본 논문에서는 크게 두 가지 사항에 대해서 제안하고자 한다. 첫 번째는 논리합성을 위한 제약조건 방법에 대한 것이고, 두 번째는 효율적인 논리합성방법에 대한 것이다. 논리 합성은 주어진 제약조건(constraint)을 최대한 만족 시키면서 논리 사상과 최적화 등을 통하여 RTL(register transfer level) 코드로부터 게이트-수준의 네트리스트를 얻는 과정이다. 논리합성의 결과는 주어진 제약조건과 합성 방법에 매우 종속적이다. 이들에 의해서 설계의 면적 및 타이밍이 크게 변화하므로 우리는 제약조건과 합성방법을 철저하게 고려하여야 한다. 본 논문에서는 논리합성을 하는 과정에서 실제로 고려해야하는 사항들에 대해서 경험적이고 실험적인 결과를 바탕으로 혼합방식의 논리합성 기법을 제안한다. 제안된 기법을 이용하여 약 65만 게이트의 하드웨어 자원량을 사용하는 회로에 적용시켜본 결과로 상향식 방법에 비해서 합성 시간이 약 47% 감소하였고, 하향식 방법에 비해서 타이밍 특성이 우수하였다.
본 논문에서는 OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 시스템에서 실시간 트래픽 전송을 위한 효율적 패킷 스케줄링 기법을 제안한다. 본 방식은 패킷의 시간 지연 구속을 우선 만족시키면서 데이터 전송률도 향상시키는 기법으로 TEDC(Throughput Enhancement Under Delay-Constraint)라 불리운다. 사용자별 트래픽 특성에 따른 허용 지연 시간(Tolerable Delay Time TDT)을 정의하여 다양한 시간 지연 요구 조건을 차별화 하여 관리함으로써 무선 자원의 사용 효율을 향상시킨다. 논문에서 제안하는 TEDC 방식은 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는, 실시간 서비스를 위해 요구되는 시간 지연 구속을 만족하기 위해 잔여 허용 시간이 남지 않은 긴급한 사용자들에게 우선적으로 무선자원을 할당한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 할당하고 남은 잉여 무선 자원에 대해서 자원의 활용도를 최대화하여 전체 데이터 전송률(Throughput)을 향상시킨다. 제안된 TEDC 방식의 성능은 기존의 자원할당 방식인 Round robin, M-LWDF, EXP 방식과 패킷 손실률, 데이터 전송률, 채널 활용도 측면에서 비교, 분석된다. 시뮬레이션 결과, TEDC 방식이 패킷 손실률, 데이터 전송률, 채널 활용도 측면에서 다른 자원 할당 방식보다 모두 우수한 성능을 보였다.
동하중을 고려하는 구조해석은 전산자원과 시간측면에서 상당한 어려움이 따르기 때문에 외력을 이상적인 정하중으로 가정하는 것이 일반적이다. 그러나 정하중 조건으로 해석된 결과는 구조물의 안전설계 측면에서 충분한 신뢰를 주기 어렵다. 최근에는, 동하중의 영향을 받는 구조물의 효과적인 구조해석을 위해 동하중을 등가정하중으로 변환하는 기법이 제안되어 왔다. 이 기법은 최적화를 통해 구속조건을 만족하는 최소의 등가정하중을 구하는데, 구속조건은 임계시간의 변위를 사용하고, 등가정하중 분포 자유도는 경험적으로 선정하여 왔다. 그러나 안전설계 관점에서는 응력 구속조건을 적용하는 것이 타당하며, 경험적 자유도 선정은 몇 개의 자유도에 과도한 하중이 부과되거나 구조물의 거동에 영향력이 없는 자유도들이 선정될 가능성이 있다. 본 연구에서는 등가응력 구속조건을 고려하는 등가정하중 최적화 방법을 제안하고, 축소시스템 개념을 도입한 주자유도, 구속조건 요소 자유도, 외부하중 자유도로 구성되는 등가정하중 분포 자유도의 구성방법을 제안한다. 수치예제에서는 제안된 방법으로 구해진 등가정하중을 사용하여 등가응력을 구하고 동하중 해석 결과와 비교함으로써 제안된 방법을 통한 구조해석 방법이 구조안전성 측면에서 타당함을 보인다.
