선택과 재생산을 특징으로 하는 계통적 학습에서 유전자 프로그램이 가지는 긴 설계시간/높은 계산노력/낮은 계산효율을 극복하고자, 이 논문은 XML에 기반을 둔 유전적 표현 방법을 제안한다. 이 방법에서 유전자 프로그램과 유전자 연산은 기성 DOM 파서의 API 호출에 의하여 관리되기 때문에, 유전자 프로그램을 설계하는데 소비되는 시간이 상당히 단축되는 특징이 있다. 또 표준 XML 스키마를 기반으로 의미적으로 올바른 유전자 프로그램만을 다루기 때문에 탐색공간과 계산노력이 감소된다. 그리고 이형 분산 컴퓨팅 환경에서 유전자 프로그램의 이주에 적합한 시스템 및 형식인 XML을 사용하기 때문에 유전자 프로그램이 병렬적으로 수행될 수 있고, 이에 따라 계산효율이 향상된다. 제안된 방법의 검증을 위하여 포식자-피식자 문제에서 다중 에이전트의 사회적 행동의 진화에 적용한 결과, 유전자 프로그램에 대한 계산시간이 단축됨을 .보인다
This paper presents an application of parallel Genetic Algorithm-Tabu Search (GA-TS) algorithm to search an optimal solution of a service restoration in distribution systems. The main objective of service restoration of distribution systems is, when a fault or overload occurs, to restore as much load as possible by transferring the do-energized load in the out of service area via network reconfiguration to the appropriate adjacent feeders at minimum operational cost without violating operating constraints, which is a combinatorial optimization problem. This problem has many constraints with many local minima to solve the optimal switch position. This paper develops parallel GA-TS algorithm for service restoration of distribution systems. In parallel GA-TS, GA operators are executed for each processor. To prevent solutions of low fitness from appearing in the next generation, strings below the average fitness are saved in the tabu list. If best fitness of the GA is not changed for several generations, TS operators are executed for the upper $10\%$ of the population to enhance the local searching capabilities. With migration operation, best string of each node is transferred to the neighboring node after predetermined iterations are executed. For parallel computing, we developed a PC cluster system consists of 8 PCs. Each PC employs the 2 GHz Pentium IV CPU and is connected with others through ethernet switch based fast ethernet. To show the validity of the proposed method, proposed algorithm has been tested with a practical distribution system in Korea. From the simulation results, we can find that the proposed algorithm is efficient for the distribution system service restoration in terms of the solution quality, speedup, efficiency and computation time.
최근 빅데이터가 주목받게 되면서 빅데이터를 처리하기 위한 시스템들도 중요하게 여겨지고 있다. 빅데이터 처리 시스템으로 분산파일시스템인 Hadoop과 비정형 데이터 처리를 위한 NoSQL 데이터 스토어가 주목받고 있다. 하지만 아직까지 NoSQL을 사용함에 있어 어려움이나 불편함도 존재한다. 저용량 데이터인 경우 NoSQL의 MapReduce는 불필요한 작업시간을 소모하게 되며, RDBMS 보다 상대적으로 많은 데이터 탐색 시간이 소요되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 NoSQL의 문제점을 해결하기 위해 NoSQL과 RDBMS 간의 연동 기법을 제안하였다. 개발한 오토매핑 기법은 처리할 데이터의 양에 따라 적합한 데이터베이스를 사용하게 하여 결과적으로 검색시간을 빠르게 할 수 있다. 실험 결과 제안한 데이터베이스 연동 기법은 특정 데이터 셋의 경우 검색시간을 최대 35%까지 줄일 수 있다.
본 논문은 다중 무선 방송채널환경에서 R-tree를 이용하여 kNN 질의처리의 효과적인 인덱스 스케줄링 기법에 관한 논문이다. 기존 방식은 kNN질의처리 시 노드를 여러 개 얻어야 할 때 child들이 다중 채널 방송스케줄 상 같은 타임 슬롯에 위치하고 있어 원하는 데이터를 얻기 위해서 다음 사이클로 넘어가 데이터를 얻는 시간이 길어지는 단점이 존재하였다. 제안하는 방법은 방송채널에 인덱스 스케줄링을 하기 전에 kNN을 수행하여 R-tree의 각 노드의 child의 접근빈도를 구한 후 구해진 접근 빈도를 기반으로 인덱스 스케줄링 시 방문이 많이 되어 접근빈도가 높은 child들을 다중채널 상에 직렬로 할당하고 접근이 적게 되는 노드는 병렬로 할당하여 질의처리 시 각 노드의 child들을 탐색할 때 겹치는 부분을 줄여 사용자가 원하는 데이터를 빠르게 얻을 수 있는 인덱스 스케줄링 기법이다.
This paper presents an application of parallel Genetic Algorithm-Tabu Search(GA-TS) algorithm to search an optimal solution of a reconfiguration in distribution system. The aim of the reconfiguration of distribution systems is to determine switch position to be opened for loss minimization in the radial distribution systems, which is a discrete optimization problem. This problem has many constraints and very difficult to solve the optimal switch position because it has many local minima. This paper develops parallel GA-TS algorithm for reconfiguration of distribution systems. In parallel GA-TS, GA operators are executed for each processor. To prevent solution of low fitness from appearing in the next generation, strings below the average fitness are saved in the tabu list. If best fitness of the GA is not changed for several generations, TS operators are executed for the upper 10% of the population to enhance the local searching capabilities. With migration operation, best string of each node is transferred to the neighboring node aster predetermined iterations are executed. For parallel computing, we developed a PC-cluster system consisting of 8 PCs. Each PC employs the 2 GHz Pentium Ⅳ CPU and is connected with others through ethernet switch based fast ethernet. To show the usefulness of the proposed method, developed algorithm has been tested and compared on a distribution systems in the reference paper. From the simulation results, we can find that the proposed algorithm is efficient and robust for the reconfiguration of distribution system in terms of the solution qualify. speedup. efficiency and computation time.
