본 논문에서는 논리합성을 위한 공통식 추출 방법을 새롭게 제안한다. 제안하는 방법은 주어진 각 논리식들에서 2개의 큐브만으로 구성된 2-큐브 논리식 쌍을 추출한다. 2개의 큐브로 구성된 논리식 쌍들로부터 2-큐브 행렬을 만들고, 여기에 2-큐브 논리식의 보수를 추가하여 확장된 2-큐브 행렬과 압축 2-큐브 행렬을 만든다. 다음, 공통식 추출을 위해 압축 2-큐브 행렬을 분석한다. 그리디 방법(greedy method)에 의해 가장 많은 리터럴 개수를 줄일 수 있는 공통식을 선택한다. 실험결과 여러 벤치마크 회로에 대하여 제안한 방법을 논리회로 합성도구에 활용할 경우 기존 합성도구보다 리터럴 개수를 줄일 수 있음을 보였다.
본 논문에서 제안하는 switch-box 배선기는 greedy poly-jog 배선기와 via 최소화기로 나누어진다. Greedy poly-jog 배선기는 Luk의 greedy swich-box 배선 알고리듬을 기본으로 하며, 수평track에 metal을 수직track에 poly-silicon을 배선하는 제한을 완화하여 필요한 경우에는 수평 track에 poly-silicon을 배선함으로써 배선영역의 수평track을 증가시키지 않고 배선할 수 있다. Via 최소화기는 배선된 wire의 각 corner를 펴거나 wire 선분을 평행이동하거나 metal을 poly-silicon 및 poly-silicon을 metal로 바꿈으로써 via와 배선길이를 줄이는 과정을 수행한다. 본 배선기는 column 방향으로 배선영역을 scan함으로써 배선을 완료하며, 시간복잡도는 O(M(N+ Nnet)) 이다. 여기서, M, N, Nnet은 각각 배선 column의 수, 배선 row의 수, net의 수이다.
병렬 컴퓨팅에 있어 NP-complete 문제인 태스크 할당문제에 대한 두 가지 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 할당문제는 분산 메모리 멀티컴퓨터의 멀티 프로세싱 노드에 다중통신 태스크들을 최적의 매핑을 찾는 것이다. 태스크들을 목표 시스템 구조의 노드들에 매핑시키는 목적은 해법 품질에 손상 없이 병렬 실행시간을 최소화하기 위함이다. 많은 휴리스틱 기법들이 만족한 매핑을 얻기 위해 채택되어 왔다. 본 논문에서 제시되는 휴리스틱 기법은 유전자 알고리즘(GA)과 시뮬레이티드 어닐링(SA) 기법에 기반을 둔다. 매핑 설정을 위한 총 계산 비용으로 목적함수를 수식화하고 휴리스틱 알고리즘들의 성능을 평가한다. 랜덤, 그리디, 유전자, 어닐링 알고리즘들을 사용하여 얻은 해법의 품질과 시간을 비교한다. 할당 알고리즘 시뮬레이션 연구를 통한 실험적 결과를 보여준다.
본 연구는 조선소 소조립 공정에서 스키드 투입 순서 최적화를 통해 전체 작업시간을 단축시키는 새로운 유전 알고리즘 방법을 제안한다. 하나의 해는 스키드 번호들의 순열로 표현되며 그러한 표현에 적합한 유전 연산자들을 적용하였다. 또한 탐색 성능의 개선을 위해 UniDev라 불리우는 기존의 휴리스틱 알고리즘을 적절하게 변형하여 유전 알고리즘과 결합하였다. 특히 UniDev에서 느린 스키드 탐색 부분을 그리디 알고리즘의 형태로 변경하였다. 매우 큰 규모의 문제에 대해 시뮬레이션을 수행한 결과 Multi-Start 탐색과 UniDev기반 혼합형 유전알고리즘에 비해 본 연구에서 제안하는 방법이 안정적으로 작업시간을 최소화함을 관찰하였다.
휴리스틱 알고리즘 연구에 있어서 중요한 분야 중 하나가 강화(Intensification)와 다양화(Diversification)의 조화를 맞추는 문제이다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO)는 최근에 제안된 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색(greedy search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 ACO접근법의 하나인 개미 집단 시스템(Ant Colony System ACS)에서 강화와 다양화의 조화를 통한 성능향상기법에 대해 알아본다. 먼저 에이전트들의 방문 횟수 적용을 통한 상태전이는 탐색 영역을 넓힘으로써 에이전트들이 더욱 다양하게 탐색하게 한다. 그리고, 전역 갱신 규칙에서 전역 최적 경로만 갱신하는 전통적인 ACS알고리즘에서 대하여, 경로 사이클을 구성한 후 각 경로에 대해 긍정적 강화를 받는 엘리트 경로를 구분하는 기준을 정하고, 그 기준에 의해 추가 강화하는 방법을 제안한다. 그리고 여러 조건 하에서 TSP문제를 풀어보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 제안된 방법을 비교 평가해, 해의 질과 문제를 해결하는 속도가 우수하다는 것을 증명한다.
