음성 위주의 이동통신 초기 시스템에서부터 데이터 서비스를 제공하는 현재의 시스템에 이르기까지 이동통신 망이 진화해왔듯 무선망을 설계하거나 최적화하기 위한 전파환경 예측 시뮬레이션 툴 또한 발전을 거듭해왔다. 이는 망의 진화로 인해 무선망 설계/관리/최적화 기법이 복잡/다양해지고 그래서 단순한 수작업이나 현장 기술자의 경험만으로는 명쾌한 해답을 내놓기 곤란한 상황이 많아짐을 의미한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 툴을 활용한 무선망최적화/엔지니어링 작업 프로세스를 체계적으로 정리하여 소개함으로써 현장 기술자가 보다 효율적이며 경제적인 무선망 최적화 기법에 익숙해질 수 있는 방법론을 제시한다.
측지망은 측량작업과 조정계산의 기준으로써 그 구성이 측량성과의 품질에 많은 영향을 미침에도 불구하고 대부분의 측지망 설계는 경험적 또는 단순한 기하학적 강도만을 기준으로 설계되어진다. 본 논문은 해석적 기법에 의한 측지망의 최적화 설계를 위하여 측지망의 품질을 평가하기 위한 다양한 기준을 분석하고 제시하기 위한 것으로써 측지망 품질평가 기준으로 정밀도(오자타원, 2DRMS, CEP), 신뢰성(내적신뢰성) 및 견인성(최대전단변형률, 주변형률, 면적변형률)을 제시하고 이를 실제 측지망의 설계에 적용함으로써 그 효용성을 평가하였다. 기관측된 실제 측지망에 8가지 품질평가 인자를 적용하여 측지망 최적화 설계의 효용성을 평가한 결과, 최적화 설계 전 후 품질평가 인자는 평균값에 있어서 정밀도는 2%, 신뢰성은 3%, 견인성은 3,001%로 향상되었으며, 최대값에 있어서 정밀도는 5% 신뢰성은 7%, 견인성은 16,957% 향상된 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 새로운 블록기반 신경망을 제안하고 블록기반 신경망의 패턴류 성능을 확인하였다. 블록기반 신경망은 4개의 가변 입출력을 가지는 블록을 기본 구성요소로하고 있으며 블록들의 2차원배열 형태로 이루어진다. 블록기반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬수 있는 새로운 신경망 모델이다. 블록 기반 신경망의 구조와 가중치를 재고성 가능 하드웨어(FPGA)의 비트열에 대응시키고 유전자 알고리즘에 의하여 전역최적화를 하여 구조와 가중치를 최적화한다. 유전 알고리즘에 의하여 설계된 블록기반 신경망을 비선형 결정평면을 가지는 여러 학습패턴에 적용하여 패턴분류 성능을 확인하였다.
교통망설계문제(network design problem, NDP)는 교통체계(transportation system)을 최적화시키는 설계변수(design parameter, design variable)를 구하는 문제이다. 본 연구에서는 교통망설계문제를 조금 변환시킨 목표지향 교통망설계문제(target-oriented network design problem, target-oriented NDP)를 제시하고 이를 풀기 위한 기법도 제시한다. 목표지향 교통망설계는 교통운영자(traffic operator) 또는 관리자(travel manager)가 특정 교통정책 목표(target)를 미리 설정하고 이를 달성하기 위한 최적 설계변수를 찾는 문제이다. 즉, 일반적인 교통망설계문제(general NDP)는 총통행비용이나 순편익 등 특정목적함수를 최적화시키는 설계변수를 찾는데 반해, 목표지향 교통망설계(target NDP)는 사전에 설정된 목표수준(target level)을 달성하기 위한 설계변수를 구하는 문제이다. 본 연구에서 제시된 목표지향 교통망설계모형을 교통수단분담문제에 적용하여 모형을 평가한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.829-835
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2009
다구찌 파라미터 설계는 품질특성의 변동을 최대한 줄이면서 동시에 품질특성의 평균을 목표치 가까이 가져가기 위한 설계인자의 최적조건을 찾는 방법이다. 제품의 설계단계에서 품질특성과 여러 개의 설계인자와의 관계는 복잡한 비선형 형태를 가지는 경우가 대부분이다. 신경망에서 유연한 모형선택과 학습능력은 알 수 없는 복잡한 비선형 형태를 파악하는데 아주 유용한 도구이다. 본 연구는 파라미터 설계에서 설계인자의 최적조건을 찾기 위하여 신경망을 이용한 최적화 방안을 제안하였다.
학습된 신경망(Pre-trained neural network)은 고정된 가중치(weight)를 갖는다. 이 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 신경망의 효과적인 디지털 하드웨어의 설계방법을 제안한다. 이를 위해 신경망의 PEs(Processing Elements)연산은 행렬-벡터 곱셈으로 표하고 고정된 가중치와 입력 데이터의 관계를 비트-레벨 어레이(array) 구조로 표현하여, 노드 소거와 가중치 비트 패턴에 따른 공유 노드 설정을 통한 최적화로 연산에 필요한 노드를 최소화한다. FPGA 시뮬레이션 결과, 완전한 정확성에 기반한 하드웨어를 설계하는 경우, 하드웨어 비용을 상당부분 줄였고 동작 주파수가 높다는 것을 확인하였다. 또한, 제안한 설계방법은 한정된 공간 내에서 많은 수의 PEs 구현이 가능함으로, 큰 신경망 모델에 대한 온-칩(on-chip) 구현이 가능하다.
