• 제목/요약/키워드: 자원 최적화

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셀룰라시스템에서 D2D 전력제어: 비협력적 게임이론적 접근 (D2D Power Control in the Cellular System: Non Cooperative Game Theoretic Approach)

  • 오창윤
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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    • pp.113-114
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    • 2017
  • 본 논문에서는 셀룰라시스템의 상향링크 자원을 사용하는 D2D 단말의 전송전력 최적화문제를 게임이론적 방법으로 고찰해본다. 먼저, 전송전력 최적화문제를 비협력적 전송전력게임으로 구성하고, 구성된 전송전력게임이 나쉬 평형을 가지게 됨을 확인한다. 본 논문에서 도출된 나쉬 평형에서는 개별 D2D 단말은 오로지 자신의 전송전력을 최적화하도록 전송전력값을 선택한다. 하지만, 시스템 입장에서는 결국 모든 단말의 전송전력값은 나쉬평형이라고 하는 전송전력의 유일한 수렴점에 도달하게 된다. 컴퓨터실험을 통하여 다수 개의 D2D 사용자 환경에서 나쉬평형이 존재함을 확인한다.

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SMGA : 종족의 분할과 병합을 이용한 효율적인 공진화 알고리즘 (SMGA : An Efficient Coevolutionary Algorithm based on Species Splitting and Merging)

  • 도영아;박성진;김명원
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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    • pp.134-136
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    • 2000
  • 진화 알고리즘은 자원 관리, 스케줄링, 퍼지 논리 재어기의 설계 등의 다양한 문제들에 적용되는, 일반적이고 효율적인 최적화 방법이다. 그러나 이러한 진화 알고리즘의 문제점은 탐색해야할 변수의 증가에 따라 차원의 증가로 인하여 탐색공간이 기하급수적으로 늘어난다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Potter와 Dejong은 개개의 종족을 독립적으로 진화시킴으로써 탐색공간을 대폭 줄인, 협력 공진화 알고리즘을 제안하였다. 그러나 이것 또한 변수 의존성이 강한 문제들에 대해서는 비효율적인 탐색을 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 종족의 분할과 병합을 이용한 효율적인 공진화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최적화 하려는 변수들이 서로 의존성이 없는 경우에는 종족의 분할을 통하여 탐색공간의 축소의 이점을 얻고, 최적화 하려는 변수들이 서로 의존성이 있는 경우에는 종족의 병합을 통하여 전역탐색을 하도록 한다. 제안하는 알고리즘을 상품재고 제어 문제(ICP)로 실험하여 현존하는 어떤 공진화 알고리즘보다도 효율적인 결과를 보여준다.

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그루버 알고리즘 적용을 위한 LEA 양자 회로 최적화 (Optimization for LEA Quantum Circuit for Applying Grover's Algorithm)

  • 장경배;김현준;박재훈;서화정
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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    • pp.405-408
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    • 2020
  • 양자 컴퓨터를 활용한 양자 알고리즘은 우리가 현재 사용하고 있는 많은 암호들의 안전성을 깨뜨릴 수 있다. 그루버 알고리즘을 n-bit 보안레벨을 가지는 대칭키 암호에 적용한다면 보안레벨을 O(2n/2)까지 낮출 수 있다. 그루버 알고리즘을 적용하기 위해서는 우선 대상 암호가 양자 회로로 구현되어야 한다. 때문에 대상 블록암호를 양자 회로로 최적화하는 연구들이 최근 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 국산 경량 블록암호 LEA를 양자 회로에서 최적화 하였다. 기존의 LEA 양자 회로구현과 비교하여 양자 게이트는 더 많이 사용하였지만, 큐빗을 획기적으로 줄일 수 있었으며 이에 대한 성능 평가를 수행하였다. 마지막으로 제안하는 LEA 구현에 그루버 알고리즘을 적용하기 위한 양자 자원을 평가하였다.

