본 논문은 릴레이 시스템을 기반으로 한 직교 분할 다중 반송파 다중 접속 방식(OFDMA, Orthogonal Frequency Division Multiple Access)에서 전송량을 증대를 위한 자원 할당 방법에 관한 것이다. 최적화 문제를 기반으로 하는 자원 할당 방법은 할당 가능한 자원에 대한 검색 과정을 수반하기 때문에 높은 복잡도를 갖는다. 본 논문에서는 복잡도를 줄이기 위하여 세 단계의 자원 할당 방법을 제안한다. 각각의 단계에서 릴레이, 주파수, 시간 자원이 독립적으로 할당되며, 자원을 분리하여 할당함에 따라 복잡도를 줄일 수 있다. 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 복잡도를 줄이면서 최적화 성능에 근접할 수 있음을 보인다.
방송 기반의 데이터 전파는 모바일 컴퓨팅 환경에서 보편적으로 받아들여지는 통신 방식이다. 그러나 많은 데이터를 방송해야 할 경우에 방송 채널의 순차성으로 인하여 원하는 데이터를 수신하기까지의 예상 지연시간이 증가한다. 이 대기시간을 줄이기 위하여 본 논문은 다중 채널에 적절하게 데이터를 할당하기 위한 주제를 연구하여 NODA(near optimal data allocation)로 명명된 새로운 데이터 할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 우선 각 방송 채널이 방송해야 하는 데이터들을 결정하기 위하여 평균 예상지연시간의 이론적 하한 값에 기초하여 전체 데이터들을 K개의 그룹으로 분할한다. 그리고 나서 NODA는 동일 방송 채널에 할당된 데이터들을 다른 빈도로 방송하기 위하여, 각 그룹의 데이터들을 확장된 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용하여 B개의 그룹으로 분할한다. 제안된 기법은 동일 채널에 할당된 데이터들을 그들의 인기도를 반영하여 방송할 수 있기 때문에 평균 예상지연시간을 최소화할 수 있다.
This research proposes a resource allocation model of Data QC (Quality Control) activities using COQ (Cost of Quality). The model has been developed based on a series of research efforts such as COQ classifications, weight determination of Data QC activities, and an aggregation approach between COQ and Data QC activities. In the first stage of this research, COQ was divided into the four typical classifications (prevention costs, appraisal costs, internal failure costs and external failure costs) through the opinions from five professionals in Data QC. In the second stage, the weights of Data QC activities were elicited from the field professionals. An aggregation model between COQ and Data QC activities has been then proposed to help the practitioners make a resource allocation strategy. DEA (Data Envelopment Analysis) was utilized for locating efficient decision points. The proposed resource allocation model has been validated using the case of Korea national defense information system. This research is unique in that it applies the concept of COQ to the data management for the first time and that it demonstrates a possible contribution to a real world case for budget allocation of national defense information.
일반적으로 신뢰도 배분은 시스템 개발 초기단계에 시스템의 신뢰도 목표 값을 하위 모듈에 배분하기 위해 사용된다. 본 연구에서는 KTX 승강문 시스템의 목표 신뢰도를 하위 모듈에 배분하기 위해 Comprehensive 배분방법을 제시한다. Comprehensive 배분방법은 시스템의 신뢰도를 배분하기 위해 각 모듈에 대한 고장의 중요도, 작동시간 비율, 위험도, 복잡도, 고장률, 수리/정비성, 개발완성도, 사용환경 가혹도, 신뢰도 달성비용의 평가항목을 고려한다. 승강문 시스템의 목표 신뢰도를 만족하기 위해서 시스템을 구성하는 4 가지 모듈의 $B_{10}$ 수명을 제시한다.
