애자일 개발방법론 기반의 소프트웨어 개발 프로젝트에서도 각광받고 있는 팀의 공동작업이 일반화되고 있다. 효율적인 팀워크는 보다 효과적인 팀 관리운영과 프로젝트의 성과 측면에서 매우 중요하다. 기존의 소프트웨어 개발 인력배치는 휴리스틱 방법을 사용하였지만 이를 보완하기 위한 알고리즘적 접근법도 필요하다. 본 논문에서는 팀워크 기반의 소프트웨어 개발 프로젝트에서 개발자의 인력 배치를 위한 수학적 접근 방안을 제안하였다. 제안한 방안은 6개의 프로세스로 구성되며, 각 프로세서에서의 활동을 수학적으로 정의하였고, 기능배치매트릭스를 사용하였다. 본 논문에서 제시한 접근방법의 유용성을 증명하기 위하여 사례 연구를 제시하였다. 본 논문은 그동안 직관적이나 경험적 방법으로 팀을 구성하는 방식에서 벗어나, 계량적인 논리에 의해 인적자원을 할당하는 수학적 접근방법을 개발하였다는데 큰 의의가 있다.
공항에 불규칙한 시간간격으로 접근하는 항공기들을 최소의 비용으로 착륙시키는 항공기 착륙 문제 (ALP)는 최적 해를 구하기 어려워 다양한 메타휴리스틱 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 ALP에 대해 O(nlog n)의 다항시간으로 최적 해를 구하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 착륙 목표시간 오름차순으로 정렬시키고, 항공기들 간의 분리 시간과 착륙 비용을 고려하여 착륙순서를 변경시킨 최적화 과정을 수행하는 방법을 적용하였다. ALP에 대한 예제 데이터인 Airland1 ~ Airland8에 대해 소요비용이 0이 되는 활주로 개수 m까지 25개 데이터를 실험한 결과 모든 데이터에 대해 최적 해를 구하였다. 특히, Airland8의 m = 1 데이터에 대해서는 기존에 알려진 최적 해를 개선하였다.
PURPOSES : We propose a parameter-setting-free harmony-search (PSF-HS) algorithm to determine the individual sound power levels of noise sources in the cases of industrial or road noise environment. METHODS :In terms of using methods, we use PSF-HS algorithm because the optimization parameters cannot be fixed through finding the global minimum. RESULTS:We found that the main advantage of the PSF-HS heuristic algorithm is its ability to find the best global solution of individual sound power levels through a nonlinear complex function, even though the parameters of the original harmony-search (HS) algorithm are not fixed. In an industrial and road environment, high noise exposure is harmful, and can cause nonauditory effects that endanger worker and passenger safety. This study proposes the PSF-HS algorithm for determining the PWL of an individual machine (or vehicle), which is a useful technique for industrial (or road) engineers to identify the dominant noise source in the workplace (or road field testing case). CONCLUSIONS : This study focuses on providing an efficient method to determine sound power levels (PWLs) and the dominant noise source while multiple machines (or vehicles) are operating, for comparison with the results of previous research. This paper can extend the state-of-the-art in a heuristic search algorithm to determine the individual PWLs of machines as well as loud machines (or vehicles), based on the parameter-setting-free harmony-search (PSF-HS) algorithm. This algorithm can be applied into determining the dominant noise sources of several vehicles in the cases of road cross sections and congested housing complex.
본 논문에서는 진화 알고리즘에 기반하여 조합 최적화 문제를 해결하고자 한다. 진화 알고리즘은 대규모 문제 공간에서 최적화 문제를 해결하는데 적합한 알고리즘이다. 본 논문의 조합 최적화의 예는 경수로 원자로로부터 나온 폐연료를 중수로에서 재사용하는데 필요한 폐연료의 조합 문제이다. 이와 같은 조합 최적화 문제는 0/1 knapsack 문제와 같이 NP-Comprete 문제에 해당한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 고전적인 진화 알고리즘의 전략에 기반하여 랜덤 연산자를 이용하여 평가 함수 값이 좋은 방향으로만 탐색을 수행하는 방법, 그리고 벡터 연산자를 이용하여 최적의 해를 보다 빨리 얻을 수 있는 휴리스틱을 사용하는 방법이 있다. 본 논문에서는 중수로 연료 조합 문제 영역의 모든 지식을 벡터화하여 벡터의 연산만으로 가능성 검사, 해를 평가하는 방법을 소개한다. 또한 벡터 휴리스틱이 고전적인 진화 알고리즘에 비해 어느 정도의 성능을 보이는지 비교한다.
