기존 도시철도의 급행화 방안으로 가감속도가 향상된 고성능 열차를 완행에 투입하고 기존 성능의 열차를 급행에 투입하는 방안은 대피선 수를 줄이는 효과를 가진다. 본 연구에서는 고성능 열차를 완행으로 투입하는 급행화 방안을 토대로, 대피선 수를 최소화하면서 완행 열차의 운행시간을 최소화 할 수 있는 동시 최적화 방안을 제안하였다. 최적화 방안은 유전알고리즘을 기반으로 하여 차두시간, 대피선 위치 및 대피 시간을 설계 변수로 정의하였다. 결과적으로 제안한 최적화 방법론을 서울 7호선에 적용하여 타당한 최적화 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
다중사용자 무선 채널 환경에서 공간분할 다중접속 기법을 사용함으로서 전체 시스템의 전송률을 대폭 증가시킬 수 있다. 송신단에서 정확한 채널정보를 알고 있는 경우, 전송률을 적절하게 조절함으로서 시스템 성능을 보다 향상시킬 수 있다. 뿐만 아니라, 주파수 선택적 페이딩 특성을 갖는 광대역 무선 채널에서는 채널 부호화를 통해 채널 다이버시티를 활용하여 신뢰성이 높은 데이타 전송이 가능하도록 BIC-OFDM 기술을 사용한다. 본 논문에서는 제한된 궤환정보를 이용한 기회적 스케줄링 기법과 결합된 적응 변조 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 기법은 주파수 다이버시티와 다중 사용자 다이버티시를 이용하여 링크 성능을 항샹시킬 수 있다. 또한, 적은양의 궤환정보를 위해 모든 부채널 대신 하나의 OFDM심볼을 기준으로 적응 변조 기법을 사용한다. 모의 실험에서는 본 논문에서 제안한 기법이 적절한 계산복잡도를 가지면서도 상당한 링크 성능 향상이 있음을 보여주고자 한다.
본 논문은 효율적인 무선 AMI 네트워크를 위한 채널 할당 및 스케줄링 기법에 관한 것이다. AMI 시스템에서, 제안하는 다중채널 클러스터 네트워크는 NC(Network Coordinator)와 CDA(Clustered Data Aggregator) 간의 통신 채널을 네트워크 채널로 정의 하고, CDA와 OMD(Out Meter Display), SMD(Smart Meter Device) 간의 통신채널을 그룹 채널로 정의한다. 네트워크 채널과 그룹채널이 혼합된 다중채널 클러스터 기반의 AMI 네트워크는 물리적/논리적 수용가 채널 클러스터링을 통해서 관리의 효율성을 증대하고, 인접 클러스터간 구별되는 채널 사용을 통한 검침 데이터의 신뢰성을 증대한다. 또한 다중채널 클러스터 기반의 채널할당을 통하여 데이터의 빠른 수집이 가능하며 검침망의 크기를 증가시킨다.
This paper presents the design of the Safety Programmable Logic Controller (SPLC) used in the Nuclear Power Plants, an analysis of a reliability for the SPLC using a markov model. The architecture of the SPLC is designed to have the multiple modular redundancy composed of the Dual Modular Redundancy(DMR) and the Triple Modular Redundancy(TMR). The operating system of the SPLC is designed to have the non-preemptive state based scheduler and the supervisory task managing the sequential scheduling, timing of tasks, diagnostic and security. The data communication of the SPLC is designed to have the deterministic state based protocol, and is designed to satisfy the effective transmission capacity of 20Mbps. Using Markov model, the reliability of SPLC is analyzed, and assessed. To have the reasonable reliability such as the mean time to failure (MTTF) more than 10,000 hours, the failure rate of each SPLC module should be less than $2{\times}10^{-5}$/hour. When the fault coverage factor (FCF) is increased by 0.1, the MTTF is improved by about 4 months, thus to enhance the MTTF effectively, it is needed that the diagnostic ability of each SPLC module should be strengthened. Also as the result of comparison the SPLC and the existing safety grade PLCs, the reliability and MTTF of SPLC is up to 1.6-times and up to 22,000 hours better than the existing PLCs.
본 논문에서는 멀티미디어 환경등의 실시간 시스템에서 타스크에게 빠른 응답시간을 제공하는 실시간 스케쥴링 기법을 제시하고자 한다. 타스크를 주기적 타스크와 비주기적 타스크로 구분하고 타스크의 형태를 긴급 타스크, 필수 타스크, 일반 타스크로 구분하여 다양한 타스크의 처리를 원하는 멀티미디어 환경에서도 적용할 수 있도록 하며, 주기적 타스크의 경우 마감시간을 지키는 범위 내에서 최대한 수행을 연기하여 비 주기적 타스크에 빠른 응답시간을 제공한다. 각 타스크는 우선 순위를 가지며 우선 순위의 변경은 동종 타스크 에서만 허용하고 동적 우선순위 방법을 이용하여 스케줄링한다. 긴급타스크의 경우 어떠한 경우에도 수행할 수 있도록 하며 준비된 실시간 타스크 가 여러 개인 경우 laxity값이 작은 타스크를 먼저 수행 할 수 있도록 한다. 본 눈문에서는 비주기적 타스크가 있을 때와 없을 때를 구분하여 비주기적 타스크가 있을 때에는 주기적 타스크를 뒤로 미루고 비주기적 타스크를 앞에서 먼저 처리하며 비주기적 타스크가 없을 때에는 주기적 타스크를 앞에서 처리하는 스케줄링 기법을 사용한다. 시뮬레이션 결과 다중 프로세서 시스템에서 지금까지 suboptimal 하다고 알려진 EDZL 보다 응답시간 관점에서 제안한 기법이 우수하였고 부하가 증가하여도 성능이 우수하였다.
