• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4188-4206
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• 2016

Power control is widely used to reduce co-channel interference in wireless networks and guarantee the signal-to-interference plus noise ratio (SINR) of ongoing connections. This technique is also effective for wireless body area networks (WBANs). Although achieving satisfactory SINR is important for WBAN users, they may not be willing to achieve it at arbitrarily high power levels since power is a scarce resource in WBANs. Besides, for WBANs with different purposes, the QoS requirements and concern about the power consumption may be different. This motivates us to formulate the power control problem using the concepts from microeconomics and game theory. In this paper, the QoS objective is viewed as a utility function, which represents the degree of user satisfaction, while the power consumption is viewed as a cost function. The power control problem consequently becomes a non-cooperative multiplayer game, in which each player tries to maximize its net utility, i.e., the utility minus the cost. Within this framework, we investigate the Nash equilibrium existence and uniqueness in the game and derive the best response solution to reach the Nash equilibrium. To obtain the optimal transmission power in a distributed way, we further propose a utility-based and QoS-aware power control algorithm (UQoS-PCA). Tunable cost coefficient in UQoS-PCA enables this scheme to be flexible to satisfy diverse service requirements. Simulation results show the convergence and effectiveness of the proposed scheme as well as improvements over existing algorithm.

• Journal of Communications and Networks
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• 제14권6호
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• pp.662-671
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• 2012

Plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) will be widely used in future transportation systems to reduce oil fuel consumption. Therefore, the electrical energy demand will be increased due to the charging of a large number of vehicles. Without intelligent control strategies, the charging process can easily overload the electricity grid at peak hours. In this paper, we consider a smart charging and discharging process for multiple PHEVs in a building's garage to optimize the energy consumption profile of the building. We formulate a centralized optimization problem in which the building controller or planner aims to minimize the square Euclidean distance between the instantaneous energy demand and the average demand of the building by controlling the charging and discharging schedules of PHEVs (or 'users'). The PHEVs' batteries will be charged during low-demand periods and discharged during high-demand periods in order to reduce the peak load of the building. In a decentralized system, we design an energy cost-sharing model and apply a non-cooperative approach to formulate an energy charging and discharging scheduling game, in which the players are the users, their strategies are the battery charging and discharging schedules, and the utility function of each user is defined as the negative total energy payment to the building. Based on the game theory setup, we also propose a distributed algorithm in which each PHEV independently selects its best strategy to maximize the utility function. The PHEVs update the building planner with their energy charging and discharging schedules. We also show that the PHEV owners will have an incentive to participate in the energy charging and discharging game. Simulation results verify that the proposed distributed algorithm will minimize the peak load and the total energy cost simultaneously.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.105-114
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• 2018

고객 유형 분석에 쓰이는 다양한 데이터 분석 방법은 고객들을 위한 맞춤형 콘텐츠를 기획하고, 보다 편리한 서비스를 제공하기 위하여 고객들의 유형과 특성을 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 정보의 손실을 줄이기 위한 일환으로 정보 엔트로피를 확장하여 속성의 불확실성을 이용한 k-modes 군집분석 알고리즘을 제안한다. 따라서 속성에 대한 유사도의 측정은 두 가지의 측면에서 고려되어진다. 하나는 각 분할의 중심에 대한 각 속성간의 불확실성을 측정하는 것이고, 다른 하나는 각 속성이 가지는 불확실성에 대한 확률적 분포에 대한 불확실성을 측정하는 것이다. 특히 속성내의 불확실성은 속성의 엔트로피를 확률적 정보로 변환하여 불확실성을 측정하기 때문에 최종적인 불확실성은 비확률적인 척도와 확률적인 척도에서 고려되어 진다. 여러 실험과 척도를 통하여 제안한 알고리즘의 정확도가 최적의 초기치를 기반으로 군집분석을 수행한 결과에 준수함을 보인다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권1호
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• pp.43-61
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• 2014

