본 연구에서는 다양한 도로운송부문용 에너지 공급 시스템을 구축하고 각 시나리오의 최적 비용을 비교분석하였다. 에너지 공급 시스템의 구성요소로써 기존의 정유공정, 부생수소 시스템, 신재생 에너지 자원 기반의 전력 생산공정, 전력운송을 위한 전력망을 설정하였으며, 내연기관자동차, 전기자동차, 연료전지자동차 등 세 가지의 도로운송부문용 자동차를 포함하였다. 이러한 구성요소를 포함한 다양한 에너지 공급 시스템 시나리오를 기반으로 최적 생애주기비용을 규명할 수 있는 에너지 시스템 평가모델을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 최적화 모델을 제주도 지역에 적용함으로써 모델의 성능을 검증하였고 또한 제주도 지역의 에너지 시스템 구축에 관한 다양한 시나리오의 경제성을 분석하였다. 제주도 도로운송부문용 에너지 공급 시스템의 생애주기비용 분석 결과, 전력망을 이용하여 전기를 공급하는 전기자동차 시나리오가 상대적으로 가장 높은 경제성을 보였으며, 신재생 에너지 자원을 이용하여 수소를 공급하는 연료전지자동차 시나리오가 가장 낮은 경제성을 보였다. 또한 연료비용, 차량비용, 인프라비용, 유지비용 등 주요 비용 관련 변수들에 관한 민감도분석을 수행함으로써 생애주기비용의 변화에 주요한 구성요소들을 규명하였다.
우리는 최적화된 이동최소자승법으로 구축된 벡터장을 이용하여 도면의 배치를 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 일반적으로 전문 건축설계사무소에서는 특정영역에 건물들을 배치시키기 위해 디자이너가 수동으로 직접 위치를 결정하기 때문에 처리 비용이 클 뿐만 아니라 작업시간도 오래 걸린다. 이 비효율적인 문제를 해결하기 위해 우리는 최적화된 이동최소자승법을 기반으로 도면의 배치를 자동으로 결정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 프레임워크에서는 우선 디자이너가 실제 건축설계를 원하는 사업장 영역을 선택하고 이 영역을 기반으로 지형의 흐름을 계산한다. 이동최소자승법을 최적화시켜 벡터장을 추출하고, 이 벡터장을 기반으로 도면의 회전 양을 결정한다. 제안된 방법으로 얻어진 도면배치는 실제로 건물을 배치할 때 나타나는 흐름과 매우 유사한 특징을 갖고 있으며, 결과적으로 디자이너의 비효율적인 노동력을 줄여 전반적인 건축설계과정의 효율성을 한층 높였다.
본 논문은 표준 셀을 효율적으로 배치하는 하이브리드 기법을 제시한다. 제시한 기법에서는 레이아웃 영역을 n${\times}$m 그리드로 분할하고, 분할된 그리드의 각 빈에 셀을 배치함으로 광역 배치를 얻는다. 광역배치를 얻은 후 Relaxation-Based Local Search (RBLS)라 불리는 해석적 최적 기법[12]을 사용하여 배치를 개선시킨다. 이 기법을 사용하면 배치 전체를 개괄적으로 볼 수 있게 되어 배치가 국부 최적에 빠지지 않도록 할 수 있다. 이 기법의 핵심은 중복을 해결하기 위한 매우 효율적인 적법화 알고리즘이라고 볼 수 있는데, 이에 대해 본 논문은 자세히 설명한다. 광역배치가 더 이상 개선되지 않으면 이를 상세 배치로 변환시킨다. 상세 배치를 얻은 후“최적 인터리빙”이라 불리는 기법[13]을 사용하여 이를 더욱 개선시킨다. MCNC 벤치마킹 회로에 대한 실험 결과는[14]에서 보여준 Feng Shui의 결과와 필적할 만하다.
문제의 제약조건을 명확히 표현하고 휴리스틱 탐색에 의하여 스케쥴링을 형성하는 제약조건 중심의 스케쥴링 기법은 실세계의 스케쥴링 문제에 성공적으로 적용되어 왔다. 하지만, 기존의 제약조건 중심의 스케쥴링 연구에서 스케쥴링의 목적을 표현하고 최적화하는데 관련된 연구는 부족한 상황이다. 특히 비용 목적함수는 다양한 비즈니스 계획의 효과를 분석하는 기업의사결정에서 매우 중요 하다고 평가된다. 이 연구의 목적은 자원 용량이나 일시적인 제약조건을 만족하면서 지연비용 및 재고비용을 포함한 스케쥴링의 전체 비용을 명확하게 표현하고 최적화하는 것이다. 비용기반 스케쥴링 프레임워크에서, 동일한 작업 내에 일시적인 제약조건을 만들어 가면서 비용함수를 개선해 나가는 비용 전파 알고리즘을 제시하였다.
