• 한국군사과학기술학회지
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• 제17권2호
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• pp.167-174
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• 2014

In this paper, we address a task allocation problem for a robot team that performs a search and attack mission. The robots are limited in sensing and communication capabilities, and carry different types of resources that are used to attack a target. The environment is uncertain and dynamic where no prior information about targets is given and dynamic events unpredictably happen. The goal of robot team is to collect total utilities as much as possible by destroying targets in a mission horizon. To solve the problem, we propose a distributed task allocation framework incorporated with effective resource management based on resource welfare. The framework we propose enables the robot team to retain more robots available by balancing resources among robots, and respond smoothly to dynamic events, which results in system performance improvement.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권10호
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• pp.4177-4190
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• 2015

Current research on Internet of Things (IoT) has primarily addressed the means to enhancing smart resource allocation, automatic network operation, and secure service provisioning. In particular, providing satisfactory security service in IoT systems is indispensable to its mission critical applications. However, limited resources prevent full security coverage at all times. Therefore, these limited resources must be deployed intelligently by considering differences in priorities of targets that require security coverage. In this study, we have developed a new application of Cognitive Radio (CR) technology for IoT systems and provide an appropriate security solution that will enable IoT to be more affordable and applicable than it is currently. To resolve the security-related resource allocation problem, game theory is a suitable and effective tool. Based on the Blotto game model, we propose a new strategic power allocation scheme to ensure secure CR communications. A simulation shows that our proposed scheme can effectively respond to current system conditions and perform more effectively than other existing schemes in dynamically changeable IoT environments.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회(1)
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• pp.244-245
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• 2005

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4025-4041
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• 2020

Mobile edge computing (MEC) is capable of providing services to smart devices nearby through radio access networks and thus improving service experience of users. In this paper, an offloading strategy for the joint optimization of computing and communication resources in multi-user and multi-MEC overlapping scene was proposed. In addition, under the condition that wireless transmission resources and MEC computing resources were limited and task completion delay was within the maximum tolerance time, the optimization problem of minimizing energy consumption of all users was created, which was then further divided into two subproblems, i.e. offloading strategy and resource allocation. These two subproblems were then solved by the game theory and Lagrangian function to obtain the optimal task offloading strategy and resource allocation plan, and the Nash equilibrium of user offloading strategy games and convex optimization of resource allocation were proved. The simulation results showed that the proposed algorithm could effectively reduce the energy consumption of users.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.63-73
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• 2000

Due to the complexity of part flow and limited resources, FMS(Flexible Manufacturing System) develops blocking, starvation and deadlock problems, which reduce its performance. In order to minimize such problems buffers are imposed between workstations of the manufacturing lines. In this paper, we are concerned with finding the optimal buffer allocation with regard to maximizing system throughput in limited total buffer capacity situation of FMS. A dynamic programming algorithm to solve the buffer allocation problem is proposed. Computer simulation using Arena is experimented to show the validation of the proposed algorithm.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제36권4호
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• pp.1-32
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• 2014

주파수와 같이 매우 희소한 경제적 자원을 배분하는 경우 경매는 배분적 외부성으로 인하여 비효율적 결과를 낳을 수 있다. 경매수입이 아닌 사회후생을 기준으로 하면, 경매를 통한 배분은 경매참여자가 2인일 때에도 비효율적일 수 있다. 이는 2위 기업이 주파수를 더 효율적으로 활용할 수 있다 하더라도 이를 통해 얻는 이익은 크지 않은 반면에 선도기업이 시장을 잠식당함으로써 입는 손실이 클 때 발생한다. 2-경기자 호텔링 모형을 사용하여 분석한 결과, 2위 기업의 입찰가에 어떠한 승수를 곱함으로써 2위 기업을 경매에서 유리하게 만들 경우 경매를 통한 배분 결과가 파레토 개선된다. 승수는 시장점유율을 바탕으로 구할 수 있으며 시장점유율 격차가 클수록 높다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5357-5381
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• 2018

