This paper is concerned with a branched pipe network system which transports some fluids or gas from multiple sources to multiple demand nodes. A nonlinear programming model is proposed for determining junction locations simultaneously with selection of pipe sizes and pump capacities such that the capital and operating costs of the system are minimized over a given planning horizon. To solve the model, a hierarchical decomposition method is developed with the junction location being the primary variable. With some values fixed for the primary, the other decision variables are found by linear programming. Then, using the postoptimality analysis of LP, junction locations are adjusted. We repeat this process until an optimum is approached. A simple example of designing a water distribution network is solved to illustrate the optimization procedure developed.
인터넷에 이동성을 부여하기 위한 기술은 호스트 이동성을 넘어 네트워크 전체에 이동성을 부여하는 이동 네트워크 기술로 접어들고 있다. 네트워크 이동성은 Mobile IP 기술을 확장한 MRHA 간 bidirectional 터널을 통해 지원될 수 있다. 그러나 다수의 이동네트워크가 중첩될 경우 각 네트워크의 MRHA 터널이 중복되는 dogleg routing 문제가 발생하게 되고, 이것은 결국 심각한 패킷 전송 지연과 네트워크 트래픽 증가, 불 필요한 시그널 메시지 증가라는 문제를 발생시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 Mobile IPv6 기반의 이동 네트워크에서 계층적 알고리즘을 적용하여 경로최적화를 하는 프로토콜의 설계에 대해 논하고자 한다. 계층적 접근방안은 중첩된 이동네트워크 구조와 잘 부합되며, 기존의 Mobile IPv6 기술을 사용하여 쉽게 구현될 수 있다.
According to the growing concerns of the public with efficiency and effects of regional policies, their assessment works have become an important issue. Up to now, several studies have been carried out on economic effects of policies using conventional cost/benefit analysis, while there have been few studies on assessment of amenity oriented policies. From the above consideration, this study tried to develop An Annual Expenditure Assessment Model (AEAM) for amenity-oriented policy-making in rural area. As a pre-work for model development, the hierarchical indices system for rural development and the classification system of expenditure were designed. Being based on high significant relationship between rural amenities and local government expenditure, a linear optimization model for maximization of regional amenity was constructed. Through a case study of Sunchang-gun, Chonbuk-province, the model applicability was ascertained.
The subject of this paper is the tole operation for unmanned vehicle. The aim is studied in context of motor control system and algorithms for the mid to low level control of tele operation unmanned vehicle described. Modern, vehicle related researches have been implemented about control, chassis, body and safe쇼 but now is to driving comfort, I.T.S. and human factor, etc. As a result of this fact, unmanned vehicle is main research topic over the world but it is still very expensive and unreasonable. A hierarchical approach is studied in context of motor control system and algorithms for the mid to low level control of tele operation unmanned vehicle described. The real time control and monitoring of longitudinal, lateral, Pitching motion is to be solved by system integration and optimization technique. We show the experimental result about fixed brake range test and acceleration test. And all system is to integrated for driving simulator and unmanned vehicle.
This paper proposes a graph matching algorithm based on simulated annealing, which assures the globally optimal solution for circuit partitioning for the placement in the rectilinear region occurring as a result of the pre-placement of some macro cells, or onto the nonplanar surface in some military or space applications. The circuit graph ($G_{C}$) denoting the circuit topology is formed by a hierarchical bottom-up clustering of cells, while another graph called region graph ($G_{R}$) represents the geometry of a planar rectilinear region or a nonplanar surface for circuit placement. Finding the optimal many-to-one vertex mapping function from $G_{C}$ to $G_{R}$, such that the total mismatch cost between two graphs is minimal, is a combinatorial optimization problem which was solved in this work for various examples using simulated annealing.
This paper is concerning on a study on the object-oriented programming and its application to maintenance scheduling. The concept of object-oriented programming enables us to modify and reuse software with much ease. By introducing object-oriented programming to maintenance scheduling, we can develop a hierarchical and reusable software in maintenance scheduling. The maintenance scheduling problem becoming more and more large and complex can be dealt with the concept of object-oriented technique and we hope this concept will give a reasonable solution. And evolutionary computation will be developed as a optimization technique.
