Lee Won-Ick;Lee Byeong Gi;Lee Kwang Bok;Bahk Saewoong
Journal of Communications and Networks
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제7권2호
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pp.115-125
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2005
This paper discusses how to effectively design a next-generation wireless communication system that can possibly provide very high data-rate transmissions and versatile quality services. In order to accommodate the sophisticated user requirements and diversified user environments of the next-generation systems, it should be designed to take an efficient and flexible structure for multiple access and resource allocation. In addition, the design should be optimized for cost-effective usage of resources and for efficient operation in a multi-cell environment. As orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) has turned out in recent researches to be one of the most promising multiple access techniques that can possibly meet all those requirements through efficient radio spectrum utilization, we take OFDMA as the basic framework in the next-generation wireless communications system design. So, in this paper, we focus on introducing an OFDMA-based downlink system design that employs the techniques of hybrid multiple access (HMA) and frequency group (FG) in conjunction with intra-frequency group averaging (IFGA). The HMA technique combines various multiple access schemes on the basis of OFDMA system, adopting the multiple access scheme that best fits to the given user condition in terms of mobility, service, and environment. The FG concept and IFGA technique help to reduce the feedback overhead of OFDMA system and the other-cell interference (OCI) problem by grouping the sub-carriers based on coherence band-widths and by harmonizing the channel condition and OCI of the grouped sub-carriers.
In a increasingly competitive marketplace, the manufacturing companies have no choice but looking for ways to improve productivity to sustain their competitiveness and survive in the industry. Recently cellular manufacturing has been under discussion as an option to be easily implemented without burdensome capital investment. The objective of cellular manufacturing is to realize many aspects of efficiencies associated with mass production in the less repetitive job-shop production systems. The very first step for cellular manufacturing is to group the sets of parts having similar processing requirements into part families, and the equipment needed to process a particular part family into machine cells. The underlying problem to determine the part and machine assignments to each manufacturing cell is called the cell formation. The purpose of this study is to develop a clustering algorithm based on the neural network approach which overcomes the drawbacks of ART1 algorithm for cell formation problems. In this paper, a generalized learning vector quantization(GLVQ) algorithm was devised in order to transform a 0/1 part-machine assignment matrix into the matrix with diagonal blocks in such a way to increase clustering performance. Furthermore, an assignment problem model and a rearrangement procedure has been embedded to increase efficiency. The performance of the proposed algorithm has been evaluated using data sets adopted by prior studies on cell formation. The proposed algorithm dominates almost all the cell formation reported so far, based on the grouping index($\alpha$ = 0.2). Among 27 cell formation problems investigated, the result by the proposed algorithm was superior in 11, equal 15, and inferior only in 1.
본 논문에서는 OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 기반 동기식 디지털 이중화(Synchronous Digital Duplexing) 방식에 적합한 그룹핑 기법을 제안한다. SDD 방식은 상호 레인징(mutual ranging) 과정을 통해 획득한 상호 시간 정보와 상호 채널 정보를 이용하여 상 하향링크 신호를 동시에 전송 가능하기 때문에 자원 할당의 유연성과 데이터 전송 효율이 증가하는 장점을 갖는다. 그러나 AP(access point)와 각 SS(subscriber station), SS와 다른 SS 사이의 상호 시간 지연과 상호 채널 길이의 합이 CP(cyclic prefix) 길이보다 긴 경우에는 OFDMA 심볼의 직교성을 유지하기 위해 추가의 CS(cyclic suffix)를 삽입해야하는 단점이 있다. 본 논문에서는 SDD 방식에서 추가의 CS가 필요한 경우에 CS 길이를 최소화하기 위하여 셀 내에 존재하는 AP 혹은 SS를 그룹으로 구분하여 송수신 시간을 제어하는 그룹핑 기법을 제안하며, 모의실험을 통해 성능을 비교 분석한다.
SLAGEN, a system for symbolic cell layout based on artificial intelligence approach, takes as input a transistor connection description of CMOS standard cells and environment information, and outputs a symbolic layout description. SLAGEN performas transistor grouping by a heuristic search method, in order to minimize the number of separations, and then performs group reordering and transistor reordering with an eye toward minimizing routing. Next, SLAGEN creates a rough initial routing in order to guarantee functionality and correctness, and then improve the initial routing by a rule-based approach.
A similarity coefficient based algorithm is proposed to solve the machine cells and part families formation problem in group technology. Similarity coefficients are newly designed from the machine-part incidence matrix. Machine cells are formed using a recurrent neural network in which the similarity coefficients are used as connection weights between processing units. Then parts are assigned to complete the cell composition. The proposed algorithm is applied to 30 different kinds of problems appeared in the literature. The results are compared to those by the GRAFICS algorithm in terms of the grouping efficiency and efficacy.
