본 연구에서는 기업 내 정보시스템을 구축하는 과정에 있어 의사결정자들을 지원하기 위한 가능성분포 의사결정모형을 검토하였다. 급변하는 기업환경에 영향을 미치는 주요 변수중의 하나인 정보기술의 활용은 성공적인 기업활동에 중요한 역할을 하며, 아웃소싱할 경우 조직의 목표와 자원의 제약을 충분히 반영하는 벤더의 선정이 매우 중요하다 할 수 있다. 이를 위해 수리적 모형이 제시되어졌으며 가능성 이론을 적용한 모형이 제시되었다. 일반적 수리모형의 경우 투입되는 변수의 불명확성과 의사결정자의 열망수준을 반영하지 못한다는 단점이 있으며, 확률적 분포 모형의 경우 현실적 적용에 있어 어려움이 있어왔다. 가능성분포 의사결정모형에서는 투입변수의 불명확성이 고려된 다목적의사결정모형의 구축이 가능하였다.
This paper addresses the resource allocation (RA) problem in multi-cell cognitive radio networks. Besides the interference power threshold to limit the interference on primary users PUs caused by cognitive users CUs, a proportional fairness constraint is used to guarantee fairness among multiple cognitive cells and the impact of imperfect spectrum sensing is taken into account. Additional constraints in typical real communication scenarios are also considered-such as a transmission power constraint of the cognitive base stations, unique subcarrier allocation to at most one CU, and others. The resulting RA problem belongs to the class of NP-hard problems. A computationally efficient optimal algorithm cannot therefore be found. Consequently, we propose a suboptimal RA algorithm composed of two modules: a subcarrier allocation module implemented by the immune algorithm, and a power control module using an improved sub-gradient method. To further enhance algorithm performance, these two modules are executed successively, and the sequence is repeated twice. We conduct extensive simulation experiments, which demonstrate that our proposed algorithm outperforms existing algorithms.
본 논문은 공평성 제한(fairness constraint)이 존재하는 재생(regenerative) 직교 주파수 분할 다중 접속 (OFDMA: Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 중계 네트워크(relay network)에서 새로운 적응 중계기 선택(adaptive relay selection) 기법을 제안한다. 제안된 기법에서 K 개의 중계기 중 시스템 용량(system capacity)을 최대화하는 M 개의 중계기를 선택한다. 선택된 중계기 사이에서는 공평성 제한을 만족하면서 시스템 성능 열화(system performance degradation)를 최소화하도록 부반송파를 재할당(subcarrier reallocation)한다. 그런 다음 보다 향상된 성능을 얻기 위해 워터필링(water-filling) 방법을 통한 적응적 전력할당이 이루어진다. 시스템 용량과 공평성 사이의 트레이드오프(trade-off) 관계를 이용하여 제안된 기법의 개선 방법 또한 연구되었다.
Supplier selection is one of the most important activities of a company. This importance is increased even more by new strategies in a supply chain, because of the key role suppliers perform in terms of quality, costs and services which affect the outcome in the buyer's company. In addition, green production has become an important issue for almost every manufacturer and will determine the sustainability of a manufacturer. Therefore a performance evaluation system for supplier and green suppliers is necessary to determine the suitability of suppliers to cooperate with the company. Supplier and green supplier selection is a multiple criteria decision making problem in which the objectives are not equally important. In practice, vagueness and imprecision of the goals, constraints and parameters in these problems make the decision making complicated. The objective of this study is to construct a decision-making process using fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) and balanced scorecard (BSC) for evaluating supplier and green suppliers in the manufacturing industry. The BSC concept is applied to define the hierarchy with four major perspectives and performance indicators are selected for each perspective. FAHP is then proposed in order to tolerate vagueness and ambiguity of information. Finally, FAHP is applied to facilitate the solving process. With the proposed approach, manufacturers can have a better understanding of the capabilities that supplier and green supplier must possess and can evaluate and select the most suitable supplier for cooperation.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제11권1호
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pp.34-41
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2011
This paper proposes a systematic design for a precoding codebook for a transmit-ing space-division multiple access (TN-SDMA) sharing spectrum with existing fixed wireless service (FWS). Based on an estimated direction angle of a victim FWS system, an interfering transmitter adaptively constructs a codebook, forming a transmit in the direction angle, while satisfying orthogonal beamforming constraints. Sum throughput results indicate that the throughput loss of TN-SDMA relative to a practical SDMA, called per user unitary and rate control ($PU^2RC$), is lower at larger number of transmission antennas, lower signal-to-noise ratio, or a smaller number of users. In particular, a small loss (12% throughput loss) is provided for practical system parameters. Spectrum sharing results confirm that TNSDMA efficiently shares spectrum with FWS systems by reducing protection distance to more than 66 %. Although a TN-SDMA system always has lower throughput compared to $PU^2RC$ in non-coexistence scenarios; it offers an intriguing opportunity to re-use a spectrum already allocated to an FWS.
