인터넷 기반의 전자상거래에 참여하는 판매자와 구매자는 가격, 마진 등 다양한 거래조건들을 가지고 협상 (negotiation)을 진행하는 경우가 많다. 그러나, 기존연구에서는 대부분 가격과 거래량과 같은 두 개 미만의 정량적 (quantitative)인 거래조건을 중심으로 협상을 진행하는 방안을 중점적으로 다루었다. 그 결과, 단순한 실험적 문제에 대해서만 협상지원이 가능했고, 실세계의 전자상거래 협상과정에서 발생할 수 있는 다중 협상 요인들간의 동적인 변화를 고려하지 못했다는 지적을 피하기 어렵다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여 전자상거래 판매자와 구매자가 웹 상에서 다차원적인 거래조건을 가지고 실시간으로 시뮬레이션을 하면서 보다 동적으로 협상을 수행할 수 있도록 퍼지 멤버심 함수와 AHP 추론기법을 이용한 전자상거래 협상지원 (Fuzzy AHP Negotiation support. FAHP-NEGO) 메커니즘을 제안하고자 한다. 실험결과, 협상에 필요한 정량적인 값과 판매자와 구매자의 주관적인 의사결정 행동양식이 반영된 보다 동적인 협상을 진행할 수 있었다. 따라서, 본 연구결과는 향후, 전자상거래 협상에 있어서 보다 현실적인 협상을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 무선 ATM 망에서 VBR(Variable Bit Rate) 트래픽의 QoS(Quality of Service)를 보장하고 무선 채널의 효율성을 극대화 할 수 있는 새로운 동적 슬롯 할당 알고리즘인 NDSA(Neural Dynamic Slot Assignment)를 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 ATM 셀 헤더 부분의 GFC(Generic Flow Control) 필드 상에 단말기의 버퍼 상태와 셀 발생률 변화를 부호화 하여 piggybacking 하는 in-band 방식을 채택하였으며 다음 프레임에 할당할 슬롯의 갯수를 기존 방식과는 달리 신경회로망을 이용하여 유동적으로 조절하여 할당함으로써 단말기의 셀 손실이나 지연에 대한 QoS를 보장하고 채널 이용 효율을 높일 수 있었다. 제안된 알고리즘은 BONeS tool을 이용한 시뮬레이션을 통하여 기존의 방식과 비교 분석한 결과 그 정당성을 확인하였다.
본 논문에서 분산 시스템의 각 노드들은 노드들간에 주기적으로 교환되는 시스템 상태 정보를 히스토리에 저장하고, 그 히스토리 정보에 Newton의 후향 보간법의 5차 보간 다항식을 사용하여 다음 주기의 예측 부하 지수(ELI)를 계산한다. 계산되어진 ELI를 동적 부하 균등화 시스템의 로케이션 정책에 이용하였다. 그 결과 ELI 기반 동적 부하 균등화 시스템은 기존의 부하 균등화 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 시뮬레이션을 통하여 알 수 있었다.
MPLS에서 ATM의 스위칭 기능은 인터넷 백본망에 대해 효율적인 전송을 제공할 것이다. 특히, VC merging은 다수의 IP 경로와 한 VC 레이블간의 대응을 가능케 함으로써 망의 확장 시에도 유연하게 대처 할 수 있다. 이미 VC merge 관련 메커니즘들이 제안되어 있으나 단지 best-effort 트래픽에 대해서만 가능하며 다중 클래스 트래픽에 대해 각 QoS를 충족시키는 구체적인 방안은 제시되어 있지 않다. 따라서, 본 논문에서는 각 클래스의 VC merge시, 동적 대역폭 할당을 적용해 merge된 트래픽의 QoS를 만족시키는 메커니즘 및 ATM-LSR의 구조를 제안한다. 아울러, 시뮬레이션을 통해 제안된 동적 VC 대역폭 할당 방안에 대한 성능 평가를 수행하였다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당 받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당 받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
최근 제조환경은 다양한 소비자의 요구, 제품의 짧은 수명 주기, 치열한 국내외 경쟁 등으로 특징 지워진다. 이러한 제조환경에 적응하기 위하여 FMS(flexible manufacturing systems)에서 기계의 종류는 다기능 공작기계(versatile machine)로 구성되고, 공구는 빠른 공구 이동장치(tool delivery system)에 의하여 제어되는 추세에 있다. 공구 이동장치를 이용하여 가공 중에 필요한 공구를 다른 기계 또는 공구 저장장치로부터 공급하는 동적 공구할당 전략하의 FMS 에서는 공구의 가용여부(작업 일정계획)를 고려한 작업순서 결정이 중요한 문제이다. 본 연구에서는 동적 공구할당 전략하의 FMS 에서 한 부품 또는 한 셋업에서 공구대기시간을 줄이는 방향으로 공구할당을 수행하는 작업순서 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션 실험을 통하여 다른방법으로 공구할당을 수행하는 알고리즘과 비교함으로써 본 작업순서 알고리즘의 우수성을 입증한다.
