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A Markov Decision Process (MDP) based Load Balancing Algorithm for Multi-cell Networks with Multi-carriers
Yang. Janghoon 한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 15 Pages
한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 2014, Vol.8 No.10 3394-3408 (15 pages)
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Partially Observable Markov Decision Processes (POMDPs) and Wireless Body Area Networks (WBAN): A Survey
Mohammed. Yahaya Onimisi, Baroudi. Uthman A. 한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 22 Pages
한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 2013, Vol.7 No.5 1036-1057 (22 pages)
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Constrained Markov Control Model and Online Stochastic Optimization Algorithm for Power Conservation in Multimedia Server Cluster Systems
Hu. Han, Yang. Jian, Zhu. Liyue, Xi. Hongsheng 제어로봇시스템학회 International Journal of Control, Automation and Systems 10 Pages
제어로봇시스템학회 International Journal of Control, Automation and Systems 2012, Vol.10 No.6 1215-1224 (10 pages)
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배송시스템에서 짧은 수명주기 제품에 대한 최적 재고 할당
김기태 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 10 Pages
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 2017, 제 7권 제 8호 12 131-140 (10 pages)
본 연구는 배송시스템에서 최적의 배송과 재고 정책을 찾는 문제를 위한 수리모형을 제시하고 최 적해를 찾는 해법을 제안한다. 배송시스템은 공급하는 배송지가 하나이고, 수요지가 여러 개인 경우 를 말한다. 배송지는 물류센터, 수요지는 소매상이라고 볼 수 있다. 수요지는 불확실한 고객의 수요에 직면해 있다. 문제는 배송지에서 어떤 수요지에 언제, 얼만큼의 재고를 배송시켜야 되는지에 대한 결 정이다. 수요가 많은 수요지에 재고를 적게 보내주면 lost sale이나 back order가 생기고, 수요가 적은 수요지에 재고를 많이... -
Gaussian Profile based Vehicular Mobility Modeling
Brijesh Kumar Chaurasia, Shekhar Verma, G. S. Tomar 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 18 Pages
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 2011, 제 1권 제 2호 2 59-76 (18 pages)
The driving behavior of a person is influenced by a multitude of local and global factors. These include nature of the driver, distance between the source and destination, condition of the road selected by the driver, traffic conditions, time constraints, lane changing, overtaking actions, safe distance, reaction time etc. are vital for modeling the mobility of a vehicle and are largely determined by the driving behavior. In this paper, a profile based model has been proposed to define the... -
학교와 지역사회 기관 간 네트워크 형성: 동종선호에 의한 협력 및 구조적 공백의 중개
김경년, 정지윤 한국교육행정학회 교육행정학연구 27 Pages
한국교육행정학회 교육행정학연구 2014, 제 32권 제 4호 2 23-49 (27 pages)
본 연구는 구조적 공백(structural holes) 이론과 동종선호(homophily) 개념을 활용하여 교 육복지 지정 여부에 따른 지역기관과 협력행위의 차이를 분석하였다. 본 연구는 지역기관 중 복지기관 내에서 동종선호에 의한 정보공유 협력관계가 있음을 보였다. 더불어 학교와 지역 기관 간 구조적 공백이 있음을 확인하였다. 특히, 교육복지 학교로 지정되지 않은 학교와 지 역기관의 연계를 위해 인위적인 중개자 역할을 수행하도록 설정된 기관인 교육복지센터가 유 의미한 매개적 역할을 하고 있는 것으로 확인하였다. 본 연구는 방법론... -
멀티밴드 해양통신망에서 전송주기를 보장하는 최소 비용의 망 선택 기법
조구민, 윤창호, 강충구, Cho. Ku-Min, Yun. Chang-Ho, Kang. Chung-G 한국통신학회 한국통신학회논문지. The journal of Korea Information and Communications Society. 무선통신 10 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The journal of Korea Information and Communications Society. 무선통신 2011, Vol.36 139-148 (10 pages)
예상되는 최소 평균 전송 비용을 비교하여 전송 시점을 결정하는 방안을 제시한다. 이때 전송 시점과 해당 네트워크의 선택 과정을 Markov Decision Process (MDP)로 모델링하며, 이에 따라 각 밴드에서의 채널 상태를 2-State Markov Chain으로 모델링하고 평균 전송 비용을 Stochastic Dynamic Programming을 통해 계산한다. 이를 통해 최소 비용의 망 선택 방식이 도출되었으며, 제안된 방식을 사용할 때 고정 주기를 사용하여 정보를 전송하는 방식에 비해 상당한 망 사용 비용을 절감할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 보인다. -
POMDP와 Exploration Bonus를 이용한 지역적이고 적응적인 QoS 라우팅 기법
한정수, Han. Jeong-Soo 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 네트워크 및 서비스 8 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 네트워크 및 서비스 2006, Vol.31 175-182 (8 pages)