For a multiprocessor System-on-Chip (MPSoC) to achieve high performance via parallelism, we must consider how to partition a given application into different components and map the components onto multiple processors. In this paper, we propose a software pipeline-based partitioning method with cyclic dependent task management and communication optimization. During task partitioning, simultaneously considering computation load balance and communication optimization can cause interference, which leads to performance loss. To address this issue, we formulate their constraints and apply an integer linear programming approach to find an optimal partitioning result - one that requires a trade-off between these two factors. Experimental results on a reconfigurable MPSoC platform demonstrate the effectiveness of the proposed method, with 20% to 40% performance improvements compared to a traditional software pipeline-based partitioning method.
Traditional designs of cognitive radio (CR) focus on maximizing system throughput. In this paper, we study the joint overlay and underlay power allocation problem for orthogonal frequency-division multiple access-based CR. Instead of maximizing system throughput, we aim to maximize system energy efficiency (EE), measured by a "bit per Joule" metric, while maintaining the minimal rate requirement of a given CR system, under the total power constraint of a secondary user and interference constraints of primary users. The formulated energy-efficient power allocation (EEPA) problem is nonconvex; to make it solvable, we first transform the original problem into a convex optimization problem via fractional programming, and then the Lagrange dual decomposition method is used to solve the equivalent convex optimization problem. Finally, an optimal EEPA allocation scheme is proposed. Numerical results show that the proposed method can achieve better EE performance.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권5호
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pp.527-532
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2013
무선 가시광 통신 기술은 실내 또는 수중에서 고속 통신 서비스가 가능하여 많은 주목을 받고 있다. 그러나 가시광에 대한 해수채널의 통신 성능은 현재의 가시광 파장영역 광원과 광 검출기 기술의 한계와 수중 통신채널의 변화로 인한 여러 가지 제약사항들 때문에 실용화를 위해서는 극복해야 할 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 직선상의 가시영역에 있는 해수 환경에서 신호 대 잡음비와 비트 오류율을 분석하였다. 데이터 속도, 통신거리, 감쇠계수등과 같은 파라미터들의 영향에 대하여 연구하였으며, OOK와 L-PPM 변조기법을 적용한 시스템의 모델링과 전산모의를 통하여 수중환경 통신에 대한 강점과 제한점등을 기술하였다.
With GPS carrier phase measurements from more than two antenna which attached to the vehicle, precise attitude can be easily obtained if the integer ambiguity included in carrier phase measurement is resolved. Recently some special products which use dual frequencies or has one receiver engine with multiple antenna are announced. But there are still strong requirements for the conventional single frequency off-the-shelf receiver. To meet these requirements, an efficient integer ambiguity resolution technique is indispensable. In this paper, a new technique to resolve integer imbiguity with single frequency receivers is proposed. The proposed method utilize the known baseline length as a constraint of independent elements of integer ambiguities. With this constraints, the size of search volume can be greatly reduced. Thus the true integer ambiguity can be easily determined with less computational burden and number of measurements. The proposed method is applied to real data to show its effectiveness.
In this paper, we develop an efficient approach to solve a multiple-item budget-constraint newsboy problem with a reservation policy. A conventional approach for solving such problem utilizes an approximation for the evaluation of an inverse of a Gaussian cumulative density function when the argument of the function is small, and a heuristic method for finding an optimal Lagrangian multiplier. In contrast to the conventional approach, this paper proposes more accurate method of evaluating the function by using the normalization and an effective numerical integration method. We also propose an efficient way to find an optimal Lagrangian multiplier by proving that the equation for the budget-constraint is in fact a monotonically increasing function in the Lagrangian multiplier. Numerical examples are tested to show the performance of the proposed approach with emphases on the behaviors of the inverse of a Gaussian cumulative density function and the Lagrangian multiplier. By using sensitivity analysis of different budget constraints, we show that the reservation policy indeed provides greater expected profit than the classical model of not having the reservation policy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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