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.
Fahim, Youssef;Rahhali, Hamza;Hanine, Mohamed;Benlahmar, El-Habib;Labriji, El-Houssine;Hanoune, Mostafa;Eddaoui, Ahmed
Journal of Information Processing Systems
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제14권3호
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pp.569-589
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2018
Cloud computing, also known as "country as you go", is used to turn any computer into a dematerialized architecture in which users can access different services. In addition to the daily evolution of stakeholders' number and beneficiaries, the imbalance between the virtual machines of data centers in a cloud environment impacts the performance as it decreases the hardware resources and the software's profitability. Our axis of research is the load balancing between a data center's virtual machines. It is used for reducing the degree of load imbalance between those machines in order to solve the problems caused by this technological evolution and ensure a greater quality of service. Our article focuses on two main phases: the pre-classification of tasks, according to the requested resources; and the classification of tasks into levels ('odd levels' or 'even levels') in ascending order based on the meta-heuristic "Bat-algorithm". The task allocation is based on levels provided by the bat-algorithm and through our mathematical functions, and we will divide our system into a number of virtual machines with nearly equal performance. Otherwise, we suggest different classes of virtual machines, but the condition is that each class should contain machines with similar characteristics compared to the existing binary search scheme.
멀티미디어 데이터 서비스 응용에서는 멀티미디어 데이터를 구성하는 LOB(unstructured large object)을 다량 저장하고 다룰 수 있어야 한다. 따라서, 대용량 데이터의 효율적 저장 및 처리를 지원하는 DBMS의 저장장치로 기존의 디스크뿐만 아니라 복수 개의 플래터(광 디스크 쥬크 박스의 경우 디스크, 테이프의 경우 카트리지 테이프)로 구성된 광 디스크 쥬크 박스 또는 테이프 라이브러리와 같은 3차 저장장치가 중요하게 고려되고 있다. 3차 저장장치는 데이터 접근 시 발생하는 지연 시간이 매우 크기 때문에 3차 저장장치에 저장된 LOB에 대한 효율적인 검색 기법에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 LOB의 주 저장소로서 3차 저장장치를 활용할 경우, 3차 저장장치로부터 LOB을 효율적으로 검색하기 위한 입출력 스케줄링에 대해 연구하였다. 3차 저장장치의 성능 특성과 LOB 데이터의 특성을 고려하여 3차 저장장치로부터 LOB을 검색하는 질의 처리에 있어 발생하는 지연 시간을 줄일 수 있는 여러 가지 입출력 스케줄링 휴리스틱을 제시하고 이들의 성능을 시뮬레이션을 통하여 평가하였다.
상수관망 시스템(Water Distribution System, WDS)은 이용자에게 양질의 상수도를 공급하기 위해 구축된 사회기반시설물로써, 정수된 물이 사용처에 도달하기까지 송수과정에서 발생 가능한 수질저하를 고려해야 한다. 일반적으로 정수장에서 염소처리를 한 후, 도달시간을 고려한 시스템 내 잔류 염소농도를 유지함으로써 수질저하를 예방한다. 여기서 상수도 내 잔류 염소농도는 미생물 번식 및 관내 부식물 등 다양한 생물 화학적 오염을 효과적으로 예방하는 반면, 과다할 경우 이용자의 음용성을 저해할 수 있어 시스템 전반에 걸쳐 염소농도의 적절한 관리가 요구된다. 특히, 상수관망에서는 공급경로 및 공급량에 따라 각 수요처의 도달 염소농도가 다르게 분포할 수 있으므로, 시설운영자는 균등하고 적절한 염소농도를 유지하기 위해 추가적인 염소 재투입시설을 설치하여 함께 관리하고 있다. 이 때, 염소투입 시설의 운영계획은 EPANET과 같은 상수관망 해석모형의 수질모의를 바탕으로 수립된다. 그러나 일반적으로 수질모의는 수리해석과는 달리 긴 시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 개선하기 위해, 특정 네트워크의 수질모의 결과를 학습시킨 인공신경망(ANN) 모형을 구축하고 이를 이용하여 상수관망 수질모의 계산시간을 단축하고자 하였다. 여기서 ANN모형의 학습은 EPANET을 통해 미리 선정된 다양한 염소 투입지점의 염소 투입농도와 용수 공급량 자료, 그리고 주요 관측지점에서 측정된 염소농도자료를 이용하였다. 학습된 ANN모형을 EPANET 수질모의 결과와 비교 및 검증을 실시한 결과, 사전에 소요된 학습시간을 제외하면 수질모의 소요시간 측면에서 큰 개선효과를 보였으며, 대표지점에서의 수질모의 결과가 유사하였다. 추가적으로, 본 연구에서는 학습된 ANN모형과 최적화 알고리즘인 GA(Genitic Algorithm)를 연계하여 상수관망에서의 염소 재투입 스케줄링을 최적화하는 프로그램을 개발함으로써, 안전하고 경제적인 상수관망의 수질운영에 기여하고자 하였다.
