다기능레이더(MFR)를 장착한 함정의 작전수행은 적의 위협에 대한 징후를 바탕으로 위협의 정도를 판단하고 이를 바탕으로 MFR 자원을 위협별로 할당하는 것으로 작전을 시작한다. 본 연구는 MFR 탐지체계를 가진 함정의 임무 시작 시 필요한 위협별 MFR 자원할당 문제에 대하여 시뮬레이션을 이용한 기법과 Greedy 기법을 이용한 MFR 자원할당 방안을 제시하여 그 결과를 비교분석하였다. 분석시 자원할당에 따른 탐지확률 함수가 선형인 경우와 지수형인 경우를 고려하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 시뮬레이션 기법과 Greedy기법의 결과는 서로 비슷한 자원할당 결과를 보여주고 있으며, Greedy 기법은 시뮬레이션 기법에 비하여 그 수행시간이 아주 짧아 실제 임무 수행 시에 이용 가능한 기법으로 판단된다. 여러 가지 위협의 정도에 대해 Greedy 기법을 이용하여 MFR 자원할당 결과를 분석하였다.
그리디 포워딩(Greedy forwarding) 기법은 주변 노드들의 정보만을 이용해 패킷을 전달하는 기법으로, 전체 라우팅 경로를 유지해야 하는 다른 애드혹 라우팅 프로토콜에 비해 경로 유지가 쉽기 때문에 토폴로지가 자주 변하는 차량간 애드혹 네트워크에 적합한 방식이라고 할 수 있다. 그리디 포워딩 기법에서는 주기적인 비콘 전송을 통해 이웃 노드들의 위치를 획득하고, 패킷을 전달할 때 수신 노드와 가장 가까운 노드를 전달 노드로 선택한다. 이러한 그리디 포워딩의 성능을 떨어뜨리는 주요 원인 중 하나는 이웃 노드가 원래의 위치에서 벗어나면서 발생하는 링크 단절 문제이다. 본 논문에서는 그리디 포워딩 기반의 라우팅 프로토콜인 Greedy Perimeter Stateless Routing (GPSR) 프로토콜을 바탕으로 링크 단절 문제를 해결하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 이웃 노드의 위치와 비콘을 수신한 시간 등을 고려해 효율적이면서도 안정적인 라우팅 경로를 찾는 것을 목표로 한다. 다양한 환경에서의 실험 결과를 통해 우리는 제안하는 알고리즘이 GPSR과 기존의 연구 결과들에 비해 더 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 자원제한적인 IoT 환경에서 스케줄링 정확도 향상을 위해 Softmax를 이용한 Q-learning 기반의 패킷 스케줄링 기법을 제안한다. 기존 Q-learning의 Exploitation과 Exploration의 균형을 유지하기 위해 e-greedy 기법이 자주 사용되지만, e-greedy는 Exploration 과정에서 최악의 행동이 선택될 수도 있는 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 Softmax를 기반으로 다중 센서 노드 환경에서 데이터 패킷에 대한 Quality of Service (QoS) requirement 정확도를 높이기 위한 연구를 진행한다. 이 때 Temperature 매개변수를 사용하는데, 이는 새로운 정책을 Explore 하기 위한 매개변수이다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안된 Softmax를 이용한 Q-learning 기반의 패킷 스케줄링 기법이 기존의 e-greedy를 이용한 Q-learning 기법에 비해 스케줄링 정확도 측면에서 우수함을 보인다.
This paper presents a heuristic algorithm for a multidepot aircraft scheduling and crew scheduling with deal-head flights. This algorithm is extended from a Greedy heuristic algorithm for a multi-depot multi-salesman traveling salesman problem. We first transform a given flight schedule into a multi-depot multi-traveling salesman problem, considering aircraft flight policies and crew management constraints. Then we solve this problem by applying a modified Greedy heuristic algorithm.
