본 논문은 할당 문제의 최적해를 간단히 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 할당 문제의 최적해는 Hungarian 알고리즘으로 구한다. 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘의 4단계 수행 과정을 2단계로 단축시켰다. 첫 번째로, 행렬의 최소 비용을 선택하고 행과 열의 값을 삭제하는 과정을 거쳐 초기 할당을 수행하였다. 두 번째로 할당을 조정하는 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 27개의 균형 할당 문제와 7개의 불균형 할당 문제에 적용한 결과 Genetic 알고리즘으로 찾지 못한 최적해를 찾는데 성공하였다. 따라서 제안된 알고리즘은 Hungarian 알고리즘을 대체하여 일반적으로 적용할 수 있을 것이다.
이적작업은 자동화 컨테이너 터미널에서 하역작업의 생산성을 높이는 중요한 운영 전략 중의 하나이다. 이는 장치장 크레인의 이동시간과 재작업을 줄이기 위해 장치장 블록 내 컨테이너들의 재배치하는 작업을 의미한다. 이적작업은 주로 크레인의 유휴시간에 수행되며 장치장 크레인의 추가적인 하역 작업을 요구한다. 이적작업계획이 수립된 후 작업할당 문제가 다루어진다. 크레인 작업할당 문제는 작업가능시간에 대한 제약을 고려하여 이적작업의 효과를 최대화시키기 위해 장치장 크레인이 처리할 이적작업을 선정하고 이들의 작업순서를 정하는 것이다. 본 연구는 혼합정수계획법을 이용하여 장치장 크레인의 작업할당 문제를 모형화 하고 실효적인 이용을 위해 수치실험을 통해 여러 작업할당 규칙의 수행도를 비교분석하였다.
본 논문은 서로 다른 성능을 가진 프로세서들로 구성된 다중컴퓨터 시스템에서 태스크의 할당에 관한 문제를 다룬다. 다중 컴퓨터 시스템의 성능을 최대로 발휘하기 위해서는 분산구조를 가진 프로그램 모듈들을 실행시간을 최소화하도록 각 프로세서에 할당하여야 한다. 이러한 할당방법을 태스크의 균등할당이라 하는데 부하가 적절하기 못한 프로세서는 제 성능을 발휘하지 못하고 전체 시스템의 성능을 저하시키기 때문에 태스크를 균등하게 할당하는 것이 성능향상을 위한 좋은 방법이다. 이러한 태스크 할당문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 비 균등 할당의 비용을 수식화 할 수 있는 새로운 목적함수를 제시하였다. 제안된 목적함수를 사용하여 태스크 할당문제를 통신비용과 작업비용, 그리고 비 균등 할당비용의 합을 최소화하는 문제로 단순화 시켰다. 이렇게 변화된 문제는 NP-hard의 문제이므로 최적에 근사한 할당을 구하는 $O(n^2m)$의 복잡도를 가지는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 이때 m, n은 각각 태스크와 프로세서의 개수이다.
셀룰러 네트워크에서의 효율적인 채널 할당 문제는 통신자원의 사용을 최적화하려는 의도에서 여러 연구자들에 의해 최근 활발히 연구되고 있다. 셀룰러 네트워크는 셀을 나타내는 노드들로 이루어진 삼각형의 격자모양의 그래프로 모델 되어지며, 셀룰러 네트워크에서의 채널할당 문제는 그래프에서의 컬러링 문제로 바꿔질 수 있다. 본 논문에서는 셀룰러 네트워크에서의 최적의 채널 할당 알고리즘을 제안하며, 셀의 수가 N일 때 시간 복잡도가 O(N)인 알고리즘이다.
본 논문은 위성간 링크를 이용하여 저궤도 위성망을 구성할 때 발생하는 링크할당 문제를 효율적으로 풀기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 위성 궤도운동의 주기성에 기반하여 저궤도 위성망을 유한상태기계로 모델링한 후에, 유한상태기계의 각 상태에서 최적의 링크할당을 구하기 위해서 조합형 최적화 문제에 많이 쓰이는 시뮬레이팅드 어닐리을 이용한다. 제안된 기법의 이점은 저궤도 위성망을 유한상태기계로 모델링함으로써 도적인 움직임을 보이는 저궤도 위성망에서의 링크할당 문제를 고정된 위상을 가지는 망에서의 링크할당 문제로 단순화시키고 이를 토대로 최적화기법을 적용할 수 있다는 것이다. 시뮬레이티드 어닐링에 의하여 최적화된 링크할당의 성능은 정규링크할당과의 비교.분석을 통해서 평가된다. 최적화된 링크할당과 정규링크할당의 성능분석을 위하여 정적경로배정과 동적경로배정 기법이 고려된다. 시뮬레이션을 통한 실험결과는 정적경로배정을 적용한 최적링크할당 기법이 호 봉쇄확률 측면에서 최고의 성능을 가짐을 보여준다. 링크할당기법이 같은 경우에는 정적경로배정이 동적경로배정보다 우수한 성능을 보이는데 이는 동적경로배정의 경우에 상태전이 후에 경로배정 표가 안정화되기 위해서 많은 시간을 필요로 하기 때문이다. 본 논문에서는 제안된 링크할당 기법은 작은 용량의 위성간 링크를 가지고서 많은 호에대한 서비스를 제공하고자 할 때 유용하며, 호의 서비스를 위하여 실제로 필요한 위성간 링크의 용량은 실험결과로부터 유추될 수 있다.
