• Title/Summary/Keyword: 교차연산

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Performance Improvement of Centralized Dynamic Load-Balancing Method by Using Network Based Parallel Genetic Algorithm (네트워크기반 병렬 유전자 알고리즘을 이용한 중앙집중형 동적부하균등기법의 성능향상)

  • Song, Bong-Gi;Sung, Kil-Young;Woo, Chong-Ho
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.9 no.1
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    • pp.165-171
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    • 2005
  • In this paper, the centralized dynamic load-balancing was processed effectively by using the network based parallel genetic algorithm. Unlike the existing method using genetic algorithm, the performance of central scheduler was improved by distributing the process for the searching of the optimal task assignment to clients. A roulette wheel selection and an elite preservation strategy were used as selection operation to improve the convergence speed of optimal solution. A chromosome was encoded by using sliding window method. And a cyclic crossover was used as crossover operation. By the result of simulation for the performance estimation of central scheduler according to the change of flexibility of load-balancing method, it was verified that the performance is improved in the proposed method.

An optimal operation algorithm for implementation of digital protection relay (디지털 보호계전기 구현을 위한 최적 연산 알고리즘)

  • Kim, D.H.;Seo, J.W.;Shin, M.C.
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2003.11a
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    • pp.259-261
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    • 2003
  • 오늘날 상용화되어 있는 디지털 주파수 계전기는 교차된 시스템 전압의 양단이 0 으로 되는 동안의 시간을 측정하여 주파수를 얻는다. 이러한 계전기의 동작은 왜곡된 고조파와 노이즈로 인하여 주파수 측정을 잘못하는데 이로 인해 zoro crossing이 변하거나 증가된 zero crossing이 생성된다. 최근 몇몇의 디지털 주파수 계전기 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서도 역시 보다 정확하면서 고속데이터 처리가 가능하도록 보호 계전기 연산에 사용되는 알고리즘을 최적화하고자 한다.

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S-tree-Based Evolutionary Computation for Dynamic Modeling of Biochemical Systems (생화학 시스템의 동적 모델링을 위한 S-tree 기반의 진화연산)

  • 조동연;장병탁
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.823-825
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    • 2003
  • 시간이 흐름에 따라 생화학 시스템이 변화하는 것을 기록한 데이터로부터 이 시스템의 상태 전이 및 시스템을 구성하는 각 생화학 물질간의 관계를 모델링하기 위한 방법으로 S-tree 구조를 제안한다. 이것은 주로 생화학 시스템의 동적 특성을 모델링 하기 위하여 연구되어 온 S-system을 나무 구조로 표현한 것이다. 본 논문에서는 진화 연산을 통해 주어진 시계열 데이터를 잘 설명하는 S-tree의 구조 및 그 변수들을 동시에 효과적으로 탐색하는 방법을 개발하였다. 이 방법에서는 구조 탐색을 위해 유전 프로그래밍(genetic programming)에서 사용되어 온 나무 구조의 교차 및 돌연변이 연산과 더불어 다양한 형태의 구조 탐색 연산자들을 도입하였고, 또한 동시에 알맞은 변수 값들을 찾기 위하여 확률적 돌연변이 연산을 통한 언덕 오르기(hill-climbing)를 수행한다. 제안된 방법을 효모의 혐기성 발효 데이터에 적용한 결과 주어진 시스템을 성공적으로 모델링할 수 있었다.

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Target Separation using Wavelet for Multiple Target Localization in Wireless Sensor Network (다중 표적 위치 추정을 위한 무선 센서 네트워크에서 웨이블릿을 이용한 표적 분리)

  • Cha, Dae-Hyun;Lee, Tae-Young;Hong, Jin-Keun;Han, Kun-Hui;Hwang, Chan-Sik
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2009.12a
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    • pp.295-298
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    • 2009
  • 다중 표적을 감시하는 무선 센서 네트워크에서 다중 표적이 서로 교차하게 될 때 각각의 표적을 분리하는 문제는 표적의 추적, 탐지, 식별 등의 분야에서 매우 중요하다. 기존의 무선 센서 네트워크에서는 에너지 기반의 기법을 사용하기 때문에 다중 표적의 위치를 추정할 수 없거나, 기지국에서의 원 신호 분석 방법을 통해 표적의 종류를 식별하여 각각의 표적을 분리한다. 후자의 방법은 무선 센서 노드의 통신량과 연산량을 증가시켜 센서 노드의 생존 시간이 짧아지는 단점이 있고, 표적 분리까지 걸리는 시간으로 인해 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 무선 센서 노드에서 웨이블릿 변환을 이용한 특징을 추출하고 이를 이용해 다중 표적이 센서 영역 내에서 교차하게 될 때 표적을 분리하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블릿 상수의 주파수 정보를 이용하여 적은 연산으로 표적을 분리한다.

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Performance Improvement of Genetic Programming Based on Reinforcement Learning (강화학습에 의한 유전자 프로그래밍의 성능 개선)

  • 전효병;이동욱;심귀보
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.8 no.3
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    • pp.1-8
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    • 1998
  • This paper proposes a reinforcement genetic programming based on the reinforcement learning method for the performance improvement of genetic programming. Genetic programming which has tree structure program has much flexibility of problem expression because it has no limitation in the size of chromosome compared to the other evolutionary algorithms. But worse results on the point of convergence associated with mutation and crossover operations are often due to this characteristic. Therefore the sizes of population and maximum generation are typically larger than those of the other evolutionary algorithms. This paper proposes a new method that executes crossover and mutation operations based on reinforcement and inhibition mechanism of reinforcement learning. The validity of the proposed method is evaluated by appling it to the artificial ant problem.