In case of the problems with multiple plants, alternative operation sequence, alternative machine, setup time, and transportation time between plants, we need a robust methodology for the integration of process planning and scheduling in supply chain. The objective of this model is to minimize the tardiness and to maximize the resource utilization. So, we propose a multi-objective model with limited-capacity constraint. To solve this model, we develope an efficient and flexible model using adaptive genetic algorithm(AGA), compared to traditional genetic algorithm(TGA)
The purpose of this study was to improve the understanding of housing experiences of the married women in Korean sociocultural context and to explore their housing mobility. The grounded theory was adopted in this qualitative study. Data were collected through in-depth interviews with the seventeen married women. The major categories found in the data are 1) the inducement of housing mobility, 2) social constraint and opportunity, 3) the strategy and resource of housing mobility, 4) the intervening conditions, and 5) self-evaluation of their own housing life history. People construct their housing life history toward home ownership. There are a few factors to induce housing mobility, and social constraints and opportunity have an effect on obtaining home ownership. They utilize the diverse strategy and resource to solve their housing matter. Through interview, it is founded that they evaluate their housing career in the light of their life through interview.
Scheduling for shipbuilding processes has many alternative solutions since it has long time horizon and handles many jobs. This requests the scheduling system to generate and search feasible alternative solutions in short period of time. Among shipbuilding schedules, the ship erection schedule in a dock is the most important since the dock is the most critical resource in shipyard. In this research, we model the erection scheduling problem for shipbuilding and develop a new problem solving method using CST(Constraint Satisfaction Technique) and ILOG Scheduler. Experimental results show that the proposed scheduling method outperforms the existing manual scheduling methods in terms of schedule performance and required time.
The performance of multihop cognitive radio networks (CRN) can be improved significantly by using multiple channels in spectrum underlay fashion. However, interference due to the sharing of common radio channel and congestion due to the contention among those flows that share the same links become an obstacle to meet this challenge. How to control efficiently congestion and allocate power optimally to obtain a high end-to-end throughput is a key objective in this work. We reexamined the Network Utility Maximum (NUM) problem with a new primary outage constraint and proposed a novel resource allocation strategy to solve it effectively and efficiently.
에너지 자원이 제한된 네트워크에서는 채널 상태 정보와 남은 에너지 정보를 기반으로 에너지자원을 각 유저들에게 최적으로 할당함으로써 네트워크의 수명을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 전송 용량을 만족시키면서 네트워크의 수명을 최대화하도록 전송에 참여하는 중계기를 선택하고 전송 전력을 할당하는 기법을 제안한다. 모의 실험을 통해 제안된 기법이 기존 기법에 비해서 수명을 증가시키는 것을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1638-1653
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2014
A sequential optimization algorithm (SOA) for resource allocation in a cyclic-prefixed single-carrier cognitive relay system is proposed in this study. Both subcarrier pairing (SP) and power allocation are performed subject to a primary user interference constraint to minimize the mean squared error of frequency-domain equalization at the secondary destination receiver. Under uniform power allocation at the secondary source and optimal power allocation at the secondary relay, the ordered SP is proven to be asymptotically optimal in maximizing the matched filter bound on the signal-to-interference-plus-noise ratio. SOA implements the ordered SP before power allocation optimization by decoupling the ordered SP from the power allocation. Simulation results show that SOA can optimize resource allocation efficiently by significantly reducing complexity.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제11권1호
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pp.51-58
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2011
Extensible processors provide an efficient mechanism to boost the performance of the whole system without losing much flexibility. However, due to the intense demand of low cost and power consumption, customizing an embedded system has been more difficult than ever. In this paper, we present a framework for custom instruction generation considering both area constraints and resource sharing. We also present how we can speed up the process through pruning and library-based design space exploration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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