가로망은 사회의 발전과 더불어 날로 늘어나고 있는 통행수요를 직접적으로 처리하게 되는 기반시설이다. 따라서 가로망의 구성과 운영은 심각하게 대두되고 있는 교통혼잡 등의 제반문제들을 해결하기 위해 기본적으로 고려되어야 한다. 이를 위해서 연구되어온 가로망 설계 모형들은 새로운 도로의 건설이나 기존 도로의 확장 등을 통해 가로망을 조정하여, 사용자들의 선택에 영향을 줌으로써 통행 흐름을 원활하게 하고자 한다. 이러한 가로망 설계 과정에서 사용자들에 의해서 초래된 통행비용의 개선과 이를 위해 사용된 투자비용 사이의 관계를 고려하여 적절한 대안을 선택하게 된다. 일반적으로 도시부의 경우, 차량들의 통행패턴은 가로망의 물리적 구성(기하구조, 용량 등)뿐만 아니라, 신호제어(주기, 녹색시간 등)에 의해서 결정된다. 그러므로 가로망 설계 모형에서 고려되는 사용자의 통행비용의 경우, 단순히 가로망의 통행시간 뿐만 아니라 신호제어에 의해서 부가되는 지체도 고려해야 하며, 이를 통해 가로망의 계획단계에서 중요하게 생각해야하는 요소의 하나인 차량의 이동성과 접근성의 부여도 가능하게 될 것이다. 즉, 이동성을 중요시하는 도로와 접근성을 위주로 하는 도로 각각의 기능에 부합하는 가로망 설계가 필요한 것이다. 위에서 언급한 것처럼 기존의 가로망 설계모형의 경우, 단순히 용량의 변화에 대한 링크 통행시간과 이로 인한 통행량의 변화만을 고려하고 있는 상황이다. 하지만, 도시부에서 실제 차량의 통행패턴은 단순히 도로의 기하학적 용량뿐만 아니라, 교차로에서의 신호제어에 의한 지체에도 상당한 영향을 받게 되며, 가로망 설계 모형에서 이를 반영할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 신호제어의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 performance function의 경우 비신호 교차로와 신호교차로에 대한 적절한 비교가 현재로서는 고려되고 있지 못하기 때문에, 구성되는 가로망의 경우 신호교차로들로만 구성되며, 부득이한 경우 입체교차의 형태로 구성되는 것으로 가정한다. 실제 가로망의 경우, 교통향이 많은 도시부의 경우 주가로망은 대부분 신호교차로와 입체교차로 구성되기 때문에 가능할 것으로 생각된다. 기존의 신호제어 모형과 가로망 설계모형을 결합하여 통합된 가로망 설계모형의 구축하기 위해, 기존의 연구결과들을 종합하여 보다 적절한 모형을 선택하고, 개선하며, 이의 적용성을 시험하기 위해서, 가상 가로망을 구성하여 모형의 적용 결과를 분석한다.
Mobile WiMAX(WiBro)를 비롯한 통신서비스는 정지 및 이동 중에도 다양한 형태의 휴대 단말기를 이용하는 가입자에게 음성 및 데이터 서비스를 제공하기 위한 양질의 QoS와 Seamless mobility를 보장하는 무선망의 구축이 필요하다. 무선망 구축을 위해서는 년도별/지역별 트래픽 수요예측 분석과 서비스 대상 지역에 대한 사업 단계별 망 구축 및 확장 시나리오에 따른 투자비의 산출과 양호한 서비스 품질을 보장하기 위한 무선망 설계가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 무선망설계 절차 및 무선서비스사업자의 경제적인 무선망 구축을 위해 필요한 무선망설계툴 운용방안에 대해 알아보고, 노미널 설계, 상세 설계, 그리고 망운용 및 최적화에 필수적인 KT가 자체 개발하여 휴대인터넷 망설계에 사용한 무선망설계툴 CellTREK의 최근 기능에 대해서도 간략하게 소개한다.
KT가 상용화한 휴대인터넷을 비롯한 통신서비스는 정지 및 이동 중에도 다양한 형태의 휴대 단말기를 이용하는 가입자에게 음성 및 데이터를 제공하기 위한 양질의 QoS와 Seamless mobility를 보장하는 무선망의 구축이 필요하다. 경제적인 무선망 구축을 위해서는 년도별/지역별 트래픽 수요예측 분석과 서비스 대상 지역에 대한 사업 단계별 망 확장 및 구축 시나리오에 따른 투자비의 산정과 양호한 서비스 품질을 보장하기 위한 무선망 설계가 선행 되어야 한다. 본 논문에서는 무선망설계 절차 및 무선서비스사업자의 경제적인 무선망 구축을 위해 필요한 무선망설계툴 운용방안에 대해 알아보고, 노미널 설계, 상세 설계, 그리고 망 운용 및 최적화에 필수적인 KT가 자체 개발하여 휴대인터넷 망설계에 사용한 무선망설계툴 CellTREK에 대해서도 간략하게 소개한다.
통신망 설계는 다양한 설계 인자들이 고려되는 다목적 함수 문제이다. 특히 망의 구성 비용, 메시지 지연 그리고 신뢰도는 망의 최대 효율을 얻는데 중요한 설계 인자이다. 최근 들어 유전자 알고리즘은 조합최적화 문제, 통신망 설계문제와 같은 현실적 문제를 위한 최적화 기법으로 널리 활용되어 지고 있다. 본 논문은 망의 구성비용과 메시지 지연시간을 최소화 하는 통신망 설계를 위한 다목적 유전 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘은 다목적 함수의 최적화에서 일반적으로 어려운 목적 함수간의 최적화를 위해 파레토를 이용하였다. 부호화 방법으로 프뤼퍼 숫자와 클러스터링 문자를 사용했고, 적합도 배분방법으로 파레토 순위할당 제거방법과 생태적 적소형태(niche-formation)방법을 사용하였으며, 조기수렴을 방지위해 변형된 엘리트 기법을 사용했다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘이 망구성의 후보해를 효과적으로 찾음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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