Cloud computing offers a wide range of on-demand resources over the internet. Utility-based resource allocation in cloud data centers significantly increases the number of cloud users. Heavy usage of cloud data center encounters many problems such as sacrificing system performance, increasing operational cost and high-energy consumption. Therefore, the result of the system damages the environment extremely due to heavy carbon (CO2) emission. However, dynamic allocation of energy-efficient resources in cloud data centers overcomes these problems. In this paper, we have proposed Energy and Service Level Agreement (SLA) Aware Resource Allocation Heuristic Algorithms. These algorithms are essential for reducing power consumption and SLA violation without diminishing the performance and Quality-of-Service (QoS) in cloud data centers. Our proposed model is organized as follows: a) SLA violation detection model is used to prevent Virtual Machines (VMs) from overloaded and underloaded host usage; b) for reducing power consumption of VMs, we have introduced Enhanced minPower and maxUtilization (EMPMU) VM migration policy; and c) efficient utilization of cloud resources and VM placement are achieved using SLA-aware Modified Best Fit Decreasing (MBFD) algorithm. We have validated our test results using CloudSim toolkit 3.0.3. Finally, experimental results have shown better resource utilization, reduced energy consumption and SLA violation in heterogeneous dynamic cloud environment.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.220-222
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• 2021

본 논문은 전술 센서 네트워크에서 센서노드들이 제공하는 정보량을 기준으로 센서 노드들에게 시간 슬롯을 동적으로 할당하는 기법을 제안한다. 전술 상황에서 임의로 배치된 센서노드들이 제공하는 정보의 가치는 주변환경 변화에 따라 가변적이다. 센서노드들은 무선통신 자원을 공유하기 때문에 효과적인 자원활용을 위해서 상대적으로 높은 가치의 데이터를 전송하는 센서노드에게는 많은 자원을 할당하고, 그렇지 않은 센서노드들에게는 적은 자원을 할당할 필요가 있다. 제안하는 기법은 주기적으로 센서노드들이 제공하는 데이터의 가치를 평가하고 이를 바탕으로 무선자원을 동적으로 재할당한다. 다양한 환경에서의 실험을 통해 제안한 기법이 정적으로 무선자원을 할당하는 기법에 비해 효과적으로 데이터를 수집함을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.440-448
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• 2022

최근 분산 에너지 자원들의 도입으로 전력망의 최적 자원 할당 문제의 중요성이 강조되고 있고, 대규모 전력망의 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 분산 자원 할당 기법이 요구되고 있다. 최적 자원 할당 문제에서 각 발전기의 발전 용량의 한계로 인하여 수급의 균형이 만족하는 경우를 고려한 연구는 많이 진행되고 있지만, 총 요구량이 최대 발전 용량을 초과하는 경우인 수급 불균형을 고려한 연구는 아직 미미한 실정이다. 본 논문에서는 수급 균형인 상황뿐만 아니라 수급 불균형 상황을 고려하여 전력망의 최적 자원 할당을 위한 일치 기반의 분산 알고리즘을 제안한다. 제안하는 분산 알고리즘은 수급 균형을 만족하는 경우에는 최적의 자원을 할당하고, 수급이 불균형한 경우에는 부족한 자원의 양을 계측할 수 있도록 설계하였다. 마지막으로 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.121-127
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• 2020

본 논문에서는 광대역 스펙트럼 인지 무선망에서 인지사용자의 요구자원의 크기에 따라 스펙트럼 홀의 그룹핑 범위를 변화시키는 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식을 제안하고, 광대역 인지사용자의 서비스를 위한 채널할당에 적용한다. 제안한 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식은 인지사용자의 요구자원의 크기를 예측하여 필요한 양 만큼 주사용자의 스펙트럼 홀을 그룹핑함으로써 기존의 정적 스펙트럼 홀 그룹핑에 의해 발생 할 수 있는 스펙트럼 자원의 낭비를 개선 할 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식과 기존의 정적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식에 의한 채널할당의 자원사용률을 비교하여, 허용할 수 있는 인지사용자의 서비스 성능에서 자원이용률을 크게 향상시킬 수 있음을 보인다.