AES S-Box에 대한 양자 회로 구현 동향 (Research Trend about Quantum Circuit Implementation for AES S-Box)

  • 장경배;임세진;이민우;서화정
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.30-32
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    • 2022
  • 다가오는 양자 컴퓨터 시대에 대비하여, 양자 컴퓨터상에서의 암호 분석은 활발한 연구 분야 중 하나이다. 양자 알고리즘을 사용한 암호 분석 시, 대상 암호는 반드시 양자 회로로 구현되어 양자 컴퓨터상에서 동작될 수 있어야 한다. 이에 공개키 암호인 RSA, ECC의 핵심 연산 또는 다양한 대칭키 암호들에 대해 양자 회로로 최적화 구현하는 연구들이 발표되고 있다. AES는 고전 컴퓨터상에서 뿐만 아니라, 양자 컴퓨터상에서 활발한 최적화 구현 대상이다. AES의 양자 회로 구현 시, 가장 많은 양자 자원이 필요한 연산은 S-Box이다. 이에 본 논문에서는 다양한 AES 양자 구현에서의 다양한 S-Box 양자회로 구현에 대해 살펴보고 다양한 최적화 특징에 대해 살펴본다.

강화 학습을 이용한 출퇴근 시간대 열차 정차 시간 최적화 (Optimizing Train Dwell Times during Commuter Hours using Reinforcement Learning)

  • 최수정;임유진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.530-533
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    • 2023
  • 대중교통은 현대 사회에서 필수적인 요소이며 특히 출퇴근 시간대에는 도로 교통 상황에 영향을 덜 받는 지하철의 수요가 높은 편이다. 그러나 제한된 물리적 자원으로 인해 열차 내 혼잡도 증가와 열차 운행 지연은 불가피한 상황이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 강화학습기반 DQN 알고리즘을 이용한 열차 정차 시간 최적화 기법을 제안했다. 열차 정차 시간과 승차 인원 모두 고려하면서 최적화를 진행했을 때와 그렇지 않았을 때를 비교하면서 실험을 진행하여 성능을 분석했다.

5G 셀룰러 네트워크 하의 D2D통신을 위한 협력적 우선순위 기반의 자원할당 스케줄링 (Cooperative Priority-based Resource Allocation Scheduling Scheme for D2D Communications Underlaying 5G Cellular Networks)

  • 이종득
    • 디지털융복합연구
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    • 제18권10호
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    • pp.225-232
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    • 2020
  • 5G 셀룰러 네트워크 하의 언더레이 기법은 매우 전망 있는 자원공유 기법으로써 이 기법은 5G의 서비스 성능향상과 셀룰러 링크와 D2D(Device to Device) 링크 간의 통신 부하를 줄일 수 있는 효과적인 기법이다. 본 논문에서는 gNB(gNodeB)상에서 5G기반의 멀티 클래스 서비스를 수행하는데 있어서 발생하는 자원간섭을 최소화하고, 분석된 간섭의 제어조건에 따라 5G 통신 서비스를 극대화하기 위한 협력적 우선순위 기반의 자원할당 스케줄링 CPRAS(Cooperative Priority-based Resource Allocation Scheduling)기법을 제안한다. 제안된 CPRAS기법은 각 디바이스들에 대한 통신 자원을 최적화하며, 5G의 통신에 필요한 서비스 요청과 네트워크의 현재 상태에 따라 자원할당을 최적화한다. 또한 제안된 기법은 gNB하의 셀룰러 링크와 D2D링크 간의 자원간섭을 최소화함으로써 기가급의 서비스를 보장하는 기능을 제공한다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 Pure cellular기법과 Force cellular기법에 비해서 더 나은 시스템 성능을 보였으며, 특히 우선순위가 높고 UE(User Equipment)들 간의 협력이 높을수록 자원간섭 제어가 효과적임을 보인다.

