Recently Fiber-optic Micro-cellular Wireless Network is considered to solve frequent handoffs and local traffic unbalance in microcellular systems. In this system, central station which is connected to several microcells by optical fiber manages the channels. We propose an efficient sectorization algorithm which dynamically clusters the microcells to minimize the blocked and handoff calls and to balance the traffic loads in each cell. The problem is formulated as an integer linear programming. The objective is to minimize the blocked and handoff calls. To solve this real time sectorization problem the Tabu Search is considered. In the tabu search intensification by Swap and Delete-then-Add (DTA) moves is implemented by short-term memory embodied by two tabu lists. Diversification is considered to investigate proper microcells to change their sectors. Computational results show that the proposed algorithm is highly effective. The solution is almost near the optimal solution and the computation time of the search is considerably reduced compared to the optimal procedure.
최근 내비게이션에서는 실시간 교통정보와 과거의 교통정보를 가공하여 미래의 교통정보를 예측하는 패턴 교통정보를 같이 활용하여 빠른 길을 안내해주고 있다. 그러나 현재 사용되는 패턴 교통정보는 과거의 정보를 가공하여 교통정보를 예측하기 때문에 특별한 상황(유고, 날씨 등)에서는 예측이 정확하지 않는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 빠른 길을 찾기 위해 실시간으로 운전자들이 요청하는 경로탐색 데이터를 분석하여 가까운 미래 운전자들이 위치할 도로의 교통 혼잡도를 미리 파악하여 패턴 교통정보 보다 정확한 예측 교통정보를 제시하였다. 연구결과 첫째, 연구지역의 정체경로인 양재에서 마포간 차량속도 비교에서는 기존 상습정체 도로의 속도가중치 정확도가 3km/h에서 18km/h의 오차율이 발생하였지만, 본 연구의 Real 예측 교통 정보를 적용한 결과는 1km/h에서 5km/h의 오차율이 발생하였다. 둘째, 경로 품질에서 기존의 경로보다 최대 약 9분, 평균 약 3분 일찍 목적지에 도착하여 예측 교통정보 결과의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 셋째, 기존의 경로탐색 결과 보다 혼잡도를 미리 예측하여 혼잡이 발생할 도로에 대해 회피되는 경로탐색 결과를 도출할 수 있었다. 따라서 본 연구결과의 경로탐색 비교를 통해 교통량에 대한 예측정보를 획득할 수 있었으며 이를 활용하여 실시간 빠른 길 탐색이 가능하고, 향후 교통 흐름을 분산 시키는데도 도움이 될 것으로 판단된다.
제한된 통신 환경 상에서 P2P 어플리케이션에 의해 발생되는 과도한 트래픽은 네트워크 대역폭 문제와 연관된다. 또한 P2P시스템은 피어들의 P2P 오버레이 네트워크에의 연결성이 매우 약한 약결합 시스템으로 검색 단계에서 원하는 자원을 찾는다 하여도 다운로드 단계에서 반드시 그 피어에서 자원을 다운받을 수 있다는 보장이 없다. 이전 검색 알고리즘(1)에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Random Walks 기반의 휴리스틱 피어 선택 기법을 적용하였다. 본 논문에서는 각 피어의 컴퓨팅 파워에 영향 받는 노드 분산율을 개선하기 위해 이전 알고리즘(1) 기반의 적응적 P2P 검색 알고리즘을 제안하였다. 또한 트래픽 양을 줄이기 위해 부가적으로 질의율 기반의 차별적 리플리케이션 기법을 채택했다. 제안한 시스템의 성능 평가 결과 검색의 방향성과 통신 발생의 분포 측면에서 적절한 타협점에서 동작함을 확인하였다.
