각 계층 네트워크가 세마포에 의하여 용량제한을 갖는 중첩형 대기행렬 네트워크의 평균대기시간에 관하여 연구하였다. 중첩형 대기행렬 네트워크는 고객의 대기시간 관점에서 보다 간단한 대기행렬 네트워크로 변환될 수 있다. 이러한 중첩형 대기행렬 네트워크의 가장 중요한 특성은 하위계층의 흐름이 상위 계층의 상태에 의존적이며, 제한을 받는다는 것이다. 이러한 형태의 대기행렬 네트워크는 성능분석을 정확히 할 수 없기 때문에, 변환된 중첩형 대기행렬 네트워크를 이용하여 평균대기시간에 대한 하한과 상한을 분석하고자 한다. 모의실험에 관한 측정은 도착분포가 단계형태 분포로서 포아송, 얼랑 그리고 초지수분포에 관하여 조사하였다. 이렇게 구한 범위는 추후에 좀 더 근접한 근사치를 구하는데 이용할 수 있다.
We consider transmission beamforming techniques for frequency-division-duplex (FDD) wireless communication systems using adaptive arrays to improve the signal quality of the array transmission link. We develop a simple effective transmission beamforming technique based on an approximated frequency tranlsation (AFT) to derive the tranmsiion beamforming weights from the uplink channel vector. This technique exploits the invariance of the short-time averaged fast fading statistics to small frequency translations. A simple approximate relationship that relates the transmission channel vector to the reception channel vector is derived. We have developed its practical alternative in which the frequency translation of the channel vector is performed at the principal angle of arrival (AOA) of the u;link synthestic angular spectrum instead of the mean AOA. To analyze the performance of the proposed methods, we consider the power loss incurred by applying the estimated channel vector instead of the true downlink channel vector. The performance is analyzed as a function of the mean AOA, the angular spread, the number of elements, frequncy difference between the uplink and the downlink, and the angle distribution. Their performance is also compared with that of the direct weight reuse method and the AOA based methods.
This paper presents characteristics of a virtual human's navigation using a limited perception-based mapping. Previous approaches to virtual human navigation have used an omniscient perception requiring full layout of a virtual environment in advance. However, these approaches have a limitation on being a fundamental solution for a human-likeness of a virtual human, because behaviors of humans are basically based on their limited perception instead of omniscient perception. In this paper, we integrated Hill's mapping algorithm with a virtual human to experiment virtual human's navigation with the limited perception. This approach does not require full layout of the virtual environment, 360-degree's field of view, and vision through walls. In addition to static objects such as buildings, we consider enemy emergence that can affect an virtual human's navigation. The enemy emergence is used as the variable on the experiment of this present research. As the number of enemies varies, the changes in arrival rate and time taken to reach the goal position were observed. The virtual human navigates by two conditions. One is to take the shortest path to the goal position, and the other is to avoid enemies when the virtual human encounters them. The acquired result indicates that the virtual human's navigation corresponds to a human cognitive process, and thus this research can be a framework for human-likeness of virtual humans.
Jo, Young Beom;Park, So-Hyun;Park, Juryong;Kim, Eung Soo
Nuclear Engineering and Technology
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제53권3호
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pp.752-762
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2021
The Smoothed Particle Hydrodynamics is one of the most widely used mesh-free numerical method for thermo-fluid dynamics. Due to its Lagrangian nature and simplicity, it is recently gaining popularity in simulating complex physics with large deformations. In this study, the 3D single/two-phase numerical simulations are performed on the Liquid Metal Reactor (LMR) centralized sloshing benchmark experiment using the SPH parallelized using a GPU. In order to capture multi-phase flows with a large density ratio more effectively, the original SPH density and continuity equations are re-formulated in terms of the normalized-density. Based upon this approach, maximum sloshing height and arrival time in various experimental cases are calculated by using both single-phase and multi-phase SPH framework and the results are compared with the benchmark results. Overall, the results of SPH simulations show excellent agreement with all the benchmark experiments both in qualitative and quantitative manners. According to the sensitivity study of the particle-size, the prediction accuracy is gradually increasing with decreasing the particle-size leading to a higher resolution. In addition, it is found that the multi-phase SPH model considering both liquid and air provides a better prediction on the experimental results and the reality.
