본 논문에서는 시간제약 조건하에서 면적을 고려한 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 EDIF나 부울식의 불린 네트워크에서 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리하여 DAG로 표현한 후 노드를 검색한 후 팬 아웃 프리 트리로 재구성한다. 시간제약 조건과 소자의 지연시간을 이용하여 그래프 분할이 가능한 다단의 수를 결정하여 매핑 가능 클러스터를 구성한다. 콜랍싱(collapsing)을 통해 노드들을 병합하고, 주어진 소자의 CLB안에 빈 패킹(Bin packing)를 수행하였다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 DDMAP에 비해 $62.6\%$의 논리블록의 수가 감소되었고, TEMPLA에 비해 $17.6\%$ 감소되었다.
최근 많은 국가들이 NCW (Network Centric Warfare)를 구현하는데 기반이 되는 전술 애드 혹 네트워크의 성능을 향상시키기 위한 통신 프로토콜 개발을 활발히 진행하고 있다. 전투 무선망 (CNR, Combat Net Radio)은 육군의 보병과 같은 지상군에 있어 가장 중요한 통신 기반망이다. 미군은 전투 무선망에서 음성 및 데이터 통신을 위해 MIL-STD-188-220D을 개발하여 운용 중에 있다. 한국군의 차기 무전기인 전술 다대역, 다기능 무전기(TMMR)의 MAC 프로토콜의 후보인 MIL-STD-188-220D은 여러 제한사항이 존재한다. MIL-STD-188-220D에 정의된 DAP-NAD는 충돌회피를 위해 시간 동기를 필요로 하지만, 1홉을 벗어난 다중 홉의 환경에서는 시간 동기를 맞추기 어렵다. 다중 홉 환경에서 충돌을 방지하여 지연을 방지하는 향상된 DAP-NAD를 제안하였으며, 모의실험을 통하여 다중 홉 전투 무선망 환경에서 제안기법의 성능이 향상되는 것을 보였다.
본 연구에서는 지능형 정수장 운영시스템 개발 연구의 일환으로 선형계획법(Linear Programming, LP)을 이용한 정수장 취수계획 최적화 모형을 개발하였다. 개발된 최적화 모형은 원수의 정수처리비용의 최소화를 목적함수로 설정하였으며, 취수 후 정수처리에 소요되는 지연시간과 시간별 전력단가를 고려하여 취수가능량, 예측수요량, 정수지 운영수위 등의 제약조건을 만족하는 최적 취수계획을 제시하였다. 국내 H 정수장을 대상으로 경제적이고 안정적인 정수장 운영을 위해 세 가지 최적화 전략을 적용하고, 그 결과를 경제성과 안정성 측면에서 비교, 분석하였다. 개발 모형은 국내 정수장의 보다 효율적인 취수계획 수립을 위한 의사결정 지원시스템의 형태로 실무에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2496-2512
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2021
The requirements for powerful computing capability, high capacity, low latency and low energy consumption of emerging services, pose severe challenges to the fifth-generation (5G) network. As a promising paradigm, mobile edge networks can provide services in proximity to users by deploying computing components and cache at the edge, which can effectively decrease service delay. However, the coexistence of heterogeneous services and the sharing of limited resources lead to the competition between various services for multiple resources. This paper considers two typical heterogeneous services: computing services and content delivery services, in order to properly configure resources, it is crucial to develop an effective offloading and caching strategies. Considering the high energy consumption of 5G base stations, this paper considers the hybrid energy supply model of traditional power grid and green energy. Therefore, it is necessary to design a reasonable association mechanism which can allocate more service load to base stations rich in green energy to improve the utilization of green energy. This paper formed the joint optimization problem of computing offloading, caching and resource allocation for heterogeneous services with the objective of minimizing the on-grid power consumption under the constraints of limited resources and QoS guarantee. Since the joint optimization problem is a mixed integer nonlinear programming problem that is impossible to solve, this paper uses deep reinforcement learning method to learn the optimal strategy through a lot of training. Extensive simulation experiments show that compared with other schemes, the proposed scheme can allocate resources to heterogeneous service according to the green energy distribution which can effectively reduce the traditional energy consumption.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.4244-4274
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2021
The utilization of UAVs in various fields has led to the development of flying ad hoc network (FANET) technology. In a network environment with highly dynamic topology and frequent link changes, the traditional routing technology of FANET cannot satisfy the new communication demands. Traditional routing algorithm, based on geographic location, can "fall" into a routing hole. In view of this problem, we propose a geolocation routing protocol based on multi-agent reinforcement learning, which decreases the packet loss rate and routing cost of the routing protocol. The protocol views each node as an intelligent agent and evaluates the value of its neighbor nodes through the local information. In the value function, nodes consider information such as link quality, residual energy and queue length, which reduces the possibility of a routing hole. The protocol uses global rewards to enable individual nodes to collaborate in transmitting data. The performance of the protocol is experimentally analyzed for UAVs under extreme conditions such as topology changes and energy constraints. Simulation results show that our proposed QLGR-S protocol has advantages in performance parameters such as throughput, end-to-end delay, and energy consumption compared with the traditional GPSR protocol. QLGR-S provides more reliable connectivity for UAV networking technology, safeguards the communication requirements between UAVs, and further promotes the development of UAV technology.