There exists required safety integrity level (SIL) to assure safety in accordance with international standards for every electrical / electronics / control equipment or systems with safety related functions. The SIL is allocated from lowest level (level 0) to highest level (level 4). In order to guarantee certain safety level that is internationally acceptable, application of methodology for SIL allocation and demonstration based on related international standards is required. However, the theoretical and practical study for safety integrity level is barely under way in the domestic railway industry. This research studied not only the global process of SIL allocation to guarantee safety in accordance with international standards for safety related equipment and system, but the quantitative methodology based on international standard and the semi-quantitative methodology as alternative way for SIL allocation. Specifically, the systematic SIL allocation for platform screen door system of railway is studied applying the semi-quantitative methodology in order to save much time and effort compared to quantitative method.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권3호
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pp.160-167
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2013
Resource allocation based on quantized feedback plays a critical role in wireless mesh networks with a time division multiple access (TDMA) physical layer. In this study, a resource allocation problem was formulated based on quantized feedback for TDMA wireless mesh networks that minimize the total transmission power. Three steps were taken to solve the optimization problem. In the first step, the codebook of the power, rate and equivalent channel quantization threshold was designed. In the second step, the timeslot allocation criterion was deduced using the primal-dual method. In the third step, a resource allocation scheme was developed based on quantized feedback using the stochastic optimization tool. The simulation results show that the proposed scheme not only reduces the total transmission power, but also has the advantage of quantized feedback.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권3호
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pp.31-48
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2023
The popularization of smart devices and subsequent optimization of their sensing capacity has resulted in a novel mobile crowdsensing (MCS) pattern, which employs smart devices as sensing nodes by recruiting users to develop a sensing network for multiple-task performance. This technique has garnered much scholarly interest in terms of sensing range, cost, and integration. The MCS is prevalent in various fields, including environmental monitoring, noise monitoring, and road monitoring. A complete MCS life cycle entails task allocation, data collection, and data aggregation. Regardless, specific drawbacks remain unresolved in this study despite extensive research on this life cycle. This article mainly summarizes single-task, multi-task allocation, and space-time multi-task allocation at the task allocation stage. Meanwhile, the quality, safety, and efficiency of data collection are discussed at the data collection stage. Edge computing, which provides a novel development idea to derive data from the MCS system, is also highlighted. Furthermore, data aggregation security and quality are summarized at the data aggregation stage. The novel development of multi-modal data aggregation is also outlined following the diversity of data obtained from MCS. Overall, this article summarizes the three aspects of the MCS life cycle, analyzes the issues underlying this study, and offers developmental directions for future scholars' reference.
Wireless multimedia networks require channel allocation strategies for various multimedia traffic since the mobility of users needs to be considered in addition to diversity of QoS requirements of multimedia traffic. In this paper, we propose an Efficient Channel Allocation strategy, based on prioritization of handoff calls used in Guard channel method. Gurad channels can be shared between non real time calls and real time handoff calls. To decrease the probability of handoff failure, when resources become scarce, the Call Admission Control can take some resources away from the active calls. It is shown through extensive simulations that the proposed strategy provides higher channel utilization and lower probability of handoff failure than existing strategies.
The purpose of this research is to develop algorithms using the Differential Evolution Algorithm (DE) to solve a multi-objective, sources and stages location-allocation problem. The development process starts from the design of a standard DE, then modifies the recombination process of the DE in order improve the efficiency of the standard DE. The modified algorithm is called modified DE. The proposed algorithms have been tested with one real case study (large size problem) and 2 randomly selected data sets (small and medium size problems). The computational results show that the modified DE gives better solutions and uses less computational time than the standard DE. The proposed heuristics can find solutions 0 to 3.56% different from the optimal solution in small test instances, while differences are 1.4-3.5% higher than that of the lower bound generated by optimization software in medium and large test instances, while using more than 99% less computational time than the optimization software.
In this study the artillery fire system is investigated in consideration of the characteristics of the troop and the target. Two kinds of decision are to be made on the target allocation with fire ammunition and the fire sequencing for the target with duties in charge. The objective is to minimize the completion time for all troops. Each target has the specified amount of load of fire, which can be accomplished by a single troop or the combination of the troops having different capabilities. Mathematical model is suggested, and the heuristic algorithm which yields a solution within a reasonable computation time is developed. The algorithm consists of iterative three steps : the initial solution generation, the division improvement, and the exchange improvement. The performance of the heuristic is evaluated through the computational experiment
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[게시일 2004년 10월 1일]
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