소노부이는 수중에서 음파를 활용하여 정보 수집을 수행하는 장치로, 엔진 소음이나 다양한 음향 특성을 감지하여 수중 표적을 정확하게 탐지하는 대잠전에 효과적인 탐지체계이다. 다중상태 시스템에서의 기존 소노부이 배치 방식은 고정된 패턴이나 휴리스틱 기반의 규칙에 의존하므로, 예측하기 힘든 수중 표적의 기동으로 인해 소노부이 투하 개수 및 작전 소요 시간 측면에서 효율적인 배치를 보장하지는 못한다. 본 논문에서는 기존 소노부이 배치 방식의 한계를 극복하기 위해, 수중 표적의 이동을 고려한 시뮬레이션 기반의 실험 환경에서 강화학습을 이용한 무인항공기의 소노부이 최적 배치를 제안한다. 제안한 방법은 Unity ML-Agents를 통해 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘을 이용하여 가상 작전환경과 실시간 상호작용하며 무인항공기를 학습한다. 소노부이 투하 개수 및 음원 및 수신기 간의 비용을 고려한 보상 함수를 설계하여 효과적인 학습이 가능하게 한다. 동일한 실험 환경에서 강화학습을 적용한 배치 방식과 기존 소노부이 배치 방식을 비교한 결과, 탐지 성공률, 투하된 소노부이 개수, 작전 소요 시간 측면에서 강화학습을 적용한 배치 방식이 가장 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 딥러닝 기법 중 하나인 deep convolutional neural network (DCNN)을 이용하여 영상의 구도를 개선하는 방법을 제시한다. 기존의 구도 개선 방법들은 영상의 주요 물체의 위치를 바탕으로 한 구도 평가 점수를 정의한 뒤 최적화를 통해 평가 점수를 향상시키는 방향으로 영상을 개선한다. 이는 계산량이 많고 기존 주요 물체 검출 알고리즘의 성능에 종속적이기 때문에 영상에 따라 구도 개선이 제대로 수행되지 않는 경우가 존재한다. 본 논문에서는 영상의 특징 추출에 뛰어난 성능을 보이는 DCNN을 이용해 영상을 반복적으로 크롭하여 미학적으로 구도가 개선된 영상을 얻는 방법을 제안한다. 실험 결과 및 사용자 평가를 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 주어진 영상을 특정 구도 가이드라인(삼분할법, 주요 물체의 크기 등)을 따르도록 자동으로 크롭한다는 것을 보인다.
Manufacturing Execution System(MES) is in charge of manufacturing execution in the shop floor based on the inputs given by high level information such as ERP, etc. The typical MES implemented is not tightly interconnected with shop floor control system including real (or near real) time monitoring and control devices such as PLC. The lack of real-time interfaces is one of the major obstacles to achieve accurate and optimization of the total performance index of the shop floor system. Smart factory system in the paradigm of Industry 4.0 tries to solve the problems via CPS (Cyber Physical System) technology and FILS (Factory In-the-Loop System). In this paper, we conducted Systems Engineering Approach to design an advanced MES (namely Smart MES) that can accommodate CPS and FILS concept. Specifically, we tailored Systems Engineering Process (SEP) based on an International Standard formalized as ISO/IEC 15288 to develop Stakeholders' Requirements (StR), System Requirements (SyR). The deliverables of each process are modeled and represented by the SysML, UML customized to Systems Engineering. The results of the research can provide a conceptual framework for future MES that can play a crucial role in the Smart Factory.
최근 대규모 데이터의 처리와 관리를 위한 분산 저장 및 처리 시스템의 연구 및 활용이 중요해지고 있다. 대표적인 분산 저장 및 처리 프레임워크로써 하둡(Hadoop)이 널리 활용되고 있다. 하둡 분산 파일 시스템을 기반으로 수행되는 맵-리듀스 에서의 태스크 할당은 데이터의 지역성(locality)를 고려하여 최대한 가깝게 할당한다. 하지만 맵-리듀스 에서의 데이터 분석 작업에서 작업 형태에 따라 빈번하게 요청되는 데이터가 존재한다. 이러한 경우, 해당 데이터의 낮은 지역성으로 인해 수행시간 증가 및 데이터 전송의 지연의 문제점을 야기 시킨다. 본 논문에서는 맵-리듀스의 처리 속도 향상을 위한 데이터 접근 패턴에 따른 핫-데이터 복제 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 데이터 접근 패턴에 따라 높은 접근 빈도를 보이는 핫-데이터에 대한 복제본 최적화 알고리즘을 활용하여 데이터 지역성을 향상시키고 결과적으로 작업 수행시간을 감소시킨다. 성능평가 결과, 기존 기법에 비해 접근 빈도의 부하가 감소하는 것을 확인하였다.
약 네트워크의 관리 비용을 줄이고 성능을 향상시키기 위해 ETSI(European Telecommunication Standards Institute)는 클라우드 데이터 센터에서 네트워크 기능(Network Function)을 소프트웨어 형태로 구현할 수 있는 네트워크 기능 가상화(Network Function Virtualization) 개념을 도입했다. 네트워크 기능 가상화 구조 내에서 네트워크 기능을 물리적 노드(예: 범용 서버)에 네트워크 기능을 호스팅하여 실제 리소스를 공유할 수 있다. 네트워크 기능 가상화를 지원하는 네트워크 서비스 제공 업체의 경우, 효율적인 자원 할당 방법을 통해 운영비용(OPEX) 및 자본 비용(CAPEX)를 줄일 수 있다. 이에 본 논문에서는 최적화 방법을 통해 Network Service Chain Embedding 문제를 분석하고 Markov Approximation 프레임워크 기반 최적의 솔루션을 제안한다. 제안사항에 대한 시뮬레이션 결과는 평균 CPU 사용률이 73%, 링크 사용률이 최대 53% 증가함을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.4923-4939
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2019
In this paper, a secure transmission scheme based on the artificial noise is proposed for D2D communications underlaying the full-duplex cellular network, and a secure power allocation scheme to maximize the overall secrecy rate of both the cellular user and D2D transmitter node is presented. Firstly, the full-duplex base station transmits the artificial noise to guarantee the secure communications when it receives signals of cellular uplinks. Under this secure framework, it is found that improving the transmission power of the cellular user or the D2D transmitter node will degrade the secrecy rate of the other, although will improve itself secrecy rate obviously. Hence, a secure power allocation scheme to maximize the overall secrecy rate is presented subject to the security requirement of the cellular user. However, the original power optimization problem is non-convex. To efficiently solve it, we recast the original problem into a convex program problem by utilizing the proper relaxation and the successive convex approximation algorithm. Simulation results evaluate the effectiveness of the proposed scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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