5G 목표 중 하나인 초신뢰성 저지연 통신에 도달하기 위해 멀티액세스 엣지 컴퓨팅 패러다임이 탄생했다. 이 패러다임은 클라우드 컴퓨팅 기술을 네트워크 엣지에 더 가깝게 하며 서비스 지연 시간을 줄이기 위해서는 네트워크 엣지에 있는 여러 Edge Cloud에서 서비스 호스팅된다. 모바일 사용자의 경우 서비스 품질 유지를 위해 서비스를 가장 적합한 Edge Cloud로 마이그레이션하는 것은 중요하고 고이동성 시나리오에서는 서비스 마이그레이션 문제가 더욱 복잡해진다. 고정 이동 경로에서 사용자 이동성과 Edge Cloud 선택에 대한 어떤 영향을 미치는 건지 관찰하는 것이 이 연구의 목표다. Mobility-Aware Service Migration (MASM)은 고이동성 시나리오 동안 라우팅 비용과 서비스 마이그레이션 비용이라는 두 가지 주요 매개변수를 기반으로 서비스 마이그레이션을 최적화하기 위해 제안된다. 제안된 알고리즘을 기존의 그리디 알고리즘과 비교하여 평가한다.
현재 많은 박물관들이 유비쿼터스 기술과 함께 자신의 형태를 바꾸어 가고 있다. 기존에 유물에 부착된 정적인 텍스트 기반 정보만을 방문객에게 제공하는 전통적인 박물관과 달리, 이러한 유비쿼터스 박물관은 각종 PDA 혹은 휴대폰을 통해 유물에 대한 텍스트 정보뿐만이 아니라 음성, 동영상 등의 다양한 형태의 정보를 제공하고 있다. 그러나 이러한 기존 유비쿼터스 박물관은 각 방문객에게 유물 중심적인 정보만을 매우 단편적인 방법으로 제공하는 데 그치고 있다. 이러한 불리한 특성은 모든 방문객에게 획일적인 관람경로만을 제공하여 전시실의 혼잡을 야기하는 문제점이 있다. 이러한 한계성은 방문객에게 자신의 선호를 고려하여 보다 다양하고 유용한 유물 정보 제공에 대한 가장 큰 장벽이 될 수 있다. 본 논문에서는 방문객의 선호도에 따라 편안한 박물관 관람을 제공하는 새로운 최적의 관람 경로 검색 알고리즘을 제안한다. 또한 방문객의 박물관 관람 시 방문객들이 몇몇 쏠림 지역으로 모이는 것을 예방함으로써 박물관 관람의 편안함을 최대로 향상시키도록 한다.
본 연구에서는 고해상도 단영상과 수치지도를 이용하여 건물정보 추출 및 갱신을 위한 방법을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 우선 QuicBird 단영상과 수치지도의 자동기하보정을 통한 수치정사영상을 제작하였다. 건물레이어와 Canny 에지 추출자에 의해 획득된 영상에지와의 템플릿 매칭과정을 통해 건물높이정보를 추출하였다. 최종적으로 앞선 매칭결과를 그리디 스네이크 알고리즘의 초기치로 사용하여 일부건물에 대한 형상을 수정하였다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기위해 LiDAR DSM과 1:1,000 수치지도를 이용하여 정확도 평가를 수행하였다. 실험결과 제안한 기법은 건물정보 추출 및 갱신에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.
When GPS signals are not available, a relative localization can be alternatively used to represent the topological relationship between mobile nodes. A relative location map of a network can be constructed by using the distance information between all the pairs of nodes in the network. If a network is large, a number of small local maps are individually constructed and are merged to obtain the whole map. However, this approach may result in a high computation and communication overhead. In this paper, we propose a reference-node selection scheme for relative localization map construction, which chooses a subset of nodes as a reference node that is supposed to construct local maps. The scheme is a greedy algorithm that iteratively chooses nodes with high degree as a reference node until the chosen local maps are successfully merged with a sufficient number of common nodes between nearby local maps. The simulation results indicate that the proposed scheme achieves higher localization accuracy with a reduced computational overhead.
무선 센서 네트워크에서 위치 기반 라우팅은 위치 정보를 이용하여 데이터 메시지를 전달하기에 효과적인 방법으로 알려져 있다. 위치 기반 라우팅에서 대표적인 그리디 포워딩이 불가능할 경우, 페이스 라우팅이 복구 수단으로 쓰이고 있다. 페이스 라우팅은 교차된 연결들을 제거한 평면 그래프를 바탕으로 구성되며 이는 가장 가까운 이웃 노드들의 연결을 제외한 나머지 연결들은 모두 제거됨을 의미한다. 하지만 페이스 라우팅은 무선 반경을 고려하지 않아 한 홉 범위 안에서 멀리 갈 수 있는 링크들이 존재하더라도 평면 그래프의 규칙에 의해 짧은 링크들을 선택한다. 이것은 밀집된 지역에서 페이스 라우팅을 쓰일 경우 에너지 효율성을 저하시킨다. 본 논문에서는 평면 그래프에서 제거된 링크들을 찾고 이용할 수 있는 프로토콜을 제안한다. 본 프로토콜은 작은 크기의 컨트롤 메시지와 함께 무선 반경에서 제거된 링크를 찾는다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안이 이전 페이스 라우팅 프로토콜보다 에너지 효율성이 높음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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