분산 정보 시스템의 온-라인 유지보수를 위해서는 네트워크 내의 참여 노드들에게 파일을 배포하는 작업이 필수적이다. 이때 파일 배포에 대한 사용자들의 요청이 단기간에 집중되면, 배포 서버는 과부하 상태에 빠지며, 이를 플래시 크라우드(Flash Crowds)라 부른다. 플래시 크라우드를 회피하기 위한 일반적인 해결책은 하드웨어의 용량을 증설하는 것이다. 본 논문에서는 추가 비용의 발생 없이 P2P 기반의 소프트웨어적 해결책을 제안한다. 제안된 해결책에서 네트워크의 노드들은 인접한 노드들을 중심으로 서브네트워크들로 구성된다. 각 서브네트워크 내에서 배포 파일의 복사본은 노드들 상호간에 전송될 수 있어 배포 서버의 부하를 분산시킨다. 효율성을 높이기 위해 배포 대상 파일들은 하나의 패키지로 묶여지고 전송에 앞서 패키지는 동일한 크기를 갖는 다수의 세그먼트들로 분할된다. 정상 상태에서 배포 서버는 노드가 요청한 패키지를 세그먼트 단위로 전송한다. 그러나 배포 서버의 과부하 상태에서 노드가 필요한 세그먼트가 이미 서브네트워크 내에 존재할 경우, 서브네트워크 내의 노드는 필요한 세그먼트를 인접 노드로부터 전송받을 수 있다. 본 논문에서는 이를 처리하기 위한 자료구조와 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능 개선을 확인하였다.
본 논문에서는 4차산업의 혁명의 핵심 기술 중 사물 인터넷 (Internet of Things)과 드론(Drone)을 접목시킨 드론 인터넷(Internet of Drones)에 대해서 연구하였다. IoD 기술은 실제 전장에서 실제 전장과 C4ISR 작전을 효율적이고 경제적으로 운영하는데 특히 중요하다. 본 연구는 드론의 제한된 배터리 용량과 군의 드론 전사 육성 및 도입, 운용에 따른 예산 책정 기준 부재에 따른 문제점을 해결하는데 목표가 있다. 이에 따라 드론 투입 작전 상황 발생 시 임무 지역 (Mission area)이 정해지고 그에 따른 임무 지점 (Hovering point)과 임무 완료 제한시간이 정해질 경우, 최소한 몇 대의 작전 드론을 투입하여야 가장 경제적이고 효율적인 작전 운용이 가능한지 작전 투입 드론의 대수를 최적화해주는 DFDO(Drone Force Deployment Optimization) 알고리즘을 제안한다.
The attitude dynamics of KITSAT-1 are modeled including the gravity gradient stabilization method. We define the operation scenario during the initial attitude stabilization period by means of a magnetorquering control algorithm. The required constraints for the gravity gradient boom deployment are also examined. Attitude dynamics model and control laws are verified by analyzing in-orbit attitude sensor telemetry data.
The ambient vibration measurement is an output-data-only dynamic testing where natural excitations are represented, for instance, by winds and typhoons. The modal identification involving output-only measurements requires the use of specific modal identification techniques. This paper presents the application of a reliable method (the Stochastic Subspace Identification - SSI) implemented in a general purpose software. As a criterion toward the robustness of identified modes, a bio-inspired optimization algorithm, with a highly nonlinear objective function, is introduced in order to find the optimal deployment of a reduced number of sensors across a large civil engineering structure for the validation of its modal identification. The Ting Kau Bridge (TKB), one of the longest cable-stayed bridges situated in Hong Kong, is chosen as a case study. The results show that the proposed method catches eigenvalues and eigenvectors even for a reduced number of sensors, without any significant loss of accuracy.
무선 센서 네트워크에서 중요한 문제 중 하나는 센서 노드들의 최적 배치, 즉 측정하고자 하는 지역을 모두 커버할 수 있는 최소 센서 노드 수를 산출하고 배치 위치를 결정하는 일이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 제안한 Fuzzy C-Means 클러스터링을 이용하여 측정하고자 하는 지역에서의 최적의 노드 배치와 최소 노드의 수를 시뮬레이션을 통해 도출하였고, 실험을 통하여 검증하였다. 시뮬레이션은 3가지 타입의 2차원 지역을 모델로 하여 수행하였다. 모델링한 지역은 6M${\times}$10M의 직사각형, 50M${\times}$20M의 직사각형, 100M${\times}$80M의 ‘L’ 자 형태의 지역으로 하였으며, 각각 9개, 9개, 15개 노드의 위치를 결정하였다. 실제 실험결과 각 지역에 대해서 94.6%, 92.2%, 95.7%의 정확도를 가진 통신 연결을 확인할 수 있었다.
