KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.3876-3895
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2014
Recently, Heterogeneous Network (HetNet) with Coordinated Multi-Point (CoMP) scheme is introduced into Long Term Evolution-Advanced (LTE-A) systems to improve digital services for User Equipments (UEs), especially for cell-edge UEs. However, Radio Resource Management (RRM), including Resource Block (RB) scheduling and Power Allocation (PA), in this scenario becomes challenging, due to the intercell cooperation. In this paper, we investigate the RRM problem for downlink transmission of HetNet system with Joint Processing (JP) CoMP (both joint transmission and dynamic cell selection schemes), aiming at maximizing weighted sum data rate under the constraints of both transmission power and backhaul capacity. First, joint RB scheduling and PA problem is formulated as a constrained Mixed Integer Programming (MIP) which is NP-hard. To simplify the formulation problem, we decompose it into two problems of RB scheduling and PA. For RB scheduling, we propose an algorithm with less computational complexity to achieve a suboptimal solution. Then, according to the obtained scheduling results, we present an iterative Karush-Kuhn-Tucker (KKT) method to solve the PA problem. Extensive simulations are conducted to verify the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms. Two kinds of JP CoMP schemes are compared with a non-CoMP greedy scheme (max capacity scheme). Simulation results prove that the CoMP schemes with the proposed RRM algorithms dramatically enhance data rate of cell-edge UEs, thereby improving UEs' fairness of data rate. Also, it is shown that the proposed PA algorithms can decrease power consumption of transmission antennas without loss of transmission performance.
We consider the capacitated lot-sizing and scheduling problem for a paper remanufacturing system that produces several types of corrugated cardboards. The problem is to determine the lot sizes as well as the sequence of lots for the objective of minimizing the sum of setup and inventory holding costs while satisfying the demand and the machine capacity over a given planning horizon. In particular, the paper remanufacturing system has sequence-dependent setup costs that depend on the type of product just completed and on the product to be processed. Also, the setup state at one period can be carried over to the next period. An integer programming model is presented to describe the problem. Due to the complexity of the problem, we modify the existing two-stage heuristics in which an initial solution is obtained and then it is improved using a multi-pass interchange method. To show the performances of the heuristics, computational experiments were done using the real data, and a significant amount of improvement is reported.
비트할당 문제는 영상을 손실 부호화 하는데 있어서 가장 기본적인 것으로, 최대 허용 비트량을 초과하지 않으면서도 복원 영상의 발생 왜곡정도를 최소화 하는 것올 목적으로 하는 것이다. 이러한 비트할당 문제의 최적해를 구하는데 있어서 기존의 최적 비트할당 방법들은 동적 프로그래밍(dynamic programming) 방식에 근간하기 때문에 영상의 수가 증가하거나 움직임 보상을 이용하는 동영상 부호화의 정우에는 해를 구하기 위해서는, 그 방식이 요구하는 계산량과 메포리양이 너무 많아 최적해를 구하는데 있어서 그 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 최적 비트할당 방법들이 지니는 문제점들을 해결하기 위하여 '버트할당 문제의 분할' 과 '2단계 최적화 방법'을 이용하여 기존의 최적 비트할당 방법들에 비해 적은 계산량과 메모리를 요구하면서도 최적 비트할당 결과를 얻을 수 있는 방법 을 제안한다. 또한 제안한 방식을 효과적으로 근사화 할 수 있는 방법에 대해서도 제안한다. 최적 비트할당 결과는 영상 부호화 시스템의 분석, 복원화질의 최고치 파악, 효과적인 근사화 방법의 개발등에 효과적으로 이용될 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 비트할당에 관련된 분야에 효과적으로 이용될 수 있으리라 기대된다.
