국제경기의 악화로 인한 항만물동량 감소 및 터미널의 무한경쟁체제 상황에서 컨테이너 터미널은 효율적으로 비용을 감소하는 방안을 마련하고 환경의 변화에 적응하는 역량을 강화하는 노력을 하고 있다. 화주와 선사는 높은 서비스수준을 원하며 터미널은 한정된 자원에서 터미널을 효율적으로 운영하려는 요구가 맞물려 컨테이너 터미널의 반출입시간의 조정 및 사전 예약제에 대한 공감대가 형성되고 있는 실정이다. 컨테이너 터미널의 반출입 예약제는 업무피크의 분산으로 터미널의 효율과 생산성 향상, 운송차량의 회전율 향상 및 교통체증 완화도 기대할 수 있다. 본 논문에서는 반출입예약제를 통한 컨테이너 터미널의 서비스 수준 향상에 관한 방안을 제시하고자 한다.
Decrease in availability of suitable subbase and base course materials for highway construction leads to a search for economic method of converting locally available troublesome soil to suitable one for highway construction. Present study insights on evaluation of benefits of stabilization of subgrade soils in term of extension in service life (TBR) and layer thickness reduction (LTR). Laboratory investigation consisting of Atterberg limit, Compaction, California Bearing Ratio, unconfined compressive strength and triaxial shear strength tests were carried out on two types of soil for varying percentages of stabilizers. Vertical compressive strains at the top of unstabilized and stabilized subgrade soils were found out by elastoplastic finite element analysis using commercial software ANSYS. The values of vertical compressive strains at the top of unstabilized and stabilized subgrade, were further used to estimate layer thickness reduction or extension in service life of the pavement due to stabilization. Finite element modeling of the flexible pavement layered structure provides modern technology and sophisticated characterization of materials that can be accommodated in the analysis and enhances the reliability for the prediction of pavement response for improved design methodology. If the pavement section is kept same for unstabilized and stabilized subgrade soils, pavement resting on lime, fly ash and fiber stabilized subgrade soil B will have service life 2.84, 1.84 and 1.67 times than that of unstabilized pavement respectively. The flexible pavement resting on stabilized subgrade is beneficial in reducing the construction material. Actual savings would depend on the option exercised by the designer for reducing the thickness of an individual layer.
Several energy saving techniques in cellular wireless networks such as active base station (BS) selection, transmit power budget adaptation and user association have been studied independently or only part of these aspects have been considered together in literature. In this paper, we jointly tackle these three problems and propose an integrated framework, called dynamic cell reconfiguration (DCR). It manages three techniques operating on different time scales for ultimate energy conservation while guaranteeing the quality of service (QoS) level of users. Extensive simulations under various configurations, including the real dataset of BS topology and utilization, demonstrate that the proposed DCR can achieve the performance close to an optimal exhaustive search. Compared to the conventional static scheme where all BSs are always turned on with their maximum transmit powers, DCR can significantly reduce energy consumption, e.g., more than 30% and 50% savings in uniform and non-uniform traffic distribution, respectively.
In route guidance systems fastest-path routing has typically been adopted because of its simplicity. However, empirical studies on route choice behavior have shown that drivers use numerous criteria in choosing a route. The objective of this study is to develop computationally efficient algorithms for identifying a manageable subset of the nondominated (i.e. Pareto optimal) paths for real-time vehicle routing which reflect the drivers' preferences and route choice behaviors. We propose two pruning algorithms that reduce the search area based on a context-dependent linear utility function and thus reduce the computation time. The basic notion of the proposed approach is that ⅰ) enumerating all nondominated paths is computationally too expensive, ⅱ) obtaining a stable mathematical representation of the drivers' utility function is theoretically difficult and impractical, and ⅲ) obtaining optimal path given a nonlinear utility function is a NP-hard problem. Consequently, a heuristic two-stage strategy which identifies multiple routes and then select the near-optimal path may be effective and practical. As the first stage, we utilize the relaxation based pruning technique based on an entropy model to recognize and discard most of the nondominated paths that do not reflect the drivers' preference and/or the context-dependency of the preference. In addition, to make sure that paths identified are dissimilar in terms of links used, the number of shared links between routes is limited. We test the proposed algorithms in a large real-life traffic network and show that the algorithms reduce CPU time significantly compared with conventional multi-criteria shortest path algorithms while the attributes of the routes identified reflect drivers' preferences and generic route choice behaviors well.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3892-3912
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2021
The recent rapid growth of mobile network traffic places multi-access edge computing in an important position to reduce network load and improve network capacity and service quality. Contrasting with traditional mobile cloud computing, multi-access edge computing includes a base station cooperative cache layer and user cooperative cache layer. Selecting the most appropriate cache content according to actual needs and determining the most appropriate location to optimize the cache performance have emerged as serious issues in multi-access edge computing that must be solved urgently. For this reason, a cache placement algorithm based on comprehensive utility in big data multi-access edge computing (CPBCU) is proposed in this work. Firstly, the cache value generated by cache placement is calculated using the cache capacity, data popularity, and node replacement rate. Secondly, the cache placement problem is then modeled according to the cache value, data object acquisition, and replacement cost. The cache placement model is then transformed into a combinatorial optimization problem and the cache objects are placed on the appropriate data nodes using tabu search algorithm. Finally, to verify the feasibility and effectiveness of the algorithm, a multi-access edge computing experimental environment is built. Experimental results show that CPBCU provides a significant improvement in cache service rate, data response time, and replacement number compared with other cache placement algorithms.
