In the Grid Database, some replicas will have more requests from the clients than others. A fast consistency algorithm has been presented to satisfy the high demand nodes in a shorter period of time. But it has poor performance in multiple regions of high demand for forming the island of locally consistent replicas. Then, a leader election method is proposed, whereas it needs much additional cost for periodic leader election, information storage, and message passing, Also, false leader can be created. In this paper, we propose a tree-based algorithm for replica update propagation. Leader replicas with high demand are considered as the roots of trees which are interconnected. All the other replicas are sorted and considered as nodes of the trees. Once an update occurs at any replica, it need be transmitted to the leader replicas first. Every node that receives the update propagates it to its children in the tree. The update propagation is optimized by cost reduction for fixed propagation schedule. And it is also flexible for the dynamic model in which the demand conditions change with time.
본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 전력계통의 단기 부하 예측을 하는 방안을 제시한다. 기존의 단기 부하 예측은 시계열 분석 방법이 주를 이루었으며, 이러한 방법은 방대한 양의 자료를 기반으로 데이터베이스를 만들고 이를 이용하여 여러 가지 계수를 이용하여 수요를 예측함으로써 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 따라서 본 연구에서는 좀 더 적은 시간과 노력으로 부하예측이 가능하도록 데이터마이닝 기법을 이용하여 요일별 그리고 특수 일의 패턴을 분석하고 의사결정트리를 이용한 예측방법을 제시하고자 한다. 그리고 현재 전력거래소를 통해 거래되고 있는 계통한계가격과의 관계를 분석하여 예측 계수에 계통한계가격을 추가하여 예측방법을 제시하고자 한다.
The demand for public bicycles operated by the Seoul Metropolitan Government is increasing every year. The size of the Seoul public bicycle project, which first started with about 5,600 units, increased to 3,7500 units as of September 2021, and the number of members is also increasing every year. However, as the size of the project grows, excessive budget spending and deficit problems are emerging for public bicycle projects, and new bicycles, rental office costs, and bicycle maintenance costs are blamed for the deficit. In this paper, the Azure Machine Learning Studio program and the Boosted Decision Tree Regression technique are used to predict the number of public bicycle rental over environmental factors and time. Predicted results it was confirmed that the demand for public bicycles was high in the season except for winter, and the demand for public bicycles was the highest at 6 p.m. In addition, in this paper compare four additional regression algorithms in addition to the Boosted Decision Tree Regression algorithm to measure algorithm performance. The results showed high accuracy in the order of the First Boosted Decision Tree Regression Algorithm (0.878802), second Decision Forest Regression (0.838232), third Poison Regression (0.62699), and fourth Linear Regression (0.618773). Based on these predictions, it is expected that more public bicycles will be placed at rental stations near public transportation to meet the growing demand for commuting hours and that more bicycles will be placed in rental stations in summer than winter and the life of bicycles can be extended in winter.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3138-3150
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2021
Multimedia services on the Internet are continuously increasing. Accordingly, the demand for a technology for efficiently delivering multimedia traffic is also constantly increasing. The multicast technique, that delivers the same content to several destinations, is constantly being developed. This technique delivers a content from a source to all destinations through the multicast tree. The multicast tree with low cost increases the utilization of network resources. However, the finding of the optimal multicast tree that has the minimum link costs is very difficult and its calculation complexity is the same as the complexity of the Steiner tree calculation which is NP-complete. Therefore, we need an effective way to obtain a multicast tree with low cost and less calculation time on SDN-based smart network platforms. In this paper, we propose a new multicast tree generation algorithm which produces a multicast tree using an agent trained by model-based meta reinforcement learning. Experiments verified that the proposed algorithm generated multicast trees in less time compared with existing approximation algorithms. It produced multicast trees with low cost in a dynamic network environment compared with the previous DQN-based algorithm.
This paper proposes a short-term water demand forecasting algorithm based on kalman filtering with data mining for sustainable water supply and effective energy saving. The proposed algorithm utilizes a mining method of water supply data and a decision tree method with special days like Chuseok. And the parameters of MLAR (Multi Linear Auto Regression) model are estimated by Kalman filtering algorithm. Thus, we can achieve the practicality of the proposed forecasting algorithm through the good results applied to actual operation data.
컴퓨터 기술 발달로 수많은 객체들의 위치 및 각종 센서들로부터 많은 데이터들에 대한 처리가 요구되어지고 있다. 또한, 무선 통신 및 모바일 기술의 급속한 발전으로 위치 기반 서비스 및 모바일 응용 서비스와 같은 이동 객체에 기반한 다양한 서비스에 대한 요구도 증가하고 있으며, 이에 대한 교육적 측면에서 시각적으로 인덱싱되는 처리 결과도 필요하다. 이에 본 논문에서는 4개의 하위 트리를 갖는 $R^*$ tree 인덱스를 이용하여 객체 생성 및 삭제된 결과를 2D 환경에서 구현된 결과를 살펴본다.
