본 논문에서는 OFDMA를 이용하는 시스템에서의 elastic 서비스를 위한 공평성을 고려한 opportunistic 스케줄링 기법에 대하여 연구한다. 본 논문에서는 각 유저의 만족도를 유틸리티로 정의한 후 네트워크 유틸리티 극대화 기법을 이용한다. 이러한 유틸리티는 각 유저가 이용하는 서비스에 따라 서로 다르게 정의할 수 있으며 elastic 서비스의 경우에는 평균 전송률이 높을수록 유저의 만족도가 높아지게 된다. 이를 반영하기 위하여 각 유저의 유틸리티를 평균 전송률에 대한 함수로 정의한다. 또한 각 유저 사이의 공평한 자원 배분을 위한 조건을 유저들의 유틸리티를 이용하여 정의하고 이를 만족하는 동시에 각 유저의 유틸리티의 합으로 정의되는 네트워크 유틸리티를 극대화 하기위한 opportunistic 스케줄링 기법을 연구한다. 본 논문에서는 각각의 공평성 조건에 대한 opportunistic 스케줄링 문제를 최적화 문제로 정의하고 이를 dual 기법과 stochastic sub-gradient 기법으로 풀어 스케줄링 기법을 구현하도록 한다.
Nowadays, smart meter (SM) technology is widely effectively used. In addition, power allocation (PA) and channel selection (CS) are considered problems with many proposed approaches. In this paper, we will suggest a specific scenario for an SM configuration system and show how to solve the optimization problem for transmission between SMs and the data concentrator unit (DCU), the center that collects the data from several SMs, via simulation. An efficient CS with PA scheme is proposed in the TV white space system, which uses the TV band spectrum. On the basic of the optimal configuration requirements, SMs can have a transmission schedule and channel selection to obtain the optimal efficiency of using spectrum resources when transmitting data to the DCU. The optimal goals discussed in this paper are the maximum capacity or maximum channel efficiency and the maximum allowable power of the SMs used to satisfy the quality of service without harm to another wireless system. In addition, minimization of the interference to the digital television system and other SMs is also important and needs to be considered when the solving coexistence scenario. Further, we propose a process that performs an interference analysis scheme by using the spectrum engineering advanced Monte Carlo analysis tool (SEAMCAT), which is an integrated software tool based on a Monte-Carlo simulation method. Briefly, the process is as follows: The optimization process implemented by genetic evolution optimization engines, i.e., a genetic algorithm, will calculate the best configuration for the SM system on the basis of the interference limitation for each SM by SEAMCAT in a specific configuration, which reaches the solution with the best defined optimal goal satisfaction.
의료 진단 문제는 기정의된 특성치들로 표현되는 환자의 상태 데이터로부터 병의 유무를 판단하는 일종의 분류 문제로 간주할 수 있다. 본 연구는 혼용 유전자 알고리즘 기반의 분류방법을 도입함으로써 의료 진단 문제와 같은 다차원의 패턴 분류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제안하고 있다. 일반적으로 분류 문제는 데이터 패턴에 존재하는 여러 클래스 간 구분경계를 생성하는 접근방법을 사용하는데, 이를 위해 본 연구에서는 일단의 영역 에이전트들을 도입하여 이들을 유전자 알고리즘 및 국소 적응조작을 혼용함으로써 데이터 패턴에 적응하도록 유도하고 있다. 일반적인 유전자 알고리즘의 진화단계를 거친 에이전트들에 적용되는 국소 적응조작은 영역 에이전트의 확장, 회피 및 재배치로 이루어지며, 각 에이전트의 적합도에 따라 이들 중 하나가 선택되어 해당 에이전트에 적용된다. 제안된 의료 진단용 분류 방법은 UCI 데이터베이스에 있는 잘 알려진 의료 데이터, 즉 간, 당뇨, 유방암 관련 진단 문제에 적용하여 검증하였다. 그 결과, 기존의 대표적인 분류기법인 최단거리이웃방법(the nearest neighbor), C4.5 알고리즘에 의한 의사 결정트리(decision tree) 및 신경망보다 우수한 진단 수행도를 나타내었다.
