• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제7권4호
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• pp.475-479
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• 2009

In ad hoc network, the scarce energy management of the mobile devices has become a critical issue in order to extend the network lifetime. Current research activity for the Minimum Energy Multicast (MEM) problem has been focused on devising efficient centralized greedy algorithms for static ad hoc networks. In this paper, we consider mobile ad hoc networks(MANETs) that could provide the reliable monitoring and control of a variety of environments for remote place. Mobility of MANET would require the topology change frequently compared with a static network. To improve the routing protocol in MANET, energy efficient routing protocol would be required as well as considering the mobility would be needed. In this paper, we propose a new method, the CACH(Context-aware Clustering Hierarchy) algorithm, a hybrid and clustering-based protocol that could analyze the link cost from a source node to a destination node. The proposed analysis could help in defining the optimum depth of hierarchy architecture CACH utilize. The proposed CACH could use localized condition to enable adaptation and robustness for dynamic network topology protocol and this provide that our hierarchy to be resilient. As a result, our simulation results would show that CACH could find energy efficient depth of hierarchy of a cluster.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.1-9
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• 2007

도시에서 수요지점간을 이동하는데 걸리는 시간은 출퇴근시간 및 낮시간대와 같이 시간대에 따라 차이가 발생한다. 또한 배송 경로 중 특정구간에는 아파트나 학교, 기업 등과 간이 배송점이 밀집되어 있어 차량이 이동속도에 영향을 받지 않는 수요지점들이 포함되어있다. 그러나 기존의 차량경로 문제에서는 이러한 차량의 이동속도에 시간대에 따라 정체현상 등을 감안하거나 밀집되어있는 수요지점의 특성 또한 고려되지 않고 있다. 이 밀집지점들의 특성을 파악하여 한 개의 큰 배송점으로 처리하면 고려해야할 배송지점의 수를 대폭 축소할 수 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 시간대에 따라 수요지점간 이동속도가 달라지는 동적인 환경을 고려하되, 밀집지역을 고려한 차량경로를 구성하는 효율적인 알고리즘을 개발하였다. 개발된 해법은 최적해와 컴퓨터시뮬레이션 모형을 구축하여 최적해와 비교해 봄으로써 그 수행도를 평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.608-614
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• 2009

무선 센서 네트워크에서는 노드들이 제한적인 에너지를 가지고 있기 때문에 효율적인 에너지 사용이 요구된다. 클러스터링 방식은 클러스터를 형성하고 클러스터 멤버 노드들이 전송한 데이터를 클러스터 헤드가 병합하여 싱크 노드로 전송하는 방식을 사용한다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 클러스터 헤드를 효율적인 선정하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드 자신의 과거 헤드 경험의 세분화와 전송할 데이터의 존재 여부, 전송할 데이터를 보유하고 있는 이웃 노드들의 정보를 이용하여 헤드를 선정 함으로 네트워크 전체의 수명을 증가시킨다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 방식인 LEACH, HEED 알고리즘에 비해 밸런싱 있는 에너지를 소모하고, 더 나은 네트워크 수명을 보장함을 보였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권1호
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• pp.22-30
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• 2022

The reinforcement learning algorithm has proven its potential in solving sequential decision-making problems under uncertainties, such as finding paths to route data packets in wireless sensor networks. With reinforcement learning, the computation of the optimum path requires careful definition of the so-called reward function, which is defined as a linear function that aggregates multiple objective functions into a single objective to compute a numerical value (reward) to be maximized. In a typical defined linear reward function, the multiple objectives to be optimized are integrated in the form of a weighted sum with fixed weighting factors for all learning agents. This study proposes a reinforcement learning -based routing protocol for wireless sensor network, where different learning agents prioritize different objective goals by assigning weighting factors to the aggregated objectives of the reward function. We assign appropriate weighting factors to the objectives in the reward function of a sensor node according to its hop-count distance to the sink node. We expect this approach to enhance the effectiveness of multi-objective reinforcement learning for wireless sensor networks with a balanced trade-off among competing parameters. Furthermore, we propose SDN (Software Defined Networks) architecture with multiple controllers for constant network monitoring to allow learning agents to adapt according to the dynamics of the network conditions. Simulation results show that our proposed scheme enhances the performance of wireless sensor network under varied conditions, such as the node density and traffic intensity, with a good trade-off among competing performance metrics.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제5권1호
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• pp.58-63
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• 2017

