• 한국통신학회논문지
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• 제33권7B호
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• pp.550-556
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• 2008

군집지능은 단순한 객체들이 팀을 이루어 간단, 단순한 행동을 조합하여 복잡하고 의미 있는 과제를 수행하는 것을 말한다. 네트워크 라우팅 분야에서도 이러한 군집지능을 이용한 연구가 수행되어 왔다. 특히 동적 토폴로지에서 지역적 정보를 이용한 경로 설정이 필요한 이동 애드혹 네트워크 (mobile ad-hoc network: MANET)에서의 라우팅은 군집지능의 한 응용분야로 알려져 있다. 본 논문에서는 MANET에서 개미의 군집지능을 이용한 라우팅 방안을 제안한다. 제안 방안은 효율적인 개미 관리를 통하여 오버헤드를 줄이고, 경로 설정시간을 단축하는 것을 목표로 설정하였다. 모의실험 결과, 제안 방안은 패킷 전송율의 성능은 유지하면서 경로 설정시간, 종단간 지연, 오버헤드에서는 향상된 성능을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1270-1285
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• 2020

As a representative concept of the fourth industrial revolution era where everything is digitized, digital twin means analyzing and optimizing a complex system using a simulation model synchronized with the system. In this paper, we propose a digital twin simulation model for the efficient operation of urban railways in Busan. Due to the geopolitical nature of Busan, where there are many mountains and narrow roads, the railways are more useful than other public transportation. However, this inversely results in a high level of congestion, which is an inconvenience to citizens and may be fatal to the spread of the virus, such as COVID19. Considering these characteristics, the proposed model analyzes the congestion level of the railways in Busan. The model is developed based on a mathematical formalism called discrete-event system specification and deduces the congestion level and the average waiting time of passengers depending on the train schedule. In addition, a new schedule to reduce the congestion level is derived through particle swarm optimization, which helps the efficient operation of the railways. Although the model is developed for the railways in Busan, it can also be used for railways in other cities where a high level of congestion is a problem.