위해 POMDP(Partially Observable Markov Decision Processes)와 Exploration Bonus 기법을 사용하는 방법을 제안하였다. 또한, POMDP 문제를 해결하기 위해 Dynamic Programming을 사용하여 최적의 행동을 찾는 연산이 매우 복잡하고 어렵기 때문에 CEA(Certainty Equivalency Approximation) 기법을 통한 기댓값 사용으로 문제를 단순하였으며, Exploration Bonus 방식을 사용해 현재 경로보다 나은 경로를 탐색하고자 하였다. 이를 위해 다중 경로 탐색 알고리즘(SEMA)을 제안했다. 더욱이 탐색의 횟수와 간격을 정의하기 위해 $phi$와... -
정책 기울기 값 강화학습을 이용한 적응적인 QoS 라우팅 기법 연구
한정수, Han. Jeong-Soo 한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 7 Pages
한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 2011, Vol.16 No.2 93-99 (7 pages)
본 논문에서는 강화학습(RL : Reinforcement Learning) 환경 하에서 정책 기울기 값 기법을 사용하는 적응적인 QoS 라우팅 기법을 제안하였다. 이 기법은 기존의 강화학습 환경 하에 제공하는 기법에 비해 기대 보상값의 기울기 값을 정책에 반영함으로써 빠른 네트워크 환경을 학습함으로써 보다 우수한 라우팅 성공률을 제공할 수 있는 기법이다. 이를 검증하기 위해 기존의 기법들과 비교 검증함으로써 그 우수성을 확인하였다. -
R-Trader: 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템
이재원, 김성동, 이종우, 채진석 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 10 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2002, Vol.29 No.11 785-794 (10 pages)
과정이 마르코프 의사결정 프로세스(MDP: Markov Decision Process)라는 가정 하에, 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템인 R-Trader를 제안한다. 강화 학습은 예측과 거래 전략의 통합적 학습에 적합한 학습 방법이다. R-Trader는 널리 알려진 두 가지 강화 학습 알고리즘인 TB(Temporal-difference)와 Q 알고리즘을 사용하여 종목 선정과 기타 거래 인자의 최적화를 수행한다. 또한 기술 분석에 기반하여 시스템의 입력 속성을 설계하며, 가치도 함수의 근사를 위해 인공 신경망을 사용한다. 한국 주식 시장의 데이타를 사용한... -
무선 센서 네트워크에서 에너지 효율적인 전송 방안에 관한 연구
판반카, 김정근, Phan. Van Ca, Kim. Jeong-Geun 한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 10 Pages
한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 2009, Vol.10 No.3 85-94 (10 pages)
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서의 에너지 효율적인 전송방안을 제안하고 이에 대한 이론적 분석을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 전송기법은 채널 상태가 상대적으로 좋을 때만 전송을 시도하는 opportunistic transmission에 기반한 이진 결정 (binary-decision) 기반 전송이다. 이진 결정 기반 전송에서는 Markov decision process (MDP)를 이용하여 성공적인 전송을 위한 최적의 채널 임계값을 도출하였다. 다양한 시뮬레이션을 통해 제안하는 전송기법의 성능을 에너지 효율성과 전송율 측면에서 분석하였다. -
Throughput Maximization for a Primary User with Cognitive Radio and Energy Harvesting Functions
Nguyen. Thanh-Tung, Koo. Insoo 한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 19 Pages
한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 2014, Vol.8 No.9 3075-3093 (19 pages)
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On Exponential Utility Maximization
Chung. Kun-Jen 한국경영과학회 韓國經營科學會誌 6 Pages
한국경영과학회 韓國經營科學會誌 1988, Vol.13 No.2 66-71 (6 pages)
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An Improved DSA Strategy based on Triple-States Reward Function
타사미아, 구준롱, 장성진, 김재명, Ahmed. Tasmia, Gu. Jun-Rong, Jang. Sung-Jeen, Kim. Jae-Moung 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. TC, 통신 10 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. TC, 통신 2010, Vol.47 No.11 59-68 (10 pages)
Access)를 수행하는 새로운 방법을 제시하였다. POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)는 미래의 스펙트럼 상태를 예측하는데 사용되는 알고리즘으로서, 그 중 보상함수는 스펙트럼을 예측하는데 있어 가장 중요한 부분이다. 그러나 보상함수는 Busy 및 Idle의 두 가지 상태만 갖고 있기 때문에 채널에서 충돌이 발생하게 되면 보상함수는 Busy를 반환함으로써 2차 사용자의 성능을 감소시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 Busy를 Busy 및 Collision 의 두 상태로 구분하였고, 이렇게 추가된 Collision 상태를 통해... -
평가의 시간 순서를 고려한 강화 학습 기반 협력적 여과
이정규, 오병화, 양지훈, Lee. Jung-Kyu, Oh. Byong-Hwa, Yang. Ji-Hoon 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 6 Pages
한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 2012, No.0 31-36 (6 pages)
방법은 아이템의 종류에 상관없이 적용 가능한 범용성 때문에 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 강화 학습을 이용해서 추천 시스템의 협력적 여과 문제를 푸는 방법을 제안한다. 강화 학습을 통해, 영화 평점 데이터에서 각 사용자가 평점을 매긴 순서에 따른 평점 간의 연관 관계를 학습하고자 하였다. 이를 위해 협력적 여과문제를 마르코프 결정 과정(Markov Decision Process)로 수학적으로 모델링하였고, 강화 학습의 가장 대표적인 알고리즘인 Q-learning을 사용해서 평가의 순서의 연관 관계를 학습하였다. 그리고 실제로... -
댐 군 월별 운영 정책의 도출을 위한 추계적 동적 계획 모형
임동규, 김재희, 김승권, Lim. Dong-Gyu, Kim. Jae-Hee, Kim. Sheung-Kown 한국경영과학회 經營 科學 14 Pages
한국경영과학회 經營 科學 2012, Vol.29 No.1 1-14 (14 pages)
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환자 우선순위를 고려한 수술실 예약 : 이진검색을 활용한 수정 평가치반복법
민대기, Min. Dai-Ki 대한산업공학회 산업공학 7 Pages
대한산업공학회 산업공학 2011, Vol.24 No.4 274-280 (7 pages)
