• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권10호
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• pp.3256-3274
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• 2022

With the rapid development of information and communications technology, the construction of efficient, reliable, and safe Internet of Things (IoT) is an inevitable trend in order to meet high-quality demands for the forthcoming 6G communications. In this paper, we study a secure intelligent reflecting surface (IRS)-assisted IoT system where malicious eavesdropper trying to sniff out the desired information from the transmission links between the IRS and legitimate IoT devices. We discuss the system overall performance and propose a hybrid resource allocation scheme for maximizing the secrecy capacity and secrecy energy efficiency. In order to achieve the trade-off between transmission reliability, communication security, and energy efficiency, we develop a quantum-inspired marine predator algorithm (QMPA) for realizing rational configuration of system resources and prevent from eavesdropping. Simulation results demonstrate the superiority of the QMPA over other strategies. It is also indicated that proper IRS deployment and power allocation are beneficial for the enhancement of system overall capacity.

• ETRI Journal
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• 제44권6호
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• pp.955-965
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• 2022

A low Earth orbit (LEO) satellite constellation could be used to provide network coverage for the entire globe. This study considers multi-beam frequency reuse in LEO satellite systems. In such a system, the channel is time-varying due to the fast movement of the satellite. This study proposes an efficient power and bandwidth allocation method that employs two linear machine learning algorithms and take channel conditions and traffic demand (TD) as input. With the aid of a simple linear system, the proposed scheme allows for the optimum allocation of resources under dynamic channel and TD conditions. Additionally, efficient projection schemes are added to the proposed method so that the provided capacity is best approximated to TD when TD exceeds the maximum allowable system capacity. The simulation results show that the proposed method outperforms existing methods.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권2호
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• pp.226-238
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• 2024

Recently, multi-access edge computing (MEC) has emerged as a promising technology to alleviate the computing burden of vehicular terminals and efficiently facilitate vehicular applications. The vehicle can improve the quality of experience of applications by offloading their tasks to MEC servers. However, channel conditions are time-varying due to channel interference among vehicles, and path loss is time-varying due to the mobility of vehicles. The task arrival of vehicles is also stochastic. Therefore, it is difficult to determine an optimal offloading with resource allocation decision in the dynamic MEC system because offloading is affected by wireless data transmission. In this paper, we study computation offloading with resource allocation in the dynamic MEC system. The objective is to minimize power consumption and maximize throughput while meeting the delay constraints of tasks. Therefore, it allocates resources for local execution and transmission power for offloading. We define the problem as a Markov decision process, and propose an offloading method using deep reinforcement learning named deep deterministic policy gradient. Simulation shows that, compared with existing methods, the proposed method outperforms in terms of throughput and satisfaction of delay constraints.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권7호
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• pp.3134-3155
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• 2020

In this paper, we study the joint radio and computational resource allocation in the ultra-dense mobile-edge computing networks. In which, the scenario which including both computation offloading and communication service is discussed. That is, some mobile users ask for computation offloading, while the others ask for communication with the minimum communication rate requirements. We formulate the problem as a joint channel assignment, power control and computational resource allocation to minimize the offloading cost of computing offloading, with the precondition that the transmission rate of communication nodes are satisfied. Since the formulated problem is a mixed-integer nonlinear programming (MINLP), which is NP-hard. By leveraging the particular mathematical structure of the problem, i.e., the computational resource allocation variable is independent with other variables in the objective function and constraints, and then the original problem is decomposed into a computational resource allocation subproblem and a joint channel assignment and power allocation subproblem. Since the former is a convex programming, the KKT (Karush-Kuhn-Tucker) conditions can be used to find the closed optimal solution. For the latter, which is still NP-hard, is further decomposed into two subproblems, i.e., the power allocation and the channel assignment, to optimize alternatively. Finally, two heuristic algorithms are proposed, i.e., the Co-channel Equal Power allocation algorithm (CEP) and the Enhanced CEP (ECEP) algorithm to obtain the suboptimal solutions. Numerical results are presented at last to verify the performance of the proposed algorithms.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권7호
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• pp.629-641
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• 2014

