The ELD computation has been based upon the so-called B-coefficient which uses a quadratic approximation of system loss as a function of generation output. Direct derivation of system loss sensitivity based on the Jacobian-based method was developed in early 1970s', which could eliminate the dependence upon the approximate loss formula. However, both the B-coefficient and the Jacobian-based method require a complicated Procedure for calculating the system loss sensitivity included in the constraints of the optimization problem. In this paper, an ELD formulation in which only the bus power equations are defined as the constraints has been introduced. Derivation of the partial derivatives of the system loss with respect to the generator output and calculation of the penalty factors for individual generators are not required anymore in proposed method. A comprehensive solution procedure including calculation of the Jacobians and Hessians of the formulation has been presented in detail. Proposed ELD formulation has been tested on a sample system and the simulation indicated a satisfactory result.
In vertically overlaid cellular systems, a temporary traffic concentration can occur in a hot-spot area, and this adversely affects overall system capacity. In this paper, we develop an adaptive hot-spot operating scheme (AHOS) to mitigate the negative effects from the nonuniform distribution of user location and the variation in the mixture of QoS requirements in orthogonal frequency division multiple access downlink systems. Here, the base station in a macrocell can control the operation of picocells within the cell, and turns them on or off according to the system overload estimation function. In order to determine whether the set of picocells is turned on or off, we define an AHOS gain index that describes the number of subcarriers saved to the macrocell by turning a specific picocell on. For initiating the picocell OFF procedure, we utilize the changes in traffic concentration and co-channel interference to the neighboring cells. According to computer simulation, the AHOS has been proved to have maximize system throughput while maintaining a very low QoS outage probability under various system scenarios in both a single-cell and multi-cell environments.
무선 통신망은 음성위주의 아날로그 방식에서 출발하여, 다양한 서버스 능력을 갖는 디지럴 방식으로 진화되고 있으며 궁극적으로는 멀티미디어 서비스가 가능한 IMT -2000으로 발전할 것이다. 무선망에서 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서는 한정된 무선 대역폭을 트래픽 특성에 따라 동적으로 활용할 수 있는 방안이 요구된다. 본 논문에서는 IMT - 2000 환경에서 이동체의 이동 방향을 추정하여 이를 근거로 대역폭을 예약하고, 멀티미디어 트래픽을 전송하는 대역 할당 및 호 수락 제어 기법을 제안한다. 이 기법은 수신 신호 세기(RSS: Received Si맹a1 Strength) 이외에 이동체와 기지국간이 거리, 이동체의 이동방향, 이동체의 이전위치와 같은 부정확한 다수의 파라미터를 동시에 고려하는 퍼지 다기준(multi-criteria) 의사 결정 방법을 이용하여 이동체의 위치를 추정한다. 시뮬레이션에 의해 성능을 분석하였다.
This paper develops an real-time expert system for the electronic interlocking system. it obtains the higher safety by determining the railway interlocking strategy in order to prevent trains from colliding, and derailing in the viewpoint of veteran expert, considering the situation of station in real-time. The expert system determines the real-time interlocking strategy by confirming the interlocking relationships among signal facilities based on the interlocking knowledge base from input information such as signal, points, and it is implemented as the rule-based system in order to represented accurately and effectively the interlocking relationships. Especially in case of emergency the function which determines the rational route coordinating with IIKBAG on the workstation is designed in order to minimize the spreading effect. It is implemented in C computer language for the purpose of the implementation of the inference engine using the dynamic memory allocation technique, the build and interface of the station structure database. And, the validity of the built expert system is proved by simulating the diversity cases which may occur in the real system for the typical station model.
본 논문에서는 H.263 부호기에서 적정 화질과 일정한 전송율을 유지하는 양자화 변수 추정을 위한 퍼지 제어기를 제안하였다. 퍼지화 방법으로는 Mamdani 방법을 이용하며, 역퍼지화는 무게중심법을 이용하였다. 움직임 벡터에 따른 시간적 특성을 추정할 때 공간영역에서 분산과 엔트로피는 시각적 특성과 상관관계가 있다. 따라서 퍼지 입력변수로 영상의 분산값, 엔트로피 및 움직임 벡터를 이용하였다. 퍼지 소속함수를 유도하고, 시각적 특성에 적합한 퍼지감도를 결정하였으며, FAM 뱅크를 설계하였다. 실제 동영상 압축에 퍼지 규칙을 적용하였으며, 퍼지 양자화를 이용하여 효율적인 율제어와 최적의 비트할당 및 주관적 화질 특성이 유지되는 결과를 얻었다.
