가상 로봇의 행동 진화를 위해서 규칙 구성자와 연결 구성자를 구성하여 분류 규칙과 진화 신경망을 형성하는 혼합형 행동 진화 모델(Hybrid Behavior Evolution Model)을 제안한다. 본 모델에서는 행동 지식을 두 수준에서 표현하였다. 상위 수준에서는 규칙 구성자와 연결 구성자를 구성하여 표현력을 향상시켰다. 하위 수준에서는 행동 지식을 비트 스트링 형태의 염색체로 표현하여, 이들 염색체를 대상으로 유전자 연산을 적용하여 학습을 수행시켰다. 적합도가 최적인 염색체를 추출하여 가상 로봇을 구성하였다. 구성된 가상 로봇은 주변 상황을 인식하여 입력 정보와 규칙 정보를 이용하여 패턴을 분류하였고, 그 결과를 신경망에서 처리하여 행동하였다. 제안된 모델을 평가하기 위해서 HBES(Hybrid Behavior Evolution System)를 개발하여 가상 로봇의 먹이 수집 문제에 적용하였다. 제안한 시스템을 실험한 결과, 동일한 조건의 진화 신경망보다 학습 시간이 적게 소요되었다. 그리고, 규칙이 적합도 향상에 주는 영향을 평가하기 위해서, 학습이 완료된 염색체들에 대해서 규칙을 적용한 것과, 그렇지 않은 것을 각각 수행하여 적합도를 측정하였다. 그 결과, 규칙을 적용하지 않으면 적합도가 저하되는 것을 확인하였다. 제안된 모델은 가상 로봇의 행동 진화에 있어서 기존의 진화 신경망 방식 보다 학습 성능이 우수하고 규칙적인 행동을 수행하는 것을 확인하였다.
The heterogeneous LTE (Long Term Evolution)-Advanced networks comprising a macrocell and femtocells can provide an efficient solution not only to extend macrocell coverage but also to deal with packet traffics increasing explosively within macrocells. An efficient resource management scheme is necessary to maintain the QoS (Quality of Service) of mobile multimedia services because the LTE-Advanced system should support not only voice but also mobile applications such as data, image and video. This paper proposes a resource management scheme to guarantee QoS continuity of multimedia services and to maximize the resource utilization in OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) based LTE-Advanced systems. This scheme divides the resources into several service blocks and allocates those resources based on the competition between macrocell and femtocell. Simulation results show that it provides better performances than the conventional one in respect of handover failure rate and blocking rate.
최근 국내외 주요 이동통신 사업자들이 본격적으로 4G 무선표준 방식인 LTE (Long Term Evolution) 서비스를 시작 하면서 LTE 방식을 지원하는 이동단말의 MIMO (Multi Input-Multi Output) OTA (Over The Air) 성능 평가 방법의 필요성이 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 3GPP (3rd Generation Partnership Project)에서 논의되고 있는 MIMO OTA 시스템에서의 LTE 이동 단말기의 핸드 효과에 의한 안테나의 특성변화를 이론 및 실험적으로 검증하였다. 핸드 효과에 의한 LTE 이동 단말기의 성능은 MIMO OTA 시스템에서의 LTE PDSCH throughput 비교를 통해 link level에서 확인하였다.
동적으로 변화하는 환경속에서 적절히 적응하며 행동하는 이동로봇의 제어기를 구성하기는 어렵다. 이를 위하여 진화적 방식을 적용하여 제어기를 구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있는데 아직까지는 진화결과 구성된 제어기의 정확한 동작 메커니즘에 대한 분석은 미비한 실정이다. 이 논문에서는 진화결과 구성된 제어기의 동작 메커니즘을 오토메타를 통하여 체계적으로 분석하였다. 그 결과 진화방식은 주어진 문제를 적절히 해결할 수 있는 제어기를 만들어 낼 수 있음을 알 수 있었다. 이때 주어진 문제를 여러 부문제로 세분하고 각 부문제를 해결하는 적절한 메커니즘을 획득하였으며 이러한 메커니즘의 사?작용을 통하여 주어진 전체 문제를 해결하고 있음을 알 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.383-403
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2021
With the development of mobile edge computing (MEC), some late-model application technologies, such as self-driving, augmented reality (AR) and traffic perception, emerge as the times require. Nevertheless, the high-latency and low-reliability of the traditional cloud computing solutions are difficult to meet the requirement of growing smart cars (SCs) with computing-intensive applications. Hence, this paper studies an efficient offloading decision and resource allocation scheme in collaborative vehicular edge computing networks with multiple SCs and multiple MEC servers to reduce latency. To solve this problem with effect, we propose a context-aware offloading strategy based on differential evolution algorithm (DE) by considering vehicle mobility, roadside units (RSUs) coverage, vehicle priority. On this basis, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model is employed to predict idle computing resources according to the base station traffic in different periods. Simulation results demonstrate that the practical performance of the context-aware vehicular task offloading (CAVTO) optimization scheme could reduce the system delay significantly.