본 연구에서는 최근 개발된 화음 탐색법을 이용해 교통망 통행배정 모형의 통행비용 함수의 하나인 BPR 함수의 계수들을 추정하였다. 기존 연구에서는 교통량과 통행시간 자료를 실측해 이를 통계적으로 분석해 계수를 추정하는 방법과 관측교통량과 통행배정 교통량을 일치시키는 계수값을 찾는 것을 목표로 통행배정 모형과 최적화 기법을 결합시킨 방법을 이용하여왔다. 이중 대형 교통망의 계수 정산에 자주 이용되어온 최적화 기법은 관측 통행패턴을 최대한 근접하게 재현하는 계수를 추정할 수 있다는 장점이 있으나 그 수학적 성질과 추정 계수값에 대한 수학적 검토가 충분히 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식아래 최근 개발된 전역 탐색 기법인 화음탐색법 기반의 교통망 비용함수 정산 방법을 개발하였다. 화음탐색법은 2000년대 초반 개발된 이후 다양한 분야에서 기존에 사용되던 전역탐색기법들에 비해 우수한 성질을 입증하여 왔으나 교통분야에는 그 적용 예가 거의 없었다. 본 연구는 화음탐색법의 개념을 설명하고 이를 이용해 개발된 정산 알고리즘을 기존 연구에서 사용된 점진증가법 및 황금율법과 성능 비교하였다. 화음탐색법 기반 정산기법은 기존 기법들에 비해 관측 통행패턴을 보다 근접하게 재현할 수 있는 비용함수 계수값들을 찾을 수 있는 것으로 나타났다. 또, 관측 교통량 기반 계수추정법은 BPR식의 ${\beta}$값 추정에는 적합하지만 초기속도나 ${\alpha}$값 정산을 위해서는 통행 속도나 시간과 같은 추가 자료가 필요한 것으로 판단된다.
최근 중소수출기업의 마케팅 기법이 홈페이지, 전자카탈로그를 활용한 인터넷 마케팅에서 검색엔진 마케팅으로 변하고 있다. 그리나 이러한 검색엔진 마케팅 효과에 대한 구체적인 실증연구가 미진한 실정이다. 따라서 본 연구의 목석은 검색엔진 최적화 기법을 기반으로 한 검색엔진 마케팅의 성과를 측정하는 것이다. 이러한 최적의 검색엔진 마케팅 전략을 도출하기 위하여 3년간 홈페이지 방문자수, 페이지 뷰 및 트래픽 소소와 같은 정량적 데이터를 구글 분석기를 이용하여 수집하였다. 동시에 이러한 정량적 데이터를 뒷받침하기 위한 정성적인 효과측정으로 설문조사도 병행하였다. 정량적 연구의 결과로서 기존의 지속효과와 지체효과는 검색엔진 최적화 기법을 통하여 유지된 것으로 나타났다. 한편 정성적인 설문조사 결과로서 홈페이지의 만족도와 인지도는 검색엔진 최적화이후 향상된 것으로 나타났다. 이는 정량적인 분석에서 홈페이지 방문비율의 증가를 논리적으로 뒷받침하고 있다. 또한 수출기업들은 트래픽과 페이지뷰가 검색엔진 최적화 이후 증가되었음을 매우 잘 인지하고 있는 것으로 나타났다.
In this paper, the authors present a row dynamic route planning by Q-learning. The proposed algorithm is executed in a cellular automation based traffic simulator, which is also newly created. In Vehicle Information and Communication System(VICS), which is an active field of Intelligent Transport System(ITS), information of traffic congestion is sent to each vehicle at real time. However, a centralized navigation system is not realistic to guide millions of vehicles in a megalopolis. Autonomous distributed systems should be more flexible and scalable, and also have a chance to focus on each vehicles demand. In such systems, each vehicle can search an own optimal route. We employ Q-learning of the reinforcement learning method to search an optimal or sub-optimal route, in which route drivers can avoid traffic congestions. We find some applications of the reinforcement learning in the "static" environment, but there are ...
In this paper, we hve compare the performance of DAR(Dynamic Adaptive Routing) with that of FSR(Flooding Search Routing) to select an adequate routing protocol in circuit-switched networs. As a performance factor, we have considered call setup time, which is the key factor of performance evaluation in circuit switched networks. We have evaluated the performance of two methods in grid topology circuit-switched networks using a commn channel signaling scheme, as application examples. As results, FSR method shows better performance than DAR method under light traffic load, when the number of links by which call has passed increases, but DAR method represents better performance than FSR method under heavy traffic load or large networks because of redundant packets.