본 연구의 핵심은 다양한 환경기초시설, 치수관련 시설물 등의 지자체별 개별적 건설과 운영에 따른 예산의 낭비와 비효율적 운영을 지양하는데 있다. 다음으로는 인접 지자체간의 협력적 운영을 통하여, 저출산 고령화 시대에 맞는 수자원시설의 효율성을 강화하여 규모의 경제를 달성하는 방안을 찾는데 있다. 지자체간의 협력을 유도하기 위해서는 관련시설의 투자비용의 합리적 배분이 필요하다. 이러한 합리적 비용배분의 방법으로 비례법, 샤플리방법, 분리비용잔여편익 산출법 등을 제안하고 있다. 지자체별로 건설 중인 하수처리장시설을 사례대상으로 하여 구체적인 적용방법을 제시하고 있다. 본 연구결과의 정책적인 시사점으로는 합리적 비용배분을 통하여 관련 지자체간의 갈등을 사전에 차단하는 동시에, 정부의 환경기초시설에 대한 지자체별 국고보조 방식보다는 유역의 협력적 예산으로 전환하는 것도 바람직한 정책으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.259-270
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• 2009

본 연구에서는 다방향 흐름 분배 알고리듬과 실시간 유출 보정 알고리듬을 이용하여 개발한 분포형 강우 유출모형의 실제 유역에 대한 적용성을 평가하였다. 안동댐과 남강댐 유역에 대해 각각 우량계 관측자료와 레이더 관측 우량자료를 이용하여 분포형 강우-유출 모의를 수행하였다. 이전의 호우사상에 대한 유역 매개변수 보정 실시 후 보정된 매개변수를 이용하여 다른 호우사상에 대해 모형을 적용하였다. 안동댐 유역에 대해 흐름 군집화 결과를 제시함으로써 다방향 흐름 분배 알고리듬의 흐름추적에 대한 물리적 타당성을 입증하였다. 다방향 흐름 분배 알고리듬을 이용하여 정확도를 유지하면서 계산소요시간 단축이 이루어졌으며 실시간 유출 보정 알고리듬의 적용을 통해 좀 더 향상된 정확도를 갖는 결과가 도출되었다. 본 연구에서 개선된 유역 홍수관리를 위한 분포형 강우 유출 모형의 활용가능성을 제시하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.111-126
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• 2015

최근 많은 기업들이 협력을 통하여 투자비용과 위험은 분산시키고, 자원과 이익을 공유하여 경쟁력 강화를 시도하고 있다. 기업 간 공유경제는 기업 간 협력의 한 형태로 기업이 보유하고 있는 유휴자원을 공유하여 그 효용을 높이는 경제적 활동이다. 다양한 이해관계자가 참여하는 기업 간 공유경제에서는 이익의 명확한 배분 방안이 있어야 한다. 따라서 본 연구에서는 기업 간 공유경제를 위한 연합 구성시 발생하는 거래비용을 적용할 수 있는 MST(Minimal Spanning Tree) 방법, 각 참가자들이 주도하여 발생하는 거래비용의 평균, 참가자 간 발생하는 거래비용에 대하여 샤플리 밸류 적용의 3가지 방법을 제안하였다. 또한 협조적 게임이론에 근거한 이익 배분 방법인 이익 균등배분(Equal distribution of gain), 이익 비례배분(Proportional distribution of gain), 샤플리 밸류(Shapley Value)에 거래비용을 적용한 이익 배분 방안을 제시하였다.

• 물과 미래
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• 제30권1호
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• pp.7-18
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• 1997

• 한국관개배수논문집
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• 제1권2호
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• pp.97-103
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• 1994

• 한국통신학회논문지
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• 제40권10호
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• pp.1986-1993
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• 2015

본 논문에서는 다중 셀 셀룰러 네트워크에서 단말 간 직접 통신(Device-to-Device: D2D)의 성능을 최대화하기 위한 최적 자원 및 전력 할당 알고리즘을 제안한다. 셀룰러 단말과 D2D 단말이 통신 자원을 공유하는 상황에서 필연적으로 D2D 단말은 자신이 속한 셀뿐만 아니라 인접한 셀의 D2D 단말과 셀룰러 단말로부터 간섭을 받게 된다. 이러한 환경에서 셀 내의 간섭과 인접 셀의 간섭을 고려한 인집 기지국간의 협력적 D2D 자원 할당 방법을 제안한다. 또한 자원 할당이 이루어진 후 D2D 단말의 최적 전력 할당 문제를 제시하고 최적해를 찾는 알고리즘을 제시한다. 제안하는 D2D 자원 및 전력 할당 알고리즘은 셀룰러 단말의 성능을 보장하기 위해 D2D 단말의 송신전력 제약 조건을 갖는 상황에서 셀룰러 단말로부터의 간섭과 인접 셀 D2D 단말로부터의 간섭을 고려하여 D2D 단말이 얻을 수 있는 전송률을 최대화시킬 수 있다. 다중 셀 환경에서의 모의실험을 통하여 제안한 자원 및 전력 할당 알고리즘의 성능을 검증하고 기존의 비협력적 자원 할당 방식과 비교하여 제안한 협력적 자원 할당 방식의 성능 이득을 확인한다.