• 한국철도학회논문집
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• 제18권6호
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• pp.619-629
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• 2015

열차 경합해소 문제는 열차의 경합이 발생되거나 예측될 때 지연 확산을 최소화하기 위해 열차 운행스케줄을 조정하는 것이다. 기존연구에서는 폭발적으로 증가하는 변수로 인해 풀 수 있는 문제의 크기가 제한적이다. 본 논문에서는 열차 운영단계에서 열차 경합을 해소하기 위해 시공간 네트워크를 이용한 열차 경합해소모형을 제안한다. 제안한 모형은 시공간 네트워크에서 경합발생 이후 운행 열차들에 대해 정차 역에서의 정차 허용치만을 부여함으로써 문제의 크기를 조절하였다. 또한, 경로흐름변수를 사용해 대형문제도 풀 수 있도록 하였다. 제안한 모형을 이용하여 열차경합의 지연파급분석과 경합해소 실험결과를 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.71-76
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• 2021

최근 사물인터넷의 데이터가 대용량화됨에 따라 실시간 시스템의 메모리 전력 소모가 급증하고 있다. 이는 실시간 시스템이 태스크 전체를 항상 메모리에 올려놓고 처리함으로 인한 DRAM 용량 증가에 기인한다. 본 논문은 최근 각광 받는 고속 스토리지를 활용하여 실시간 태스크의 일부를 스토리지에 내려놓고 필요시 메모리에 올리는 전력 절감 기술을 제안한다. 또한, 이를 CPU의 동적 전압조절 기법과 결합하여 CPU와 메모리의 전력 절감을 동시에 최적화한다. 제안하는 기술은 CPU의 유휴시간을 최대한 줄이는 전압 모드를 결정하는 동시에 메모리 크기를 최소화하는 스왑 비율을 결정하여, 태스크의 데드라인을 어기지 않으면서 전력 소모를 최소화하는 최적의 조합을 탐색한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안하는 기술이 실시간 시스템의 전력 소모를 크게 줄임을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.3172-3193
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• 2022

Cognitive radio-simultaneous wireless information and power transfer (CR-SWIPT) has attracted much interest since it can improve both the spectrum and energy efficiency of wireless networks. This paper focuses on the resource sharing between a point-to-point primary system (PRS) and a multiuser multi-antenna cellular cognitive radio system (CRS) containing a large number of cognitive users (CUs). The resource sharing optimization problem is formulated by jointly scheduling CUs and adjusting the transmit power at the cognitive base station (CBS). The effect of accessing CUs' spatial channel correlation on the possible transmit power of the CBS is investigated. Accordingly, we provide a low-complexity suboptimal approach termed the semi-correlated semi-orthogonal user selection (SC-SOUS) algorithm to enhance the spectrum efficiency. In the proposed algorithm, CUs that are highly correlated to the information decoding primary receiver (IPR) and mutually near orthogonal are selected for simultaneous transmission to reduce the interference to the IPR and increase the sum rate of the CRS. We further develop a spatial correlation-based resource sharing (SC-RS) strategy to improve energy sharing performance. CUs nearly orthogonal to the energy harvesting primary receiver (EPR) are chosen as candidates for user selection. Therefore, the EPR can harvest more energy from the CBS so that the energy utilization of the network can improve. Besides, zero-forcing precoding and power control are adopted to eliminate interference within the CRS and meet the transmit power constraints. Simulation results and analysis show that, compared with the existing CU selection methods, the proposed low-complex strategy can enhance both the achievable sum rate of the CRS and the energy sharing capability of the network.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.540-545
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• 2023

최신의 항공기 탑재 능동위상배열레이다(AESA radar; active electronically scanned array radar) 에서는 AESA 레이다의 빠른 전자적 빔 조향 능력과 효율적인 레이다 자원관리를 통해, 상황인식 능력을 극대화할 수 있는 동시운용(Interleaved) 모드가 운용된다. 본 논문에서는 AESA 레이다의 동시운용모드에 있어서 점진적인 성능 저하를 이루기 위한 모드별 자원 할당량을 결정하기 위해, 모드별 성능분석 항목을 식별하고 탐지거리 성능 측면에서 자원할당량에 따른 성능저하를 분석하였다. 이를 통해 실제 동시운용모드 설계 시 모드별 또는 탐색 영역 조합별로 성능 저하를 최소화 할 수 있는 부하량을 도출하였고, 단일모드 운용 대비 동시모드 운용 시 부하 관리 기반 빔 스케줄링 규칙에 대해 제안하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권7호
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• pp.1749-1773
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• 2024

