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.
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.
무기체계의 기능 및 성능 검증을 위한 시험들이 지속적으로 증가함에 따라 가용 자원들의 효율적인 활용을 위한 방안에 관련된 연구가 대두되고 있으며, 자원할당 복잡도가 증가함에 따라 시험계획 시에 의사결정 지원이 요구되고 있다. 시험자원할당은 전통적인 FJSP(Flexible Job Shop Problem)와 기본적으로 동일한 문제이며, 이는 NP-hard문제로서 기존의 경험기반 시험자원 할당 방법으로는 시간 효율적인 자원할당에 있어서 한계가 존재한다. FJSP에 유전자알고리즘을 적용한 최적해 탐색 연구가 진행되어 왔지만, 하나의 기계조작에 대해 두 개 이상 기계의 동시 작동이 필요한 시험자원할당 도메인에서의 적용은 제한적이다. 이에 본 논문에서는 가변 그룹 유전자알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 수작업 기반의 기존 시험자원할당을 자동화하고 최적화함으로써 시험 효율을 향상시킬 것으로 기대되며, MATLAB을 이용한 시뮬레이션을 통해 그 적용성을 확인하였다.
위성통신 중계기의 한정된 자원 (대역/전력 등)의 사용 효율올 극대화하기 위하여는 위성통신 시스템간 또는 시스템 내에서 발생하는 동일채널간섭 효과를 최소화하도록 서비스를 할당하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 위성통신 서비스별 증계기 할당 목적에 최적이라 생각되는 cost 설정 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 제안한 방식의 효율성을 보였다. 서비스 할당문제 자체보다는, 특히 서비스 할당을 위한 cost 설정문제 (BER 성능을 최적화하는 기준의 cost 선정 방식)에 국한하여 cost 설정을 위한조건 및 이를 만족하는 cost 함수에 대해 연구하였다. 제안한 cost 설정 방식은 위성통신 서비스의 할당문제에 매우 효과적으로 적용될 수 있을 것이다.
WDM 네트워크에서는 파장이 어떻게 할당되는지에 따라 다양한 논리적 토폴로지가 형성되기 때문에 파장 할당이 매우 중요한 문제이다. 기존의 파장 할당 알고리즘은 무한한 수의 ADM을 가정하거나 시간 복잡도를 고려하지 않았다. 제안되었던 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 RCL 알고리즘의 경우, 불필요한 블로킹을 발생시킨다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 동적인 트래픽 요청에 대해 기존 기법보다 시간 복잡도를 줄이면서 I/O 블로킹과 파장 블로킹을 모두 최소화할 수 있는 파장 할당 알고리즘을 제안한다.
본 연구는 무선 및 사용자요구사항 등 환경의 변화에 따라 부반송파(subcarrier) 할당, 변조방식 및 전력량을 조절하는 적응형 다중사용자 OFDM 시스템을 다룬다. 먼저 사용자별 전송요구 비트수 및 전체 사용가능한 전력량에 대한 제약 조건하에서 총 데이터 전송량(Throughput)을 최대화하는 최적화 문제를 모형화한다. 이 문제는 대부분의 기존 연구들을 포함할 수 있을 정도로 포괄적이지만 미분이 불가능한 비선형 최적화 문제이면서도 빠른 계산시간을 요구한다. 본 연구는 쌍대간격(Duality Gap)이 0이라는 제안 문제의 특성을 바탕으로 하여 Subgradient 쌍대최적화(Dual Optimization) 기법을 적용한다. 또한 이러한 접근법은 사용자 또는 무선환경의 변화에 적극적으로 적응하는 무선자원 할당 메커니즘을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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