In this paper, we focus on the potential of dual polarized antennas in mobile system. thus, this paper designs exact dual polarized channel with Spatial Channel Model (SCM) and investigates the performance for certain environment. Using proposed the channel model; we know estimates of the channel capacity as a function of cross polarization discrimination (XPD) and spatial fading correlation. It is important that the MIMO channel matrix consists of Kronecker product dividable spatial and polarized channel. Through the channel characteristics, we propose an algorithm for the adaptation of transmit antenna configuration to time varying propagation environments. The optimal active transmit antenna subset is determined with equal power allocated to the active transmit antennas, assuming no feedback information on types of the selected antennas. We first consider a heuristic decision strategy in which the optimal active transmit antenna subset and its system capacity are determined such that the transmission data rate is maximized among all possible types. This paper then proposes singular values decision procedure consisting of Kronecker product with spatial and polarize channel. This method of singular value decision, which the first channel environments is determined using singular values of spatial channel part which is made of environment parameters and distance between antennas. level of correlation. Then we will select antenna which have various polarization type. After spatial channel structure is decided, we contact polarization types which have considerable cases It is note that the proposed algorithms and analysis of dual polarized channel using SCM (Spatial Channel Model) optimize channel capacity and reduce the number of transmit antenna selection compare to heuristic method which has considerable 100 cases.
OPKFDD(Ordered Pseudo-Kronecker Functional Decision Diagram)는 각 노드에서 다양한 확장방법(decomposition)을 취할 수 있는 Ordered-DD(Decision Diagram)의 한 종류로서 각 노드마다 Shannon, positive Davio, 그리고 negative Davio 확장중의 하나를 사용하도록 하며 다른 종류의 DD와 비교해서 작은 수의 노드로 함수를 표현할 수 있다. 그러나 각 노드마다 각기 다른 확장 방법을 선택할 수 있는 특징 때문에 입력 노드에 대한 확장 방법의 결정에 의해서 OPKFDD의 크기가 좌우되며 최소의 노드 수를 갖는 OPKFDD의 구성은 매우 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 DD 크기의 기준을 노드 수로 하여 기존의 OBDD(Ordered Binary Decision Diagram) 자료구조에서 각 노드의 확장방법을 결정하는 직관적(heuristic)인 방법을 제시하고, 주어진 입력변수 순서에 대해서 각 노드의 확장 방법을 결정하는 알고리즘을 제안하고 실험 결과를 제시한다.
이동 단말기와 이동 통신망이 급격하게 발전함에 따라 멀티미디어 자료를 재생하는 환경에서 종단간 서비스 품질이 다른 경우들이 발생하고 있다. 따라서 주어진 트랜스코더와 통신망을 고려하여 근원지 데이터를 목적지에서 요구하는 재생 서비스 품질에 맞게 변환하여 재생하기 위한 트랜스코딩 경로를 생성하는 알고리즘이 연구되었다. 그러나 이 방법은 멀티미디어 스트림이 트랜스코더에서 처리될 때 필요한 매개 변수인 워크로드와 처리량 중에서 워크로드만을 고려하였다. 그러므로 이 방법에 의하여 생성된 트랜스코딩 경로는 목적지에서 요구하는 서비스 품질에 맞게 재생 가능한지 검사하기 위하여 추가적인 계산을 필요로 한다. 이를 해결하기 위하여 본 논문은 멀티미디어 스트림이 목적지에 도착할 때 필요한 등시성 성질을 평가 함수에 이용한 T 알고리즘을 제안하였다. 즉, 여러 트랜스코딩 경로들 중에서 등시성 성질을 근거로 한 경험적 탐색으로 추적 재생 가능한 경로를 선택하는 방법이다. 제안된 알고리즘을 사용하면 종단간 상이한 서비스 품질로 실시간 전송되는 멀티미디어 데이터를 재생할 수 있는 트랜스코딩 경로를 좀 더 빠르게 생성할 수 있다.