본 연구는 시설 확장비용과 승객들의 지체시간 감소에 따른 편익을 고려한 항공의 핵심 시설 확장 문제를 다루고자 한다. 이를 위해 우리는 시계열 예측방법으로 널리 알려진 ARIMA model를 활용하여 계절 및 주기를 갖는 항공피크 수요를 예측한다. 승객이 공항에 도착한 후에 공항 내에서의 승객들의 흐름과 지체를 고려하여 실제 지체 편익을 추정하기 위해 이산사건 시뮬레이션 모형을 설계한다. 비용과 편익 간의 상충관계를 통해 우리는 컨베이어의 경제적 확장 대수를 결정한다. 인천공항의 사례를 활용한 실험이 수행되었으며, 실험 결과는 본 접근방법이 계절에 따른 승객의 도착 유형과 공항 내의 동적인 흐름을 반영한 시설의 확장 문제를 해결하는 데 효과적임을 보인다.
스쿨버스 경로문제는 학생들을 다수의 승차지점으로부터 학생들의 해당 학교까지 안전하고 효율적으로 수송할 수 있는 방법을 찾는 문제이다. 일반적인 스쿨버스 경로문제의 제약 조건으로는 차량의 용량, 학생의 최대 수송 시간, 학교의 도착 시간 제약 등이 있다. 본 연구에서는 기존의 혼승을 허용한 스쿨버스 경로 문제를 확장한 모델을 구축하고, 국내의 대학교 스쿨버스 운영 형태를 고려하여 학생들이 승차지점에 유동적으로 유입이 되는 상황을 고려한다. 본 연구에서 제시하는 모델에 대한 실험을 하기 위하여, 첫 단계로 Sweep Algorithm을 이용하여 초기 경로를 구성한다. 두 번째 단계에서는 전역탐색 능력이 있는 메타 휴리스틱 방법인 Genetic Algorithm을 이용하여 최선해을 도출 한다. 또한, 기존의 스쿨버스 경로문제에 적용되었던 현실 가능성 있는 제약들을 완화하여 다양한 시나리오를 구성하고 시나리오별 비교우위 평가를 한다.
바람에 의해 해외지역에서 국내로 유입되는 비래해충들은 주요 작물에 상당한 피해를 초래할 수 있다. 바람에 의한 비래해충의 이동 경로를 추정하기 위해 기상 모형들이 사용되는데, 본 연구에서는 비래해충이 도달할 수 있는 지역을 예측할 때 입력설정이 미치는 영향을 분석하였다. 벼멸구가 중국에서 국내로 유입된다는 가정하에 입자의 바람이동 경로를 추적하기 위해 개발된 HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) 모형을 사용하여 바람의 이동경로를 예측하였다. 중국, 한국 및 일본이 포함된 중규모 수치기상모형 자료를 사용하여 순간 및 평균 풍속자료가 포함된 기상입력자료를 생성하였다. 또한, 이동 경로 계산을 위해 계산 시간 간격을 1, 30, 60분으로 설정하였다. 중국에서 벼멸구가 관측된 지점에서 2019년과 2021년 6월 상순 기간 동안 바람의 이동 경로를 계산한 결과, 순간 풍속과 평균 풍속자료를 사용함에 따라 비래해충 도달지점에 큰 차이가 나타났다. 계산 시간에 따른 이동 경로 결과값들의 공간적 분포는 상대적으로 유사도가 높았으며, 순간풍속을 사용한 경우 벼멸구 관측지역과 비교적 유사한 경향이 나타났다. 이러한 결과는 바람 경로를 추적하여 비래해충 도착지점을 추정할 때 사용되는 입력자료의 특성을 파악하고 이들로부터 발생하는 불확도에 대한 고려가 필요함을 시사한다.