Emergencies and disasters can happen any time without any warning, and things can change and escalate very quickly, and often it is swift and decisive actions that make all the difference. It is a responsibility of the building facility management to ensure that a proven evacuation plan in place to cover various worst scenario to handled automatically inside the facility. To mapping out optimal safe escape routes is a straightforward undertaking, but does not necessarily guarantee residents the highest level of protection. The emergency evacuation navigation approach is a state-of-the-art that designed to evacuate human livings during an emergencies based on real-time decisions using live sensory data with pre-defined optimum path finding algorithm. The poor decision on causalities and guidance may apparently end the evacuation process and cannot then be remedied. This paper propose a cloud connected emergency evacuation system model to react dynamically to changes in the environment in emergency for safest emergency evacuation using IoT based emergency exit sign system. In the previous researches shows that the performance of optimal routing algorithms for evacuation purposes are more sensitive to the initial distribution of evacuees, the occupancy levels, and the type and level of emergency situations. The heuristic-based evacuees routing algorithms have a problem with the choice of certain parameters which causes evacuation process in real-time. Therefore, this paper proposes an evacuee routing algorithm that optimizes evacuation by making using high computational power of cloud servers. The proposed algorithm is evaluated via a cloud-based simulator with different "simulated casualties" are then re-routed using a Dijkstra's algorithm to obtain new safe emergency evacuation paths against guiding evacuees with a predetermined routing algorithm for them to emergency exits. The performance of proposed approach can be iterated as long as corrective action is still possible and give safe evacuation paths and dynamically configure the emergency exit signs to react for real-time instantaneous safe evacuation guidance.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권5호
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• pp.425-430
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• 2007

Mobile Ad hoc Networks(MANET)는 구조 특성상 경로 구성을 위해 필요할 때마다 경로 구성 메시지를 브로드캐스팅하여 경로 정보를 얻는 것이 경로 정보를 계속 유지하고 있는 것보다 효율적이다. MANET의 라우팅 프로토콜 중 하나인 AODV에서 소스 노드는 목적지 노드를 효율적으로 찾기 위해 Expanding Ring Search(ERS) 알고리즘을 사용한다. ERS 알고리즘은 네트워크의 혼잡을 줄이기 위해 네트워크 전체를 대상으로 RREQ 메시지를 브로드캐스팅하는 것이 아니라 소스 노드는 목적지 노드로부터 타이머가 만료될 때까지 RREP 메시지가 도착하지 않는다면 TTL 값을 점차적으로 늘이면서 RREQ 메시지를 브로드캐스팅한다. 기존의 AODV는 고정적인 NODE_TRAVERSAL_TIME 값을 사용하기 때문에 목적지 노드를 찾는데 많은 비용이 소요된다. 본 논문은 기존의 AODV 프로토콜에 추가되는 메시지 없이 헬로우(HELLO) 메시지를 이용하여 이웃 노드들과의 메시지 지연시간을 측정한다. 측정된 메시지 지연시간을 NODE_TRAVERSAL_TIME에 적용하여 최적의 NET_TRAVERSAL_TIME을 구하는 적응적인 확장 링 검색(AERS : Adaptive ERS) 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 AERS를 이용하여 최적의 NET_TRAVERSAL_TIME을 구하고, 이를 이용하여 불필요한 메시지 발생을 억제함으로써 네트워크 성능을 향상 시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방식의 효율성을 입증한다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제88권4호
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• pp.323-334
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• 2023