심층신경망 및 베이지안 최적화 기반 패키지 휨 최적화 시간 단축 (Time Reduction for Package Warpage Optimization based on Deep Neural Network and Bayesian Optimization)

  • 이중언;권대일
    • 마이크로전자및패키징학회지
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    • 제31권3호
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    • pp.50-57
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    • 2024
  • 최근 대리 모델에 머신 러닝 기술을 접목하여 복잡한 설계에 대한 최적화를 빠르게 달성하는 방법론이 활발히 연구되고 있다. 훈련된 머신 러닝 대리 모델은 복잡한 유한요소해석 시뮬레이션 대비 컴퓨팅 자원을 적게 소모하면서 동일한 해석 결과를 출력할 수 있다. 또한 훈련된 모델에 최적화를 결합하면 반복 시뮬레이션 대비 더 빠르게 최적의 설계 변수를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 패키지 휨을 최소화하는 설계 변수 조합을 효과적으로 탐색하기 위하여 심층신경망과 베이지안 최적화를 적용하였다. 심층신경망 모델은 유한요소해석 시뮬레이션으로 획득한 설계 변수-휨 데이터셋을 바탕으로 훈련하였고, 해당 모델에 베이지안 최적화를 적용하여 휨을 최소화하는 최적의 설계 변수를 탐색하였다. 구축한 심층신경망 및 베이지안 최적화 모델은 실제 시뮬레이션 결과와 99% 이상 일치하는 동시에, 최적 설계 변수 탐색에 소요되는 시간은 15초에 불과하여, 1회의 시뮬레이션과 비교해도 57% 이상 최적화 시간을 단축할 수 있다.

고성능 그리드 환경을 위한 자원정보모델에 관한 연구 (A Resource Information Model for High Performance GRID Environemnts)

  • 김희철;이강우;이용두;조세홍
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제2권2호
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    • pp.167-178
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    • 2001
  • 고성능 그리드 환경을 구축을 위해서는 그리드 내의 사용자, 관리자, 서비스, 하드웨어 등에 대한 제반 정보서비스를 제공하는 그리드 정보서비스(Grid Information Service)가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 그리드 정보서비스의 구조(Grid Information Service Architecture) 설계에 근간이 되는 자원정보 모델(Resource Information Model)에 대하여 체계적인 연구를 수행하였다. 본 연구는 자원요청 자원탐색, 자원할당 등 자원 스케줄링의 최적화 알고리즘의 개발 및 구현을 보장할 수 있는 자원정보모델의 성격 및 특성에 대한 요구정의(Requirement Definition)의 도출에 초점을 두었다. 본 고에서는 고성능 그리드 정보서비스(GIS)는 엔티티기술(Entity Description)과 자원 상호 간의 관계기술(Relation Description)을 포함한 자원기술(Resource Description), 스케줄링 지원, 자원정보 표현모델과 저장 모델의 독립성 사용자 측면의 자원기술방식과 시스템 측면의 자원기술방식의 분리에 대한 이슈가 명확하게 반영된 자원정보모델을 기반으로 하여 설계되어야 한다는 점을 명확히 제시한다. 이러한 자원정보모델에 준하여 기존의 대표적인 자원정보모델들을 분석한 후 그 결과를 기술한다.

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밀 유전자원의 근적외선분광분석 예측모델에 의한 단백질 함량 변이분석 (Statistical Analysis of Protein Content in Wheat Germplasm Based on Near-infrared Reflectance Spectroscopy)