최근에 언제 어디서든지 자유롭게 직접 네트워크에 연결하여 인터넷 서비스를 이용할 수 있는 무선 가입자 수가 증가함에 따라 무선 통신망 시스템이 급속히 발전하고 있다. 하지만 무선 채널환경에서는 전체 대역폭이 제한되어 있기 때문에 주어진 대역폭 내에서의 전송효율 최대화에 대한 문제는 항상 풀어야 하는 과제이다. 따라서 본 연구에서는 전송오류가 발생하는 무선통신 환경 하에서 동작하는 무선 LAN 단말기가 패킷 전송을 위해 IEEE802.11e EDCA 기반으로 동작함에 있어서 CW 값을 현재 무선채널 상태에 따라 달리 설정함으로써 서비스 처리량을 더욱 극대화할 수 있는 패킷 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 네트워크 시뮬레이터인 NS-2를 이용하여 여러 환경에서 성능평가를 수행하였고, 수치 결과를 통해 제안한 알고리즘이 기존의 IEEE802.11e 기법에 비해 성능이 우수함을 보였다.
전자상거래는 인터넷이라는 가상 공간을 통해 이루어지므로, 시간과 장소에 구애받지 않는다는 강점이 있는 반면, 누구나 쉽게 접근할 수 있는 개방형 네트워크의 특성에 따라 보안상의 문제점이 대두될 수 있다는 약점을 동시에 갖고 있다. 따라서, 안전하고 효율적인 전자상거래 구현을 위해서는 전자상거래 보안상의 문제를 해결하기 위한 장치가 필요한데, 이러한 장치 중에 하나가 견고한 암호 알고리즘의 구축이라 할 수 있겠다. 본 논문에서 제안한 YK2(Young Ku Kang) 암호 알고리즘은 이러한 전자상거래 보안을 충족시켜주기에 적합한 시스템으로서, 기본적으로 입·출력의 키와 암호화에 사용되는 키의 크기가 각각 128비트로 구성되고 32회전으로 전개됨으로서 기존의 64비트를 사용했던 블록 암호 알고리즘의 한계를 극복할 수 있다. 또한, 암호화에 민감한 영향을 미치는 요소 중에 하나인 키 스케줄링을 보다 복잡하게 설계함으로써 계산 복잡도의 증가와 확률 계산의 증가를 도모하였다.
에이전트에서 수행할 수 있는 작업들에 대한 처리시간이 실제 작업 전에는 퍼지값으로만 주어지고, 실제 작업이 수행될 때야 작업 시간이 결정되는 다중 에이전트 시스템에 대해서 작업을 에이전트들에 할당하고 스케쥴링하는 작업조정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 두 단계의 유전자 알고리즘으로 구성되는데, 상위 단계의 유전자 알고리즘에서는 작업들을 적합한 에이전트에 할당하는 역할을 하고, 하위 단계의 유전자 알고리즘은 첫 번째 유전자 알고리즘의 제시하는 작업 할당 방법에 가장 적합한 작업 스케쥴을 탐색하는 역할을 한다. 이 논문에서는 제안한 유전자 알고리즘 기반 작업 조정 방법을 소개한 다음, 에이전트가 고장 등으로 동작할 수 있는 장애가 발생할 때 처리하는 기법을 소개하고, 제안한 방법을 구현하여 실험한 결과를 보인다.
본 논문에서는 탑재운영절차서 실행환경을 위한 Lua 인터프리터 기반의 가상머신 설계와 기능 및 성능분석 결과를 나타낸다. 한국항공우주연구원에서 계획 중인 달 탐사 임무를 온보드상에서 자율적으로 운영하기 위해 탑재운영절차서 실행환경의 개발이 요구되어졌다. 탑재운영절차서는 위성에 탑재되어 지상 간섭없이 자율적으로 임무 수행을 가능케 함으로써 전파 지연과 제한된 데이터 통신용량을 갖는 심우주 임무들에서 이미 적용되고 있다. 가상머신의 실행엔진인 인터프리터는 고급언어로 작성된 원시코드를 한줄씩 번역하고 실행하므로 컴파일러에 의해 생성된 코드가 실행되는 것에 비해서 실행 속도가 현저하게 느리다. 이를 극복하기위해 레지스터 기반의 Lua 인터프리터를 적용하여 탑재운영절차서 실행환경 설계 및 구현하였으며 실험을 통해 여러 요소들에 따른 성능분석을 수행하였다. 성능분석 결과는 탑재운영절차서 스케줄링 방안 뿐 아니라 Lua 인터프리터를 적용하는 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
Demand response (DR) programs give opportunity to consumers to manage their electricity bills. Besides, distribution system operator (DSO) is interested in using DR programs to obtain technical and economic benefits for distribution network. Since small consumers have difficulties to individually take part in the electricity market, an entity named demand response provider (DRP) has been recently defined to aggregate the DR of small consumers. However, implementing DR programs face challenges to fairly allocate benefits and payments between DRP and DSO. This paper presents a procedure for modeling the interaction between DRP and DSO based on a bilevel programming model. Both DSO and DRP behave from their own viewpoint with different objective functions. On the one hand, DRP bids the potential of DR programs, which are load shifting and load curtailment, to maximize its expected profit and on the other hand, DSO purchases electric power from either the electricity market or DRP to supply its consumers by minimizing its overall cost. In the proposed bilevel programming approach, the upper level problem represents the DRP decisions, while the lower level problem represents the DSO behavior. The obtained bilevel programming problem (BPP) is converted into a single level optimizing problem using its Karush-Kuhn-Tucker (KKT) optimality conditions. Furthermore, point estimate method (PEM) is employed to model the uncertainties of the power demands and the electricity market prices. The efficiency of the presented model is verified through the case studies and analysis of the obtained results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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