CACH에 의한 상황인식 기반의 분산 클러스터링 기법

문창민,이강환,Mun, Chang-Min,Lee, Kang-Whan 한국정보통신학회 2009 한국정보통신학회논문지 Vol.13 No.6

본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크(MANET)에서의 상황인식 기반 계층적 클러스터링 기법인 CACH (Context-aware Adaptive Clustering Hierarchy)를 제안한다. CACH는 적응적 라우팅 기법과 비적응적 라우팅 기법을 융합한 하이브리드 라우팅 방식의 분산 클러스터링 기법을 기반으로 하고 있으며, 제안된 CACH는 동적인 토폴로지에서 노드의 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜의 성능을 제공하게 된다. 또한 제안된 토폴로지 변경에 대해 상황인식을 기반으로 하여 적응적으로 토폴로지의 계층구조를 결정하는 새로운 기법의 모델을 제시하였고, 이로부터 네트워크에서 전송 에너지를 고려한 노드의 밀도에 따라 계층적 깊이를 결정하는 최적 다중 흡수를 결정하는 결과를 보여주었다. In this paper, we proposed a new method, the CACH(Context-aware Clustering Hierarchy) algorithm in Mobile Ad-hoc Network(MANET) systems. The proposed CACH algorithm based on hybrid and clustering protocol that provide the reliable monitoring and control of a variety of environments for remote place. To improve the routing protocol in MANET, energy efficient routing protocol would be required as well as considering the mobility would be needed. The proposed analysis could help in defining the optimum depth of hierarchy architecture CACH utilize. Also, the proposed CACH could be used localized condition to enable adaptation and robustness for dynamic network topology protocol and this provide that our hierarchy to be resilient. As a result, our simulation results would show that a new method for CACH could find energy efficient depth of hierarchy of a cluster.

애드-혹 네트워크에서의 에너지 보존적인 계층 클러스터링에 관한 연구

문창민,이강환,Mun, Chang-Min,Lee, Kang-Whan 한국정보통신학회 2012 한국정보통신학회논문지 Vol.16 No.12

애드-혹 네트워크는 기간망에 의존하지 않고, 노드들끼리 자율적으로 데이터 이동 경로를 형성하는 네트워크이다. 일반적으로 애드-혹 네트워크는 다중-홉 통신을 기반으로 하며 네트워크의 규모가 커질수록 경로 설정을 위한 제어 패킷의 양이 급격히 증가하게 되고 노드의 수명이 단축 된다. 이러한 노드들의 특성으로 인해서 네트워크 크기에 따른 보다 에너지 효율성 적용이 가능한 경로 설정 기법에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 특히 계층적인 클러스터 구조 기반의 애드-혹 네트워크 환경에서 노드가 동질적 공간-포아송의 조건에서 노드의 분포 밀도와 속성정보를 고려한 클러스터의 계층 깊이 결정 알고리즘인 CACHE-R(Context-Aware Clustering Hierarchy, Efficient and Resilient)를 제안한다. 제안하고자 하는 CACHE-R기법은 최적화된 계층의 깊이와 속성정보를 적용함으로써 에너지 보존적인 경로를 설정하여, 전체 네트워크의 에너지 소비량을 감소시키고 네트워크 수명을 향상되는 특성을 보여주었다. An ad-hoc wireless network provides self-organizing data networking while they are routing of packets among themselves. Typically multi-hop and control packets overhead affects the change of route of transmission. There are numerous routing protocols have been developed for ad hoc wireless networks as the size of the network scale. Hence the scalable routing protocol would be needed for energy efficient various network routing environment conditions. The number of depth or layer of hierarchical clustering nodes are analyzed the different clustering structure with topology in this paper. To estimate the energy efficient number of cluster layer and energy dissipation are studied based on distributed homogeneous spatial Poisson process with context-awareness nodes condition. The simulation results show that CACHE-R could be conserved the energy of node under the setting the optimal layer given parameters.

가변 그룹 유전자알고리즘 기반의 시험자원할당 문제 해결

문창민,Mun, Chang-min 한국정보통신학회 2016 한국정보통신학회논문지 Vol.20 No.8

무기체계의 기능 및 성능 검증을 위한 시험들이 지속적으로 증가함에 따라 가용 자원들의 효율적인 활용을 위한 방안에 관련된 연구가 대두되고 있으며, 자원할당 복잡도가 증가함에 따라 시험계획 시에 의사결정 지원이 요구되고 있다. 시험자원할당은 전통적인 FJSP(Flexible Job Shop Problem)와 기본적으로 동일한 문제이며, 이는 NP-hard문제로서 기존의 경험기반 시험자원 할당 방법으로는 시간 효율적인 자원할당에 있어서 한계가 존재한다. FJSP에 유전자알고리즘을 적용한 최적해 탐색 연구가 진행되어 왔지만, 하나의 기계조작에 대해 두 개 이상 기계의 동시 작동이 필요한 시험자원할당 도메인에서의 적용은 제한적이다. 이에 본 논문에서는 가변 그룹 유전자알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 수작업 기반의 기존 시험자원할당을 자동화하고 최적화함으로써 시험 효율을 향상시킬 것으로 기대되며, MATLAB을 이용한 시뮬레이션을 통해 그 적용성을 확인하였다. There are considerable concern on the methods for the efficient utilization of the test-resources as increasing of the number of the tests for functionality and performance verification of weapon systems. Furthermore, with an increase in the complexity of the resource assignment the decision support is required. Test resource allocation is basically the same problems as conventional NP-hard FJSP(Flexible Job Shop Problem), therefore empirical test resource allocation method that has been used in many decades is limited in the time performance. Although research has been conducted applying the genetic algorithm to the FJSP, it is limited in the test resource allocation domain in which more than one machine is necessary for a single operation. In this paper, a variable group genetic algorithm is proposed. The algorithm is expected to improve the test plan efficiency by automating and optimizing the existing manual based allocation. The simulation result shows that the algorithm could be applicable to the test plan.