Tae-Kyung Lim;Chang-Baek Son;Jae-Jin Son;Dong-Eun Lee
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.409-416
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2009
This paper presents a tool called Quality-Cost optimization system (QCOS), which integrates Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) and Quality Function Deployment (QFD), for tradeoff between quality and cost of the unitized metal curtain-wall unit. A construction owner as the external customer pursues to maximize the quality of the curtain-wall unit. However, the contractor as the internal customer pursues to minimize the cost involved in designing, manufacturing and installing the curtain-wall unit. It is crucial for project manager to find the tradeoff point which satisfies the conflicting interests pursued by the both parties. The system would be beneficial to establish a quality plan satisfying the both parties. Survey questionnaires were administered to the construction owner who has an experience of curtain-wall project, the architects who are the independent assessor, and the contractors who were involved in curtain-wall design and installation. The Customer Requirements (CRs) and their importance weights, the relationship between CRs and Technical Attributes (TAs) consisting of a curtain-wall unit, and the cost ratios of each components consisting curtain-wall unit are obtained from the three groups mentioned previously. The data obtained from the surveys were used as the QFD input to compute the Owner Satisfaction (OS) and Contractor Satisfaction (CS). MOGA is applied to optimize resource allocation under limited budget when multi-objectives, OS and CS, are pursued at the same time. The deterministic multi-objective optimization method using MOGA and QFD is extended to stochastic model to better deal with the uncertainties of QFD input and the variability of QFD output. A case study demonstrates the system and verifies the system conformance.
모바일 데이터의 급속한 성장으로 인해 대용량의 백홀 구축 요구가 대두되었으며, 비용 효율 관점에서 쉽게 적은 비용을 가지고 백홀을 신속하게 구축할 수 있는 기술은 점대점 마이크로웨이브이다. 점대점 마이크로웨이브 링크에서의 공간 다이버시티 방법은, 두 개의 수신 안테나에서 오는 신호를 결합시킴으로 페이딩효과를 상쇄시켜 성능을 향상시키는 것이다. 기존의 신호 결합방법으로는 최대 전력 방법과 최소 왜곡 방법이 제안되었다. 하지만, 선택적 페이딩 채널에서 두 기법 모두가 알고리즘의 강건성 관점에서 성능저하가 보고되었다. 그래서, 본 논문에서 현실적 관점에서 효율적이며 더 성능이 향상된 신호결합 기법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 제안된 방법이 신호의 스펙트럼 관점에서 상당한 성능의 향상이 있음을 보인다.
Quality function deployment (QFD) is a widely adopted customer-oriented product development methodology by analyzing customer requirements. It is a main activity in QFD planning process to determine the optimal values of the technical attributes (TAs) so as to achieve the customer requirements (CRs) from the House of Quality (HoQ). In most of the previous research, all the TAs in QFD are assumed to have either continuous or discrete values. In the real world applications, the continuous TAs and the discrete TAs are often mixed in QFD. In this paper, a mixed integer linear programming model is formulated to obtain the optimal values for the continuous TAs and the discrete TAs in QFD planning as well as Branch and Bound (B and B) algorithm is proposed as the solution approach. Finally, the proposed model and solution approach are illustrated with an office chair under multi-segment market, and the sensitivity analysis is performed to study how the proposed model and its solutions respond to the variation for the two elements which are budget and CRs' weights.
Explosive deployment of smart mobile devices such as smart phones, and tablets along with expansion of wireless internet bandwidth have enabled the deployment of mobile video streaming such that video traffic becomes the most important service in wireless networks. Recently, for more efficient video streaming services, the ISO MPEG group standardized a protocol called DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) and the standard has been quickly adopted by many service providers such as YouTube and Netflix. Despite of the convenience of mobile streaming services, users also suffer from low QoE(Quality of Experience) due to dynamic channel fluctuations and unnecessary downloading due to high churning rates. This paper proposes a noble efficient video rate selection algorithm considering user buffer level, channel condition and churning rate. Computer simulation based performance study showed that the proposed algorithm improved the QoE significantly compared to a method that determines the video rate based on current channel conditions. Especially, the proposed method reduced the rebuffering rate, one of the most important performance factors of the QoE, to a nonnegligible level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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