우리나라는 매년 2천껀이상의 화재와 매년 2천명 이상의 인명피해가 발생하고 있다. 본 연구는 AI드론이 소방차가 화재현장에 도착하기 전에 실시간 영상 이미지판독 YOLO5를 사용하여 차량이나 입간판등을 판단하여 119소방차의 집입을 원활히 할 수 있도록 조치를 취한다. 화재현장을 촬영하여 현장상황을 송출하고 연기의 성분을 분석하여 화재유형을 판단하여 화재진압시 시간을 단축 시킬 수 있다. 이로 인해 골든타임을 지켜 인명피해를 최소화 할 수 있을것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 경제적인 주행속도 지표를 제공하는 도로 주행 시뮬레이터의 모듈을 개발하는데 있다. 주행경제를 위한 친환경 주행 시뮬레이터 모듈은 에너지의 효율화, 도로안전향상, 지속가능한 저탄소 녹색성장의 도로운영기술, 비용절감 정보를 제공한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 현장에 구현되어 있는 도로선형과 도로기하구조정보에 따라 도로주행 정보와 모의주행 시나리오를 검토하여 시뮬레이션을 수행하는 기술사양을 구현하였다. 본 연구를 통하여 개발된 친환경 주행 시뮬레이터 모듈은 주행모드 행위분석의 네비게이션 정보표출이나 이용편의성을 증진시키는 다양한 연계교통과 국도설계체계를 구축히는데 기여할 것이다.
저전력, 저품질의 네트워크 환경인 LLNs(Low power and Lossy Networks) IoT 네크워크 환경에서는 IETF에서 제안한 IPv6 라우팅 프로토콜인 RPL이 대표적으로 사용된다. RPL은 루프가 존재하지 않는 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 생성하는 것을 목표로 하며, 이를 위해 loop avoidance, loop detection 메커니즘과 문제 발생 시 복구를 위한 DIO Poisoning 메커니즘을 정의하고 있다. 하지만, 기존의 DIO Poisoning은 루프 발생 노드에서 일어난 poisoning이 해당 노드의 서브트리로 전파되어 복구 시간과 컨트롤 메시지가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RPL 기반 IoT 무선 네트워크에서 루프 복구 과정 시 서브 트리의 라우팅 오버헤드가 추가로 발생할 수 있는 현상을 보완한 효율적인 경로 복구 기법을 제안한다. 개선된 RPL 루프 복구 과정에서는 기존 선호 부모로 선택될 수 없던 경로를 활용하여 빠르게 복구함으로써 새로운 경로설정을 위한 컨트롤 패킷 트래픽과 경로 복구 시간을 줄인다. 시뮬레이션을 사용하여 제안한 프로토콜이 기존 프로토콜에 비해 복구 시간 단축과 컨트롤 패킷의 감소를 통한 복구 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
목적 : 본 연구에서는 최근 10년간 국내에서 발표된 아동 감각통합치료에 대한 중재효과를 체계적으로 분석하여 이해하기 쉽도록 제시하고자 한다. 연구방법 : 학술연구정보서비스(RISS)와 디비피아(DBpia)의 검색엔진을 사용하여 2011년에서 2020년 6월까지 출판된 국내 논문을 대상으로 하였다. 검색어는 "감각통합", "감각처리", "ASI(Ayres Sensory Integration)"이었다. 총 19개의 논문을 분석하였다. 연구결과는 PICO(Population, Interventions, Outcomes, Comparisons), 국제기능장애 건강분류(International Classification of Function, Disability and Health; ICF)방법과 수정한 The Evidence Alert Traffic Light Grading System을 사용하여 그림으로 제시하였다. 결과 : 아동 감각통합치료를 가장 많이 적용한 진단은 발달지연이었고, 중재법은 개별 감각통합치료가 가장 많았다. ICF의 신체구조 및 기능에 해당하는 중재는 91%에서 긍정적인 효과를 보였다, 세부 영역은 감각조절 및 감각처리, 소운동과 대운동, 신체도식, 신체-자기개념, 균형, 기본 움직임, 자세조절 및 손기능, 집중, 자존감이었다. 결론 : 아동 감각통합치료의 중재효과를 ICF의 분류와 그림으로 간단히 제시하여 치료사, 연구자, 아동의 가족들이 쉽게 이해하고 이용할 수 있는 근거를 마련하고자 하였다.
미시적 교통류 모형의 정산은 시뮬레이션 분석에 있어 매우 중요한 요소이다. 유전자 알고리즘은 교통류 모형의 정산에 널리 활용되어 왔으며, 일반적으로 이러한 최적화 문제에 있어 높은 효율성을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 제한된 시간내에 신속한 의사결정을 위한 시뮬레이션 분석에 있어 유전자알고리즘의 모형 정산속도는 여전히 느리다. 이에 본 연구에서는 정산 효율 향상을 위해 중심합성계획법 기반의 이중유전자알고리즘을 활용한 차량추종모형 정산방법론을 개발하였다. 개발된 정산 방법론에서는 실험계획법 중 하나인 중심합성계획법과 유전자알고리즘을 결합하여 준최적해를 찾고, 이를 다시 유전자알고리즘의 초기 값으로 하여 모형 파라미터의 최적해를 찾는다. 개발된 방법을 활용하여 Gipps의 차량추종모형을 정산하였다. 선행연구에서 사용된 단일 유전자알고리즘을 활용한 방법과 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 방법이 더 짧은 시간내에 최적해를 찾는 것으로 확인되었다. 개발된 방법론은 유전자알고리즘을 사용하는 다양한 교통분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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