• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3821-3841
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• 2019

Cloud radio access networks (C-RANs) have been regarded in recent times as a promising concept in future 5G technologies where all DSP processors are moved into a central base band unit (BBU) pool in the cloud, and distributed remote radio heads (RRHs) compress and forward received radio signals from mobile users to the BBUs through radio links. In such dynamic environment, automatic decision-making approaches, such as artificial intelligence based deep reinforcement learning (DRL), become imperative in designing new solutions. In this paper, we propose a generic framework of autonomous cell activation and customized physical resource allocation schemes for energy consumption and QoS optimization in wireless networks. We formulate the problem as fractional power control with bandwidth adaptation and full power control and bandwidth allocation models and set up a Q-learning model to satisfy the QoS requirements of users and to achieve low energy consumption with the minimum number of active RRHs under varying traffic demand and network densities. Extensive simulations are conducted to show the effectiveness of our proposed solution compared to existing schemes.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.215-219
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• 2022

Bankruptcy is one of the major areas that have attracted the interest of many researchers in the American system, particularly in terms of the laws that oversee it. It provides a plan of reorganization that enables the debtor or the proprietor to discharge liabilities to the creditors through dividing the assets to settle debts. This activity is carried out under supervision to fairly protect the interests of the creditors. Bankruptcy protection systems are dynamic and complex in nature, in line with the economic sector, ensuring the protection of affected individuals from falling into huge losses. Some bankruptcy procedures give the debtor the opportunity to stay in operation or business activity and benefit from revenues until the debt is settled. This law allows some debtors to be relived from any financial burden after the distribution of assets, even if the debt is not paid in full. In light of the above information, this research paper seeks to explore the nature of the complexity of bankruptcy protection laws, their characteristics, and the justice system that regulate them. It also sheds more light on the decision-making powers on bankruptcy cases. There are specialized courts that cover bankruptcy cases located in district courts in every state.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.147-154
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• 2024

The continuous increase in urban population due to migration of mases from rural areas to big cities has set urban water supply under serious stress. Urban water resources face scarcity of available water quantity, which ultimately effects the water supply. It is high time to address this challenging problem by taking appropriate measures for the improvement of water utility services linked with better understanding of demand side management (DSM), which leads to an effective state of water supply governance. We propose a dynamic framework for preventive DSM that results in optimization of water resource management. This paper uses Agent Based Modeling (ABM) with Digital Twin (DT) to model water consumption behavior of a population and consequently forecast water demand. DT creates a digital clone of the system using physical model, sensors, and data analytics to integrate multi-physical quantities. By doing so, the proposed model replicates the physical settings to perform the remote monitoring and controlling jobs on the digital format, whilst offering support in decision making to the relevant authorities.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제11권1호
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• pp.22-32
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• 2019

On offshore platforms, oil and gas leaks are apt to be the initial events of major accidents that may result in significant loss of life and property damage. To prevent accidents induced by leakage, it is vital to perform a case-specific and accurate risk assessment. This paper presents an integrated method of Ddynamic Qquantitative Rrisk Aassessment (DQRA)-using the Decision Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL)-Bayesian Network (BN)-for evaluation of the system vulnerabilities and prediction of the occurrence probabilities of accidents induced by leakage. In the method, three-level indicators are established to identify factors, events, and subsystems that may lead to leakage, fire, and explosion. The critical indicators that directly influence the evolution of risk are identified using DEMATEL. Then, a sequential model is developed to describe the escalation of initial events using an Event Tree (ET), which is converted into a BN to calculate the posterior probabilities of indicators. Using the newly introduced accident precursor data, the failure probabilities of safety barriers and basic factors, and the occurrence probabilities of different consequences can be updated using the BN. The proposed method overcomes the limitations of traditional methods that cannot effectively utilize the operational data of platforms. This work shows trends of accident risks over time and provides useful information for risk control of floating marine platforms.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제23권4호
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• pp.371-380
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• 2020

Video is principal information that facilitates commander's immediate command decision. Due to fading characteristics of radio link, however, it is difficult to stably transmit video in a multi-hop wireless environment. In this paper, we propose a MANET structure composed of a link adaptive routing protocol and a TDMA MAC protocol to stably transmit video traffic in a ultra-narrowband video streaming network. The routing protocol can adapt to link state change and select a stable route. The TDMA protocol enables collision-free video transmission to a destination using multi-hop dynamic resource allocation. As a result of simulation, the proposed MANET structure shows better video transmission performance than proposed MANET structure without link quality adaption, AODV with CSMA/CA, and OLSR with CSMA/CA structures.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권5호
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• pp.725-732
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• 2002

기존 LAN 환경에서 멀티미디어 실시간 전송과 같은 QoS 보장형 서비스에 대한 요구가 증대되면서, ATM 기술을 LAM에 적용하는 기술들이 등장하였다. LANE(LAN Emulation)은 그러한 기술들 중에서 캠퍼스와 기업의 네트워크 인프라로 가장 많이 보급되고 있는 대안 중의 하나이다. 그러나 활발한 LANE 도입에 비하여 이의 효과적인 운용에 대한 연구는 드문 실정이다. 본 논문에서는 LANE을 구축한 캠퍼스 네트워크에서 멀티미디어 방송형(broadcast) 트래픽의 최적 운영방안에 대하여 논의한다. 방송형 트래픽 관리에서 발생하는 규모성(scalability) 문제로 인하여 전체 LANE 네트워크는 일반적으로 여러 개의 ELAN(Emulated MU)으로 분할되어 관리된다. 본 연구는 특히 규모성 문제해결을 위한 ELAN 구성(configuration)에 수반되는 비용을 정의하고, LANE 성능에 직결되는 규모성 제약과 ELAN 운용과 관계된 기술적 제약하에서 제반비용을 최소화하는 ELAN 구성(LANE 분할) 의사결정모형을 제공한다. 이는 그래프분할문제(graph partition problem)의 확장된 형태로 모형화 되며, 제안된 수리적 모형을 위한 유전자 알고리즘 해법을 개발하여 소개한다. 또한 실제 LANE 네트워크 운영자료를 사용한 실험을 통하여 최적 ELAN 구성을 위한 정책변수들의 효과를 살펴보고, 이러한 결과들이 기존의 LANE 운영과 관련하여 가지는 함축적인 의미를 고찰한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1776-1785
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• 2015