자원 제한적인 노드들로 구성되는 무선 센서 네트워크의 보안 알고리즘은 짧은 패킷 길이와 메모리, 컴퓨팅 능력, 전력 등의 자원 문제 때문에 기존의 보안 알고리즘을 적용하기가 힘들다. 주로 센서의 자원 사용이 상대적으로 덜하고, 키 길이가 짧은 공유키 기반의 알고리즘이 많이 사용되고 있지만 베이스스테이션의 브로드캐스트 패킷에 대한 인증을 위해서 단순히 전체 노드가 동일한 공유키를 가지는 방식은 적합하지 못하다. 최근 센서 네트워크에 적합한 형태의 브로드캐스트 인증 알고리즘으로, one-way 해쉬 함수를 이용한 키 체인생성과 키 체인의 각 키를 이용한 Message Authentication Code 생성, 지연된 키 공개를 이용한 알고리즘이 제안 되었다. 이러한 방식은 무선 센서 네트워크 환경에 적합한 인증 방식을 제공하지만 브로드캐스트 율, 키 체인 레벨 등, 네트워크의 각 조건에 따라 비효율적인 결과를 초래하기도 한다. 본 논문에서는 키 체인 링크 및 주기적 키 공개 방식을 이용하여 낮은 인증 딜레이를 보장하며, 패킷 송수신량과 수신 노드의 메모리 및 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 사용할 수 있도록 개선된 브로드캐스트 인증 알고리즘을 제안하고, TinyOS의 TOSSIM으로 그 성능을 검증한다.
조간대 지역의 고해상 지형도는 해수 운동에 의한 퇴적 및 침식량의 변화와 같이 과학적인 연구의 기초자료로 쓰일 뿐만 아니라 연안 습지의 실제적인 관리 및 환경변화 모니터링의 도구로서도 그 활용의 가치가 높다. 그러나 조간대는 하상 퇴적물의 유입과 조석현상에 의해 빠르게 변화하고 있어 원격탐사와 같이 단기간에 넓은 지역을 조사할 수 있는 기술의 적용이 필요하다. 레이더 간섭기술은 가장 보편적이면서 성공적인 고해상 지형도 작성 기술로 알려져 있으나, 조간대에서는 지표노출시간의 제약 및 빠른 상태변화로 인해 일반적인 repeat-pass 간섭기술로는 충분한 긴밀도를 얻기 힘들다. 이 연구에서는 재방문주기가 짧은 Cosmo-SkyMed 1일 간격 관측자료와 ERS2-ENVISAT 30분 간격 관측자료를 이용하여 레이더 간섭기술을 이용한 조간대 지형도 작성을 실험하였다. 두 자료 모두 긴 수직기선으로 인한 높은 고도민감도와 짧은 관측주기로 인한 높은 긴밀도로 간섭위상을 구할 수 있었으나, Cosmo-SkyMed 관측자료에서는 대기에 의한 위상지연 효과와 조석에 의한 조간대 표층의 함수율 변화로 인하여 조간대와 같이 평평한 지역의 지형정보를 추출하는데에 어려움이 발생한다. 반면에 ERS2-ENVISAT 관측자료는 이종센서간의 관측중심주파수 차이를 상쇄하기 위해 설정된 긴 수직기선 덕분에 매우 높은 고도민감도를 가지며, 30분이라는 짧은 관측주기는 간섭쌍을 이루는 두 영상에 포함된 대기지연효과를 대부분 상쇄시키므로 조간대의 지형도 작성에 이상적인 자료로 판단된다.