이동통신은 시간과 장소의 제약없이 유비쿼터스하게 인간 중심의 서비스를 제공할 수 있는, 차세대 시스템을 향하여 진화하고 있다. 특히, 사용자의 요구와 사용자 주변 상황들이 동적으로 변화하고 있는 차세대 이동통신 환경에서 다양한 센서 및 장치 그리고 관련 기술들에 의해 상황 인식(Context Awareness)이 실현될 것이다. 이러한 상황 인식을 바탕으로 차세대 이동통신 환경에서는 사용자의 요구와 사용자 주변 상황에 가장 적절한 서비스가 제공되는 상황 인식 서비스가 핵심 서비스로 부상될 것이다. 본 논문에서는 서비스 사용자와 서비스 제공자들을 연결시켜 주는 차세대 이동통신 서비스 플랫폼을 기반으로 제공되는 차세대 이동통신 서비스 환경을 기술한다. 그리고, 이러한 서비스 환경에서 차세대 통합망, 센서 및 센서 네트워킹 기술, 단거리 통신 기술의 발전에 따른 상황 정보수집 범위의 확대, 서비스 이용 범위의 다양성 등에 따라 분류된 상황 인식 서비스의 진화 단계를 제시한다.
차세대 단말은 정보통신 기술의 융합(convergence)에 따라 이동전화, 무선랜, 휴대인터넷, DMB, 멀티미디어, 모바일 게임, 센서(스마트태그, 생체인식) 등 휴대 단말의 기능들이 하나의 통일된 사용자 인터페이스 융합을 통하여 다양한 요구를 수용하게 될 것이다. 또한 차세대 이동단말은 기본적으로 서로 다른 망에 접속이 가능한 다중모드를 지원하여야 하며, 서로 다른 망으로부터 다양한 서비스를 지원받을 수 있도록 높은 성능과 다양한 기능을 지원하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 차세대 이동단말의 발전전략을 통해 차세대 단말의 최소 요구사항 및 요소기술에 대해 검토하고자 한다.
다양한 네트워크 통합에 대한 요구사항의 증가로 인하여 미래에는 하이브리드/통합 위성-지상 시스템의 중요성이 증가할 것으로 예상된다. 이 경우 위성 시스템과 지상 시스템은 서로 호환성을 가지도록 하는 것이 시스템의 효율성 측면에서 매우 중요하다. 3GPP Long Term Evolution (LTE) 규격은 현재 4G 시스템의 가장 강력한 후보 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 3GPP LTE 규격에 바탕을 둔 이동 위성 시스템에서의 인터리버 설계에 대해 소개한다. LTE를 포함하는 모든 4G 지상 시스템 규격에서는 효과적인 자원의 사용을 위해 수 msec 단위로 갱신이 가능한 적응적 변조 및 부호화를 채택하였다. 그러나 위성 시스템의 긴 왕복지연 때문에 이러한 적응형 방식을 그대로 적용하기는 불가능하고, 단기 페이딩에 효과적으로 대응할 수 없다. 따라서 이러한 단점을 극복하기 위한 방안으로써, 본 논문에서는 적응형 전송방식과 결합된 인터리버 방식을 제안한다. 특히, LTE 규격에 바탕을 둔 이동위성시스템을 고려하여 다양한 인터리버 설계 결과를 제시하고, 성능 시뮬레이션 결과를 비교 분석한다.
군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 어떤 주어진 일을 수행할 수 있어야 한다. 따라서 개개의 로봇은 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있는 학습과 진화능력을 갖는 것이 필수적이다. 이를 위하여 본 논문에서는 지연된 보상능력이 있는 강화학습과 분산유전알고리즘을 이용한 새로운 자율이동로봇의 행동학습 및 진화방법을 제안한다. 지연 보상능력이 있는 강화학습은 로봇이 취한 행동에 대하여 즉각적인 보상을 가할 수 없는 경우에도 학습이 가능한 방법이다. 또한 개개의 로봇이 통신을 통하여 염색체를 교환하는 분산유전알고리즘은 각기 다른 환경에서 학습한 우수한 염색체로부터 자신의 능력을 향상시킨다. 특히 본 논문에서는 진화의 성능을 향상시키기 위하여 강화학습의 특성을 이용한 선택 교배방법을 채택하였다. 제안된 방법은 협조탐색 문제에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 검증한다.
인체영역 무선네트워크(WBAN)기술 기반의 생체정보 모니터링서비스의 확장과 성장은 생체신호 감지 및 측정, 생체정보의 원격제어, 실시간 모니터링기술의 진화를 가속화시키고 있다. 기술진화에 대응한 선행기술 확보와 시장선점을 위해 생체정보 모니터링 시스템의 설계 및 구축은 최신 기술 동향과 표준화 이슈의 전략적인 반영이 필수적이다. 논문은 기술 및 연구개발 동향과 이슈를 조사, 분석하고 기술적 대응과제를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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