본 논문에서는 Ant Colony Optimization(ACO)을 이용하여 Single-Error Correcting & Double-Error Detecting(SEC-DED)을 제공하는 메모리 ECC 체커 회로의 소비전력을 절감하는 방안을 제시한다. H-매트릭스를 통해 구현되는 SEC-DED 코드인 Hsiao 코드의 대칭성과 H-매트릭스 구성상의 높은 자유도를 이용하여 회로의 면적, 딜레이에 영향을 주지 않고 최소의 비트 트랜지션이 일어나도록 H-매트릭스를 최적화한다. 실험을 통하여 H-매트릭스의 최적화를 위한 ACO 매핑과 파라메터의 설정을 알아보고 이의 구현 결과를 랜덤 매트릭스 구성을 통한 방식 및 기존의 GA알고리즘을 이용한 최적화 방식과 비교하여 소비 전력이 기존의 방식에 비해 절감될 수 있음을 보여준다.
본 연구는 컴포넌트의 효율적인 검색을 위하여 각 컴포넌트의 코드 정보를 분석하고, 카이제곱 검정 방법을 통하여 분석한 컴포넌트 정보인 term들을 최적화하였다. term의 최적화를 위한 시뮬레이션에서 전체 term 중 약 20%가 제거되었다. 또한 최적화된 term들을 이용하여 term-component 관계를 이용한 매칭, 비매칭 관계 계산을 통하여 term-term 사이의 유의어 매트릭스를 구성함으로써 시소러스를 구축하였다. 시소러스를 통한 검색 결과 최적화 이전의 검색결과와 성능이 비슷하게 나타나 본 연구의 시소러스 구축이 더 효율적임을 알 수 있었다.
저자는 기존의 연구에서 대용량-비선형성을 가지는 유체의 최적화를 수행하기 위해 몇 가지 강력한 방법들을 제시한 바 있다. 즉, 최적화 과정에서 수렴성을 높이기 위해 step by step기법을 사용하였고, 또한 수렴속도를 높이기 위하여 최적화이터레이션 과정에서 얻어지는 민감도정보를 이용하여 시스템 평형방정식의 해석을 위한 좋은 초기치를 제공하는 방법과, 평형방정식을 구속조건으로 사용하는 동시기법(simultaneous technique)에서 착안하여 해석과 최적화 수렴 판정치를 조작하는 방법을 제시한 바 있다. 그러나 그들 기법은 기본적으로 유사뉴턴법에 기본을 두고 있다. 현재까지 최적화에서 SQP기법을 사용할 때는 정확한 헤시안 매트릭스의 유도가 매우 까다롭고 힘들기 때문에 유사뉴턴법을 사용하고 있는 실정이다. 그러나 3차원 문제와 같이 더욱 큰 용량의 문제를 위해서는 진정한 의미에서의 뉴턴법, 트루 뉴턴법(true Newton method)을 사용할 필요가 있다. 본 연구에서는 트루 뉴턴법을 사용하기 위해 헤시안 매트릭스의 정확치를 얻는 과정을 유도하고 이를 기본으로 트루 뉴턴법을 이용한 최적화 루틴을 만들었다. 그리고 이를 3차원 문제에 적용하여 그 효과를 검증하였다.
구조물에 있어서 위상학적 최적화 문제는 최적화를 구하는 과정에서 구조체가 변화함으로 인한 어려움 때문에 최적화 분야에서 가장 어려운 문제로 간주되어 왔다. 종래의 방법으로는 일반적으로 구조요소 사이즈가 영으로 접근할 때 강성 매트릭스의 singularity를 발생시킴으로써 최적의 해를 얻지 못하고 도중에 계산이 종료되어 버린다. 본 연구에 있어서는 이러한 문제점들을 해결하기 위한 비선형 프로그래밍 formulation을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이 formulation의 주된 특성은 요소 사이즈가 영이 되는 것을 허용한다. 평형방정식을 등제약조건으로 간주함으로써 강성 매트릭스의 singularity를 피할 수 있다. 이 formulation을 하중을 받는 구조물에 있어서 응력과 변위의 제약조건하에서 중량을 최소화할때의 유한요소의 두께를 구하는 디자인 문제에 적용하여, 이 formulation이 위상학적 최적화에 있어서의 효과를 입증하였다.
본 논문에서는 동적하중을 받는 철근 콘크리트 뼈대구조의 경비 최적설계방법과 한계상태 설계 최적화 알고리즘을 제시하였다. 뼈대구조의 동적반응은 모드 중첩법을 이용하여 해석하였으며 뼈대구조의 각 부재를 두 개 이상의 요소로 구성하여 각 요소의 절점에서는 축방향, 횡방향 및 휨방향의 거동을 규명할 수 있도록 3 d.o.f(자유도)로 구성된 강성 매트릭스와 질량 매트릭스를 사용하였다. 철근과 콘크리트의 주 재료 경비로 유도한 목적함수는 한계 상태 설계 규정에 따라 철근 콘크리트 뼈대구조의 역학적 거동의 문제와 사용성 제약조건을 만족하면서 최적화를 이루도록 하였다. 목적함수와 제약조건은 단면의 유효깊이, 보의 폭, 인장과 압축 철근의 단면적, 기둥의 전단 철근 단면적들의 설계변수로 유도하였으며 최적화 문제를 형성하였다. 몇가지 예제를 통하여 동적거동을 고려한 철근 콘크리트 뼈대구조의 자동화된 최적 설계 알고리즘의 가능성, 타당성 및 효율성을 검토하였다.
