본 논문에서는 무선 ATM 망에서 VBR(Variable Bit Rate) 트래픽의 QoS(Quality of Service)를 보장하고 무선 채널의 효율성을 극대화 할 수 있는 새로운 적응적 슬롯 할당 알고리즘인 In-VDSA를 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 ATM 셀 헤더 부분의 GFC(Generic Flow Field) 필드 상에 단말기의 버퍼 상태를 부호화하여 piggybacking하는 방식을 채택하였으며 다음 프레임에 할당할 슬롯의 개수를 기존의 다른 방식과는 달리 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.
초고밀도 네트워크(Ultra dense network, UDN)는 5G 이동통신 시스템에서 많은 수의 스몰셀 기지국(Small-cell access point, SAP)이 매크로셀의 서비스 영역에 배치되기 때문에 매크로 단말(Macro user equipment, MUE)이 수신하는 간섭량이 증가하여 시스템 용량이 크게 감소한다. 따라서, 본 논문은 UDN에서 SAP의 수가 증가하여도 MUE의 성능을 보장하기 위한 상향링크 유동적 채널할당 방법을 제안한다. 제안하는 유동적 채널할당 방법은 간섭량이 높은 MUE와 동일한 부채널을 사용하지 않도록 SAP들이 사용하는 부채널을 제어하여 MUE의 신호 대 간섭 잡음비(Signal to interference and noise ratio)를 주어진 임계값 이상으로 보장하는 것을 목표한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 유동적 채널할당 방법이 다른 방법들과 비교해 스몰셀 사용자 단말의 성능은 크게 감소되지 않으면서 MUE의 평균 전송 용량이 향상됨을 보인다.
This study is concerned with the strict machine-cell and part-family grouping (MCPFG) in cellular manufacturing system design. Most of MCPFG methodologies often suffer from improper assignment of machines and parts in which exceptional machine has more common operations with machines in a cell other than its own cell and exceptional part has more operations through machines in a cell other than the cell corresponding to its own family. This results in the loss of similarity in part design or common setup of machines and the benefits from the conversion of job shop manufacturing into cellular manufacturing are lost. In this study, a two-phase methodology is proposed to find the machine-cells and part families under the strict constraints in which all machines and parts are assigned to its most proper cells and families. Test results with moderately medium-sized ill-structured MCPFG problems available from the literature show the substantial efficiency of the proposed approach.
본 연구의 목적은 기존 동적통행배정모형의 접근 기법과는 달리 교통류이론을 이용하여 동적분석모형을 구축하고, 이 모형에 적합한 동적통행배정기법을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 기존 동적교통류 모델 중 동적통행배정에 가장 적합하다고 판단되는 Daganzo의 cell transmission theory를 이용하여 동적분석모형을 구축하였으며, 동적통행배정기법인 분류부분할모델, 비용갱신모듈, 링크비용함수모듈을 새롭게 개발하였다. 또한 Daganzo가 명확하게 제시하지 않은 최대대기시간 결정 알고리듬을 제시하였다. 본 연구에서 구축한 모형을 가상의 네트워크에 적용한 결과 병목구간분석, HOV타로 효과분석등은 교통특성을 현실적으로 반영하고 있다. 통행배정결과는 수학적 기법을 적용한 동적통행배정모형과 같이 완전한 균형(equibriun)상태의 해를 보여주지 못하지만, 노선별 평균통행시간이 시간대별로 비슷하게 유지해나가는 결과를 보이고 있다. 본 모형은 고속도로 합류부 및 분류부의 교통특성분석, HOV 효과분석, TCS 및 램프미터링과 접목하여 고속도로 운영에 이용될 수 있으리라 판단된다.
Generally, the optimal solution of assignment problem can be obtained by Hungarian algorithm of two-sided optimization with time complexity $O(n^4)$. This paper suggests one-sided optimal assignment and swap optimization algorithm with time complexity $O(n^2)$ can be achieve the goal of two-sided optimization. This algorithm selects the minimum cost for each row, and reassigns over-assigned to under-assigned cell. Next, that verifies the existence of swap optimization candidates, and swap optimizes with ${\kappa}-opt({\kappa}=2,3)$. For 27 experimental data, the swap-optimization performs only 22% of data, and 78% of data can be get the two-sided optimal result through one-sided optimal result. Also, that can be improves on the solution of best known solution for partial problems.