Generation capacities and transmission line constraints in a competitive electricity market make it troublesome to compute Nash Equilibrium (NE) for analyzing participants' strategic generation quantities. The NE can cause a mixed strategy NE rather than a pure strategy NE resulting in a more complicated computation of NE, especially in a multiplayer game. A two-level hierarchical optimization problem is used to model competition among multiple participants. There are difficulties in using a mathematical programming approach to solve a mixed strategy NE. This paper presents heuristics applied to the mathematical programming method for dealing with the constraints on generation capacities and transmission line flows. A new formulation based on the heuristics is provided with a set of linear and nonlinear equations, and an algorithm is suggested for using the heuristics and the newly-formulated equations.
철도 노선설계 후 노선의 적합도 평가는 수요의 변화를 기준으로 한 장래 가치의 환산 또는 비용편익 분석을 통한 대안 간 평가 등으로 이루어지고 있다. 그러나 이는 설계 가능한 모든 대안의 조사가 불가능하고, 설계기준과 같은 기본 틀은 편차가 적어 대안간 적합성을 상호비교하는 데에는 적절치 못할 것이다. 또한 비용은 설계요소에 따라 변화되므로 이를 적용하는 데에는 한계가 있다. 본 연구에서는 자동화된 설계방법으로 조사된 모든 대안을 대상으로 하고, 설계기준을 모든 대안에 적용하여 기준을 벗어나지 않도록 하며, 단일 평가항목이 아닌 다 기준 의사결정 방법을 사용하여 선형설계요소의 가중치를 평가하였다. AHP (Analytic Hierarchical Process) 기법을 사용한 가중치 평가결과를 통하여 철도선형계획에서 중점을 두어야 하는 요소들을 고려함으로써, 보다 최적화된 철도선형을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
IoT 디바이스는 사용자의 주변에 설치되어 네트워크를 통해 다양한 정보를 수집하고, 디바이스간 협업으로 교통 정보를 제공하거나 날씨 정보를 제공하는 등 삶의 질을 향상시키는데 목적이 있다. 현재 여러 연구소나 기업체에서 다양한 IoT 디바이스들이 개발중에 있어 디바이스의 수가 급격하게 증가하고 있다. 그런데, 이러한 경향에도 불구하고 IoT 디바이스들을 관리하고 연결하는 IoT 컴퓨팅과 관련된 연구는 아직 초기 단계에 있다. IoT 컴퓨팅 환경 내에 대량의 IoT 디바이스가 동시에 존재하게 되는데, 이때 이들 디바이스들을 모니터링 하거나 제어를 위한 관리 노드로서 서버가 필요하다. 그렇지만, 어떤 관리 서버를 어디에 몇 대를 배치해야 하는지 알기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 대량의 디바이스들을 논리적으로 근접한 디바이스들은 하나의 클러스터로 관리하는 기법을 제안한다. 제안된 동적 클러스터링 기법을 IoT 컴퓨팅 환경에 적용하게 되면 대량의 IoT 디바이스들을 최적의 상태로 클러스터링 함으로써, 디바이스 관리에 대한 오버헤드를 줄이면서 효율적으로 품질 관리를 할 수 있게 된다.
본 논문에서는 가변 움직임 블록을 이용한 움직임 예측과 계층적 B-화면 구조가 결합되어 많은 연산량이 요구되고 있는 SVC 구조에서 통계적 가설 검증 방법을 적용하여 화면간 움직임 모드 결정을 효율적으로 수행함으로써 부호화 과정의 연산량을 크게 줄일 수 있는 화면간 모드 고속 결정 알고리듬을 소개한다. 제안된 방법은 $16{\times}16$ 매크로 블록과 $8{\times}8$ 하위 매크로 블록에 통계적 가설 검증 기법을 적용하여 실행되며, 현재 블록과 복원된 참조 블록간의 화소값을 비교하여 율-왜곡 최적화 (RDO: Rate Distortion Optimization) 기반 움직임 모드 결정을 고속으로 수행함으로써 SVC의 부호화 과정에서 소요되는 부호화 시간을 전체 연산량 대비 최대 69%까지 감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 무시할 수 있을 정도로 적음을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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