• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 I
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• pp.61-64
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• 2003

GPRS is designed for transmitting packet data and supposed to take its radio resource form the pool of channels unused by GSM voice services. In this paper, The GPRS and GSM circuit switched services share the same radio resource. Whenever a channel is not used by circuit switched services, it may be utilized by GPRS. In this paper, the main aim is performance and comparison resource management policies with channel de-allocation in GPRS network. Three resource management policies is voice priority, R-reservation, dynamic reservation.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권2호
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• pp.226-238
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• 2024

Recently, multi-access edge computing (MEC) has emerged as a promising technology to alleviate the computing burden of vehicular terminals and efficiently facilitate vehicular applications. The vehicle can improve the quality of experience of applications by offloading their tasks to MEC servers. However, channel conditions are time-varying due to channel interference among vehicles, and path loss is time-varying due to the mobility of vehicles. The task arrival of vehicles is also stochastic. Therefore, it is difficult to determine an optimal offloading with resource allocation decision in the dynamic MEC system because offloading is affected by wireless data transmission. In this paper, we study computation offloading with resource allocation in the dynamic MEC system. The objective is to minimize power consumption and maximize throughput while meeting the delay constraints of tasks. Therefore, it allocates resources for local execution and transmission power for offloading. We define the problem as a Markov decision process, and propose an offloading method using deep reinforcement learning named deep deterministic policy gradient. Simulation shows that, compared with existing methods, the proposed method outperforms in terms of throughput and satisfaction of delay constraints.

• 품질경영학회지
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• 제33권4호
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• pp.21-41
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• 2005

This study analyzes the Internet utilization pattern of customer by comprehensively investigating the previous studies on the behavior pattern of customer in terms of Internet business. Based on the analysis, this study develops research framework that supports strategic decision-making for resource allocation in Internet business. Such research framework would be helpful for providing the typology of Internet business model that can be specialized by each industry. As a result of the simulation analysis, it was found that the optimal resource allocation portfolio providing maximum profits to the Internet bookstore involves large-scale investment on delivery service and customer support service which are the key factors for post-purchase customer satisfaction, regardless of the growth pattern or size of Internet bookstore market. Consequently, from the above analysis, the investment ratio of resources for the profit maximization of Internet bookstore was drawn. Conclusively, based on the comprehensive examination of the results, this study provided a framework for dynamic resource allocation decision-making, and proposed a management strategy which allows consumers to shop under more favorable environment, and simultaneously enables the Internet bookstore to accomplish management objectives such as continuous growth and profit maximization.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5357-5381
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• 2018

Cloud computing offers a wide range of on-demand resources over the internet. Utility-based resource allocation in cloud data centers significantly increases the number of cloud users. Heavy usage of cloud data center encounters many problems such as sacrificing system performance, increasing operational cost and high-energy consumption. Therefore, the result of the system damages the environment extremely due to heavy carbon (CO2) emission. However, dynamic allocation of energy-efficient resources in cloud data centers overcomes these problems. In this paper, we have proposed Energy and Service Level Agreement (SLA) Aware Resource Allocation Heuristic Algorithms. These algorithms are essential for reducing power consumption and SLA violation without diminishing the performance and Quality-of-Service (QoS) in cloud data centers. Our proposed model is organized as follows: a) SLA violation detection model is used to prevent Virtual Machines (VMs) from overloaded and underloaded host usage; b) for reducing power consumption of VMs, we have introduced Enhanced minPower and maxUtilization (EMPMU) VM migration policy; and c) efficient utilization of cloud resources and VM placement are achieved using SLA-aware Modified Best Fit Decreasing (MBFD) algorithm. We have validated our test results using CloudSim toolkit 3.0.3. Finally, experimental results have shown better resource utilization, reduced energy consumption and SLA violation in heterogeneous dynamic cloud environment.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권7B호
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• pp.422-430
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• 2007

현재 WDM-PON 기술은 FTTH 구축을 위해 가장 핵심적인 가입자망 기술로 인식되고 있다. 하지만 시스템 비용의 많은 부분을 차지하는 광 송수신기 및 RN과 밀접한 관계가 있는 WDM-PON 시스템 자원의 고정적인 관리방법은 비용 대비 시스템 자원 효율성에 한계점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 자원의 동적 관리가 가능하면서 이를 위한 시스템의 구축비용 최소화를 이룰 수 있는 WDM-PON 구조를 제안한다. 이를 위해 ONU의 논리그룹화 및 논리그룹 간 파장 공유를 위한 OLT, ONU 그리고 RN의 구조를 설계하고, 이를 기반으로 탄력적인 동적자원 관리를 위한 동적 자원 할당 기법을 제안한다. 이와 같은 WDM-PON 구조의 성능 분석을 위해 모의실험을 수행하였고, 그 결과 논리그룹의 크기와 시스템 구축비용의 상관관계 및 논리그룹 크기와 동적 자원 할당 능력의 상관관계를 도출할 수 있었으며, 자원 관리 기법의 동적 자원 할당 능력과 공평성 유지 능력을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권8C호
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• pp.819-827
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• 2002

