외부의 RF 신호로부터 전력을 수집하는 RF 에너지 하베스팅은 무선 센서의 전원 부족 문제를 해결하는 기술로써 최근 큰 관심을 받고 있다. 뿐만 아니라, 사물 인터넷의 구현을 위해서는 센서 간의 보안 통신을 보장하는 것 역시 중요하다. 본 논문에서는 두 source로부터 전송되는 신호로부터 에너지 하베스팅이 가능한 relay가 존재하는 2-hop 네트워크에서 물리계층 보안을 최대화하기 위한 파워 분할 기반 네트워크 아날로그 코딩을 제안한다. 두 source, relay, eavesdropper가 존재하는 시스템을 수학적으로 모델링하고, exhaustive search를 통해 최소 요구 보안 용량을 최대화 할 수 있는 최적의 파워 분할 비율을 찾았다. 다양한 환경에서 시뮬레이션을 통해 제안 방안은 기존 방안에 비해 eavesdropper에서의 도청을 막아 최소 요구 보안 용량을 개선함을 보인다.
도시철도의 운행초기는 수송수단으로서의 역할만이 요구되었으나 지하 승강장에 체류하는 시간이 길어짐에 따라 지하 승강장은 하나의 생활공간으로서 환경개선이라는 문제에 직면하게 되었다. 이에 따라 스크린 도어의 근간이 되는 슬라이딩 자동문은 고객의 편의와 출입을 통제하는 방법의 편리성을 이유로 대형 유통매장, 병원, 음식점, 관공서 등에 도어시설로 광범위하게 사용되고 있다. 이에 따라 스크린 도어는 승객의 편의와 안전 확보, 쾌적한 역사 조성 및 에너지 절약이 필요할 뿐만 아니라, 요소부품의 설계 및 신뢰성 확보를 통한 스크린 도어 시스템 최적설계기술개발이 필요하다. 본 논문에서는 스크린 도어의 신뢰성 확보를 위해 롤러, 프레임 시스템을 모델링하고 구동강성 조건들에 대한 실험결과를 검증하여 요소부품의 불량률을 줄이고, 성능을 높일 수 있음을 제시하고자한다.
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.
최근 스마트폰과 모바일 단말의 수가 증가함으로서 모바일 인터넷 트래픽도 급격하게 증가하였다. D2D(Device to Device)는 급격한 인터넷 트래픽을 해결하기 위한 방법으로 주목받고 있다. D2D는 기지국이 해결해야하는 많은 트래픽 오버헤드를 줄여주고 네트워크 성능을 향상시켜준다. 그러나 D2D는 간섭이 증가하면 증가할수록 효율이 감소하는 문제를 가지고 있다. 이 논문은 업 링크 셀룰러 네트워크 환경에서 자원을 공유할 때 셀룰러의 자원효율을 높힐 수 있는 자원할당 알고리즘을 제안한다. eNB가 모든 단말의 위치를 알고 있을 때 D2D 통신은 위치 정보를 활용하여 자원할당을 한다. 제안된 기법은 D2D의 성능을 보장하기 위해 위치정보를 통하여 셀룰러 단말의 일부를 선택하게 된다. 그리고 선택된 단말만을 이용하여 자원할당을 할 단말을 찾기 시작한다. 시뮬레이션 결과에서는 D2D 성능을 최대한으로 보장하기 위해 단말 선택의 최적 값을 찾아보고 다른 자원할당기법과 비교를 해 보았다.
강화학습은 제어, 스케쥴링 등 많은 응용분야에서 성공적인 학습 결과를 얻었다. 기본적인 강화학습 알고리즘인 Q-Learning, TD(λ), SARSA 등의 학습 속도의 개선과 기억장소 등의 문제를 해결하기 위해서 여러 함수 근사방법(function approximation methods)이 연구되었다. 대부분의 함수 근사 방법들은 가정을 통하여 강화학습의 일부 특성을 제거하고 사전지식과 사전처리가 필요하다. 예로 Fuzzy Q-Learning은 퍼지 변수를 정의하기 위한 사전 처리가 필요하고, 국소 최소 자승법은 훈련 예제집합을 이용한다. 본 논문에서는 온-라인 퍼지 클러스터링을 이용한 함수 근사 방법인 Fuzzy Q-Map을 제안하다. Fuzzy Q-Map은 사전 지식이 최소한으로 주어진 환경에서, 온라인으로 주어지는 상태를 거리에 따른 소속도(membership degree)를 이용하여 분류하고 행동을 예측한다. Fuzzy Q-Map과 다른 함수 근사 방법인 CMAC와 LWR을 마운틴 카 문제에 적용하여 실험 한 결과 Fuzzy Q-Map은 훈련예제를 사용하지 않는 CMAC보다는 빠르게 최고 예측율에 도달하였고, 훈련 예제를 사용한 LWR보다는 낮은 예측율을 보였다.
