KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.504-521
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2016
Recently, energy harvesting technology has been integrated into wireless sensor networks to ameliorate the nodes' energy limitation problem. In theory, the wireless sensor node equipped with an energy harvesting module can work permanently until hardware failures happen. However, due to the change of power supply, the traditional hierarchical network routing protocol can not be effectively adopted in energy harvesting wireless sensor networks. In this paper, we improve the Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) protocol to make it suitable for the energy harvesting wireless sensor networks. Specifically, the cluster heads are selected according to the estimation of nodes' harvested energy and consumed energy. Preference is given to the nodes with high harvested energy while taking the energy consumption rate into account. The utilization of harvested energy is mathematically formulated as a max-min optimization problem which maximizes the minimum energy conservation of each node. We have proved that maximizing the minimum energy conservation is an NP-hard problem theoretically. Thus, a polynomial time algorithm has been proposed to derive the near-optimal performance. Extensive simulation results show that our proposed routing scheme outperforms previous works in terms of energy conservation and balanced distribution.
오늘날 컨테이너터미널의 운영방식의 변화를 통해 컨테이너터미널의 효율을 증대시키기 위한 대처방안에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 컨테이너터미널의 효율을 증대시키기 위해서는 적하계획 수립이 상당히 중요한 역할을 한다. 적하계획은 크게 적재의 위치를 결정하는 문제와 적재의 순서를 결정하는 문제로 나눌 수 있는데, 본 논문에서는 보다 효율적인 적재순서 결정 방안을 제시한다. 컨테이너 적재순서 결정 문제는 장치위치 및 운영 장비 등 여러 가지 경우의 수를 고려해야 하는 조합 최적화 문제이다. 컨테이너 적재순서를 결정하는 기존의 클러스터 구성방식은 재처리 문제로 작업의 효율성을 높이는데 한계가 있다. 따라서 선적지시서와 야드맵을 기초로 동일한 속성을 가진 컨테이너들을 계층적 클러스터링 방법을 적용하여 스택단위의 클러스터로 구성하고, 작업순서의 제약을 정의하는 보다 효율적인 컨테이너 적재순서결정 방법을 제안한다. 그 과정에서 작업순서 제약을 정의함으로서 클러스터간의 가능한 작업경로를 파악할 수 있고, 작업경로에 대한 제약적 탐색이 가능하여 기존의 방식에 비해 탐색효율이 증가됨을 알 수 있다.
이동 IP 네트워크에서 이동 단말의 망 접점의 잦은 변경은 네트워크에 오버헤드를 증가시킨다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 IP 지역 등록방법[1]에 동적인 스코프 값을 부여하는 계층적 방법을 제안한다. 만약 이동 단말이 스코프 값으로 정해진 이웃 영역내의 방문 에이전트 간을 이동할 경우에는 홈 등록을 수행하지 않고 지역적인 위치 등록만 실행한다. 제안하는 방법의 수학적인 분석과 수치적 비교를 수행하였으며, 결과적으로 최적화된 스코프 값을 이용한 계층적 구조의 제안 방법을 적용할 경우 표준의 이동 IP 프로토콜의 위치 등록 기법[2]에 비하여 뚜렷한 비용 감소 효과를 얻을 수 있다. 이는 영역 내에서의 이동시 지역 내 등록만으로 위치 등록을 완료하기 때문이다. 특히 홈 에이전트로의 신호 비용이 증가할수록 제안하는 방법이 더 유리함을 보여준다.