본 논문에서는 탐색 레이다에서 사용되는 C-대역의 고출력전력증폭장치 및 구성품의 설계, 제작과 측정에 대하여 기술하였다. 반도체 소자인 GaN(질화갈륨)을 적용하여 반도체전력증폭조립체를 설계 및 제작하였고, 설계 제작된 도파관 형태의 송신신호결합조립체를 통해 병렬로 구성된 반도체전력증폭조립체의 송신신호 출력을 결합하여 고출력 송신신호 출력을 발생한다. 제작된 고출력전력증폭장치는 C-대역 500 MHz 대역폭, 최대 10.5 % 듀티, 송신펄스폭 $0.0{\sim}000{\mu}s$에서 송신출력 44.98 kW(76.53 dBm) 이상이다.
모바일 기기와 같이 배터리에 의존적인 시스템에서 사용되는 임베디드 프로세서는 총 소모 전력의 많은 부분을 캐시에서 소모한다. 본 논문에서는 임베디드 프로세서용 고성능 선인출 데이터캐시의 저전력화 방안을 연구하였다. 고성능 선인출 데이터캐시에서 메모리 참조명령의 수행에 앞서 참조예측의 결과로 발생하는 선인출 명령은 캐시 적중률을 높여 메모리 참조 시간을 단축하는 반면 선인출 명령의 수에 비례하여 전력 소모가 증가한다. 본 논문에서는 선인출 데이터캐시에 태그이력표(tag history table)를 구비하여 병렬태그탐색을 최소화함으로써 전력 소모를 줄이는 캐시 구조를 제안하였다. 실험을 통해 확인한 결과 제안한 데이터캐시 구조가 기존 데이터캐시 구조에 비하여 수행 시간과 전력 소모를 모두 줄일 수 있음을 확인하였다.
움직임 추정기는 동영상 압축에서 가장 많은 연산량을 차지하는 연산으로, 처리 속도를 맞추기 위해 다수의 단위 연산기를 병렬로 사용하는 경우가 많다. 단위 연산기를 많이 사용할수록 처리 속도가 빨라지지만 하드웨어 면적도 커지기 때문에 단위 연산기의 개수를 최적화하는 것이 중요하다. HEVC(high efficiency video coding)의 경우 연산량을 줄이고 성능을 높이기 위해서 다단계 움직임 추정 기법을 주로 사용하는데, 각 단계마다 탐색점의 개수 및 위치가 다르기 때문에 단위 연산기의 사용률이 항상 100%가 되지 않으며 단위 연산기의 개수에 따라 사용률이 크게 달라진다. 본 논문에서는 단위 연산기의 사용률과 연산 사이클을 계산하여 주어진 움직임 추정 기법에 최적화된 단위 연산기 개수를 찾아 내는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 정지형 무효전력 보상기에 대한 최적 LQ 제어기의 가중행렬 선정과정을 유전알고리즘을 이용하여 최적의 가중행렬을 결정하는 기법을 제시하였다. FACTS로 분류되는 여러 기기중 고정된 용량의 커패시터와 싸이리스터 제어에 의하여 용량이 가변되는 인덕터가 병렬로 연결된 구조를 가지고 있는 SVC 시스템은 전압을 효과적으로 제어할 뿐만 아니라 동기발전기의 댐핑을 향상시킬수 있다. LQ제어기의 설계는 최적 가중행렬 선정에 의존하므로 본 논문에서는 종래의 일반적인 방법과는 달리, 자연 생태계의 진화를 모의한 전역적 탐색 최적화 기법인 유전 알고리즘을 이용하여 설계하였다. 이에 대해 고유치 해석과 시뮬레이션을 통해 제어성능을 검토하여 우수한 제어 성능을 가지는 제어기를 최적화 기법인 GA에 의해서 설계할 수 있음을 확인하였다
본 논문에서는 3D 콘텐츠 생성 시 필요한 깊이 영상의 화질 개선을 위하여 잡음 제거 기법과 홀 채움 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 컬러 영상과 깊이 영상을 모두 이용하게 된다. 먼저 입력된 컬러 영상을 RGB 색상계에서 HSI 색상계로 변환하여 밝기 영상을 생성한다. 그리고 깊이 영상에서 기준 화소와 주변 화소간의 거리 값, 깊이 값의 차이를 구하고 컬러 영상의 밝기 값 차이를 계산하여 제안하는 잡음 제거 기법에 이용한다. 이후 홀을 탐색하여 홀과 주변 화소간의 거리, 컬러 영상의 밝기 값 차이를 제안하는 홀 채움 기법을 적용하여 깊이 영상 내에 존재하는 홀을 채우게 된다. 마지막으로 실시간 환경에 적용하기 위하여 제안하는 기법을 GPU로 병렬화하여 속도 향상을 하고자 하였다. 실험을 통하여 제안한 기법이 기존 기법에서 발생하는 경계 부분의 흐려짐 현상을 줄이면서 홀을 채우는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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