We consider a wafer lot transfer/release planning problem from semiconductor wafer fabrication facilities to probing facilities with the objective of minimizing the deviation of workload and total tardiness of customers' orders. Due to the complexity of the considered problem, we propose a two-level hierarchical production planning method for the lot transfer problem between two parallel facilities to obtain an executable production plan and schedule. In the higher level, the solution for the reduced mathematical model with Lagrangian relaxation method can be regarded as a coarse good lot transfer/release plan with daily time bucket, and discrete-event simulation is performed to obtain detailed lot processing schedules at the machines with a priority-rule-based scheduling method and the lot transfer/release plan is evaluated in the lower level. To evaluate the performance of the suggested planning method, we provide computational tests on the problems obtained from a set of real data and additional test scenarios in which the several levels of variations are added in the customers' demands. Results of computational tests showed that the proposed lot transfer/planning architecture generates executable plans within acceptable computational time in the real factories and the total tardiness of orders can be reduced more effectively by using more sophisticated lot transfer methods, such as considering the due date and ready times of lots associated the same order with the mathematical formulation. The proposed method may be implemented for the problem of job assignment in back-end process such as the assignment of chips to be tested from assembly facilities to final test facilities. Also, the proposed method can be improved by considering the sequence dependent setup in the probing facilities.
열차 경합해소 문제는 열차의 경합이 발생되거나 예측될 때 지연 확산을 최소화하기 위해 열차 운행스케줄을 조정하는 것이다. 기존연구에서는 폭발적으로 증가하는 변수로 인해 풀 수 있는 문제의 크기가 제한적이다. 본 논문에서는 열차 운영단계에서 열차 경합을 해소하기 위해 시공간 네트워크를 이용한 열차 경합해소모형을 제안한다. 제안한 모형은 시공간 네트워크에서 경합발생 이후 운행 열차들에 대해 정차 역에서의 정차 허용치만을 부여함으로써 문제의 크기를 조절하였다. 또한, 경로흐름변수를 사용해 대형문제도 풀 수 있도록 하였다. 제안한 모형을 이용하여 열차경합의 지연파급분석과 경합해소 실험결과를 제시하였다.
The manufacturing companies under Make-To-Order (MTO) production environment face highly variable requirements of the customers. It makes them difficult to establish preemptive production strategy through inventory management and demand forecasting. Therefore, the ability to establish an optimal production schedule that incorporates the various requirements of the customers is emphasized as the key success factor. In this study, we suggest a process of designing the simulation model for establishing production schedule and apply this model to the case of a flat glass processing company. The flat glass manufacturing industry is under MTO production environment. Academic research of flat glass industry is focused on minimizing the waste in the cutting process. In addition, in the practical view, the flat glass manufacturing companies tend to establish the production schedule based on the intuition of production manager and it results in failure of meeting the due date. Based on these findings, the case study aims to present the process of drawing up a production schedule through simulation modeling. The actual data of Korean flat glass processing company were used to make a monthly production schedule. To do this, five scenarios based on dispatching rules are considered and each scenario is evaluated by three key performance indicators for delivery compliance. We used B2MML (Business To Manufacturing Markup Language) schema for integrating manufacturing systems and simulations are carried out by using SIMIO simulation software. The results provide the basis for determining a suitable production schedule from the production manager's perspective.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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