인터넷 관련 국제 표준화 기구인 Internet Engineering Task Force(IETF)에서는 이동 환경에서의 인터넷 사용을 위한 Mobile Ipv6 프로토콜을 제안하였으며 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 경로 최적화를 기본 원칙으로 하는 Mobile IPv6은 최적화된 경로를 따라 이동노드로 패킷의 전달을 가능하게 하지만 이를 위해서 이동 노드들은 이동시마다 자신의 위치를 HA(Home Agent)나 CN(Correspondent Node)에게 알려야 한다. 만일 빈번하게 이동하는 노드는 그 만큼 자주 위치갱신 및 등록 작업을 수행하여야 한다. 이를 보완하기 위하여 계층적 기법들이 제안되었다. 즉, 계층적 기법들은 중간 이동성 에이전트를 두어 매크로 이동성과 마이크로 이동성을 분리하여 지역성을 이용한다. 그리나 이런 계층적 기법들은 패킷 전송에 있어서 경로 최적화를 보장하지 못한다. 따라서 CN에서 이동 노드를 향하는 모든 패킷들은 반드시 중간 이동성 에이전트를 통과하여야 한다. 이는 중간 이동성 에이전트의 패킷집중과 불필요한 패킷 지연을 초래하게 된다. 이에 본 논문에서는 이 중간 이동성 에이전트의 패킷 집중을 완화시키고, 패킷의 지연을 줄이기 위한 기법을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존의 계층 기법에 프로파일의 개념을 도입한다. 프로파일은 각 서브넷에서의 이동노드의 상주시간에 대한 기록을 보유하고 있으며 이 프로파일을 이용하여 중간 이동성 에이전트가 패킷 전송을 위해 기존의 패킷 전송 경로와 최적화된 경로중에서 이동노드에 적절한 위치정보를 CN들에게 알린다. 이렇게 함으로서 제안 기법은 최적화된 경로로 패킷을 전송할 수 있으므로 중간 이동성 에이전트로의 패킷 집중을 완화시키고, 이에 따르는 불필요한 패킷 지연을 완화시킬 수 있다.
본 연구는 최근 국내 도입이 추진되고 있는 궤도교통수단인 트램이 일반교통류와 도로를 공유했을 때 발생할 수 있는 문제를 예상하고, 트램운영의 효율성과 안정성을 확보할 수 있는 신호운영 전략과 통합 신호운영이 가능한 신호제어기 시작품을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 통합 신호운영을 위해 고정식 트램 우선신호와 능동식 트램 우선신호를 포함한 3단계의 유기적인 통합 신호제어 전략을 수립하였고, 각 단계별 전략수행을 위한 신호운영 알고리즘을 개발하였다. 개발된 신호제어 알고리즘을 S/W로 구현하고, 표준 신호제어기에 기반한 H/W로 제작하였고, 이를 평가하기 위한 통합 신호제어 시뮬레이터(Hardware in the Loop Simulation system: HILS)를 개발하였다. 미시적 시뮬레이션 프로그램을 통해 통합 신호제어 전략의 효과와 개발된 통합 신호제어기의 성능을 평가한 결과, 본 연구를 통해 개발된 신호제어 알고리즘으로 산출한 교차로 신호시간이 트램차량의 신호교차로 정지수와 통행시간을 감소시켰음을 확인하였고, 트램 우선신호에 따른 일반차량의 지체증가가 거의 나타나지 않음을 확인하였다. 또한 통합 신호제어 시뮬레이터를 통해 개발된 통합 신호제어기의 H/W와 S/W의 기능 수행 여부을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1049-1060
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2009
국내 금융시장의 변동성의 확대는 개인투자자들의 직접투자를 어렵게 만들면서 펀드를 통한 간접 투자 비중을 증가시켰다. 본 연구의 목적은 여러 가지 형태의 펀드 중에서도 인덱스펀드를 바탕으로 초과수익을 추구하는 인핸스드 인덱스 펀드 모델을 구축하는데 있다. 유전자알고리즘을 활용하여 인덱스펀드 관리를 위한 포트폴리오 최적화 모델을 제안하고, 이렇게 얻은 인덱스펀드의 수익에 초과수익을 얻을 수 있도록 기준지수의 일별 거래대금과 종가를 활용하였다. 실증분석 결과 본 연구의 제안모델은 코스피 200의 움직임을 잘 반영하고 있으며, 이를 활용한 전략은 순수 인덱스펀드에 의한 단순매수 후 보유 전략보다 적절한 개수의 종목을 편입시킨다면 높은 수익률을 가져다줌을 알 수 있었다.