기존 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing) 프로토콜의 Greedy Forwarding에서는 항상 목적지에 가까운 노드만을 Next-Hop으로 설정하는 방식으로, 어느 특정 노드의 에너지 소모가 커지는 경향이 있는데, 이를 해결하기 위하여 기존의 Greedy Forwarding 방식에 목적지에 가까운 노드를 선택하면서 각 노드의 에너지 잔량을 고려하여 전체 네트워크의 수명(Network lifetime)을 연장시킬 수 있는 방법을 제안한다. 무선 ad hoc 네트워크를 구성하는 노드들의 한정된 에너지를 효율적으로 사용하기 위하여 네트워크의 수명에 초점을 맞추어 각 노드들의 에너지 잔량을 고려하면서 최단 거리 역시 고려할 수 있는 라우팅 기법인 개선된 EAGPSR(Energy Aware Greedy Perimeter Stateless Routing)을 제안한다. 제한된 프로토콜의 성능 평가를 위하여 ns-2를 사용하였으며, 성능 평가를 통하여 GPSR과 기존의 EAGPSR와 비교하여 네트워크 수명이 향상된 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 트리검색 기반의 GTMP (matching pursuit with greedy tree search)이라는 새로운 희소신호 복원기법을 제안한다. 트리검색은 비용함수 (cost function)를 최소화함으로써 희소신호 복원 성능을 향상시키기 위해 적용하였다. 또한 각 노드마다 트리제거 (tree pruning)기법을 이용하여 효율적인 알고리듬을 개발하였다. 본 논문에서는 알고리듬의 성능분석을 통해 희소신호에서 영(0)이 아닌 값의 위치를 정확히 찾아내는 조건을 도출하였다. 그리고 실험을 통해 GTMP가 기존의 희소신호 복원기법에 비해 성능이 향상되었음을 보였다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 주파수 선택적 페이딩(frequency selective fading)과 협대역 간섭(narrowband interference)에 강한 전송 방식으로 대용량 데이터 통신에 적합하다. 하지만 독립적으로 변조된 많은 부반송파들의 중첩으로 신호의 진폭이 증가하여 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)이 증가하는 문제가 발생한다. PAPR 문제를 해결하기 위해 제안된 PTS(Partial Transmit Sequence) 기법은 OFDM 신호를 부블록으로 나눈 후 위상 가중치를 곱하여 PAPR을 감소시킬 수 있지만, 위상 가중치를 탐색하는 과정에서 계산의 복잡도가 부블록 수에 따라 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 PTS 기법의 위상 탐색 과정에 최적화 기법인 변형된 Greedy 알고리즘과 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 조합한 MG-PSO(Modified Greedy algorithm-Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 적용한 구조를 제안하였다. 이 구조는 PTS 기법의 위상 탐색 과정에서 계산 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하고 PAPR 감소 성능도 보장할 수 있다. 제안하는 알고리즘을 통신 시스템에 적용하였을 때 PAPR 감소 성능을 분석하였다.
Distributed Denial of Service(D-DoS) 공격을 차단하기 위해서는 AS(Autonomous System) 경계 라우터에 필터를 설치하는 것이 필요하다. 필터가 설치되는 라우터의 개수를 최소로 하는 Vertex Cover(VC)--모든 edge를 커버하는 Vertex의 모임--을 찾아내는 방법은 NP-complete 문제가 된다. 따라서 Vertex Cover(VC) 근사기법 중에서 Greedy 알고리즘과 Approximated VC 알고리즘에 대해 Vertex Cover(VC)을 찾아내는 방법을 적용하여 실험하였다. Vertex Cover(VC)를 찾을 경우 Worst case에서 이론상 VC수의 최대 2배의 Vertex Cover(VC)를 찾아낼 수 있는 Approximated VC 알고리즘의 장점과 적은 수의 Vertex Cover(VC)로 모든 edge를 커버할 수 있는 Greedy 알고리즘[7]의 장점을 모두 갖춘 Vertex Cover(VC) 근사 기법을 구현하였다. NS-2를 이용한 실험 결과, 제안된 알고리즘은 Greedy 알고리즘보다 Vertex Cover를 찾아가는 단계 수에 따른 커버되는 층 노드 수를 비교하였을 때. 전체 노드의 75%를 커버하는데 24번의 단계가 필요하여 Greedy 알고리즘의 40개 보다 40%의 단계의 수적인 감소가 일어났으며 전체노드의 90%를 커버하는데 38%의 단계 개수의 감소가 일어났다. 실험으로 제안된 알고리즘이 Vertex Cover(VC) 톨 찾아가는 단계 측면에서 좀더 빠르게 AS 경계 라우터에 필터를 설치하여 D-DoS에 효율적으로 대처해 나갈 수 있음을 확인할 수 있다.
무선 센서 네트워크에서 위치 기반 그리디 포워딩 기법(Geographic greedy forwarding) 은 한 홉 내의 주위 노드들의 위치 정보만 가지고 데이터 전송 경로를 설정하기 때문에 자신보다 목적지에 더 가까운 노드가 존재하지 않는 경우 데이터를 전달할 수 없는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 보이드 문제가 발생한 환경에서 데이터를 효과적으로 전송하기 위해 향상된 위치 기반 라우팅 알고리즘(CGR: Cost based Geographic Routing)을 제안한다. 제안하는 CGR 알고리즘은 그림자 경계 영역을 설정하고 설정된 영역에 존재하는 노드들끼리 비용 함수 연산 알고리즘을 통하여 효과적인 그리디 포워딩이 수행되도록 한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 평균 전체 라우팅 경로길이가 줄어들 뿐만 아니라, 데이터 전달성공 비율이 높고 에너지 절감 효과가 뛰어남을 확인하였다.
This paper presents an optimization based heuristic algorithm for a tour bus scheduling problem where buses consist of various kinds of sightseeing and commutation services. First, this algorithm transforms the prolem into a vehicle routing problem on whose nodes denote trips and arcs denote connections between trips. Second, a greedy heuritic routing technique is applied to find a good feasible bus-route set. Then the greedy feasible solution is improved by the simplex method using column generation technique. The algorithm provides a better near-optimal solution which gives much reductions in the total tour distance and the number of tour buses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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