Mobile Ad hoc network은 stationary infrastructure의 도움 없이 이동 노드들이 필요 시 multi-hop wireless links network 형태를 구성하여 통신이 이루어지게 하는 network이다. 따라서 효율적인 라우팅 프로토콜의 개발이 중요한 issue인데 최근에는 routing overhead가 적은 on-demand 프로토콜이 주목을 받고 있다. On-demand 프로토콜은 새로운 route을 구성하기 위해서 query packet을 broadcasting하게 되는데, 특히 노드들의 mobility가 많은 mobile ad hoc network(MANET)의 경우에는 더욱더 자주 발생하게 되는데, blind broadcasting은 neighbor 노드들 간의 radio transmission region overlap에 의해 redundancy, contention, collision 같은 broadcast storm 문제를 발생시키게 된다. 본 논문은 on-demand 프로토콜의 broadcast storm 문제를 해결하기 위해 Neighbor Topology을 고려 한 Dynamic Adaptation Query flooding scheme을 제시한다. 또한 Dynamic Adaptive Query flooding scheme은 broadcast storm 문제 해결뿐만 아니라 network의 congestion을 감소시켜 data packet의 성능 향상에도 기여 할 것이다.
Demand for air transportation in Korea keeps increasing, and the number of airport operations also grows as a result. The major two airports in Korea, Incheon International Airport and Gimpo International Airport, share the metropolitan airspace, which is crowd with air traffic. As air traffic increases in the metropolitan airspace, the demand for the airport operations would outnumber the capacities of these airports. However, there is a room to efficiently manage the shortage of the airport capacity due to the different distributions of operations in these airports. This study presents a dynamic slot allocation that allows exchanging slots according to the traffic demand. The dynamic allocation mitigates the airports' capacity problem but the airspace capacity itself should be increased in order to tackle the problem fundamentally.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제24권2호
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pp.81-96
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2017
Forecasting long-term mobile service demand is inevitable to establish an effective frequency management policy despite the lack of reliability of forecast results. The statistical forecasting method has limitations in analyzing how the forecasting result changes when the scenario for various drivers such as consumer usage pattern or market structure for mobile communication service is changed. In this study, we propose a dynamic model of the mobile communication service market using system dynamics technique and forecast the future demand for long-term mobile communication subscriber based on the dynamic model, and also experiment on the change pattern of subscriber demand under various scenarios.
Predictive demand and collapse fragility functions are two essential components of the probabilistic seismic demand analysis that are commonly developed based on statistics with enormous, costly and time consuming data gathering. Although this approach might be justified for research purposes, it is not appealing for practical applications because of its computational cost. Thus, in this paper, Bayesian regression-based demand and collapse models are proposed to eliminate the need of time-consuming analyses. The demand model developed in the form of linear equation predicts overall maximum inter-story drift of the lowto mid-rise regular steel moment resisting frames (SMRFs), while the collapse model mathematically expressed by lognormal cumulative distribution function provides collapse occurrence probability for a given spectral acceleration at the fundamental period of the structure. Next, as an application, the proposed demand and collapse functions are implemented in a seismic fragility analysis to develop fragility and consequently seismic demand curves of three example buildings. The accuracy provided by utilization of the proposed models, with considering computation reduction, are compared with those directly obtained from Incremental Dynamic analysis, which is a computer-intensive procedure.
본 연구에서는 가변수요를 고려한 확률적 사용자균형 통행배정모형을 제시한다. 교통망에서 수요와 공급간의 균형을 가정할 경우, 통행비용의 함수인 가변수요는 통행저항함수(공급함수)와 함께 균형상태로 수렴하며, 이때 확률적 통행배정모형은 통행자들간의 경로인지 통행비용이 동일해지는 확률적 사용자균형상태에 도달하게 된다. 본 연구에서 제시하는 확률적 사용자균형모형은 기존 연구들과는 달리 동적체계(dynamic system)를 기초로 개발된다. 동적체계는 시간의 흐름에 따라 하나의 상태가 다음 상태로 변화하는 과정을 표현하는 수리적인 방법으로 시간의 변화에 따라 그 상태가 변하는 여러 분야에 적용이 가능한데, 주로 제어공학(control engineering)분야에서 활용되어 왔다. 동적 체계의 개념을 도입하면, 기존 모형들과는 달리 쉽게 모형화(formulation)할 수 있으며 풀이과정(solution algorithm)도 간단하다는 장점이 있다. 본 연구에서도 동적체계를 이용하여 확률적 사용자균형 통행배정(user equilibrium traffic assignment)모형을 제시하고 제시된 모형이 안정적인 해(stable solution)로 수렴한다는 것을 Lyapunov함수를 통하여 증명한다. 또한, 예제 교통망을 통하여 여러가지 의미있는 결과를 도출한다.