Recent advances in deep neural networks (DNNs) have greatly improved the accuracy and universality of various intelligent applications, at the expense of increasing model size and computational demand. Since the resources of end devices are often too limited to deploy a complete DNN model, offloading DNN inference tasks to cloud servers is a common approach to meet this gap. However, due to the limited bandwidth of WAN and the long distance between end devices and cloud servers, this approach may lead to significant data transmission latency. Therefore, device-edge collaborative inference has emerged as a promising paradigm to accelerate the execution of DNN inference tasks where DNN models are partitioned to be sequentially executed in both end devices and edge servers. Nevertheless, collaborative inference in heterogeneous edge environments with multiple edge servers, end devices and DNN tasks has been overlooked in previous research. To fill this gap, we investigate the optimization problem of collaborative inference in a heterogeneous system and propose a scheme CIS, i.e., collaborative inference scheme, which jointly combines DNN partition, task offloading and scheduling to reduce the average weighted inference latency. CIS decomposes the problem into three parts to achieve the optimal average weighted inference latency. In addition, we build a prototype that implements CIS and conducts extensive experiments to demonstrate the scheme's effectiveness and efficiency. Experiments show that CIS reduces 29% to 71% on the average weighted inference latency compared to the other four existing schemes.

• 생물환경조절학회지
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• 제6권3호
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• pp.205-215
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• 1997

본 연구에서는 온실 재배 토마토 군락의 열수지에 근거한 증산모델을 구성하고 실험을 통하여 모텔에 필요한 계수의 추정과 모질의 검증을 수행하였다. 온실의 일사략과 엽-대기수증기압차(LVPD)를 매개변수로 하는 기공확산저항 추정식을 구성하여 기공작산저항 실측 자료를 이용하여 추정식의 계수를 추정하였다. 이 추정식으로 기공확산저항 변이의 80％ 이상을 설명할 수 있었으며 추정식에 이용하지 않았던 독립 자료를 이용하여 검정한 결과 추정정도가 높아 증산예측 모델의 구성식으로 이용될 수 있는 것으로 판단되었다. 반투과성 매질의 복사 흡수이론을 적용한 Stanghellini의 식을 다소 변형하여 모델의 군락 순복사 추정식으로 사용하였으며 이 추정식에 의하여 계산된 순복사량은 실측치와 잘 일치하였다. 계수 추정에 사용하지 않았던 독립 자료를 이용하여 순복사 및 기공확산저항 추정식으로 구성된 증산예측 모델의 군락온도 및 증산예측 정도를 검증하였다. 모델에 의하여 계산된 군락 온도, 순간 증산속도 및 일 총 증산량은 실측치와 잘 일치하여 본 연구에서 작성된 증산 예측 모델은 온실 재배 토마토의 환경제어, 관개제어 등에 실용적으로 활용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• 대한교통학회지
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• 제22권2호
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• pp.145-154
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• 2004

본 논문에서는 실시간으로 화물차량의 위치와 상태정보가 의사결정자에게 전달되며 핸드폰 등을 이용하여 의사결정자와 운전자의 쌍방향 의사소통이 가능한 시스템 하에서 동적으로 들어오는, 즉 미리 알 수 없는 운송의뢰에 대하여 즉각적으로 최적의 차량운행 계획을 수립하고 이를 새로운 정보에 따라 지속적으로 개선할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이러한 동적 시스템 하에서 운송의뢰의 성격은 TL(truckload)로 한정하였으며 각 화물은 출발지, 도착지 그리고 배송에 대한 시간제약이 주어진다. 의사결정자는 이러한 화물에 대한 정보를 미리 알지 못하며 인터넷이나 전화 등의 매체를 이용하여 운송의뢰가 들어오는 즉시 운송가능여부를 응답하고 주어진 운송의뢰를 최적의 차량에 배당하며 각 차량에 대한 최적의 운송계획을 수립한다. 이러한 차량의 운송계획은 새로운 정보나 상황에 따라 변화할 수 있다. 이러한 동적 문제에 대하여 본 논문에서는 휴리스틱적 방법론과 최적화 기법의 장점을 취합한 2단계 하이브리드 알고리즘을 제시하고 대규모의 차량군을 다룰 수 있는 기법을 개발하였다. 또한 제안된 다양한 알고리즘에 대하여 시뮬레이션을 통한 실험결과를 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권2호
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• pp.174-182
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• 2002