애플리케이션 소프트웨어 개발 환경이 빠르게 변함에 따라 사용자 인터페이스 설계의 중요성이 증가하고 있다. 일반적으로 대부분의 설계자들은 설계 인터페이스에서 상호 의존성 있는 객체들을 정의하기 위해 개인 각자의 주관적인 방법으로 그룹화한다. 그러나 특정한 규칙이 배제된 체 설계된 인터페이스는 이러한 시스템을 사용하는 사용자들에게 업무의 비효율성과 복잡성만 증가시킬 뿐이다. 그러므로, 본 논문에서는 인터페이스 프로토타입을 정형화 함으로써 어떠한 GUI 환경에서도 유연한 개발을 할 수 있도록 객체지향 설계 모델을 제안한다. 사용자 인터페이스의 가시적 응집도는 사용자 인터페이스 내용들과 연관된 연구를 해왔던 새로운 범주영역이며, 기본적 소프트웨어 공학 개념을 사용하는 것을 정의한 것으로서 인터페이스의 응집 원리에 기반한다. 가시적 응집도는 프로그래밍 단위로 나타나는 비즈니스 이벤트의 응집도 뿐 아니라 각 단위 객체가 정렬되고 그룹화되는 방법에 대한 결과를 내포한다. 따라서 인터페이스는 비즈니스 이벤트들이 상호 연관성으로 그룹화 된다면 이해하기 쉽고 사용하기가 더욱 용이해질 것이다.
The increasing complexity of the socio-economic environments makes it less and less possible for single decision-maker to consider all relevant aspects of problem. Therefore are, many organizations employ groups in decision making. In this paper, we present a multiperson decision making method using fuzzy logic with linguistic quantifier when each of group members specifies imprecise judgments possibly both on performance evaluations of alternatives with respect to the multiperson criteria and on the criteria. Inexact or vague preferences have appeared in the decision making literatures with a view to relaxing the burdens of preference specifications imposed to the decision-makers and thus taking into account the vagueness of human judgments. Allowing for the types of imprecise judgments in the model, however, makes more difficult a clear selection of alternative(s) that a group wants to make. So, further interactions with the decision-makers may proceed to the extent to compensate for the initial comforts of preference specifications. These interaction may not however guarantee the selection of the best alternative to implement. To circumvent this deadlock situation, we present a procedure for obtaining a satisfying solution by the use of linguistic quantifier guided aggregation which implies fuzzy majority. This is an approach to combine a prescriptive decision method via a mathematical programming and a well-established approximate solution method to aggregate multiple objects.
본 논문에서는 의료 영상 분야의 국제 표준인 DICOM을 툴킷 형태로 구현한 소프트웨어에 대하여 기술한다. 기존의 툴킷들은 영상 관련 기능들을 별도로 구현해야 하거나 유닉스 운영체제를 기반으로 개발된 후에 윈도우즈 운영체제오 이식되거나 속도나 메모리 관리 측면이 배제되었거나 DICOM의 방대함에 기인하여 매우 복잡한 구조로 되어있는 단점을 가지고 있다. 제안된 툴킷은 기존 툴킷들의 단점을 보완하고 DICOM이 주로 사용되는 병원의 환경에 적합하도록 설계하였다. 즉, 윈도우 운영체제를 사용하는 일반 PC에서 대용량의 영상을 조회한 수 있도록 하였으며 다중 자업을 지원하여 자업 처리 속도 및 편리성을 증가시켰고 임상에서 필요한 대부분의 기능을 제공하며 객체 지향적 구조로 설계되어 사용자가 짧은 기 간 내에 개발 할 수 있도록 하였다. 실험 결과 제안된 툴킷을 이용하여 일반 PC 환경에서 CT 50장, MR 50장, CR 10장, DX 10장의 DICOM 영상을 12초 이내에 출력하며 소량의 물리적 메모리만을 소모하는 성능을 보였다.
이 연구에서는 중등 심화 과정을 마치고 사사 과정에 진입한 최우수 정보과학 영재 교육을 위한 회로 최소화 알고리즘의 성능 개선 및 평가 과정을 보인다. 이 과정에서 학생들은 원하는 목표 기능을 얻기 위한 논리 회로는 꼭 한 가지가 아니고 다양하게 구성할 수 있다는 점과 이들 중 가장 간단한 회로를 찾을 수 있는 방법의 필요성을 인식하게 된다. 수작업으로 이루어지는 까르노 맵에서 회로 최소화를 위한 기본 원리를 터득하고, 그 과정을 소프트웨어로 수행하는 Quine-McCluskey 알고리즘을 탐구한다. Quine-McCluskey 알고리즘은 기본적으로 집합 연산의 반복에 의해 중복성을 도출하고 축약하는 과정을 반복한다. 집합 연산은 두 집합을 구성하는 원소들에 대한 비교 연산으로 이루어지므로 복잡도가 높다. 이를 해결하는 방법으로 원소 나열식 집합을 비트 정보로 표현하는 방안을 모색하고, 그 결과 약 36%의 성능 향상이 이루어짐을 보게 된다. 이 과정의 궁극적 목표는 영재 학생들이 전자 스위치, 논리 게이트, 논리 회로, 프로그래밍 언어, 데이터 구조, 알고리즘 등을 포괄하는 컴퓨터과학 학문에 대한 흥미와 지식 통합적 안목을 기르는 데 있다.
