무선 센서 네트워크는 효과적인 라우팅과 브로드캐스팅을 위하여 가상 백본을 구성할 수 있는 연결 지배 집합 개념을 사용한다. 본 논문에서는 노드의 부하를 균형있게 분산하여 네트워크 수명을 늘리고 효과적인 라우팅을 수행하기 위하여 연결 지배 집합을 구성하는 최적화 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 최적화 알고리즘은 메타휴리스틱방식인 타부 서치 알고리즘을 사용하였으며, 구성되는 연결 지배 집합에서 각 지배자에 피지배자의 수를 균형있게 배치되도록 설계하였다. 제안된 알고리즘으로 부하 균형 연결 지배 집합을 구축함으로써 지배자의 부하를 균형있게 분산시킴으로써 네트워크 수명을 연장할 수 있게 하였다. 제안된 타부서치 알고리즘의 성능평가는 무선 센서 네트워크상에서 부하 균형과 관련된 항목들을 평가하였으며, 성능평가 결과에서 기존에 제안된 방식보다 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
클라이언트/서버 시스템은 클라이언트가 수행할 수 없거나 곤란한 프로그램을 서버에서 수행하여 클라이언트의 부하를 줄여준다. 하지만 서버의 리소스를 요청하는 클라이언트의 수가 많아지면 이미 많은 리소스를 사용하고 있는 서버에게 리소스를 요청하거나, 리소스를 사용하지 않는 서비스에게는 요청하지 않는 경우가 발생하여 서버에게 너무 많은 부하를 주거나 전혀 부하가 생기지 않을 수 있다. 이에 본 논문에서는 Jini 기반의 Agent Manager를 이용하여 서버와 클라이언트의 정보를 수집한 다음 MAUT와 Maximum-Weight Matching을 이용하여 클라이언트와 서버 간 연결의 전체적인 만족도를 높이는 Jini 기반의 최적의 컴퓨팅 리소스 제안 시스템을 연구하였다.
본 논문에서는 고주파 공진형 인버터 접속의 가열 코일로부터 비접촉 상태로 전자유도 와전류를 구조물에 가하여 발열하는 공진형 인버터를 이용한 유도가열 방식의 최적설계를 제안하였다. 설계한 시스템 인버터는 스위칭주파수 20[kHz] 대역에서 동작하는 하프-브리지 고주파 직렬 부하 공진형이며 LC공진 설계 시 부하 자체를 L로 설정하여 효율을 최대화 하였다. 또한 유도가열용 인버터에 적용 가능한 스너버회로의 특성분석을 통해 본 시스템의 최적화에 관한 연구를 하였다.
차량용 LNG 연료 용기의 내진동 단열 지지구조 최적화 설계 개발을 위하여 종래의 해외특허구조 설계를 기본으로 한 특성요인도 분석으로 용기의 내조 및 외조 지지부 구조설계의 주요 설계 인자를 도출하였다. 도출된 설계인자 중에서 우선적으로 지지 봉재의 직경과 단열 격판 연결부 곡률을 대상으로 하여 최적화를 수행하였다. 차량용 LNG 연료 용기 설계안에 대한 평가를 위해 설계안을 MSC/MARC 상용유한 요소해석 패키지를 활용하여 유한요소 모델링하여 진동모드해석과 열전달 및 열응력해석을 수행하였다. 최적화 설계 결과를 통하여 도출된 설계안은 고유진동해석을 통한 1차 모드 고유진동수(1st Mode Natural Frequency), 열전달해석을 통한 초저온 용기 내조 외조간 지지부를 통한 총전열량 및 열응력해석을 통한 최대 Von-Mises 응력이 모두 설계 목표치를 만족하였으며, 개발된 설계안에 따라 차량용 LNG 연료 용기의 제작하여 3차원 진동 시험과 단열성능 시험을 통해 설계를 검증하였다.
H.264/AVC는 기존의 동영상 압축 표준안보다 훨씬 뛰어난 압축 효율을 보이나 상대적으로 높은 계산 복잡도를 보인다. 또한 최근 모바일 어플리케이션 및 DTV 등에서의 실시간 구현의 수요가 급증함에 따라 하드웨어 구현보다 상대적으로 flexible한 구조인 DSP 환경에서의 최적화 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 기존의 다중 참조 픽처 고속 움직임 보상 알고리즘에 대하여 DSP 환경에 맞게 구현 및 최적화를 통하여 실시간 구현 및 최적화 경향파악을 하고 있다. 수행된 DSP 최적화를 통하여 움직임 추정 평균 계산량을 픽셀 당 약 56.17%로 크게 감소시켰다.
BLDC 모터의 진동 및 소음의 원인인 영구자석과 슬롯 개구부 형상에 의한 코깅토크를 저감시키기 위하여, RSM(Response Surface Method)과 FEM(Finite Element Method)를 이용하여 영구자석의 형상을 최적화 하였다. 최적화 과정은 총 2단계에 걸쳐 진행되었다. 1단계에서는 영구자석의 자극간격을 구하고, 2단계에서 자석의 형상을 변화시저 최적화한 결과, 최적화 전 후의 코깅도가, 최대 0.051[N.m]에서 0.029[N.m]로 약 50% 감소하였다.
본 논문에서는 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘과 context-based FCM 클러스터링 방법을 이용하여 새로운 형태의 RBF 뉴럴 네트워크의 포괄적인 설계 방법론을 소개한다. 제안된 구조는 클러스터링 기법을 기반하여 사용된 데이터의 특성에 효과적인 모델을 구축하고자 한다. 또한 유전자 알고리즘을 이용하여 모델의 최적화에 주요한 영향을 미치는 파리미터들(-은닉층에서의 contex의 수, contex에 포괄되는 노드의 수, 그리고 contex에 입력되는 입력변수)을 동조한다. 제안된 모델의 설계 공정은 1) K-means 클러스터링을 통한 context fuzzy set에 대한 정의와 설계, 2) context-based fuzzy clustering에 대한 모델의 적용과 이에 따른 모델 구축의 효율성, 3) 유전자 알고리즘을 통한 모델 최적화를 위한 파라미터들의 최적화와 같은 단계로 구성되어 있다. 구축된 RBF 뉴럴 네트워크의 후반부 다항식에 대한 parameter들은 성능지수를 최소화하기 위해 Least Square Method에 의해서 보정된다. 본 논문에서는 모델을 설계함에 있어서 체계적인 설계 알고리즘을 포괄적으로 설명하고 있으며, 더 나아가 제안된 모델의 성능을 다른 표준적인 모델들과 대조함으로써 제안된 모델의 우수성을 나타내고자 한다.
FALCON 알고리즘은 격자기반 서명 체계로 서명 길이 및 공개키가 짧고, 서명 생성/검증 속도가 빠르다는 장점이 있다. 하지만 Fast Fourier Transform(FFT), discrete Gaussian sampling과 같은 리소스가 많이 사용되는 연산이 활용되기 때문에 최적화 연구가 필요하다. 최근에는 병렬처리 및 파이프라인 기법을 활용할 수 있는 하드웨어를 통한 최적화 및 ARM 아키텍쳐의 병렬 처리 유닛을 활용하고 메모리 접근 방식을 최소화하는 방법들이 연구되고 있다. 이에 본 논문에서는 FALCON 알고리즘 대상 최적화 연구 동향과 그 결과를 분석하고 향후 추가적으로 필요한 FALCON 최적화 구현 방안에 대해서 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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