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Privacy Preserving SQL queriable database (프라이버시를 보장하는 SQL 쿼리 가능한 데이터베이스)

  • Park, Hyun-A;Lim, Jong-In;Lee, Dong-Hoon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2007.02a
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    • pp.165-168
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    • 2007
  • 정보화 사회에서 사용자의 민감한 정보를 보호하는 가장 확실한 방법은 데이터의 암호화이다. 지금까지 암호화된 데이터에 대해 제안되어진 대부분의 기법들은 모든 종류의 SQL 쿼리가 가능하지 않았고 암호화 기법이나 효율성 등 다양한 측면에서 문제점을 가지고 있었다 본 고에서 제안하는 기법인 PPSQL은 'Perfect Unlinkability'를 보장한다. 이것은 데이터 자체를 암호화하는 것이 아니라 그 데이터의 열의 위치를 치환시킴으로써 데이터와 그 데이터 소유자와의 관계를 끊어버린다. 이렇게 데이터 자체를 암호화시키지 않음으로써 클라이언트가 쿼리를 만드는 방법이나 서버가 프로세스 하는 방법이 일반 DB와 거의 유사하다. 단지 셋업 시 암호화된 DB를 구축할 때와 서버에 의해 리턴된 결과를 클라이언트가 복호화 할 때의 추가적인 연산만이 필요하다. 또한 우리의 기법은 산술 연산이 가능하고 암호화된 데이터의 속성들 간의 교차 연산을 제외하고는 모든 종류의 SQL 쿼리가 가능하다.

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Non-Synonymously Redundant Encodings and Normalization in Genetic Algorithms (비유사 중복 인코딩을 사용하는 유전 알고리즘을 위한 정규화 연산)

  • Choi, Sung-Soon;Moon, Byung-Ro
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.34 no.6
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    • pp.503-518
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    • 2007
  • Normalization transforms one parent genotype to be consistent with the other before crossover. In this paper, we explain how normalization alleviates the difficulties caused by non-synonymously redundant encodings in genetic algorithms. We define the encodings with maximally non-synonymous property and prove that the encodings induce uncorrelated search spaces. Extensive experiments for a number of problems show that normalization transforms the uncorrelated search spaces to correlated ones and leads to significant improvement in performance.

An Efficient k-D tree Traversal Algorithm for Ray Tracing on a GPU (GPU상에서 동작하는 Ray Tracing을 위한 효과적인 k-D tree 탐색 알고리즘)

  • Kang, Yoon-Sig;Park, Woo-Chan;Seo, Choong-Won;Yang, Sung-Bong
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.35 no.3
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    • pp.133-140
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    • 2008
  • This paper proposes an effective k-D tree traversal algorithm for ray tracing on a GPU. The previous k-D tree traverse algorithm based on GPU uses bottom-up searching from a leaf to the root after failing to find the ray intersected primitive in the leaf node. During the bottom-up search the algorithm decides the current node is visited or not from the parent node. In such a way, we need to visit the parent node which was already visited and the duplicated bounding box intersection tests. The new k-D tree traverse algorithm reduces the brother and parent duplicated visit by using an efficient method which decides whether the brother node is already visited or not during the bottom-up search. Also the algorithm take place bounding box intersection tests only for the nodes which is not yet done. As a result our experiment shows the new algorithm is about 30% faster than the previous.

The Application of Delaunay Triangulation on RP (Delaunay 삼각형 분합법의 RP에의 응용)

  • 김대원
    • Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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    • 1998.03a
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    • pp.129-134
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    • 1998
  • STL which is used in Rapid Prototyping is composed of a lot of triangular facets. The number of triangles and the shapes of these triangles determine the quality of STL. Therefore, proper algorithm is necessary to enhance the quality of triangular patch. In this paper we used the Delaunay triangulation method to apply to following processes. 1) On processing for reducing sharp triangles which cause errors on intersection. 2) On processing for connecting two or more collinear edges. 3) On processing for deleting unnecessarily inserted points in coplanar polygon.

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Image Reprojection Using GPU (GPU를 이용한 영상 재투영)

  • Kim, Hyo-Won;Ki, Hyun-Woo;Lee, Ho-Hyun;Oh, Kyoung-Su
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2007.02c
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    • pp.170-175
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    • 2007
  • 영상 재투영이란, 깊이 맵을 투영하여 임의의 시점에서 본 이미지를 생성해내는 기법을 말한다. 기존의 CPU를 이용한 영상 재투영 기법들의 가장 큰 단점은 CPU와 GPU 간의 데이터 복사가 일어나고 재투영 연산 자체의 속도가 느리기 때문에 실시간 렌더링이 불가능 하다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 GPU를 이용하여 영상 재투영을 구현하고 실시간에 이미지를 렌더링하는 기법을 소개한다. 우리의 기법은 입력으로 참조 이미지와 해당 이미지의 깊이 맵이 주어졌을 때, 임의의 시점에서 보이는 새로운 이미지를 실시간으로 생성한다. 임의의 시점에서 이미지를 생성하기 위해, 각 픽셀에서 참조 이미지에 해당하는 평면을 렌더링하여 시점 반대 방향의 광선을 생성한다. 이 광선을 참조 이미지의 투영 공간으로 변환한 후, 광선과 깊이 맵간의 교차점을 찾는다. 이렇게 찾아낸 깊이 맵의 교차점과 일치하는 참조 이미지의 픽셀 색으로 새로운 시점의 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이와 같은 기법은 기하 정보의 복잡도와 관계없이 수십 프레임의 속도로 실시간 렌더링이 가능하다.

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