본 논문에서는 병렬 정보검색 시스템에 있어 클러스터 문서할당을 위한 두 가지 휴리스틱 기법을 제시한다. 효율적 문서할당에 관한 매핑 문제를 정의하고 유전알고리즘과 모의냉각기법에 기반을 두는 휴리스틱 매핑 알고리즘을 기술한다. 알고리즘 성능실험과 관련하여 시뮬레이션을 통한 다른 할당 알고리즘과 비교평가한 결과 개선된 성능을 얻을 수 있었다.
매체공유기반 통신 시스템은 매체접근제어 과정에서 단말기의 채별 점유 제약 조건에 따라 크게 완전매체공유 시스템과 불완전매체 공유 시스템으로 구분할 수 있다 본 논문은 불완전매체공유 시스템의 매체접근제어기법의 개발을 위해 채널할당기법을 다루었다. 최적 채널할당기법은 채널할당 문제를 다중항목흐름(multi-commodity flow) 최대화 문제로 간주하고 선형 프로그래밍 문제를 유도하여 전역 최적해를 구한다. 또한 연산 복잡도를 낮추기 위한 대안으로 준최적 채널할당기법을 제안한다. 이 방식은 2단 iSLIP 채널할당기법과 순차적(sequential) 채널할당기법으로 구분하여 제안한다. 모의실험 결과 순차적 채널할당기법이 2단 iSLIP 채널할당기법 비해 상대적으로 낮은 연산 복잡도와 우월한 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.
최근 공간 정보는 생산 되는 양과 데이터의 생성 빈도 및 다양성으로 인해 기존의 공간 데이터베이스 시스템에서 처리하기 어렵다. 그래서 공간 정보는 빅데이터와 연계에 관한 시도가 활발히 진행되고 있다. 그러나 효율적인 단일할당, 다중할당 색인기반 공간 연산에 대한 연구는 거의 없다. 이 논문에서는 공간 연산 중 비용이 매우 큰 공간 조인을 빅데이터 시스템에서 처리하기 위한 고려요소를 제시하고자 한다. 구체적으로 맵리듀스 시스템의 태스크 할당을 위한 단일 할당 공간 색인방안을 설명하고, 불균일 분포가 심한 공간 정보의 특성을 고려한 부하 균등화 시 고려 요소를 제시하고자 한다. 맵리듀스와 같은 병렬 공간 데이터베이스 시스템에서의 두 가지 문제인 데이터 불균일 분포 문제와 경계 겹침 색인의 문제와의 연관성을 기술한다.
본 논문은 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing; 직교 주파수 분할 다중)또는 MIMO(Multiple-input Multiple-output; 다중안테나) 시스템과 같이 여러개의 부채널이 존재하는 노드들로 구성된 다중 홉 중계 네트워크에서, 부채널할당 및 전력할당의 동시 최적화를 위한 통합적 접근방법을 제시한다. 다수의 부채널이 존재하는 경우 중계기는 전력할당외에도 첫 번째 홉과 두 번째 홉간의 부채널 matching을 통해 성능을 최적화 할 수 있게 된다. 그러나 두 홉간의 부채널 matching문제는 복잡한 조합론적 문제이므로 부채널할당과 전력할당의 동시 최적화 문제는 일반적으로 그 최적해를 구하기가 아주 어려운 문제로 알려져 있다. 하지만 본 논문에서는 재배열 부등식을 이용하여 복잡한 동시최적화 문제가 많은 경우 효율적으로 풀릴 수 있음을 보이고 다양한 예제롤 통해 제안된 접근법이 아주 유용함을 보인다.
본 논문은 할당 문제의 최적해를 찾는 대표적인 Hungarian 보다 간단히 최적해를 구하는 알고리즘을 제안하였다. Hungarian 알고리즘은 행과 열의 최소 비용을 선택하고 각 비용에서 최소 비용을 뺀다. 다음으로 0을 모두 포함하는 최소한의 선이 행의 개수 가 될 때까지 수행한다. 반면에 제안된 알고리즘은 단지 행에 대해 최소 비용을 선택한다. 다음으로 열에 대해 2개 이상 선택된 열을 출발지로, 하나도 선택되지 않은 열을 목적지로하여 출발지의 비용에서 목적지의 최소 비용과의 차이인 기회비용이 가장 큰 비용은 고정시키고 기회비용이 보다 작은 비용들을 다음으로 큰 비용으로 이동시키는 방법을 적용하였다. 제안된 방법을 25개의 균형 할당과 7개의 불균형 할당 문제에 적용하여 Hungarian 알고리즘과 동일한 최적해를 구하는데 성공하였다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 수행 복잡도 $O(n^3)$를 $O(n^2)$로 개선하였으며, 불균형을 균형 할당 문제로 변환시키는 과정도 수행하지 않는 단순한 알고리즘이다. 따라서 할당 문제의 Hungarian 알고리즘을 대체시킬 수 있을 것이다.