데이타 및 음성 등의 통신에서 무선 통신의 비중은 날로 증가하고 있다. 그러나 무선 통신에서는 유선통신에 비해 여러 가지 자원의 제약을 받는다. 컴퓨터, PDA, 이동통신기기 등 급격히 증가하는 무선 단말기의 증가에 따른 통신량 수요를 충족하기위해 제한된 자원을 보다 효율적으로 사용해야 한다. 무선 통신에 있어 효율성이 필요한 자원중의 하나가 주파수 이다. 효율적 주파수 사용을 위한 주파수 할당 문제에 관한 연구는 현재 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 주파수 할당 문제가 NP-Complete의 어려운 문제로 실험적 연구를 통한 접근과 함께 이에 대한 이론적 이해 또한 필요하다. 주파수 할당 문제의 이론적 연구 중 셀룰러 위상구조에서의 크로마틱 대역폭 문제의 하한 값이 $O(k^2)$로 알려져 있다. 본 논문에서는 셀룰러 위상구조에서의 크로마틱 대역폭 주파수 할당 문제의 하한 값으로 기존에 알려진 $O(k^2)$보다 향상된 하한 값 $O(k^3)$을 제시하여, 주파수 할당 문제의 보다 정확한 이론적 이해를 제시하였다.
링 루팅 및 파장할당 문제는 최근 활발하게 구축되는 있는 WDM 링의 설계 및 운용에 있어서 매우 중요한 문제이다. 이 문제는 링 상의 노드 쌍간에 단위수요가 주어졌을 때, 각 수요들을 링 상의 두 가지 가능한 경로 중 하나로 보내기 위한 광경로의 설정과 설정된 광경로에 파장을 할당하는 두 가지 의사결정을 동시에 결정하여야 하는 매우 복잡한 문제이다. 또한 파장할당시에 동일한 링크를 공유하는 광경로에는 동일한 파장을 할당할 수 없다는 제악이 있으면서, 목적함수는 할당하는 파장의 수를 죄소화하는 것이 된다. 본 연구에서는 링 루팅 및 파장할당 문제에 대매 평행루팅을 만족하는 최적해가 항상 존재한다는 것을 보이고, 최적해의 다양한 특성들을 규명하기로 한다. 또한 새로운 하한을 제시하고 이 하한이 기존의 하한에 비해서 매우 효과적임을 보이도록 한다.
특정 셀의 트래틱 증가와 같은 환경변화 요인으로 인해 셀이 신설되거나 기존 셀에서 추가로 채널을 필요로 할 경우, 새로이 채널을 할당해야 한다. 이때 기존에 할당된 채널들은 변경하지 않는 범위에서 추가로 채널을 할당하는 문제를 적응적인 채널할당문제라 정의한다. 본 논문에서는 흡필드 신경회로망을 적응적인 채널할당문제에 적용한다. 특히 기존 할당상황에 대한 정보를 이용하여 신경회로망에서 뉴런초기값을 결정하였다. 위의 모델을 예제에 적용시켜 본 결과 제약조건을 만족하는 채널할당을 찾을 수 있었다.
멀티코어 환경에서는 공유 데이터에 대한 동기화로 인한 병목 현상이 중요한 문제점 중의 하나이다. 그리고 동적 메모리 할당자는 대량의 메모리를 할당 및 해제하는 프로그램에서 공유 데이터에 대한 동기화 문제로 성능 저하를 유발시키고 있다. 이를 해결하기 위해 다양한 lock-free 메모리 할당 기법들이 소개되었지만 false sharing과 heap blow-up과 같은 여러 가지 문제점들을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 새로운 연속할당 기법을 제안하고, 이를 이용하여 동일 블록 내의 오브젝트 할당/해제에 따른 동기화 문제를 해결함으로써 효과적인 lock-free 메모리 할당 기법을 제안하였다. 그리고 제안 기법을 구현하여 기존의 메모리 할당 기법들과 실험을 통하여 검증하였으며, 대량의 메모리를 사용하는 멀티 스레드 환경에서 특히 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
최상의 에이전트-작업 할당을 결정하는 문제는 조합 최적화(combinatorial optimization)의 대표적인 문제이자 NP-난해(NP-hard)임이 알려져 있다. 본 연구에서는 에이전트와 작업의 할당 시 결정되는 작업 수행 확률(completion probability)이 불확실한 상황에서의 문제를 다룬다. 에이전트나 작업 내부의 요인 혹은 시스템 외적인 요소로 인한 작업 수행 확률은 고정적이기보다 불확실성을 갖는 것이 일반적이다. 불확실성을 고려하지 않은 할당 결정은 변동성이 있는 현실 상황에서 효과적이지 않은 결정이 될 수 있다. 작업 수행 확률의 불확실성을 수학적으로 반영하기 위해 본 연 구에서는 추계적 계획법(stochastic programming)을 활용한 수리 모형을 제시한다. 본 연구에서는 효율적으로 문제를 풀기 위해 표본 평균 근사법(sample average approximation)을 활용한 알고리즘을 제안한다. 본 문제 해결 방법론을 이용해 효과적인 할당 결정과 상한값과 하한값을 구할 수 있고, 결과의 성능을 확인하기 위해 최적 격차(optimality gap)와 분산을 실험을 통해 제시한다. 이를 통해 알고리즘으로 구한 할당 결정의 우수성 및 강건성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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