소규모 인트라넷에서의 SW개발 프레임워크 : 민원실 전자서식 관리시스템 사례 중심으로

문창민(Mun Chang Min),오세진(Oh Se Jin) 한국통신학회 2023 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.2

무기체계 평가시험 수행율의 확률적 예측 및 관리기법

장용식,한성희,한현구,문창민,Jang, Young-sik,Han, Sung-hee,Han, Hyun-goo,Mun, Chang-min 한국정보통신학회 2017 한국정보통신학회논문지 Vol.21 No.2

무기체계 평가를 위한 시험업무는 무기체계 획득 또는 개발 전 수명주기 동안 수행되는 프로세스 중 가장 중요한 프로세스 중 하나이다. 무기체계 개발완료 전, 무기체계에 대한 적절한 평가시험을 수행할 경우, 무기체계 개발과정 중 발생할 수 있는 결함을 조기에 발견함으로써, 개발위험과 소요비용을 크게 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 연초 계획된 무기체계 평가시험 물량을 연말까지 달성할 확률이 얼마나 되는지 파악하기 위한 방법으로 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 확률적 예측 기법을 제안하였다. 또한 연말 달성 확률 예측 결과를 바탕으로 시험일정 수립 담당자가 월간 시험 수행건수를 조정하기 위한 의사결정에 도움을 줄 수 있는 정량적 관리방안을 제시하였다. 상기와 같이 제안된 예측 및 관리 기법은 국방과학연구소 제 8기술연구본부의 실제 시험계획 및 실적 데이터에 적용하였으며, 그 적용 결과를 고찰하였다. A test service for the weapon systems evaluation is one of the most important processes during the weapon systems acquisition or development life cycle. Before completion of weapon systems development, the appropriate evaluation test can reduce risk and expense which might be expected during weapon systems development procedure. In this paper, it is suggested that a probabilistic prediction method based on Monte Carlo simulation for how much the annual weapon systems evaluation test excution ratio can be reached compared to the yearly initial planned test quantity. And then a weapon systems evaluation test quantitative management scheme is suggested to assist decision making for the test schedule manager who can arrange monthly test schedule based on the prediction result of annual test excution ratio. And the proposed method is applied for the weapon systems evaluation firing test data of the 8th directorate, Agency for Defense Development(ADD). And also the application result is examined.

무기할당문제에서 유전자 알고리즘의 성능을 개선하기 위한 population 초기화 방법에 관한 연구

홍성삼(Sung-Sam Hong),한명묵(Myung-Mook Han),최혁진(Hyuk-Jin Choi),문창민(Chang-Min Mun) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.5

무기할당 문제(Weapon Target Allocation : WTA)는 전형적인 NP-Complete 문제로 공중에서 위협하는 표적에 대해 아군의 무기를 적절히 할당하는 문제이다. 이러한 NP-Complete 문제들은 주로 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 최적해를 찾는다. 유전자 알고리즘은 대표적인 휴리스틱 알고리즘으로 다양한 도메인에서 우수한 성능을 보여주는 휴리스틱 알고리즘이다. 유전자 알고리즘의 단계 중에 population 초기화는 최초 염색체를 결정하는 문제로 유전자 알고리즘의 해의 질을 높일 수 있고, 탐색 성능을 높일 수 있으나 많은 연구가 이루어지고 있지 않는 분야이다. 따라서 본 논문에서는 WTA 문제를 해결하기 위해 유전자 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 population 초기화 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 초기화할 때 WTA 문제 도메인의 특성을 반영하고, 우성유전자를 상속받는다. 또한, 문제 공간에서의 탐색 공간을 넓게 선정하여 질이 좋은 해를 효율적으로 찾을 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘과 다른 알고리즘과의 다양한 속성의 비교분석 및 실험을 통해 성능을 분석하여 제안하는 알고리즘의 우수성을 검증하였다. 실험 결과 제안하는 알고리즘이 WTA 문제 해결에서 다른 방법들에 비해 좋은 성능을 보였다. 특히, 제안하는 알고리즘은 문제 상황에 따라 RMI 수치를 조정하여 적응성 있게 적용할 수 있기 때문에, 문제의 상황이 다양한 WTA 문제 도메인에 적용하기 적합한 알고리즘이다. The Weapon Target Allocation(WTA) problem is the NP-Complete problem. The WTA problem is that the threatful air targets are assigned by weapon of allies for killing the targets. A good solution of NP-complete problem is heuristic algorithms. Genetic algorithms are commonly used heuristic for global optimization, and it is good solution on the diverse problem domain. But there has been very little research done on the generation of their initial population. The initialization of population is one of the GA step, and it decide to initial value of individuals. In this paper, we propose to the population initialization method to improve a Genetic Algorithm. When it initializes population, the proposed algorithm reflects the characteristics of the WTA problem domain, and inherits the dominant gene. In addition, the search space widely spread in the problem space to find efficiently the good quality solution. In this paper, the proposed algorithm to verify performance examine that an analysis of various properties and the experimental results by analyzing the performance compare to other algorithms. The proposed algorithm compared to the other initialization methods and a general genetic algorithm. As a result, the proposed algorithm showed better performance in WTA problem than the other algorithms. In particular, the proposed algorithm is a good way to apply to the variety of situation WTA problem domain, because the proposed algorithm can be applied flexibly to WTA problem by the adjustment of RMI.