IEEE 802.15.4 기반의 무선 센서 네트워크는 다양한 종류의 센서들로 구성된다. 이러한 센서들은 각각 다양한 주기들로 중심 노드에게 데이터를 전송하고자 한다. 슈퍼프레임마다의 주기적인 전송을 위해 IEEE 802.15.4에서는 GTS(Guaranteed Time Slot) 메커니즘을 제공한다. 하지만 하나의 센서 네트워크에서 슈퍼프레임 길이는 모두 동일하기 때문에 이보다 긴 주기를 갖는 센서들은 GTS를 할당받고도 데이터를 전송하지 않는 경우가 발생할 수 있다. 때문에 IEEE 802.15.4의 GTS 메커니즘에서는 낮은 사용 효율의 문제가 발생한다. 본 논문은 이러한 문제를 보완하고자 주기적 GTS 할당 방법(PGTS: Periodic Guaranteed Time Slot)을 제안한다. 주기적 GTS 할당 방법에서는 단말들이 GTS 요청 시 자신의 데이터 전송 주기를 PAN 코디네이터에게 보고하고, PAN 코디네이터는 이를 고려하여 단말의 주기에 따른 슈퍼프레임에서만 GTS 구간을 할당한다. 이를 통해 주기적 GTS 할당 방법은 기존 GTS 할당 방법보다 대역의 낭비를 줄여 GTS를 효율적으로 사용가능하도록 하고 더 많은 수의 단말들에게 GTS를 배정할 수 있게 한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 결과를 통해 주기적 GTS 할당 방법이 IEEE 802.15.4의 GTS 할당 방법보다 효율적이며 더 많은 수의 단말에게 GTS를 할당할 수 있음을 확인하였다.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 전송방식의 장점은 높은 주파수 효율, RF간섭에 대한 강인성, 낮은 다중 경로 왜곡 등을 들 수 있다. 다중 사용자 OFDM의 채널용량을 확대하기 위해서는 사용자간의 부채널과 비트 할당의 효율적인 알고리즘을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 다중 사용자의 전송요구량을 만족하는 최적 부채널 및 비트 할당 문제를 0-1 정수계획법 모형으로 형성하고, 원래 문제의 선형계획법 완화 (linear programming relaxation)문제를 dual-decomposition과 subgradient 알고리즘을 사용하여 해를 구하는 효과적인 알고리즘을 제시한다. 또한 dual-decomposition으로 구한 목적함수값은 원래 문제의 선형계획법 완화문제의 최적목적함수 간과 동일함을 증명하였다 모의실험을 통하여 다수의 문제에 대하여 원래 문제의 최적 목적항수값에 대한 dual-decomposition으로 구한 하한의 성능을 제시하였다. MQAM (M-ary Quadrature Amplitude Modulation)을 사용하고 3개의 독립적인 Rayleigh 다중 경로로 구성된 주파수 선택적 채널을 가정한 경우 MATLAB을 사용한 모의실험에서 0-1 정수계획 법으로 구한 최적해의 성능을 실험하였다.
본 연구는 컨테이너 터미널에서 선박의 선적작업을 위한 선석배정 및 크레인 할당문제를 동시에 결정하는 문제를 다루고 있다. 실제 컨테이너 터미널에서 고려하고 있는 다양한 형태의 제약을 고려하여 선석계획 및 크레인할당 문제에 대한 혼합정수모델을 제시하였다. 제안된 문제에 대해 좋은 해를 짧은 시간 안에 구하기 위하여 발견적 해법을 제시하였다. 또한 수치예제를 이용하여 제시된 발견적 기법의 수행도를 비교분석하였다. 분석결과 제시된 기법은 짧은 시간 안에 좋은 해를 제공하는 것으로 나타났다.
이동통신에 있어서 채널 할당 문제는 조합적 최적화 문제로 문제의 범위가 증가함에 따라 계산량이 지수함수적으로 증가하는 NP-완성형 문제이다. 본 논문에서는 Hopfield 모델을 이용하여 동일 채널 간섭, 인접 기지국 간섭, 동일 기지국 간섭등의 제약조건을 만족하여 각 기지국의 채널 요구량에 따라 채널을 할당하는 방법을 고려하였다. 본 논문에서 고려한 Hopfield 모델은 현재의 하드웨어 구현기술의 제약 요건등을 고려하여 가장 기본적인 모델을 가정하였으며, 고정 채널할당 방법에서 균일, 불균일 트래픽 요구량을 고려하였고, 동적 채널 할당 방법의 적용 가능성을 타진해 보았다.
본 논문에서 다루는 문제는 채널의 위쪽 행에 위치한 P가지 색을 가지는 점들을 아래쪽 행의 점들에 밀도가 최소가 되도록 연결하는 채널 라우팅 문제이다. 위쪽 행에 위치한 점들이 동일한 색을 가지거나 단지 2가지 색을 가지는 경우는 [1, 2]에서 다루어졌다. 본 논문에서는 P가지 색을 가지는 경우로 일반화한다. 우선 임의의 값 d가 주어질 때, d이하의 밀도를 가지는 할당이 존재하는지 결정하는 문제를 O(p(n+m)log(n+m))시간에 풀 수 있음을 보인다. 이를 이용해서 최소 밀도 값의 할당을 찾는 문제를 해결할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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