현재 무선 센서 네트워크의 주소 할당 기법들은 수백 개 이상의 노드로 구성된 대규모 센서 네트워크를 지원함에 있어 한계를 갖고 있다. WSNs 관련 대표적인 표준화 단체인 ZigBee Alliance에서는 균형 트리 기반의 주소 영역을 구성한 후, 트리 구조에 맞추어 네트워크의 주소를 할당하는 분산 주소 할당 기법이 제시되었다. 하지만 일반적으로 실제 배치된 네트워크는 균형 트리 구조를 갖지 않으며 이로 인해 주소의 낭비 및 고갈이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 다수의 균형 트리를 동적으로 구성하는 계층적 클러스터 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 제시한다. 제안된 방안에서는 16-bit 주소 영역을 클러스터 식별자 영역과 클러스터 내 주소 영역으로 구분하여 각 클러스터 내부에서는 균형 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 사용하고, 주소 고갈 발생시에는 동적으로 새로운 클러스터를 형성하여 주소를 할당한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서는 제안된 프로토콜이 기존의 기법보다 주소 사용의 효율 및 고아 노드 발생 부분에서 향상된 결과를 보여준다.
최근 인터넷의 발달과 더불어 지리정보시스템(GIS, Geographic Information System)에 대한 인식이 저변 확대되면서 일반인들도 위치 검색 기능을 제공하는 웹GIS를 쉽게 이용할 수 있게 되었다. 현재 서비스되고 있는 모든 위치 검색 기능은 사용자가 하나의 검색어를 입력하고 그에 대한 결과를 보여주는 서비스에 한정되어 있다. 하지만 사용자의 검색 목적이 다양해짐에 따라, 여러 가지 행위를 동시에 할 수 있는 장소를 검색하는 서비스는 없었다. 예를들어, 점심을 먹은 후, 은행에서 업무를 보고, 영화 한 편을 보고자 할 때 이러한 관심 지역(POI, Point of Interest)들이 모여 있는 장소를 필요로 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자로부터 여러 장소를 입력받아 입력된 장소가 모여 있는 곳을 검색해주는 k-IPS 기법을 제안하고자 한다. 여기서 k는 다양한 행위를 할 수 있는 관심의 개수이다. 이 방법은 최소경계사각형(MBR, Minimum Bounding Rectangle)의 계층적 트리 구조인 $R^*$-tree 색인 기법을 이용하여 공간을 분할하고, 기존 공간 Join 연산의 성능 개선을 위하여 $R^*$-tree간의 겹치는 영역 추출하는 재귀적 공간 Join 연산을 구현하였다. k-IPS 기법의 성능 평가는 159개의 다양한 검색어 집합을 구성하여 k=2,3,4,6에 대한 검색 결과를 확인하였다. 실험 결과의 약 90%에 대해서 예상한대로 k개의 검색어 장소가 모여 있는 위치를 얻을 수 있었고, k=2,3,4의 처리 시간은 0.1초 이내의 응답을 얻을 수 있었다. k-IPS 서비스를 통하여 현대인의 순차적 생활 패턴에 맞춘 검색 서비스가 가능할 것으로 판단된다.
Social and scientific changes, i.e., global warming, desertification, pollution, biodiversity, bioenergy, plant variety protection, biotechnology, timber demand, reforestation in North Korea, and etc., were reviewed for new strategy of forest tree breeding in Korea. Diversified breeding goals, globalization of breeding target species, multidisciplinary research approaches, manpower networking, establishment of new administrative and research units in KFS and KFRI were proposed. Principles suggested for new tree breeding strategy are: 1) multi-disciplinary approach in settlement of objectives, breeding methods, and etc., 2) expansion of target trees including foreign species, 3) fulfillment of both domestic and international demands for forest tree breeding, 4) establishment of breeding program well-grounded on genetic resources conservation, 5) acknowledgement of breeding products (i.e., variety, technique, gene, and etc.) as goods, and 6) provision of more research opportunities for young scientists. Lastly, ongoing tree breeding project in Indonesia and NTFP R&D Center at the College of Forest and Environmental Sciences, Kangwon National University were introduced as examples of desirable breeding projects based on target species diversification, multidisciplinary approach, and manpower networking.
수송문제는 산업공학 및 OR 그리고 전자계산학 분야에서 중요한 문제 중의 하나로 인식된다. 수송 문제가 시설을 수립하거나 고객들의 요구를 이행하기 위한 추가적인 고정 비용과 연관될 때, fcTP(fixed charge Transportation Problem)라 한다. fcTP는 이전의 고전적인 방법으로 해결하기 어려운 NP-hard 문제들 중의 하나이다. 본 논문에서는 비선형 fcTP를 해결하기 위한 신장트리 기반 유전자알고리즘을 제안한다. 특히, 염색체(chromosome)에 대한 feasibility criteria와 repairing procedure를 포함하는 GA 염색체 표현에 대해 새로운 아이디어를 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 방법의 효율성을 입증하기 위한 여러 가지 수치 실험 결과를 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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