In a increasingly competitive marketplace, the manufacturing companies have no choice but looking for ways to improve productivity to sustain their competitiveness and survive in the industry. Recently cellular manufacturing has been under discussion as an option to be easily implemented without burdensome capital investment. The objective of cellular manufacturing is to realize many aspects of efficiencies associated with mass production in the less repetitive job-shop production systems. The very first step for cellular manufacturing is to group the sets of parts having similar processing requirements into part families, and the equipment needed to process a particular part family into machine cells. The underlying problem to determine the part and machine assignments to each manufacturing cell is called the cell formation. The purpose of this study is to develop a clustering algorithm based on the neural network approach which overcomes the drawbacks of ART1 algorithm for cell formation problems. In this paper, a generalized learning vector quantization(GLVQ) algorithm was devised in order to transform a 0/1 part-machine assignment matrix into the matrix with diagonal blocks in such a way to increase clustering performance. Furthermore, an assignment problem model and a rearrangement procedure has been embedded to increase efficiency. The performance of the proposed algorithm has been evaluated using data sets adopted by prior studies on cell formation. The proposed algorithm dominates almost all the cell formation reported so far, based on the grouping index($\alpha$ = 0.2). Among 27 cell formation problems investigated, the result by the proposed algorithm was superior in 11, equal 15, and inferior only in 1.
본 논문에서는 LTE(Long Term Evolution) SON(Self Organization Network) 환경에서 PCI(Physical Cell Identification)를 할당하는 방법에 대하여 분석하였다. PCI를 할당하는 방법에 다양한 기법들이 제시되었고 규격에서는 기본적으로 PCI를 할당하는 과정에서 다른 셀과 ID가 '충돌'(Collision) 또는 '혼란'(Confusion)을 일으킬 수 있다는 것을 제시하였다. 따라서 본 논문에서는 LTE 규격에서 제시하는 PCI '충돌', '약한충돌'(Weak Collision) 그리고 '혼란'의 시나리오가 무엇인지 내용을 살펴보았다. 또한, 각 시나리오에 대한 해결 방법으로 셀 중앙적접근과 분산적 접근 방법에 대해 살펴보았다. 논문에서는 최근 연구되고 있는 그래픽 컬러링(Graphic Coloring) 기법에 대한 접근 방법에 대해 살펴보았고 중앙접근적 방법에 대한 전략에 대해 설명하였다.
최근 이동통신 네트워크에서 채널의 수요는 폭발적으로 증가하고 있다. 그렇지만 수요에 맞는 충분한 채널을 제공하기는 힘든 것이 현실이다. 이러한 수요를 충족시키기 위하여는 채널들을 간섭 현상이 없도록 재사용 함으로써 효율적으로 이용할 수 있도록 각 셀의 수요에 맞게 최적으로 할당하는 것이 요구된다. 본 논문의 목적은 이동통신 서비스 지역에 따라 채널 수요에 대한 변화가 불확실하고, 시간에 따라 변화가 심한 이동통신 네트워크에서 각 셀이 채널을 필요로 할 때 필요한 채널 수만큼을 동적으로 빠른 시간에 최적 할당하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위하여 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algerian)을 사용하여 채널간의 간섭 정도를 최소화하는 동적 채널 할당방법을 개발하였다.
본 논문에서는 신경회로망과 유전자 알고리즘을 이용하여 셀룰러 무선채널 할당을 위한 최적화 알고리즘을 제안하였다. 채널할당 과정을 채널할당 문제에 내포된 제한사항들을 나타내는 에너지함수의 최소화 과정으로 규정하였다. 채널간, 인접채널, 사이트간의 세 가지 제한사항이 고려되었다. 최적의 채널할당을 위하여 신경회로망을 이용한 방식에서는 강제적인 채널 할당 및 셀 순서 변화 등의 기법이 개발되었고 유전자 알고리즘 방식에서는 자료구조와 적절한 유전연산자를 개발하였다. 실험결과로서, 두 최적화 방법의 채널할당률을 나타내었고 그 결과들을 비교하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2648-2665
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2022
Device-to-device (D2D) multicast has become a promising technology to provide specific services within a small geographical region with a high data rate, low delay and low energy consumption. However, D2D multicast communications are allowed to reuse the same channels with cellular uplinks and result in mutual interference in a cell. In this paper, an intelligent channel assignment algorithm is designed in D2D underlaid cellular networks with the target of maximizing network throughput. We first model the channel assignment problem to be a throughput maximizing problem which is NP-hard. To solve the problem in a feasible way, a novel channel assignment algorithm is proposed. The key idea is to find the appropriate cellular communications and D2D multicast groups to share a channel without causing critical interference, i.e., finding a channel for a D2D multicast group which generates the least interference to network based on current channel assignment status. In order to show the efficacy and effectiveness of our proposed algorithm, a novel search algorithm is proposed to find the near-optimal solution as the baseline for comparisons. Simulation results show that the proposed algorithm improves the network throughput.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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