본 연구는 공급망 운영에서 가장 기본적이고 필수적인 연구 분야인 공급자의 선정과 수요의 할당 문제를 해결하기 위한 방법으로 게임이론을 적용하였다. 특히, 가장 보편적으로 사용되고 있는 점진적 역경매 메커니즘을 비율적 형평성을 보장하는 구매 게임 방식과 공급망 전체 운영의 수익성이라는 관점에서 비교 분석하였다. 서로 다른 두 메커니즘의 정교한 비교 분석을 위한 전체 알고리즘을 제시하였으며, 구매게임을 이용한 공급자 선정 및 주문 배분의 최적해는 유전자 알고리즘을 통해 도출하였다. 전체 공급망의 수익성은 공급자와 구매자의 수익함수와 수익-비용 비율을 통해 평가하였다. 실제 현실의 공급망을 단순화한 모형을 바탕으로 본 연구에서 제안하는 방법이 전체 공급망의 수익성을 어떻게 향상시킬 수 있는 지를 간단한 실험과 통계 분석을 통해 설명하였다. 이를 통해 구매게임의 해가 역경매 방식에 비해 구매자의 수익성 감소를 통해 공급자와 구매자를 모두 포함하는 공급망 전체의 수익성을 크게 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.1003-1011
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• 2015

한국 프로야구에서 팀들의 실점을 설명하기 위한 지표를 연구하였다. Kim과 Kim (2014)이 팀들의 득점력을 설명하기 위한 공격지표를 연구한 것과 유사하게 본 논문에서는 팀들의 실점을 설명하기 위한 수비지표를 연구하였다. 여러 가지의 수비지표 중 팀의 실점과 관련이 큰 것들을 결합하여 만든 몇 가지의 결합지표들을 고려하였다. 프로야구 원년인 1982년부터 2014년까지의 정규리그 전 경기 자료를 분석한 결과 WHIP와 경기당피홈런의 가중평균으로 정의되는 가중WPH가 실점을 가장 잘 설명해줬다. 구체적으로 WHIP에 81%, 경기당피홈런에 19%의 가중값을 주는 가중WPH가 팀의 평균실점과 0.95033의 상관계수를 갖는 최적의 가중WPH인 것으로 나타났다. 시대별 분석에서도 크게 다르지 않은 결과를 얻었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권2호
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• pp.215-221
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• 2024

정부는 신재생에너지 정책을 통해 신재생에너지 시설확대를 독려하고 있다. 그러나 신재생에너지 발전시설 설치로 인해 발생하는 경관훼손, 전자파발생, 부동산 가치하락, 환경오염 등의 사유로 인해 지역주민들의 민원이 발생한다. 이는 발전사업자와 주민들 사이에서 갈등을 만들며, 사업 진행을 어렵게 만든다. 본 연구는 비협조적 게임이론을 적용하여, 주민참여를 통해 발전사업자와 주민들의 갈등을 해결한 신재생에너지 발전 사업 8가지 사례를 분석하고자 한다. 인근 이해당사자인 지역주민들의 투자를 받아, 주민들은 최대 25 %에서 최소 4.1 %의 수익률을 얻었다. 주민들은 발전사업 추진에 동의하고, 발전사업자는 수익의 일부를 주민들과 공유하는 것이 게임이론 분석을 통해 모두에게 우월전략임을 확인했다. 우월 전략이 만나는 지점은 내쉬균형을 형성하며, 동시에 파레토최적점이 되어 발전사업자와 주민 모두에게 이익이 된다는 분석결과를 도출하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.213-220
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• 2023