선박경제운항이란 기상예측정보를 활용하여 연료소모량을 최소화하도록 선박을 운항하는 것으로서 최근 다양한 방법론이 연구되고 있다. 성공적인 경제운항시스템을 구현하기 위해서는 기상을 고려하여 적절하게 엔진 출력을 조절하거나 지리적 운항 경로를 바꾸는 방법이 필요하다. 그러나 지리적 운항 경로의 결정은 항해 시각에 따라 연료소모량이 변하는 동적 비용 문제임을 고려할 때 최적의 해를 찾기가 어렵다. 이에 이 논문에서는 매우 많은 지리적 후보 경로들 중에서 우수한 품질의 해를 효과적으로 탐색하기 위한 진화전략 기반 경로탐색 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법을 7개 노선에 대해 실험한 결과 최단거리 운항 방법에 비해 운항소요시간은 거의 차이가 없으면서도 연료소모량을 평균 1.82%, 최대 2.49% 개선시킬 수 있었다. 특히 사례 분석을 통해 제안된 방법이 악천후를 회피할 수 있는 지리적 경로를 탐색할 수 있음을 확인하였다.
Up-to-date business environment for manufacturers is very complex and rapidly changing. In other words, companies are facing a variety of changes, such as diversifying customer requirements, shortening product life cycles, and switching to small quantity batch production. In this situation, the companies are introducing the concept of JIT (just-in-time) to solve the problem of on-time production and on-time delivery for survival. Though many companies have introduced ERP (enterprise resource planning) systems and MRP (material requirement planning) systems, the performance of these systems seems to fall short of expectations. In this paper, the case study on introducing an APS (advanced planning and scheduling) system based on dispatching rules to a machining company and on finding a method to establish an efficient production schedule is presented. The case company has trouble creating an effective production plan and schedule, even though it is equipped with an MRP-based ERP system. The APS system is applied to CNC (computer numerical control) machines, which are key machines of the case company. The overall progress of this research is as follows. First, we collect and analyze the master data on individual products and processes of the case company in order to build a production scheduling model. Second, we perform a pre-allocation simulation based on dispatching rules in order to calculate the priority of each order. Third, we perform a set of production simulations applying the priority value in order to evaluate production lead time and tardiness of pre-defined dispatching rules. Finally, we select the optimal dispatching rule suitable for work situation of the case company. As a result, an improved production schedule leads to an increase in production and reduced production lead time.
본 논문에서는 전이중(full duplexing) 모드로 동작하는 기지국과 시분할 이중(TDD: Time Division Duplexing) 모 드로 동작하는 사용자들이 통신하는 전이중 무선 셀룰라 네트워크를 고려한다. 전이중 모드 사용시 상향링크 사용자 는 하향링크 사용자에게 간섭을 유발하므로 시스템 성능을 극대화하기 위해서는 같은 무선 자원을 동시에 사용하는 상 하향링크 사용자 쌍을 어떻게 결정하는 지가 매우 중요하다. 본 논문은 셀 용량을 최대화하기 위한 최적화 문제 를 제시하고 낮은 복잡도를 갖는 차선의 사용자 스케쥴링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 스케쥴링 방식은 더 좋은 신호 품질을 갖는 하향링크 사용자가 자신에게 간섭을 덜 미치게 하는 상향링크 사용자를 먼저 선택할 수 있도록 우 선권을 갖는 방식으로 동작한다. 시뮬레이션 결과 제안 사용자 스케쥴링 방식을 사용하는 전이중 시스템은 최적 성 능을 달성하면서 기존 TDD 시스템의 셀 용량을 현저히 개선한다.
전이중(full-duplex) 셀룰라 네트워크에서 상향링크 사용자는 하향링크 사용자에게 간섭을 유발하므로 같은 무선 자원을 동시에 사용하는 상 하향링크 사용자 쌍을 어떻게 결정하는 지가 시스템 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 사용자의 서비스의 질을 보장하기 위한 목적으로 아웃티지(outage) 발생의 최소화를 위한 최적화 문제를 제시하고, 낮은 복잡도를 갖는 차선의 사용자 스케쥴링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 스케쥴링 방식은 나쁜 신호 품질을 갖는 하향링크 사용자에게 간섭을 덜 미치는 상향링크 사용자를 먼저 선택할 수 있도록 우선권을 주는 방식으로 동작한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 사용자 스케쥴링 방식을 사용하는 전이중 시스템은 최적에 가까운 아웃티지 성능을 달성하면서 기존 반이중 모드의 셀룰라 시스템 대비 아웃티지 발생을 현저히 줄인다.
인체에 부착된 센서들의 위치는 인간의 신체적 활동에 따라 자주 이동된다. 이에 따른 노드 위치 이동과 비가시선상의 문제들은 무선 인체 통신망에서 핫 스팟과 에너지 효율, 그리고 신뢰적인 통신 성능에 영향을 미친다. 우리는 빈번히 변화하는 네트워크 토폴로지와 채널 조건을 고려한 포워딩을 결정하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 각 노드의 라우팅 레벨에서 입, 출력 링크들의 비율에 근거하여 포워딩 비율과 패킷들의 크기를 제어한다. 또한 패킷 크기와 포워딩 비율 제어를 지원하는 격자 기반의 연결을 확장함으로써 네트워크 토폴로지를 견고하게 한다. 본 논문의 시뮬레이션은 이러한 접근들이 네트워크 수명을 48.2% 증가시키는 것뿐 아니라 약 6.08%의 패킷 전달율의 증가가 있음을 증명한다. 또한 핫 스팟 문제도 본 제안을 통해 해결된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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