본 연구에서는 한국종합주가지수 (KOSPI)의 예측을 위하여 사례기반추론에서의 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 자료편집기법을 제안한다. 사례기반추론은 복잡한 문제 해결에서의 편의성과 강점으로 인하여 여러 분야에서 광범위하게 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 사례기반추론은 다른 기계학습기법에 비하여 낮은 예측정확도를 나타내기에 비판을 받아 왔다. 일반적으로 사례기반추론으로부터 성공적인 성과를 도출하기 위해서는 주어진 문제에 유용한 선행 사례를 효과적으로 추출하는 것이 핵심이다. 그러나 사례기반추론 시스템에서 우수한 대응과 추출방법을 설계하는 것은 여전히 논란이 있는 연구 주제이다. 본 연구에서는 사례기반추론 시스템에서 우수한 대응과 추출을 위하여 유전자 알고리즘이 동시에 속성 가중치와 적합한 사례를 선택하는 것을 최적화한다. 본 연구에서는 제안된 모형을 주식시장분석에 응용한다. 실험결과는 유전자 알고리즘 접근법이 사례기반추론에서 유망한 사례편집기법이라는 것을 보여준다.
온톨로지의 논리적 오류와 개념들 간의 포함 관계를 탐지하는 추론 엔진들이 소개되고 있다. 발표된 온톨로지 추론 엔진의 대부분은 태블로 알고리즘을 기반으로 구축되었다. 그러나 대부분의 추론 엔진들은 논리적 오류를 일으키는 원인은 밝히지 않고, 논리적 오류를 갖는 개념만을 탐지한다. 본 논문의 목적은 태블로 알고리즘 전개 과정 중에 발생하는 non-deterministic 상황을 최적화하는 동시에 논리적 오류를 일으키는 원인을 탐지하기 위한 방법을 연구하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 논리적 부정 가정기반 진리 유지 시스템(NATMS)을 사용하여 non-deterministic 문제를 해결하고 논리적 오류 원인을 탐지하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 기존에 발표되었던 종속 부호 기반 백트랙킹 기법과 Swoop 프로젝트에 적용된 논리적 오류 원인을 탐지하는 기법을 소개하고, 제안하고자 하는 기법을 설명한다.
무선 센서 네트워크에서 우회 경로는 경로 단절시 목적지에 데이터를 전달할 수 있는 대체 경로이다. 또한 이것은 에너지 낭비를 초래할 수 있는 요인이기도 하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 멀티패스를 사용하는 방법이 제안되었다. 그러나, 이 방법은 센서노드의 무선 자원을 낭비할 수 있다. 최적의 패스는 에너지 소비를 감소시키기 때문에 네트워크의 수명이 길어지지만, 최적의 패스를 유지하기 위해 전체 노드들 간 주기적인 정보 교환이 이루어져야 한다. 본 논문은 분산된 3차원 센서네트워크에서 최적의 경로를 결정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 이웃 노드 간 정보 공유를 통하여 최적의 k-경로를 결정할 수 있을 뿐만 아니라 네트워크의 수명을 연장할 수 있다.
본 논문에서는 파일 전송 시 발생하는 메모리 복사(memo교 copy)와 문맥 교환(context switch)을 최소화하여 시스템의 성능(performance)을 향상시킬 수 있는 네트워크 시스템 호출에 관한 연구를 수행하였다. 기존 파일 전송 기법에서 사용자가 하나의 패킷을 전송할 때, 사용자와 커널(Kernel) 공간 사이에서의 메모리 복사가 2회에 걸쳐 수행된다. 이러한 사용자와 커널 공간 사이에서 이루어지는 메모리 복사는 데이터 전송에 소요되는 시간을 증가시키고, 시스템의 성능에 좋지 않은 영향을 준다. 본 논문은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 필요한 경우 사용자와 커널 사이에서의 메모리 복사를 수행하지 않고, 데이터가 커널 공간 내에서 송수신될 수 있는 새로운 알고리즘을 제시하였다. 또한 실제의 시스템에서 제안된 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 리눅스 커널 버전 2.6.0의 소스 코드를 수정하였고, 새로운 네트워크 시스템 호출을 구현하였다. 성능 측정 결과, 본 연구에서 제안한 파일 전송 방식이 기존의 파일 전승 방식에 비하여 짧은 파일 전송 시간을 보여주었다.