본 논문에서는 ASIC 설계 회로를 빠른 시간 내에 구현 및 검증할 수 있는 에뮬레이션 시스템 ACE(ASIC Emulator)를 제안한다 ACE는 EDIF 번역기, 라이브러리 변환기, 기술 맵퍼, 회로 분할기, LDF 생성기를 포함하는 에뮬레이션 소프트웨어와 에뮬레이션 보드, 논리 분석기를 포함하는 에뮬레이션 하드웨어로 구성된다. 기술 맵퍼는 회로 분할과 논리 함수식 추출, 논리 함수의 최소화, 논리 함수식의 그룹핑의 세 과정으로 이루어지며, 같은 기본 논리 블록에 할당되는 출력의 적항과 변수들을 많이 공유하게 하여 기본 논리 블록 수와 최대 레벨 수를 최소화한다. 에뮬레이션 보드의 배선 구조와 FPGA 칩이 갖는 제한 조건들을 만족시키면서 서로 다른 칩 사이에 연결된 신호선 뿐만 아니라 서로 다른 그룹 사이에 연결된 신호선 수의 최소화를 목적 함수로 하는 새로운 회로 분할 알고리듬을 제안한다 여러 FPGA 칩으로 구성된 에뮬레이션 보드는 완전 그래프와 부분 그래프를 결합한 새로운 배선 구조로 회로의 크기에 관계없이 칩 사이의 지연 시간을 최소화하도록 설계하였다. 논리 분석기를 이용하여 구현된 회로에서 검증을 원하는 내부신호에 대한 파형을 PC의 모니터로부터 관측할 수 있다. 제안한 에뮬레이션 시스템의 성능을 평가하기 위하여 상용 회로중 하나인 화면4분할기 회로를 에뮬레이션 보드상에 설계하여 동작 시간과 기능을 확인한 결과, 14.3MHz의 실시간 동작과 함께 기능이 완전함을 확인할 수 있었다.
기존 신호최적화모형에서 횡단시간은 직진신호시간에 대한 최소녹색신호시간으로 분석가에 의해 외부에서 주어지게 된다. 이로 인하여 실제로 차량이동류들에 대한 신호시간이 교통량/포화교통량 비에 의해 적절하게 배분되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 횡단시간을 차량이동류와 동등한 이동류로 간주하여 이들을 동시에 최적화하는 신호최적화모형을 혼합정수선형계획법(BMILP)으로 제시하였다. 이를 위하여 차량 및 보행자 이동류들이 교차로를 상충없이 통과할 수 있도록 하는 선형제약조건들과 목적함수들을 구축하였다. 제시된 모형은 적색시간에 발생되는 주 대기차량과 대기차량이 소거되는 동안에 대기차량 후미에서 발생되는 부 대기차량으로 구분하여 이들 에게 발생되는 지체시간의 상대적인 크기를 반영해주는 대기차량을 모형화하고 이를 최소화해 주는 차량 및 보행자를 위한 신호시간을 산정해주게 된다. 횡단시간과 접근로에서의 횡단보도 수 에 따라 구분된 시나리오들에 대한 모형 적용 결과 기존 TRANSYT-7F 보다 신호주기에 대한 비율이 작으면서도 큰 횡단시간을 얻을 수 있었다. 그리고 시뮬레이션 결과 TRANSYT-7F 적용시보다 지체시간이 감소되는 것으로 나타났으며 횡단시간이 클수록 그 감소효과가 큰 것으로 나타났다.
본 논문에서는 시간제약 조건하에서 순차회로를 위한 새로운 CPLD 기술매핑 알고리즘을 제안한다. 본 기술매핑 알고리즘은 주어진 순차회로의 궤환을 검출한 후 궤환이 있는 변수를 임시 입력 변수로 분리한다. 조합논리 부분을 DAG로 표현하여 그래프 분할과 collapsing, bin packing을 수행한다. 그래프 분할에서 DAG의 각 노드를 검색한 후, 출력 에지의 수가 2이상인 노드를 분할하지 않고 노드만을 복제(replication)하여 팬 아웃 프리 트리로 재구성한다. 이러한 구성 방법은 주어진 시간 조건 안에서 기존의 CPLD 기술매핑 알고리즘으로 제안된 TEMPLA보다 적은 면적으로 회로를 구현하고, TMCPLD의 단점인 전체 수행시간을 개선하기 위한 것이다. 본 논문에서 제안한 기술매핑 알고리즘을 MCNC 논리합성 벤치마크 회로들에 적용하여 실험한 결과 기존의 CPLD 기술 매핑 툴인 TEMPLA에 비해 CLB의 수가 17.01% 감소되었고, TMCPLD에 비해 수행 시간이 감소되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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