본 논문은 다중 사용자 MIMO 시스템에서 사용자 선택을 위해 필요한 precoding matrix index (PMI)/channel quality indication (CQI)의 보고 방식에 따른 성능을 분석한다. 이러한 분석을 통해 셀 내의 단말의 수, 선택되는 사용자의 수, 그리고 코드북(codebook)의 크기가 Best Companion Grouping (BCG)방식 스케쥴링의 성능에 복잡하게 영향을 미치는 것을 확인한다. 이에 따라 셀 내의 사용자 수와 코드북의 크기에 따라 동시에 스케쥴링 되는 사용자들의 그룹이 형성될 수 있는 확률이 달라지는 것을 확인할 수 있으며, 피드백 오버헤드가 주어졌을 때 이에 따라 피드백하는 PMI의 수와 사용하는 코드북의 크기를 적응적으로 선택함으로써 시스템의 평균 수율 성능을 최적화할 수 있음을 보였다.
In this study, a machine grouping problem for the formation of manufacturing cells is considered. We constructed the problem as minimizing manufacturing leadtime consisting of parts' processing, moving, and waiting time. Specifically, the main objective of the defined problem is established as minimizing inter-cell traffic in order to minimize the part's moving time. In addition, to reduce the waiting time of parts, the load balance among cells is implicitly included as constraints. Since this problem is well known as NP-complete and cannot be solved in polynomial time, a genetic algorithm is implemented to obtain solutions. Also, a local optimization algorithm is applied in order to improve the solution by the genetic algorithm. Several experiments show that the suggested algorithms guarantee near optimal solutions in a few seconds.
선형 피드백 쉬프트 레지스터(linear feedback shift register:LFSR) 기반의 효율적인 테스트 압축기법을 제안하였다. 일반적으로 기존의 LFSR 리시딩 기반의 테스트 압축 기법의 성능은 주어진 테스트 큐브 집합내의 최대 할당 비트 수, $S_{max}$에 따라서 변하는 특성을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 LFSR과 스캔 체인사이에 서로 다른 클럭 주파수를 사용하여 적절하게 스캔 셀을 그룹화 함으로써 $S_{max}$를 가상적으로 감소시킬 수 있었다. 만약 스캔 체인을 위한 클락 주파수보다 n배 느린 클락을 LFSR을 위하여 사용한다면, 스캔 체인내의 연속적인 n 개의 스캔셀들은 항상 동일한 테스트 입력값을 갖게 된다. 따라서 이와 같은 연속적인 셀들에 무상관 비트(don't care bit)를 적절하게 배치하게 되면 압축해야 하는 할당 비트의 수를 줄일 수 있게 된다. 제안하는 방법론의 선능은 스캔셀의 그룹화 알고리듬에 의존적이기 때문에, 그래프 기반의 새로운 스캔 셀 그룹화 알고리듬을 제안하였다. ISCAS 89 벤치마크 회로에 대한 실험을 통하여 제안하는 기법은 기존의 테스트 압축 기법들에 비해서 적은 메모리 용량 및 매우 작은 면적 오버 헤드를 보장할 수 있음을 증명하였다.
Job shop manufacturing environments are using the concept of cellular manufacturing systems(CMS) which has several advantages in reducing production lead times, setup times, work-in-process, etc. Utilizing the similarities between cell-machine, part-machine, and the shape/size of parts, CMS can group machines and parts resulting in improved efficiency of this system. However, when grouping machines and parts in machine cells, there inevitably occurs exceptional elements(EEs), which can not operate in the same machine cell. Minimizing these EEs in CMS is a critical point that improving production efficiency. Constraints in machine duplication cost, machining process technology, machining capability, and factory space limitations are main problems that prevent achiving the goal of maintaining an ideal CMS environment. This paper presents an algorithm that minimizes EEs under the constraints of machine duplication cost and factory space limitation. Developing exceptional operation similarity(EOS) by cell-machine incidence matrix and part-machine incidence matrix, it brings the machine cells that operate the parts or not. A mathematical model to minimize machine duplication is developed by EOS, followed by a heuristic algorithm in order to reflect dynamic situation resulting from minimizing exceptional elements process and the mathematical model. A numerical example is provided to illustrate the algorithm.
이 연구의 목적은 토사붕괴산지재해에 대한 산지의 기능적합도 평가를 위한 공간분석모델링기법을 개발하기 위해 수행되었다. 기능적합도는 산지의 토사붕괴 가능성에 따라 상, 중, 하의 3단계로 구분되었다. 토사붕괴의 가능성온 경사, 모암, 토심, 경사형태, 임상 및 임목의 직경급과 같은 7개의 입지인자들에 대한 측정치를 이용하여 추정되었고, 이 과정에 토사붕괴 발생 요인으로서 각 인자들의 상대적 가중치는 AHP기법에 의해 결정되었다. 공간분석모델링은 7개 입지인자들에 대한 $25m{\times}25m$ grid 분석 혹은 TIN 분석을 통해 기초 layer 작성에서 시작된다. 이를 토대로 재분류 및 점수화 과정을 거쳐 토사붕괴 가능성 추정에 필요한 인자들의 속성 값을 지니는 새로운 layer를 형성한다. 이러한 속성 값에 가중치를 적용하고 지도대수분석을 통해 $25m{\times}25m$ cell 단위의 기능평가도를 작성하고, 마지막으로 cell-grouping을 통해 보다 실무적인 기능도를 작성하게 된다. 이 논문은 이러한 일련의 공간분석모델링 과정을 방법론적 관점에서 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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