현실 세계의 복잡한 비즈니스 로직들이 프로그램 내부에 투영되면서 시스템의 복잡도는 갈수록 높아지고 있다. 이러한 높은 복잡도를 가지는 프로그램도 그 생명주기 동안 재공학을 거쳐야 하는 것은 필연적일 것이다. 다양한 목적으로 가해지는 재공학 작업에서 그 작업의 대상이 되는 핫 스팟 예측은 매우 중요하다. 일반적으로 레거시 시스템의 재공학 작업은 UML과 코드 분석을 기반으로 예측한다. 또한 그 예측 단위는 클래스 혹은 유닛(함수) 단위가 된다. 그러나 함수 내부의 코드의 량이 갈수록 커져가고 있고 더 미세한 핫 스팟을 찾기 위하여 클래스 단위의 탐색보다 더 미세한 부분의 탐색이 필요하다. 본 논문에서는 AOP를 이용한 문장 단위의 핫 스팟 검출 기법을 제안한다. 기존의 기법에서 요구하던 핫 스팟 검출을 위한 UML과 코드 분석, 또한 이 둘 사이의 일치성과 관계없이 동적으로 AOP를 이용하여 레거시 시스템의 실행 정보를 기록하는 동적 이벤트 로그 데이터를 생성한다. 이를 바탕으로 핫 스팟을 예측하고 슬라이싱하는 방법을 제안하였다.
현대 무기체계의 복잡체계화로 인해 국방은 M&S와 T&E가 중요시되고 있으며, 한정적인 자원을 효율적으로 운용하여 시간 및 비용을 절감할 수 있는 연구를 지속적으로 진행하고 있다. 기존연구에서는 프로세스 기반 모델링을 이용한 성능평가 시스템 개발이 진행되고 있지만 성능평가에 합당한 무기체계의 기능을 선정하는데 있어, 객관적 근거나 과학적 방법 이 부족하기 때문에, 같은 기종이라도 상황에 적합한 기능을 선정하기 어렵다. 또한 사용자의 요구사항을 체계적으로 반영할 수 없으며, 다양한 평가요소의 상호작용을 고려하기 힘들다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 성능평가 시뮬레이션에서 사용되는 평가객체 선정 시, 객체 선정기준과 사용자의 요구사항 및 현실적 상황을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 먼저, 다 기준 의사결정 방법인 ANP기법을 이용하여 객체를 선정하고, 연구결과를 바탕으로 프로그래밍 언어(C#)를 이용한 의사결정 지원시스템을 구현하였다.
스마트 캠퍼스의 플랫폼으로 사물 인터넷에 대한 아이디어가 점점 대중화되고 있다. 인터넷에 연결하기 위해 통신 네트워크, 센서 노드 및 게이트웨이로 구성된 인프라가 필요하며 각 센서 노드는 환경에서 데이터를 수집할 수 있다. 본 논문은 스마트 캠퍼스 모니터링을 적용하기 위해 인터넷에 구성한 무선 센서 네트워크를 설명한다. 무선 센서 네트워크 모니터링은 저전력 구현 및 통합 시스템을 사용하는 완벽한 솔루션이다. 그러나 제한된 컴퓨팅 범위, 제한된 컴퓨팅 성능, 네트워크 프로토콜의 가용성 부족, 프로그래밍 보안 부족 및 기밀성, 무결성 및 가용성 분야의 보안 오류로 인해 수많은 제약이 있다. WSNM 노드를 위한 새로운 보안 기술과 기능이 개발되었다. 보안 네트워크 연구 개발 및 서비스 거부 (DOS) 및 복잡성 공격 방지를 위한 시스템을 제안하였다. 이러한 시스템이 제대로 구현되면 사전 할당을 통한 에너지 효율성 메커니즘과 안전한 루틴 알고리즘을 통해 핵심 관리 모델의 새로운 키를 제공 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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