The development of mobile applications is fast in recent years. However, nearly all applications are for messaging, financial, locating services based on simple interactions with mobile users because of the limited screen size, narrow network bandwidth, and low computing power. Processing an algorithm for supporting a group decision process on mobile devices becomes impossible. In this paper, we introduce the mobile-oriented simple interactive procedure for support a group decision making process. The interactive procedure is developed for multiple objective linear programming problems to help the group select a compromising solution in the mobile Internet environment. Our procedure lessens the burden of group decision makers, which is one of necessary conditions of the mobile environment. Only the partial weak order preferences of variables and objectives from group decision makers are enough for searching the best compromising solution. The methodology is designed to avoid any assumption about the shape or existence of the decision makers's utility function. For the purpose of the experimental study of the procedure, we developed a group decision support system in the mobile Internet environment, MOBIGSS and applied to an allocation problem of investor assets.
It is not easy job to find a underwater target using sonar system in the ASW operations. Many researchers have tried to solve anti-submarine search problem aiming to maximize the probability of detection under limited searching conditions. The classical 'Search Theory' deals with search allocation problem and search path problem. In both problems, the main issue is to prioritize the searching cells in a searching area. The number of possible searching path that is combination of the consecutive searching cells increases rapidly by exponential function in the case that the number of searching cells or searchers increases. The more searching path we consider, the longer time we calculate. In this study, an effective algorithm that can maximize the probability of detection in shorter computation time is presented. We show the presented algorithm is quicker method than previous algorithms to solve search problem through the comparison of the CPU computation time.
In this paper, various modulation techniques, including the legacy Global Navigation Satellite System (GNSS) signal modulation techniques, are introduced and the spectral characteristics and correlation characteristics of signals with various modulation techniques are analyzed based on numerical simulation. With the development of various GNSS services, the limited frequency band has become increasingly saturated, and issues of interoperability and compatibility have emerged in the new GNSS design. Since the efficient allocation of frequency resources is closely related to spectrum design, modulation techniques are one of the important signal design parameters of new signal design. Signal modulation techniques are closely related to various figure of merits (FoMs) as well as spectrum characteristic, and in some cases there is a complicated trade-off between FoMs. Thus, the FoMs associated with modulation technology should be analyzed and the best signal candidates should be chosen carefully via the trade-off analysis for FoMs. In this paper, we define the modulation technique based on Phase Shift Keying (PSK), Binary Offset Carrier (BOC) and Continuous Phase Modulation (CPM) for the design of KPS signals, and the FoMs of signals in terms of spectrum and correlation function are evaluated. Signals with various modulation techniques are implemented through a numerical simulation, and the relevant FoMs are analyzed.
Network slicing is a promising paradigm and significant evolution for adjusting the heterogeneous services based on different requirements by placing dynamic virtual network functions (VNF) forwarding graph (VNFFG) and orchestrating service function chaining (SFC) based on criticalities of Quality of Service (QoS) classes. In system architecture, software-defined networks (SDN), network functions virtualization (NFV), and edge computing are used to provide resourceful data view, configurable virtual resources, and control interfaces for developing the modified deep reinforcement learning agent (MDRL-A). In this paper, task requests, tolerable delays, and required resources are differentiated for input state observations to identify the non-critical/critical classes, since each user equipment can execute different QoS application services. We design intelligent slicing for handing the cross-domain resource with MDRL-A in solving network problems and eliminating resource usage. The agent interacts with controllers and orchestrators to manage the flow rule installation and physical resource allocation in NFV infrastructure (NFVI) with the proposed formulation of completion time and criticality criteria. Simulation is conducted in SDN/NFV environment and capturing the QoS performances between conventional and MDRL-A approaches.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.196-203
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2022
The resource constrained scheduling problem (RCSP) constitutes one of the most challenging problems in Project Management, as it combines multiple parameters, contradicting objectives (project completion within certain deadlines, resource allocation within resource availability margins and with reduced fluctuations), strict constraints (precedence constraints between activities), while its complexity grows with the increase in the number of activities being executed. Due to the large solution space size, this work investigates the application of Genetic Algorithms to approximate the optimal resource alolocation and obtain optimal trade-offs between different project goals. This analysis uses the cost of exceeding the daily resource availability, the cost from the day-by-day resource movement in and out of the site and the cost for using resources day-by-day, to form the objective cost function. The model is applied in different case studies: 1 project consisting of 10 activities, 4 repetitive projects consisting of 40 activities in total and 16 repetitive projects consisting of 160 activities in total, in order to evaluate the effectiveness of the algorithm in different-size solution spaces and under alternative optimization criteria by examining the quality of the solution and the required computational time. The case studies 2 & 3 have been developed by building upon the recurrence of the unit/sub-project (10 activities), meaning that the initial problem is multiplied four and sixteen times respectively. The evaluation results indicate that the proposed model can efficiently provide reliable solutions with respect to the individual goals assigned in every case study regardless of the project scale.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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