본 논문은 단일설비로 다종제품을 생산하는 생산시스템에서 생산준비비용의 절감효과를 고려한 동적생산계획 모형을 다룬다. 이 모형에서 각 제품에 대한 수요는 유한계획기간에서 동적으로 발생하고 추후조달은 허용되지 않으며 투입자원은 한 종류가 사용된다. 또한, 생산기간마다 생산설비는 다종제품을 동시에 생산하고 이때 각 제품의 생산량은 전체 투입자원량의 일정비율로 생산된다. 이 모형에서 총비용은 생산준비 비용의 절감을 위한 투자비용, 생산준비비용, 각 제품별 재고유지비용으로 구성된다. 본 논문에서는 절감된 생산준비비용 하에서의 최적생산계획과 생산준비비용의 절감을 위한 최적투자액을 동시에 결정할 수 있는 휴리스틱 알고리즘를 제시한다. 또한, 선형 및 지수 감소함수 형태의 생산준비비용 절감함수 하에서 다양한 문제들을 대상으로 한 시뮬레이션 실험을 통해 제시한 휴리스틱 알고리즘의 효율성을 검증한다.
본 연구에서는 자동변속장치에 대한 기초 연구로서 자동화 대상인 Merrit-Wi- lson기어계를 가진 차량용 유압변속장치를 중심으로 엔진-변속장치-차량-주행부하의 복합시스템에 대한 동적모델링을 한후 동적성능 해석전용 전산프로그램팩키지를 개발 하여 변속중의 과도특성을 관찰하였다. 또한 수치해석 시뮬레이션을 통하여 각종 설 계변수 및 제어 변수의 영향을 파악하고 변속성능을 적정화하기 위한 기초자료를 도출 하였다.
우수한 능력의 인공지능 개체로 구성된 게임은 그렇지 못한 게임에 비해 더 나은 흥미를 사용자에게 제공할 수 있다. 미국 Valve사의 Half-Life, Counter-Strike 및 한국 Dragonfly사의 Special-Force와 같은 실시간 FPS 전투게임에서 상대편에 대한 검색 및 목표 화하는(Targeting) 기법은 인공개체의 전투력에 중요한 하나의 요소이다. 하지만 이 같은 경우의Targeting은 정적인 대상에 대한 것이 아니라 동적인 대상에 대한 것이므로 단순한 산술 계산으로는 실용적인 효과를 내기 힘들다. 본 논문에서는 Neural Network를 이용한 학습기법을 사용하여 동적인 개체에 대한 효과적인 Targeting기법을 제안한다. 제안한 기법은 매 순간 변화하는 상황정보와 Virtual bullet이라는 가상 미사일 개념을 활용하여 학습 Data를 모델링한 후 Neural Network로 학습시켜 효과적인 Targeting이 가능하도록 구현하였다. 제안한 기법은 Java기반의 탱크전투 시뮬레이션 Framework인 Robocode에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 제안된 기법으로 제작된 Robot(Crystal 1.0)은 ‘2006 Robocode Korea Cup에서 우승을 차지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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