The submerged floating tunnel (SFT) infrastructure has been regarded as an emerging technology that efficiently and safely connects land and islands. The SFT route problem is an essential part of the SFT planning and design phase, with significant impacts on the surrounding environment. This study aims to develop an optimization model considering transportation and structure factors. The SFT routing problem was optimized based on two objective functions, i.e., minimizing total travel time and cumulative strains, using NSGA-II. The proposed model was applied to the section from Mokpo to Jeju Island using road network and wave observation data. As a result of the proposed model, a Pareto optimum curve was obtained, showing a negative correlation between the total travel time and cumulative strain. Based on the inflection points on the Pareto optimum curve, four optimal SFT routes were selected and compared to identify the pros and cons. The travel time savings of the four selected alternatives were estimated to range from 9.9% to 10.5% compared to the non-implemented scenario. In terms of demand, there was a substantial shift in the number of travel and freight trips from airways to railways and roadways. Cumulative strain, calculated based on SFT distance, support structure, and wave energy, was found to be low when the route passed through small islands. The proposed model helps decision-making in the planning and design phases of SFT projects, ultimately contributing to the progress of a safe, efficient, and sustainable SFT infrastructure.

• 선박안전
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• 통권38호
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• pp.32-42
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• 2015

세계적 경제변화, $CO_2$ 배출량의 규제, 연료비 상승 등의 원인에 의해 국내외에서 최적항로지원시스템 개발 및 상용화하여 사용중에 있다. 하지만, 대부분 외항상선을 대상으로 하여 기술의 실용화를 위한 실선실험이 행해졌고 내항상선을 대상으로 개발한 사례는 거의 없다. 또한, 국제해사기구(IMO)의 "e-Navigation 전략이행계획" 및 정부의 "한국형 e-Navigation 사업"에 따라 주요 추진전략으로 연구개발 되고 있는 차세대 신(新) 항법시스템의 도입에 예상됨에 따라 국내 연안 최적 안전항로시스템의 새로운 개념 설계가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 e-Navigation 체계에서의 최적항로시스템 및 기존의 운용 및 연구개발 중인 최적항로시스템을 분석하고 선박, 육상 및 육해상 통신인프라 등의 시스템 체계를 기본으로 최적안전항로시스템에 적용될 알고리즘을 분석, 시스템의 개념을 설계하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.1199-1202
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• 2006

대규모 무선 이동 Ad-hoc 네트워크 환경에서는 고정 인프라가 구축된 이동통신 시스템과는 달리 노드의 이동, 에너지 문제 및 에러 등 예외적인 상황 변화로 인한 문제가 다른 네트워크에 비해 잦은 문제가 발생 할 수 있다. 네트워크 환경에 따른 적합한 경로 설정 알고리즘을 선택하고 소스 노드에서 목적지 노드로의 패킷 전송을 위한 경로 설정 후 에러 발생 시 사라진 경로 복구를 위한 최적 경로 재설정 방법 및 효율적 전송 방법을 제안한다. 대규모 이동 노드로 구성된 Ad-hoc 네트워크에서 효율적인 전송 프로토콜인 DSR 라우팅 프로토콜을 이용하고, 에러 발생으로 인한 경로 재설정 시 빠른 경로 복구를 위한 제안된 경로 재설정 방법을 통하여 패킷 전송 지연을 최소화 할 수 있다. 제안된 경로 재설정 방법은 규모가 클수록 기존 방법보다 효과가 큰 경로 재설정 방법이다.

• 대한산업공학회지
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• 제22권2호
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• pp.303-311
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• 1996

The Self Healing Ring (SHR) is one of the most Intriguing schemes which provide survivability for telecommunication networks. To design a cost effective SONET ring it is necessary to consider load balancing problems by which the link capacity is determined. The load balancing problem in SONET ring when demand splitting is not allowed is considered in this paper. An efficient algorithm is presented which provides the best solution starting from various Initial solutions. The initial solution is obtained by routing ell demands such that no demands pass through an are In the ring. The proposed algorithm iteratively improves the Initial solution by examining each demand and selecting the maximum load are in its path. The demand whose maximum arc load is biggest is selected to be routed in opposite direction. Computational results show that the proposed algorithm is excellent both in the solution quality and in the computational time requirement. The average error bound of the algorithm is 0.11% of the optimum and compared to dual-ascent approach which has good computational results than other heuristics.