실시간 시스템이 복잡해짐에 따라 이를 개발하는 과정에서 객체 지향 설계 방법론과 이를 지원하는 CASE 도구들이 널리 사용되고 있다. 그러나 이런 객체 지향 CASE 도구를 사용할 경우, 설계자들은 별도의 과정으로 객체 중심으로 설계된 모델을 실제 수행되는 주체인 태스크로 변환시켜야 한다. 불행하게도 객체 모델과 태스크는 특성이 근본적으로 다르고, 스케줄 가능성을 분석하기가 어렵기 때문에 이러한 과정을 자동화하기는 매우 어렵다. 이 문제를 해결하기 위하여 많은 CASE 도구에서는 개발자가 직접 수동으로 객체를 태스크로 변환시키도록 요구하고 있다. 결과적으로 개발자들은 자신의 경험을 바탕으로 하여 임시 변통적인 방법에 의존하여 태스크를 유도하고 있다. 유도된 태스크 집합은 결과 시스템의 스케줄 가능성에 직접적으로 중요한 영향을 미친다. 본 논문에서는 실시간 객체 지향 설계 모델을 스케줄 가능성을 고려해 다중 스레드 구현으로 자동적으로 변환하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 태스크는 다른 주기와 종료시한을 갖는 상호 배타적인 트랜잭션들로 이루어진다. 이러한 새로운 태스크 모델에 대하여 스케줄 가능성 분석 알고리즘을 제시한다. 또한 제안된 방법을 지원하기 위하여 런 타임 시스템과 코드 생성이 어떻게 지원되어야 하는지에 대하여 설명한다. 사례 연구는 단일 태스크 매핑의 부적절성을 보여줌과 함께, 다중 태스크를 수동으로 유도하는 것이 매우 어렵고, 제안된 방법이 실질적으로 유용하다는 것을 명백하게 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.5622-5632
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• 2011

이 논문은 Automated Guided Vehicle(AGV)를 이용하여 운영되는 통합물류시스템의 시뮬레이션 실험설계와 분석에 관한 방법을 제시한다. 물류창고의 AGVs(Automated Guided Vehicle system) 성능을 최대로 운영하기 위해선 많은 변수들이 고려되어져야 하는데 대표적 중요 요인에는 차량 대수, 속도, 운행규칙, 부품 타입, 스케줄링, 버퍼 사이즈 등이 있다. 우리는 이 논문에서 다양한 중요요인들 중 (1)처리량 최대화, (2)차량 이용률 최대화 (3)차량 혼잡 최소화, (4)Automated Storage and Retrieval System(ASRS) 이용률 최대화를 고려하기 위해 직교배열(Orthogonal Array)로 실험계획을 수립하였고 이를 이용한 시뮬레이션 기반 분석과 진화전략(Evolution Strategy : ES)를 이용한 최적화를 각각 수행했다. 그 결과 ES에 비해 직교배열이 실험 시간과 회수를 절약하였고 두 결과에 대한 유효성 검사 또한 큰 차이를 나타내지 않았다. 따라서 본 논문에서 제시한 방법을 이용한 분석 방법은 시간, 회수 그리고 실험의 정확성에 대한 분석의 효율성을 증대시킬 것으로 예상되며 통합 물류 시스템 이외의 시스템에도 적용이 가능 할 것으로 생각된다.

• 산업융합연구
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• 제16권1호
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• pp.21-26
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• 2018

해상을 통한 물동량이 전체 97% 차지하고 있어 효율적인 항만 운영 관리 시스템을 통해 작업효율을 높이는 동시에 운영비용을 절감하고, 관리자가 작업 지연 및 장비 지원이 필요한 상황이 발생한 경우 신속하게 이를 확인하여 대처할 필요가 있다. 기존 시스템은 GPS 을 이용한 야드 자동화 장비의 실시간 위치정보 확인을 토대로 작업 완료 혹은 작업 시작에 따라 입력된 정보로 위치 정보를 모니터링하고 있다. 기존 시스템보다 태블릿의 GPS 시스템으로 실시간 위치정보 확인 시스템이 야드 조업 장비의 위치 확인에 있어 더욱 정확한 정보 제공이 가능하다. 야드장 내의 통신망에서도 컨테이너로 인한 음영이 없는 상용 LTE 서비스를 활용한 망 구성이 컨테이너 처리 지연을 줄인다. 마지막으로 안드로이드나 IOS를 사용하는 스마트단말기의 도입과 인공지능을 활용한 컨테이너 처리 스케줄링을 통해 컨테이너 처리 어플리케이션의 스마트 단말 사용과 컨테이너 작업 스케줄의 최적화를 통한 최소 지연시스템을 구축한다. 스마트 단말의 도입과 인공지능을 활용한 컨테이너 처리 지연의 최소화는 컨테이너 정보 요구자인 소비자에게 실시간으로 컨테이너의 처리과정을 확인시킴으로써 항만 서비스의 질적 향상이 예상된다.