본 논문에서는 컴퓨팅 및 문제 해결 기술로 상당한 주목을 받고 있는 생체 모방 기술을 이용하여 무선 센서망에서 에너지 효율적이고, 요구 지연 시간이 보장된 노드 스케쥴링 제어 방식을 제안한다. 특히 생체의 셀 간 신호 시스템과 무선 센서망 시스템 사이의 유사성을 도출하고, 무선 센서망의 특징을 고려하는 새로운 수학적 모델을 수립한다. 이러한 모델을 바탕으로 각 애플리케이션에 의해서 요구되는 QoS, 지역 환경 조건, 인접 노드들의 상태에 따라 센서 노드의 상태를 결정한다. 제어 이론을 바탕으로 분석을 수행하여 제안된 생체 모방 방식이 각 노드가 자율적으로 매개 변수들을 제어함으로써 시스템 안정성을 보장한다는 것을 보인다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 방식이 기존 프로토콜과 비교하여 상당한 에너지 절감뿐만 아니라 요구되는 지연 시간을 만족함을 확인한다.
급격한 전파를 이용하는 기기의 다양화와 대중화로 인해 많은 전파 관련 보안 문제들이 일어나고 있다. 일상적인 생활에서의 전파의 안전은 매우 밀접한데 전파의 방해와 교란은 단순 생활의 불편뿐 아니라 신체의 직접적인 피해를 입힐 수도 있기 때문에 전파보호는 매우 중요한 과제이다. 본 논문에서는 전파 교란과 교섭을 막기 위한 방안으로 백색광 광원, 투영격자와 광원으로 영사식 무아레를 측정 하여 기준격자 및 변형격자의 영사 이미지를 획득한 후 위상도를 알고리즘에 적용하여 화상처리 알고리즘으로 무아레 무늬를 생성하고 무늬 위상도를 3차원 형상도로 생성한다. 이렇게 측정된 얼굴 형상을 이용한 암호화된 토큰을 만들어 토큰링을 통한 정보의 수신여부를 결정 하여 인증 강도, 호출자의 정보 등이 포함된 동적 보안 속성을 가진 수평 전파를 전송하고 java직렬화와 직렬화 해제 기능을 이용하여 토큰의 고유성을 확인 수평전파를 송 수신 하여 문제점을 해결하는 기법을 제안하였다.
고장진단 문제는 지식기반 시스템를 이용해 해결하려는 시도가 많이 있어왔다. 그러나 대부분의 방식은 휴리스틱 또는 모델기반 방식으로 단일 오류에 대한 문제에 많은 노력이 이루어져 왔다. 단일 오류에 대한 고장진단문제 해결방식을 다중 오류진 단으로 확대할 때 발생하는 지수적인 계산비용은 피할 수 없는 문제점으로 지적되어 왔다. 이 논문에서는 시스템 구성에 따라 블록으로 구분하면 전체 탐색 영역을 국소 화할 수 있다는 점에 착안하여 다중 오류 진단을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한 다. 이 알고리즘의 기본 원리는 오류진단을 위한 출력값 측정 지점에 따라 전체 회로 를 블록으로 나누고 다중오류에 대한 발생원인의 지수적 증가를 줄임으로 효율화 시 킬 수 있다. 각각의 블럭으로부터 발생하는 오류에 대해 결합하는 규칙을 개발하고 이를 통해 상호 논리적인 모순이 없는 최소 오류원인 집합을 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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