본 논문에서는 한국전통게임에 사용되는 접이식 종이구조물(이하 딱지)의 접이과정을 모델링하고 게임의 승리조건을 만족시키는 충돌조건을 유전알고리즘을 이용하여 산정하는 과정을 서술하였다. 딱지는 A4용지 2장으로 구성되는 것을 가정하였다. 접이과정은 강제경계조건을 부여하여 날개부분을 꼬임의 위치로 변형시키고 강체판의 강제경계조건을 이용하여 딱지를 압착하였다. 이후 복원력에 의한 완화해석을 수행하여 게임에 사용된 딱지의 형상과 응력상태를 구성하였다. 얻어진 동일한 2개의 딱지 중 타격딱지를 주어진 충돌위치로 강제변위에 의해서 이동시키고 주어진 충돌속력에 대한 충돌해석으로 게임의 진행과정을 해석하였다. 이 때 승리조건인 피격딱지의 반전을 일으키는 충돌조건을 산정하기 위하여 유전알고리즘을 이용한 최적화해석을 수행하였다. 이 과정에서 효율적인 해석을 위하여 충돌해석을 2단계로 나누고 1단계의 해석결과 피격딱지에 반전이 발생할 가능성이 있는 경우에만 2단계해석을 진행하였다. 1단계 해석에서 유전알고리즘의 적합함수는 피격딱지의 방향코사인이었고 2단계해석에서는 속도의 역수로 하여 전체적으로는 가장 낮은 충돌속력을 가지는 충돌조건을 찾아내고자 하였다. 해석수행결과 다양한 압착두께에 따른 최적의 충돌조건을 찾아 낼 수 있었다.

• 한국습지학회지
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• 제26권1호
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• pp.10-20
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• 2024

습지의 보전 및 복원은 지속 가능한 인간 사회와 환경을 위한 필수적 과제로, 생물다양성 유지, 자연재해 저감, 기후 변화 완화 등 중요한 혜택을 제공한다. 본 연구는 습지 복원 및 조성을 위한 다양한 이해관계자들 간의 전략적 상호작용과 이익을 게임 이론을 통해 분석하고, 정책 결정에 중요한 근거를 제공하고자 한다. 이 연구에서는 대도시, 중소도시, 소도시의 세 가지 도시 유형에 대해 가상의 상황을 설정하고, 정부, 개발회사, 환경단체, 지역 주민 등의 이해관계자를 정의하였다. 각 이해관계자별 전략적 선택 사항을 도출하고, 습지생태 전문가들의 논의를 통해 보수행렬을 설정하였다. 이후 비협력적 게임 이론을 적용하여 내쉬 균형과 파레토 효율성을 분석하였다. 대도시에서는 '습지 보존'과 '친환경 개발', 중소도시에서는 다양한 전략들, 그리고 소도시에서는 '친환경 개발'이 이해당사자 모두에게 이득이 되는 해결책으로 나타났다. 파레토 효율성 분석 결과, 각 도시 유형별로 습지 관리와 관련하여 이해당사자들 간의 최적의 해결책이 어떻게 달라질 수 있는지를 보여주었다. 도시 유형별로 습지 보존, 친환경 개발, 습지 복원 사업이 각각 중요하게 부각되었다. 이에 따라 정책 입안자들은 환경 보호와 도시 개발의 조화를 이루는 규제와 인센티브를 마련하고, 지역 사회의 참여를 촉진하는 프로그램을 고려해야 한다. 이해당사자별 역할과 전략을 통해 습지 보존과 지역 경제 발전을 동시에 촉진하는 방안을 모색해야 한다. 전략별 장단점을 이해하고, 이를 바탕으로 보다 효과적인 정책 결정을 내리는 것이 중요하다.

• KIEE International Transactions on Power Engineering
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• 제3A권1호
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• pp.47-52
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• 2003

This paper presents a schematic process based on the method of eliminating dominated strategies to obtain the optimal bidding strategy Pursuing the Nash equilibrium Point. The Proposed approach is demonstrated for a bidding game in a generation competitive market with 2-dimensional bidding strategy vectors constituting a price-quantity strategy curve.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.149.5-149
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• 2001

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent´s dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to choose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input-output pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless ...