Since air quality monitoring data sets are important base for developing of air quality management strategies including policy making and policy performance assessment, the environmental protection authorities need to organize and operate monitoring network properly. Air quality monitoring network of Busan, consisting of 18 stations, was allocated under unscientific and irrational principles. Thus the current state of air quality monitoring networks was reassessed the effect and appropriateness of monitoring objectives such as population protection and sources surveillance. In the process of the reassessment, a GIS-based decision support system was constructed and used to simulate air quality over complex terrain and to conduct optimization analysis for air quality monitoring network with multi-objective. The maximization of protection capability for population appears to be the most effective and principal objective among various objectives. The relocation of current monitoring stations through optimization analysis of multi-objective appears to be better than the network building for maximization of population protection capability. The decision support system developed in this study on the basis of GIS-based database appear to be useful for the environmental protection authorities to plan and manage air quality monitoring network over complex terrain.
최근 정보통신 생태계는 스마트 기기의 대중화와 대용량 데이터 스트리밍을 필요로 하는 다양한 인터넷 서비스들의 출현과 함께 인터넷 및 모바일 데이터 트래픽이 급속도로 증가하게 되었다. 이에 따라 원활한 인터넷 접속문제, 네트워크의 혼잡 및 정체, 그리고 통신사업자들의 지속적인 네트워크 투자 비용증대 등 다양한 문제들이 초래되었다. 이렇게 데이터 중심의 패러다임으로 변화된 통신 생태계 속에서 초기 상호접속체제들은 사업자들 간 균형 있는 혜택과 공정한 분배 그리고 차세대 네트워크 구축을 위한 경제적 유인을 형성할 수 없다는 측면에서 논란이 가중되고 있다. 따라서 더욱 복잡해진 All-IP 네트워크 환경에 부합할 수 있는 진화된 인터넷 상호접속체제의 도입이 필요한 상황이다. 이에 본 연구에서는 국내 인터넷 상호접속제도의 핵심이슈를 발굴하고 인터넷 초기에서 현재까지의 인터넷 상호접속체제를 전반적으로 분석한 후, 실증연구를 통하여 트래픽 최적화, 비용 최적화, 네트워크 투자 최적화의 세 가지 측면에 부합될 수 있는 인터넷 상호접속체제를 제시하고자 한다.
This paper gives reviews on current research status in telecommunication network design. Two problems are identified as major research issues. One is the WDM network design problem, where traffic grooming, virtual topology design and routing and wavelength assignment problems are considered. The other is the OSPF weight setting problem which was proposed as a practical method to implement traffic engineering capability in IP networks. After presenting surveys on those problems, we discuss potential challenging research issues in telecommunication network design.
We discuss a neural network solver for the inverse optimization problem. The problem is that find functional relations between input and output data, which are include defects. Finding the relations, predictions of the defect parts are also required. The part of finding the defects in the input data is an inverse problem . We consider the meanings to solve the problem on the neural network system at first. Next, we consider the network structure of the system, the learning scheme of the network, and at last, examine the precision on the numerical calculations. In the paper, we proposed the high-precision learning method for plural three-layer neural network system that is series-connect...
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1260-1283
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2019
Low earth orbit (LEO) satellite broadband network is a crucial part of the space information network. LEO satellite constellation design is a top-level design, which plays a decisive role in the overall performance of the LEO satellite network. However, the existing works on constellation design mainly focus on the coverage criterion and rarely take network performance into the design process. In this article, we develop a unified framework for constellation optimization design in LEO satellite broadband networks. Several design criteria including network performance and coverage capability are combined into the design process. Firstly, the quality of service (QoS) metrics is presented to evaluate the performance of the LEO satellite broadband network. Also, we propose a network stability model for the rapid change of the satellite network topology. Besides, a mathematical model of constellation optimization design is formulated by considering the network cost-efficiency and stability. Then, an optimization algorithm based on non-dominated sorting genetic algorithm-II (NSGA-II) is provided for the problem of constellation design. Finally, the proposed method is further evaluated through numerical simulations. Simulation results validate the proposed method and show that it is an efficient and effective approach for solving the problem of constellation design in LEO satellite broadband networks.
An aerodynamic optimization design process of multistage axial turbine is presented in this article: first, applying quasi-three dimensional(Q3D) design methods to conduct preliminary design and then adopting modern optimization design methods to implement multistage local optimization. Quasi-three dimensional(Q3D) design methods, which mainly refer to S2 flow surface direct problem calculation, adopt the S2 flow surface direct problem calculation program of Harbin Institute of Technology. Multistage local optimization adopts the software of Numeca/Design3D, which jointly adopts genetic algorithm and artificial neural network. The major principle of the methodology is that the successive design evaluation is performed by using an artificial neural network instead of a flow solver and the genetic algorithms may be used in an efficient way. Flow computation applies three-dimensional viscosity Navier Stokes(N-S) equation solver. Such optimization process has three features: (i) local optimization based on aerodynamic performance of every cascade; (ii) several times of optimizations being performed to every cascade; and (iii) alternate use of coarse grid and fine grid. Such process was applied to optimize a three-stage axial turbine. During the optimization, blade shape and meridional channel were respectively optimized. Through optimization, the total efficiency increased 1.3% and total power increased 2.4% while total flow rate only slightly changed. Therefore, the total performance was improved and the design objective was achieved. The preliminary design makes use of quasi-three dimensional(Q3D) design methods to achieve most reasonable parameter distribution so as to preliminarily enhance total performance. Then total performance will be further improved by adopting multistage local optimization design. Thus the design objective will be successfully achieved without huge expenditure of manpower and calculation time. Therefore, such optimization design process may be efficiently applied to the aerodynamic design optimization of multistage axial turbine.
이동 무선 통신 네트워크를 설계할 때 기지국(BTS), 기지국 콘트롤러(BSC), 이동 교환국(MSC)의 위치는 매우 중요한 파라미터들이다. 기지국의 위치를 설계할 때는 여러 가지 복잡한 변수들을 잘 조합하여 비용이 최소가 되도록 설계해야 한다 이러한 문제를 해결하는데 필요한 알고리듬이 전역 최적화 알고리듬이며, 지금까지 전역 최적화 검색 기술로는 Random Walk, Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithm이 사용되어 왔다. 본 논문은 이동 통신 시스템의 기지국, 기지국 콘트롤러, 이동 교환국의 위치 최적화에 위의 4가지 알고리듬들을 적용하여 각 알고리듬의 결과를 비교 분석하며 알고리듬에 의한 최적화 과정을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권6호
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pp.1979-1995
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2015
Network convergence is regarded as the development tendency of the future wireless networks, for which self-organization paradigms provide a promising solution to alleviate the upgrading capital expenditures (CAPEX) and operating expenditures (OPEX). Self-optimization, as a critical functionality of self-organization, employs a decentralized paradigm to dynamically adapt the varying environmental circumstances while without relying on centralized control or human intervention. In this paper, we present comprehensive surveys of heterogeneous networks (HetNets) and investigate the enhanced self-optimization models. Self-optimization approaches such as dynamic mobile access network selection, spectrum resource allocation and power control for HetNets, etc., are surveyed and compared, with possible methodologies to achieve self-optimization summarized. We hope this survey paper can provide the insight and the roadmap for future research efforts in the self-optimization of convergence networks.
Network mobility (NEMO) based on mobile IP version 6 has been proposed for networks that move as a whole. Route optimization is one of the most important topics in the field of NEMO. The current NEMO basic support protocol defines only the basic working mode for NEMO, and the route optimization problem is not mentioned. Some optimization schemes have been proposed in recent years, but they have limitations. A new NEMO route optimization scheme-involving a combination of the optimized route cache protocol (ORC) and reverse routing header (RRH) and the use of a quota mechanism for optimized sessions (OwR)-is proposed. This scheme focuses on balanced performance in different aspects. It combines the ORC and RRH schemes, and some improvements are made in the session selection mechanism to avoid blindness during route optimization. Simulation results for OwR show great similarity with those for ORC and RRH. Generally speaking, the OwR's performance is at least as good as that of the RRH, and besides, the OwR scheme is capable of setting up optimal routing for a certain number of sessions, so the performance can be improved and the cost of optimal routing in nested NEMO can be decreased.
Computer simulation is essential to design the suspension elements of railway vehicle. By computer simulation, engineers can assess the feasibility of given design variables and chance them to get a bettor design. Even though commercial simulation codes are used, the computational time and cost remains non-trivial. Therefore, malty researchers have used a mesa model made by sampling data through simulation. In this paper, four mesa-models for each index group such as ride comfort, derailment Quotient, unloading radio and stability index, are constructed by use of neural network. After these meta models are constructed, multi-objective optimization are achieved by using the differential evolution. This paper shows that the optimization of design variables using the neural network model is very efficient to solve the complex optimization Problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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