인터넷을 이용하는 사용자의 관점이 호스트 중심에서 콘텐트 중심으로 변화하면서 콘텐트 중심 네트워크 (Content Centric Network, 이하 CCN)라는 새로운 패러다임이 소개되었다. 한편, 최근 비디오 스트리밍에 대한 수요가 급증하고 있으며 더 높은 사용자의 만족도를 위한 적응형 스트리밍이 소개되면서 많은 연구가 진행 중에 있다. 따라서 CCN에서도 사용자의 수요에 따라 적응형 스트리밍을 고려할 필요성이 있다. 하지만 CCN에서 기존의 네트워크 구조에서와 동일한 방식으로 적응형 비디오 스트리밍 서비스를 할 경우 CCN 라우터 내 캐시를 (CS) 충분히 활용하지 못한다는 한계점이 있으며 또한 단말의 달라지는 요구 사항을 캐시 활용에 반영할 수 없는 문제점도 있다. 따라서 본 논문에서는 정규표현식을 활용한 콘텐트 네이밍 방식을 적용하여 기존 적응형 스트리밍 비트레이트 선택 알고리즘의 캐시활용도를 높이면서도 CCN의 기본 프로토콜에 적합한 프레임워크를 제시하고, 단말의 상태에 따라 동적인 표현식 기술 전략 및 선택 알고리즘을 통하여 비디오 스트리밍 품질을 개선하고자 한다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제11권1호
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• pp.26-35
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• 2009

In this paper, we investigate how to do resource allocation to guarantee a minimum user data rate at low signaling overhead in multi-cell orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) wireless systems. We devise dynamic resource allocation (DRA) algorithms that can minimize the QoS violation ratio (i.e., the ratio of the number of users who fail to get the requested data rate to the total number of users in the overall network). We assume an OFDMA system that allows dynamic control of frequency reuse factor (FRF) of each sub-carrier. The proposed DRA algorithms determine the FRFs of the sub-carriers and allocate them to the users adaptively based on inter-cell interference and load distribution. In order to reduce the signaling overhead, we adopt a hierarchical resource allocation architecture which divides the resource allocation decision into the inter-cell coordinator (ICC) and the base station (BS) levels. We limit the information available at the ICC only to the load of each cell, that is, the total number of sub-carriers required for supporting the data rate requirement of all the users. We then present the DRA with limited coordination (DRA-LC) algorithm where the ICC performs load-adaptive inter-cell resource allocation with the limited information while the BS performs intra-cell resource allocation with full information about its own cell. For performance comparison, we design a centralized algorithm called DRA with full coordination (DRA-FC). Simulation results reveal that the DRA-LC algorithm can perform close to the DRA-FC algorithm at very low signaling overhead. In addition, it turns out to improve the QoS performance of the cell-boundary users, and achieve a better fairness among neighboring cells under non-uniform load distribution.

• 정보화연구
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• 제10권3호
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• pp.347-359
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• 2013

데이터의 품질관리는 데이터 활용 활성화 및 정확한 의사결정을 위해 중요한 요소이다. 본 연구는 각 기관이나 조직 자체적으로 주요 핵심 데이터를 추출할 수 있는 방법에 대한 연구이며, 수행 중인 프로그램 정보로 부터 중요도가 높은 테이블을 추출하기 위한 방법으로 사회 연결망 분석 기법을 제안하였다. 본 연구에서 제시한 SNA를 통한 CTQ 데이터 추출 기법을 통하여 업무 전문가 없이도 과학적인 방법에 의해 실제 업무적 상황을 입체적으로 접근하여 정확도 높은 CTQ 데이터를 도출할 수 있었다. 이는 실무 적용 시 IT 부문의 CTQ 데이터 관리에 있어 조직의 품질관리 수준을 개선할 수 있을것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.61-67
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• 2023

5G의 도래와 스마트 디바이스의 급격한 증가는 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)의 중요성을 부각시켰다. 이런 흐름 속에서, 특히 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 애플리케이션의 효과적인 처리가 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 확률적인 MEC 환경을 고려한 새로운 태스크 오프로딩 전략을 연구한다. 먼저 동적인 태스크 요청 빈도와 불안정한 무선 채널 상태를 감안하여 차량의 전력 소모와 지연시간을 최소화하는 방안을 제시한다. 그리고 심층 강화학습(DRL) 기반의 오프로딩 기법을 중심으로 연구를 진행하였고, 로컬 연산 및 오프로딩 전송 전력 사이의 최적의 균형을 찾기 위한 방법을 제안한다. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)와 Deep Q-Network (DQN) 기법을 활용하여 차량의 전력 사용량과 큐잉 지연시간을 분석하였다. 이를 통해 차량 기반의 MEC 환경에서의 최적의 성능 향상 전략을 도출 및 검증하였다.