개인 휴대 이동통신은 1세대인 아날로그 셀룰러에서 2세대인 디지털 셀룰러 그리고 2.5세대인 PCS를 거쳐 3세대 이동통신 시스템인 IMT-2000으로 발전되어 왔다. 3세대 이전의 이동통신은 음성 위주의 서비스를 고려한 시스템이었으나 그 이후의 이동통신 시스템에서는 멀티미디어 서비스가 핵심 사안으로 부각될 것이다. 현재 음성 트래픽 위주로 고려된 이동통신 시스템에서의 자원 할당 알고리즘은 멀티미디어 트래픽을 지원함에 있어서 트래픽의 성향을 고려하지 못하는 즉, 무선자원을 동적으로 할당해 주지 못하는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 UTRA TDD 시스템에서 비대칭 트래픽 성항과 멀티미디어 트래픽을 고려한 동적 자원 할당 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 셀 내에서의 트래픽 성향을 파악하여 자원 할당 상태 리스트에 따라 각 셀 내에서의 상향, 하향 링크의 스위칭 포인트를 결정하는 동적 채널 할당 방법과 그로 인해 상향, 하향 스위칭 포인트가 결정된 후 셀에서 발생한 베어러 서비스가 RU(Resource Unit)를 액세스하는 채널 액세스 메커니즘으로 세분화된다. 모의실험 결과 제안한 알고리즘은 비대칭적인 트래픽 성향을 지원할 수 있으며 멀티미디어 트래픽에 대하여 동시 접속 가능한 사용자수와 평균 지연 시간에 있어서 좋은 성능을 나타냄을 알 수 있었다.

• 한국경영과학회지
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• 제32권3호
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• pp.33-46
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• 2007

This study deals with the adaptive multiuser OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) system which adjusts the resource allocation according to the environmental changes in such as wireless and quality of service required by users. The resource allocation includes subcarrier assignment to users, modulation method and power used for subcarriers. We first develop a general optimization model which maximizes data throughput while satisfying data rates required by users and total power constraints. Based on the property that this problem has the 0 duality gap, we apply the subgradient dual optimization method which obtains the solution of the dual problem by iteration of simple calculations. Extensive experiments with realistic data have shown that the subgradient dual method is applicable to the real world system, and can be used as a dynamic resource allocation mechanism.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권11A호
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• pp.1120-1127
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• 2007

셀룰라 기반의 멀티홉 시스템에서 각 홉이 필요로 하는 자원의 양에 따라 동적으로 자원을 할당하는 GPS-DRA(Generalized Processor Sharing-Dynamic Resource Allocation) 기법을 제안하였다. 논문에서 가정한 하이브리드 분산식 시스템에서는 네트워크에 연결되어있는 중앙의 controller가 각 홉에 자원을 적절히 할당해 주어야 한다. 하지만 전송환경이 시간에 따라 수시로 변하기 때문에 홉 별로 필요한 자원의 양에 맞게 자원을 할당하기가 쉽지 않다. GPS-DRA 기법은 홉 별로 이전에 사용한 자원의 양을 근거로 하여 홉 별로 필요한 자원의 양에 맞게 동적으로 자원을 할당한다. 본 기법을 사용하면 중앙의 controller에서 자원할당에 필요한 링크 정보를 모두 수집할 필요가 없으므로, 이 기법을 적용하기 위하여 추가적으로 필요한 control overhead의 증가량을 매우 적게 할 수 있다. 제안한 기법을 적용하여 모의실험을 수행한 결과, 고정 자원할당 방식에 비해 채널사용효율이 약 16% 증가하고 셀 용량이 최대 약 65% 커지게 되는 것을 확인하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.153-162
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• 2016

This paper proposes an optimal dynamic resource allocation method in IoT (Internet of Things) parking guidance system using Q-learning resource allocation model. In the proposed method, a resource allocation using a forecasting model based on Q-learning is employed for optimal utilization of parking guidance system. To demonstrate efficiency and availability of the proposed method, it is verified by computer simulation and practical testbed. Through simulation results, this paper proves that the proposed method can enhance total throughput, decrease penalty fee issued by SLA (Service Level Agreement) and reduce response time with the dynamic number of users.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권7호
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• pp.512-518
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• 2013

분산 클라우드 컴퓨팅에서 자원 할당 알고리즘은 사용자 만족도와 서비스 수용 및 처리 능력과 밀접한 관련을 가지기 때문에 중요하다. 즉, 분산 클라우드에서는 서비스 처리를 위해 이용가능한 자원이 없을 때 발생하는 서비스 거부는 사용자 만족도를 반감시킨다. 따라서 본 논문에서는 서비스 거부를 최소화하기 위하여 데이터센터 자원 상황을 고려한 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Q-Learning 기반의 자원 할당량 학습에 의해서 클라우드 데이터센터에서 최대 자원 할당량 만큼 할당을 할 수 있으면 자원 할당량이 증가하고 그렇지 못할 때는 자원 할당량이 감소하게 된다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘과 기존의 두 알고리즘을 평가하고 제안하는 알고리즘이 두 알고리즘 보다 낮은 서비스 거부율을 보임을 증명한다.