This paper describes the possibility of the raft thickness reduction for mega foundations system of super high-rise buildings through a case study on domestic and foreign super high-rise buildings. In case of super high-rise buildings, the size of foundations, especially raft becomes wider and deeper because of heavy upper load. It is difficult to pour concrete of this kind of mega foundation, and cracks by hydration heat could happen. Therefore, there are several ways to reduce the raft thickness of mega foundations. Piled-raft could be the one because moment and shear load that the raft subjects on by soil reaction are lower. The effect of the piled-raft foundation on the raft thickness reduction could be confirmed by comparison of super high-rise buildings with pile, piled-raft and mat foundation. Furthermore, it was showed that the raft thickness could be more reduced by locating piles right under the vertical members of super structures.
본 연구에서는 구조체의 위상학적 최적화를 위한 비선형 formulation(NLP)가 개발, 검토되었다. 이 NLP는 multiple-loading하에서 임의의 오브젝티브 함수, 응력, 변위 제약조건들을 쉽게 다룰 수가 있다. 또한 이 NLP는 해석과 최적화 디자인을 동시에 실시함으로써 요소 사이즈가 영으로 접근함에 따른 강성 매트릭스의 singularity를 피할 수 있다. 즉, 평형 방정식을 등제약조건으로 치환함으로써 강성 매트릭스 그 자체나 그의 역매트릭스를 구할 필요도 없어진다. 이 NLP는 multiple-loading conditon하에서 테스트되었으며, 이를 통해 이 NLP가 다양한 제약조건하에서 강력하게 작용함이 입증되었다.
본 논문에서는 심전도(ECG) 센서와 에지 컴퓨팅(Edge computing)을 활용하여 실시간 데이터와 Bayesian optimization을 통한 기계학습 알고리즘으로 재활 로봇에서 발목을 제어할 수 있는 Parameter(외골격 관련) 최적값을 출력한다. 심전도 센서 적용을 기반으로 하는 바이오 데이터 기술, 기계 학습(Bayesian optimization) 모델 접근 방식과 하드웨어 결합으로 재활 로봇 모터를 제어할 수 있는 Parameter 제공과 실시간 모터 제어 운영할 수 있도록 분석 플랫폼을 구축한다. 이 플랫폼을 이용해보다 효과적인 이동형 로봇설계 및 처리 방법을 연결할 수 있는 발판을 마련하였고, 로봇제어에 많이 사용하고 있는 매트랩 시뮬링크(Matlab simulink)를 연결할 수 있는 범용 통신 지원한다. 센서-전처리-인공지능 알고리즘-모터 제어 Parameter로 연계되는 데이터 가공과 처리 방법으로 최근 분석 기법을 적용하여 바이오 데이터 연구 활동과 이동형 재활 로봇 관련 데이터 분석 분야를 쉽게 접근할 수 있도록 한다.
이 논문에서는 영화, CF 같은 영상물 제작 시 CG/실사 합성을 위해 배경기하정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. Metric Reconstruction 은 카메라 자동 보정을 통해 이루어지며 이는 오랫동안 연구되어 온 분야이다. 접근방법은 영상의 특징점 추적 정보와 카메라 내부변수 가정으로부터 유도되는 자기 보정 방식과 공간상에서 미리 기하 정보를 알고 있는 보정틀을 사용하는 방식으로 크게 분류될 수 있다. CG/실사 합성의 작업 효율성을 위해서는 배경 영상에 보정틀이 보이지 않는 것이 좋은데 자연 특징점(Natural Feature)에만 의존하는 자기 보정 방식의 경우 2K 급 영상에서 CG 객체를 합성했을 때 떨림이 느껴지지 않을 만큼 정확한 결과를 얻기 힘들다. 이 논문에서는 Polleyfeys[2]가 제안하였던 영상 시퀀스를 입력으로 하는 자기 보정 시스템을 바탕으로 마야 작업 환경에서의 핀홀 카메라 모델에 맞도록 카메라 내부변수의 비선형 최적화를 수행하는 방법과 사용자 개입을 통한 카메라 변수 정확도 향상방법을 제안한다.
본 논문에서는 무선랜 프로토콜 IEEE802.11g에서 사용되는 변조방식인 OFDM (Orthogonal frequency division multiplexing) 방식을 TMX320C6416을 사용하여 구현하였다. 통신 시스템의 발달에 따라 고속으로 데이터를 전송하는 방식이 요구되었고, 유선망 없이 장소에 구애 받지 야고 데이터를 송수신할 수 있는 무선랜 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 필요성에 따라 2002년 6월 현재 발표된 IEEE 802.11g 규격 Draft 2.8은 2.4GHz 주파수 대역에서 기존 IEEE 802.11b규격과 호환성은 유지하며 전송속도를 최소 20Mbps 이상을 목표로 한다. IEEE802.119에 정의된 규정에 따라 OFDM방식의 기저대역 알고리즘을 TMX320C6416 을 사용하여 각 블록별로 C언어로 구현하였고, TMX320C6416에 대한 리니어 어셈블리 언어로 구현하는 최적화 작업을 통해 연산속도를 향상시키는 것을 목적으로 하며, 구현한 알고리즘의 비트 오류 확률을 매트랩 시뮬레이션 결과와 비교해 보도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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