Hub-and-spoke운송은 교통분야에서 널리 이용되고 있는 운송전략의 대표적 개념이다. 화물의 컨테이너화와 환적기술의 발달로 최근 유럽을 중심으로 철도화물운송부문에서도 이 운송전략의 적용사례가 나타나고 있다. 이에 본 연구는 Hub-and-spoke운송전략을 구현하는 철도화물서비스네트워크 디자인모형을 제시하고, 대규모 운송망에도 적용이 가능한 효율적 알고리즘을 개발하였다. 개발되는 모형이 전략적 수준의 계획모형임에도 불구하고 모형에서는 일반화된 운영비용 외에 열차속도, 서비스빈도, 터미널에서의 화물처리속도 등에 따른 시간지체비용도 고려되었다. 시간지체비용의 고려에 따라 야기되는 목적함수의 비선형성은 빈도별 서비스결정변수의 설정을 통해 선형최적화문제로 표현되었다. 규모가 큰 네트워크의 경우 해도출의 어려움 때문에 본 논문은 전체문제의 분할(decomposition)에 기초한 휴리스틱방법((heuristic method)으로 문제를 해결하고자 하였다. 해도출의 효율성을 높이기 위해 서비스빈도개선과 관련하여 3개의 알고리즘이 개발되었고, 개발된 알고리즘은 유럽의 실제네트워크를 기초로 도출한 4개의 테스트문제를 대상으로 해의 정확도와 해 도출의 효율성이 비교 평가되었다.
야구는 매 경기마다 다양한 기록을 생성하며, 이러한 기록을 기반으로 다음 경기에 대한 승패예측이 이루어진다. 프로야구 승패 예측에 대한 연구는 많은 사람들에 의해 행해져 왔으나 아직 이렇다할 결과를 얻지 못하고 있는 상태이다. 이처럼 승패 예측이 어려운 이유는 많은 경기 기록들 중 승패 예측에 영향을 주는 요소의 선별이 어렵고, 예측에 사용된 자료들 간의 중복 요인으로 인해 학습 모델의 복잡도만 증가시킬 뿐 좋은 성능을 보이지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 전문가들의 의견을 바탕으로 학습 요소들을 선택하고, 선택된 자료들을 이용하여 휴리스틱 함수를 구성하였다. 요소들 간의 조합을 통해 예측에 영향을 줄 수 있는 새로운 값을 산출함과 동시에 학습 알고리즘에 사용될 입력 값의 차원을 줄일 수 있는 혼합형 모델을 제안하였다. 그 결과, 학습 알고리즘으로 사용된 역전파 알고리즘의 복잡도를 감소시키고, 프로야구 경기 승패 예측에 있어서도 정확성이 향상되었다.
데이터센터는 서버, 스토리지, 네트워킹 기기 등을 운영하는 과정에서 냉각시설, 공조시설, 비상발전시설 등 많은 전력이 소비된다. 미국의 경우에는 2004년 데이터센터에서 소비하는 전력은 전체 전력 소비량의 1.8% 정도를 차지하기도 하였다. 데이터센터 산업은 큰 규모로 점진적으로 발전해왔으며, 향후에는 규모가 큰 하이퍼스케일 데이터센터의 수가 늘어날 것으로 전망되고 있다. 하지만 데이터센터의 서버 점유율을 조사해 본 결과, 평균 점유율이 15~20% 정도 밖에 되지 않는 등 서버가 효율적으로 사용되지 않는 문제가 존재하였다. 이러한 현상 및 문제점을 개선하고자 가상머신 마이그레이션 기능을 활용하여 가상머신 재배치 연구를 제안하고자 한다. 본 연구에서는 효과적인 가상머신 재배치를 위해 메타 휴리스틱 기법 중 하나인 화음 탐색법을 활용하였다. 유휴 서버 최대화를 목표로 하는 가상머신 재배치 문제를 설계하였으며 실험을 통해 풀이하였다. 본 연구는 가상머신 재배치를 통해 데이터센터 서버의 절전을 유도하여, 데이터센터의 운영비용을 절감하는 것을 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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