무선센서네트워크(WSN)는 다양한 환경에서 정보수집을 목적으로 하는 응용분야에 널리 사용된다. WSN을 구성하는 센서노드는 저 전력 배터리를 기반으로 동작하므로 이를 고려한 WSN 수명연장은 중요한 연구목표이다. 본 논문은 효율적인 WSN을 구성하기 위해 노드의 에너지 소비는 적으면서도 클러스터 부하 균등화를 이룰 수 있는 최적화된 클러스터링 프로토콜을 제시한다. 프로토콜의 핵심 아이디어는 센서노드가 저장할 수 있는 정보용량의 한계치를 이용해서 클러스터 멤버노드와 클러스터 밀집도가 균등분포(load balancing)되도록 하는 것이다. 또한 최적 클러스터 헤드 확률모델을 도입해서 WSN을 분할하는 클러스터가 최적화 되도록 한다. 이를 통해서 네트워크 부하의 적절한 분산과 에너지 소비 효율을 극대화하는 성능개선을 이끌어 낼 수 있다. 성능평가 결과 제안하는 프로토콜은 대표적인 계층형 프로토콜인 LEACH와 최근에 제안된 클러스터 기반 지역 멀티 홉 라우팅 프로토콜(CBLM)보다 더 수명이 연장되고 안정화 될 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1317-1341
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2021
Nowadays, the Internet of Things (IoT) is adopted to enable effective and smooth communication among different networks. In some specific application, the Wireless Sensor Networks (WSN) are used in IoT to gather peculiar data without the interaction of human. The WSNs are self-organizing in nature, so it mostly prefer multi-hop data forwarding. Thus to achieve better communication, a cross-layer routing strategy is preferred. In the cross-layer routing strategy, the routing processed through three layers such as transport, data link, and physical layer. Even though effective communication achieved via a cross-layer routing strategy, energy is another constraint in WSN assisted IoT. Cluster-based communication is one of the most used strategies for effectively preserving energy in WSN routing. This paper proposes a Bio-inspired cross-layer routing (BiHCLR) protocol to achieve effective and energy preserving routing in WSN assisted IoT. Initially, the deployed sensor nodes are arranged in the form of a grid as per the grid-based routing strategy. Then to enable energy preservation in BiHCLR, the fuzzy logic approach is executed to select the Cluster Head (CH) for every cell of the grid. Then a hybrid bio-inspired algorithm is used to select the routing path. The hybrid algorithm combines moth search and Salp Swarm optimization techniques. The performance of the proposed BiHCLR is evaluated based on the Quality of Service (QoS) analysis in terms of Packet loss, error bit rate, transmission delay, lifetime of network, buffer occupancy and throughput. Then these performances are validated based on comparison with conventional routing strategies like Fuzzy-rule-based Energy Efficient Clustering and Immune-Inspired Routing (FEEC-IIR), Neuro-Fuzzy- Emperor Penguin Optimization (NF-EPO), Fuzzy Reinforcement Learning-based Data Gathering (FRLDG) and Hierarchical Energy Efficient Data gathering (HEED). Ultimately the performance of the proposed BiHCLR outperforms all other conventional techniques.
Yang, Kangkang;Wu, Shijing;Zhao, Wenqiang;Zhou, Lu
Journal of Computing Science and Engineering
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제9권2호
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pp.98-107
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2015
Hierarchical constraints and constraint satisfaction were analyzed in order to solve the problem of conflict detection in collaborative design. The constraints were divided into two sets: one set consisted of known constraints and the other of unknown constraints. The constraints of the two sets were detected with corresponding methods. The set of the known constraints was detected using an interval propagation algorithm, a back propagation (BP) neural network was proposed to detect the set with the unknown constraints. An immune algorithm (IA) was utilized to optimize the weights and the thresholds of the BP neural network, and the steps were designed for the optimization process. The results of the simulation indicated that the BP neural network that was optimized by IA has a better performance in terms of convergent speed and global searching ability than a genetic algorithm. The constraints were described using the eXtensible Markup Language (XML) for computers to be able to automatically recognize and establish the constraint network. The implementation of the conflict detection system was designed based on constraint satisfaction. A wind planetary gear train is taken as an example of collaborative design with a conflict detection system.
Optimal operation of a combined sewer network with distributed storage facilities aims to use the whole retention capacity of all reservoirs efficiently before overflows take place somewhere in the considered network system. An efficient real-time network control (RTNC) strategy has been emerging as an attractive approach for reducing substantially the overflows from a sewer network compared to the conventional fixed or manually adjusted gate setting method, but the related concrete framework for RTC development has not been throughly introduced so far. The main goal of this study is to give a detailed description of the RTNC systems via reviewing several guidelines published abroad, and finally to suggest methods for the proper application of RTNC on distributed storage facilities. Especially, this study is focused on emphasizing the importance of hierarchical structure of RTNC system that consists of three control layers (management, global control and local control). Further, with regard to the global control layer which is responsible for the central overall network control, the wide-ranging details of two components (adaption and optimization layers) are also presented. This study can provide the valuable basis for the RTNC implementation in the particular sewer network with distributed multiple storage facilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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