Structural changes in an economy system bring about serious problems in establishing economic policies. The boom of middle-east export, the oil shock, and the recent dollar crisis in Korean economy are such examples. Hence, it is necessary to identify and estimate those structural changes. This study focuses on an output and price and analyzes structural changes in aggregate demand and supply. The aggregate demand and supply structures are described by conventional dynamic simultaneous equations model, where each structural change is represented by dummy variables and estimated by the proposed Bayesian method. By applying this model to Korean output and price, structural changes in the aggregate demand and supply are analyzed.
The Korean fuel cycle scenario has been modeled by using the dynamic analysis method. For once-through fuel cycle model, the nuclear power plant construction plan was considered, and the nuclear demand growth rate from the year 2016 was assumed to be 1%. After setup the once-thorough fuel cycle model, the DUPIC and fast reactor scenarios were modeled to investigate the environmental effect of each fuel cycle. Through the calculation of the amount of spent fuel, and the amounts of plutonium and minor actinides were estimated and compared to those of the once-through fuel cycle. The results of the once-through fuel cycle shows that the demand grows to 64 GWe and the total amount of the spent fuel would be 100 kt in the year 2100, while the total spent fuel can be reduced by 50% when the DUPIC scenario is implemented
본 연구는 1998년부터 2015년까지의 16개 시도별 경유수요량, 경유제품 판매가격(유통단계), 및 총 부가가치생산의 패널데이터를 이용하여, 패널GLS, 고정효과(Fixed Effect), 확률효과(Random Effect) 및 동적패널(Dynamic Panel) 모형을 통해 국내 경유수요함수를 추정하고, 이를 통해 가격탄력성과 소득탄력성을 추정하였다. 단기 가격탄력성은 -0.2146(패널GLS), -0.2886(고정효과), -0.2854(확률효과), -0.1905(동적패널)로 추정되었고, 단기 소득탄력성은 0.7379(패널GLS), 0.4119(고정효과), 0.7260(확률효과), 0.4166(동적패널)로 추정되었는데, 모두 비탄력적인 것으로 나타났다. 장기 가격탄력성과 장기 소득탄력성은 동적패널을 통해 추정하였고, 각각 -0.4784, 1.0461로 유의하게 나타났다. 경유 수요는 소득에 증감에 대해 단기적으로는 비탄력적이나, 장기적으로는 탄력적으로 나타나고 있다. 추가로 서울지역을 기준으로 지역변수를 더미변수(Dummy Variables)로 하여 각 지역의 경유수요로의 효과를 검정하였는데, 10개 지역에서 상대적으로 유의하게 추정되었다.
The purpose of this paper is to model price formation and analyze demand structures for fishes under the restriction of Korean fisheries regulations. This study suggests the model that the price of fish is formed by its quantity, expenditure, and habit persistence. In economic literature, such a fishery market demand is called the inverse demand with dynamic habit persistence. Based upon a static differential price formation model, the paper has generalized it dynamically incorporating habit persistence effects. The empirical results show that all the species have values less than one and (-) sign of price flexibilities, thus being price inflexible. The estimated habit adjustment coefficients are significant at the level of 1%. Especially, TAC species have the smaller values of them than those of other main fish species. The contribution and results are summarized as follows. First, the fishery market demand has a strong dynamic effects from habit persistence. Second, the fishery market demand structure could be analyzed in a way different from the ordinary demand analysis, which is based upon price flexibility, scale flexibility, and cross adjustment flexibility. Third, the limitation of this paper is that it ignores the increasing stock effects by catching restrictions, thus raising consumers' benefit in the future.
This paper models supply chain uncertainties in the dynamic Newsboy Problem context. The system consists of one supplier and one retailer who place an order to the supplier every period. Demand uncertainty is modeled as stochastic period demand, and supply uncertainty as the uncertainty in quantities delivered by the supplier. The supplier delivers exactly the amount ordered by the retailer with probability of $\beta$ and the amount minus K with probability of $(1-\beta)$ We formulate the problem as a dynamic programming problem and derive the first-order optimality condition. Through a numerical study, we measure the extent to which the cost decrease due to the reduction in supply uncertainty depends on the level of demand uncertainty. One of the most important findings In this paper is that this cost decrease is relatively small if demand uncertainty is kept high, and vice versa. We also backup this numerical result by analyzing the distribution of ending Inventory under the supply and demand uncertainties.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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