최근 국내에서는 대도시권의 교통혼잡 완화를 위하여 다양한 대중교통 활성화 정책을 시행중에 있다. 특히 대도시권역에서는 버스정보시스템이 도입되어 버스의 현재위치, 도착예정시간 등에 대한 정보를 제공하고 있다. 하지만 복잡한 도시부를 지나는 버스들의 경우 반복적인 교통혼잡과 버스몰림으로 인하여 정확한 통행시간 정보제공 시 정확도를 확보하는데 어려움이 있다. 기존 버스 통행시간 연구는 링크별 소통정보 제공방식으로 인하여 버스 이용자의 경로 통행시간 정보 제공 시 어려움이 있고, 데이터 기반의 단기 통행방식으로 중장기 정보 제공이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 경로기반의 중장기 버스통행시간 예측 방법론에 대한 연구를 실시한다. 이를 위하여 2015년 버스통행정보로 학습데이터, 2016년 자료로 검증데이터를 구성하였다. 학습데이터를 이용하여 버스통행정보를 분석하여 버스통행시간에 영향을 미치는 요인들을 출발시각, 요일, 그리고 기상요인 등으로 분류하고, 이들의 특성 값을 자기조직화지도를 활용하여 비슷한 통행 패턴을 가지는 군집으로 분류하였다. 도출된 군집들을 바탕으로 맑음과 우천시에 대한 요일/출발시각 별 버스통행시간 참조 테이블을 구성하였다. 검증데이터를 이용하여 본 연구에서 도출한 버스통행시간의 정확도를 검증하였다. 본 연구의 중장기 예측 알고리즘을 활용하여 기존의 직관적이고 경험적인 접근법의 한계를 극복할 수 있으며, 예측의 정확도 개선을 통한 버스이용자 만족도 향상 및 탄력적인 대중교통 정책 수립이 가능할 것으로 판단된다.
컨테이너 터미널에서의 선석 및 크레인 일정계획은 일정 기간 동안 입항 예정인 선박들을 대상으로 선석을 배정하고 접안 시기와 기간을 결정하며, 또한 각 선박별로 컨테이너를 싣고 내릴 크레인을 배정하되 각 크레인의 서비스 시작과 완료시간을 지정하는 전 과정을 포함한다. 이 문제는 기본적으로 다양한 제약조건을 만족해야 하는 제약만족 탐색 문제인 동시에, 각 선박의 희망 입출항 시간을 최대한 존중하면서 터미널의 운영 비용을 최소화할 수 있는 계획을 도출해야 하는 최적화 문제이기도 하다. 본 논문에서는 이 문제를 효과적으로 해결하기 위해 반복적 개선 탐색의 틀 내에서 제약만족 탐색기법을 적용하는 방안을 제시하고 있다. 실제 컨테이너 터미널에 대한 실험 결과 기존 알고리즘을 적용했을 때보다 더 좋은 계획을 수립할 수 있음을 확인하였다.
Purpose The purpose of this study is to develop intelligent vehicle parking distribution system based on LoRa network at the circumstance of traffic congestion during cultural festival in a local city. This paper proposes a parking dispatch and distribution system using a Q-learning algorithm to rapidly disperse traffics that increases suddenly because of in-bound traffics from the outside of a city in the real-time base as well as to increase parking probability in a parking lot which is widely located in a city. Design/methodology/approach The system get information on realtime-base from the sensor network of IoT (LoRa network). It will contribute to solve the sudden increase in traffic and parking bottlenecks during local cultural festival. We applied the simulation system with Queuing model to the Yudeung Festival in Jinju, Korea. We proposed a Q-learning algorithm that could change the learning policy by setting the acceptability value of each parking lot as a threshold from the Jinju highway IC (Interchange) to the 7 parking lots. LoRa Network platform supports to browse parking resource information to each vehicle in realtime. The system updates Q-table periodically using Q-learning algorithm as soon as get information from parking lots. The Queuing Theory with Poisson arrival distribution is used to get probability distribution function. The Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance. Findings This paper suggest a simulation test to verify the efficiency of Q-learning algorithm at the circumstance of high traffic jam in a city during local festival. As a result of the simulation, the proposed algorithm performed well even when each parking lot was somewhat saturated. When an intelligent learning system such as an O-learning algorithm is applied, it is possible to more effectively distribute the vehicle to a lot with a high parking probability when the vehicle inflow from the outside rapidly increases at a specific time, such as a local city cultural festival.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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