This paper addresses the antitrust case of Google's general search service to find evidence and logic used for defining markets, and the proof of dominant power and its abuse in detail. This antitrust case has certain meaning because it is not easy to apply traditional approaches to a general search service, which has two-sided market characteristics. This paper finds some implications through an analysis of the antitrust case shown below. First, for market definition, the overall qualitative analysis can be used to draw conclusions without a quantitative analysis, such as a Small but Significant and Non-transitory Increasing in Price (SSNIP) analysis. Second, the multi-homing behavior seems to be one of the key factors in judging the dominant power in Internet-based services. Lastly, the fact that the value of traffic can differ based on the traffic source needs to be considered to address the competition issue of Internet-based services.
For decades, in-memory data structures have been designed for DRAM-based main memory that provides symmetric read/write performances and has no limited write endurance. However, such data structures provide sub-optimal performance for NVM as it has different characteristics to DRAM. With this motivation, we rethink a conventional red-black tree in terms of its efficacy under NVM settings. The original red-black tree constantly rebalances sub-trees so as to export fast access time over dataset, but it inevitably increases the write traffic, adversely affecting the performance for NVM with a long write latency and limited endurance. To resolve this problem, we present a variant of the red-black tree called a hierarchical balanced binary search tree. The proposed structure maintains multiple keys in a single node so as to amortize the rebalancing cost. The performance study reveals that the proposed hierarchical binary search tree effectively reduces the write traffic by effectively reaping the high capacity of NVM.
본 논문에서는 웹(World Wide Web)에서 사용자가 손쉽고 편리하게 이용할 수 있는 멀티미디어 대중교통 안내시스템 개발 경험을 소개한다. 개발된 시스템은 클라이언트와 서버 시스템, 경로탐색 시스템, 교통정보 저장 시스템, 노선 및 정류장 관리 시스템으로 구성되어 있다. 클라이언트에서 작동되는 사용자 인터페이스는 직관적으로 이해가 쉽고, 사용이 편리하며 인터액티브한 멀티미디어 대중 교통안내 서비스를 제공한다. 서버 시스템은 교통정보 수집 시스템으로부터 입력되는 데이타와, 경로탐색 시스템, 교통정보 저장 시스템과 연동되어 클라이언트의 요구사항을 처리하고 그 결과를 사용자에게 돌려준다. 수정된 A* 알고리즘을 이용하는 경로탐색 시스템은 최적경로를 탐색하며, 교통정보 저장 시스템은 현재 교통상황, 정류장, 노선, 지도 등의 정보를 저장한다. 노선 및 정류장 관리시스템은 시스템 관리자가 노선 또는 정류장 관리를 서버 화면의 지도상에서 효율적으로 수행할 수 있는 도구이다. 본 논문에서 다루는 대중교통 안내시스템은 Java로 구현하였기 때문에 확장과 이식이 용이하며, 시스템 유지보수 비용이 적게 드는 장점을 가지고 있다. 그리고, 웹 브라우저가 동작되는 환경에서는 어디서나 쉽게 접근이 가능하며 향후 구축될 Intelligent Transportation Systems(ITS)의 한 모듈로써 바로 작동될 수 있을 뿐만 아니라, 현재 인터넷상에서 제공되는 다양한 서비스와도 연동이 가능하다.Abstract This paper introduces our experience for developing a public transportation guidance system, which facilitates the World-Wide Web(WWW) to provide users with easier access and use. The proposed system is composed of four subsystems: client/server system, path search system, traffic data storage system, and traffic raw-data management system. The user interface in clients utilizes Java to furnish users with multimedia data accessibility and interactivity. The server processes clients' requests based on the traffic data coming from remote sensing devices and interacts with the path search system and traffic data storage system to provide users with the results. The path search system, which uses a modified A* algorithm, produces optimal solutions based on dynamic traffic data. The traffic data storage system stores the current traffic information together with the geographical information about the b$us_way routes. The traffic raw-data management system is a graphical user interface which enables the system manager to handle the traffic information easily on the map in the terminal screen. The system has considerable benefits such as portability, scalability, and flexibility since it is implemented using Java. Also, it can be extended to an integrated Intelligent Transportation Systems(ITS) which includes a variety of information on the Internet as well as traffic information.n.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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