 효율을 증가시키고 비용을 절감하자는 것으로 가상 공간에서의 기업 통합 및 가상 기업을 목표로 하고 있다. 이러한 기업 통합 및 가상 기업 구성을 위한 기업 간의 정보는 데이터 소스의 형태로 이질적이고 분산된 환경 하에서 독자적으로 존재하며 자율성을 가지고 운영된다. 따라서, 이질적인 기업 간 정보에 대한 통합 뷰를 제공할 수 있는 CALS 통합 데이터베이스 기술이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 소스에 대한 이질성을 플랫폼 수준, 데이터베이스 관리 시스템 수준, 그리고 시멘틱 수준으로 구분하고 분산 환경하의 이질성을 해소하는 프로토타입을 제안한다. 제안된 프로토타입은 분산 객체 컴퓨팅 환경을 기반으로 구축되었으며, 인터넷 환경하에서 운용될 수 있도록 Object Web으로 구성되었다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.864-866
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2012
이동로봇은 동작 특성상 다수의 하드웨어로 구성되기 때문에 분산제어 방식으로 동작하는 것이 필수적이므로 네트워크 기반의 인터페이스 설계가 중요하다. 다양한 네트워크 중 전장에서 산업현장에 이르기까지 여러 분야에 적용중인 CAN 버스 통신을 적용하여 이동로봇을 구성하는 각 하드웨어의 독립성과 장애물 판단, 모터 구동 등을 정확하게 제어함으로써 자율주행에 따른 이동로봇의 성능을 향상시키고 하드웨어 추가에도 대응이 가능하도록 설계하였다.
본 논문은 클라이언트/서버 모델을 기반으로 한 분산 시스템(Distributed System)의문제들을 해결하기 위해 자바(Java)객체를 위한 이동 시스템을 설계 구현한다. 이를 위해, 자바 객체가 이동 객체 모델이 되기 위한 특성을 제시한다. 그리고 , 제안된 이동 시스템은 이동 객체들이 인트라넷(Intranet)상의 노드 등으로 이동되었을 때 해당 객체들을 수용할 뿐 아니라 자율적으로 실행할수 있는 가상 장소를 제공하는 환경이다. 따라서, 자바 객체에 대해 객체 이동 및 이동 투명성을 제공할 뿐만 아니라 이동 객체로서 분산 처리가 가능한 컴퓨팅 환경을 제공하므로, 기존 분산 시스템 구조로 인한 성능 및 통신 오버헤드(Overhead)문제등을 효율적으로 개선한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.4
s.42
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pp.69-75
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2006
Internet-based distributed computing environment have been developed for advanced science and engineering by sharing large-scale resources. Therefore efficient scheduling algorithms for allocating user job to resources in the Internet-based distributed computing environment are required. Many scheduling algorithms have been proposed. but these algorithms are not suitable for the Internet-based Distributed computing environment. That is the previous scheduling algorithm does not consider peer self-control. In this paper, we propose a Peer Availability Period Prediction Strategy for Internet-based distributed computing environment and show that our Strategy has better performance than other Strategy through extensive simulation.
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