  • 오세종;최유미;윤혜명;이수경;유은애;현도윤;신명재;이명철;채병수
    • 한국작물학회지
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    • 제64권4호
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    • pp.353-365
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    • 2019
  • 본 연구는 근적외선 분광분석기(NIRS) 예측모델을 설정하여 유전자원 대량분석 체계를 확립하고 그에 따른 국내 외 밀 자원의 단백질 함량에 관한 기초 정보를 제공하고자 하였다. 1. 농업유전자원센터에 보유하고 있는 20,000여 자원 중 1,798자원을 검량 자원으로 선발하였다. 검량자원의 NIR 스펙트럼을 측정하였고, 단백질 함량 습식분석 데이터 입력 등 일련의 통계적 처리 과정을 거쳐 NIRS 예측모델을 설정했다. 검량 자원의 다양성 지수는 0.80이었고, 습식 분석법에 의한 단백질 평균은 13.2%, 함량 구간은 7.0-20.8%였다. 최적화된 NIRS 모델의 R2, SEC, Slope은 0.997, 0.132, 1.000이었다. 300자원을 사용하여 외부 검정 과정을 실시하였고 R2, SEP, Slope은 0.994, 0.191, 1.013이었다. 최적화된 NIRS 모델과 외부검정 결과의 통계치가 상호 유사하였고, 1에 가까운 R2와 Slope 값, 낮은 SEC와 SEP 값을 볼 때 본 연구에서 설정한 NIRS 모델은 습식 분석법을 대체하여 밀 자원의 단백질 함량 분석에 적용 가능할 것으로 판단되었다. 2. 국내외 수집된 밀 6,794자원의 NIRS 단백질 함량 측정값을 정규분포로 작성하여 특성을 파악했다. 자원의 다양성 지수는 0.79, 단백질 평균은 12.1%, 전체 자원의 임의구간 42.1% 단백질 함량자원 범위는 10-13%이었으며, 68.0%를 차지하는 자원들의 단백질 함량 범위는 9.5-14.7%였다. 3. 전체 6,794자원의 품종 집단 구성은 육성계통 3,128자원, 재래종 2,705자원, 육성품종 961자원이었다. 육성계통 자원의 다양성 지수는 0.80, 단백질 평균은 11.8%, 전체 자원의 68%를 차지하는 자원들의 함량 범위는 9.2-14.5%였다. 재래종 자원의 다양성 지수는 0.76, 단백질 평균은 12.1%, 전체 자원의 68.0%를 차지하는 자원들의 함량 범위는 9.8-14.4%였다. 육성품종 자원의 다양성 지수는 0.80, 단백질 평균은 12.8%, 전체 자원의 68.0%를 차지하는 자원들의 함량 범위는 10.2-15.4%였다. 재래종 자원은 가장 낮은 다양성 지수를 나타냈고, 육성계통과 육성품종은 동일한 다양성 지수를 나타냈다. 육성계통은 가장 낮은 단백질 평균을 나타냈고, 육성품종은 가장 높은 단백질 평균을 나타냈다.

MRM 인프라의 모바일 자원 배터리 소모 최소화를 위한 클러스터링 시뮬레이터 (Clustering Simulator for Mobile Resource Battery Minimization of MRM Infrastructure.)

  • 김현우;한석현;박병석;송은하;정영식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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    • pp.183-184
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    • 2017
  • 최근, 모바일 디바이스 성능 고도화로 인해 내장된 컴퓨팅 및 스토리지 자원을 이용한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 모바일 디바이스내 제한된 배터리량으로 인해 개발된 많은 어플리케이션을 동작하는 데 원활하지 못한 문제점을 가진다. 최근 연구는 어플리케이션의 몰입감 및 모바일 디바이스의 자체 성능 최적화에 대한 연구가 집중되어 있다. 현재, 분산된 모바일 디바이스내 비가용 유휴 자원을 활용한 연구가 미흡한 단계로 모바일 디바이스의 자원 고가용성을 위한 자원 관리 연구가 필요하다. 기존에 모바일 자원 통합 기법인 Mobile Resource Management(MRM)가 연구되었지만, 작업량 증가에 따라 인프라내 특정 모바일 디바이스의 배터리 소모가 급격히 소모되는 문제점을 내재한다. 따라서 본 논문에서는 MRM 인프라내 특정 모바일 디바이스의 급격한 배터리 소모 방지를 위해 모의적으로 모바일 디바이스 연결 및 작업 수행하여 최적의 작업 분배를 위한 MBC-Sim을 제안한다.