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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.1
- 수록면
- 153 - 162 (10page)
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This paper proposes an optimal dynamic resource allocation method in IoT (Internet of Things) parking guidance system using Q-learning resource allocation model. In the proposed method, a resource allocation using a forecasting model based on Q-learning is employed for optimal utilization of parking guidance system. To demonstrate efficiency and availability of the proposed method, it is verified by computer simulation and practical testbed. Through simulation results, this paper proves that the proposed method can enhance total throughput, decrease penalty fee issued by SLA (Service Level Agreement) and reduce response time with the dynamic number of users.
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송규석 / 2010 / U-City 주차 유도 및 정보 시스템 설계 및 구현 / 한국통신학회논문지B 35(6):940~947
J. Belissent / 2010 / Getting Clever about Smart Cities: New Opportunities Require New Business Models
S.A. Mahmud / 2013 / A Servey of Intelligent Car Parking System / Journal of Applied Research and Technology 11(5):714~726
T. Rajabioun / 2015 / On-street and Off-street Parking Availability Prediction Using Multivariate Spatiotemporal Models / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 16(5):2913~2924
G. Yan / 2011 / Smartparking : A Secure and Intelligent Parking System / IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine 3(1):18~30
J. Belissent / 2010 / Getting Clever about Smart Cities: New Opportunities Require New Business Models
S.A. Mahmud / 2013 / A Servey of Intelligent Car Parking System / Journal of Applied Research and Technology 11(5):714~726
T. Rajabioun / 2015 / On-street and Off-street Parking Availability Prediction Using Multivariate Spatiotemporal Models / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 16(5):2913~2924
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