전기기기 최적설계 프로세스는 목적함수 계산을 위한 특성해석 부분과 최적화 알고리즘 부분으로 구분된다. 여기서 수렴시간 중 대부분을 특성해석에서 차지하므로 수렴시간을 줄이기 위해서는 목적함수 호출을 최소화하기 위한 최적화 알고리즘의 전략적 선택이 요구되며, 아울러 전기기기 설계가 가지는 Multimodal한 특성을 충분히 고려해 줄 필요가 있다. 본 논문은 특성 함수 호출의 최소화를 위해 지역탐색 기법인 MADS(Mesh Adaptive Direct Search)와 전역 최적해 탐색 가능성을 높이기 위해 확률론적 최적화 알고리즘인 G.A(Genetic Algorithms)를 유기적으로 결합하여 전기기기 최적설계에 요구되는 전반적인 특징을 포괄한 미미틱 알고리즘을 구현하였으며, 구현된 알고리즘을 테스트 함수에 적용하여 수렴결과를 나타내었다.
기 상용화되고 있는 소프트웨어/하드웨어 제품의 복제방지에 대한 강도가 부족하여 쉽게 락이 크랙될 뿐 아니라 복제방지의 기능을 수행할 수 없는 단점을 보안하여 본 논문은 세계적으로 가장 많이 사용하고 있는 암호알고리즘 중의 하나인 DES를 구조적으로 수정하고 키 길이를 확장하여 암호학적 강도를 개선한 E-DES(Extended DES)를 설계하고, 이를 하드웨어로 구현하기 위해서 시스템 설계 기술언어인 VHDL로 코딩하고, FPGA를 이용, test chip을 구현하여 성능테스트를 수행한 다음, 설계된 FPGA 칩을 ASIC으로 제작하여 강력한 암호알고리즘을 가진 보안칩을 설계한다.
본 연구에서는 시스토릭 어레이의 처리요소 수와 주어진 알고리즘을 처리하는 시간 두 평가기준에 대해서 최적의 시스토릭 어레이를 구현하기 위한 자동설계 소프트웨어 패케지를 개발하였다. 알고리즘의 크기에 맞는 시스토릭 어레이는 많은 처리요소를 요구하기 때문에 비효율적이므로 알고리즘을 분할하여 고정된 크기의 시스토릭 어레이로 사상시키는 방법을 이용했다. 시스토릭 어레이 설계과정에서 고려될 수 있는 여러 가지 사항들을 고려하여 처리요소의 통신패스 방향의 수를 줄이고 의존행렬의 열 벡터에서 값이 같은 열 벡터는 단일화하여 의존행렬의 크기를 줄여 발생되는 이용행렬의 수를 크게 줄였다. 따라서 기존의 Moldovan에 의한 방법보다 시스토릭 어레이를 설계하는 시간을 단축시켰으며, 처리요소의 수, 알고리즘의 수행시간, 분할밴드의 수 등을 계산하여 최적의 시스토릭 어레이를 설계했다. 작성된 프로그램에 동적 프로그래밍 알고리즘, QR분해 알고리즘과 행렬곱 알고리즘을 적용하여 각각에 대한 최적의 시스토릭 어레이를 설계하였으며 설계된 어레이의 구성을 CRT에 나타내어 어레이의 형태를 쉽게 인식할 수 있게 했다. 본 연구의 결과는 빠른 응답을 요구하는 신호 처리 및 데이터베이스 등에서 특수회로를 설계할 때 응용 될 수 있다. 그러나 본 연구에서의 시스토릭 어레이는 처리요소들이 분산되어 지역적으로 상호 연결되어 있으므로 한 처리요소가 제대로 동작하지 않으며 전체결과가 잘못된다. 따라서 몇 개의 처리 요소가 동작되지 않을 경우에도 전체 시스템이 정확하게 동작할 수 있는 폴트톨러런스 시스템의 설계가 앞으로의 고려사항이다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 박막 체적 공진기 대역통과 여파기 설계기법을 제안하였다. 기존의 BVD등가모델을 이용한 여파기 설계기법은 공진 모드에서의 공진기의 임피던스 특성을 몇 개의 집중 소자로 근사함으로써 생기는 오차를 포함하고 있다. 본 논문에서는 공진기의 전기적 임피던스 특성식 자체를 이용한 최적화 FBAR여파기 설계기법을 제안하였다. 유전자 알고리즘을 적용하여 설계기준을 만족하도록 공진기의 두께 및 면적을 최적화하였다. 첫 번째 유전자 알고리즘은 사다리형 여파기의 직렬/병렬 공진기의 직렬/병렬 공진 주파수가 통과대역의 중심주파수와 일치하도록 각 공진기의 압전 물질 두께를 최적화하였다. 두 번째 유전자 알고리즘은 설계하고자하는 대역통과 여파기 특성을 만족시키기 위한 각 공진기의 면적을 최적화하였다. 제안된 방법을 이용하여 설계된 US-PCS 수신 대역통과 여파기는 기존의 방법 및 BVD모델을 이용한 설계결과와 비교하여 우수한 응답특성을 나타내었다.
노드들 간의 설치비용과 트래픽 요구량이 주어졌을 때, 이 조건을 만족하는 메쉬망을 설계하는 주요 고려사항으로는 설계시간, 비용, 지연, 신뢰성등 여러 가지가 있으며, 일반적으로 설계시간을 줄이고, 비용은 작게, 지연은 적게, 신뢰성이 높은 메쉬망을 설계하여야 한다. 설계시간에 대한 문제는 Aaron Kershenbaum이 제안한 MENTOR (mesh network topology optimization and routing) 알고리즘에 의해 최소화를 이루는데 성공하였지만 비용, 지연, 신뢰성에는 여전히 문제가 남아있다. 본 논문에서는 MENTOR의 설계시간의 장점을 유지하면서 다른 성능인자들을 만족시킬 수 있는 새로운 망설계 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘의 설계결과는 MENTOR 알고리즘의 성능인자들보다 개선되었음을 보여주었다.
백터 양자화기 설계는 다차원의 목적함수를 최소화하는 학습 알고리즘을 필요로 한다. 일반화된 Lloyd 방법(GLA)은 벡터 양자화기 설계를 위해 오늘날 가장 널리 사용되는 알고리즘이다. GLA 는 일괄처리(batch) 방식으로 코드북을 생성하며 목적함수를 단조 감소시키는 강하법(descent algorithm)의 일종이다. 한편 Kohonen 학습법(KLA)은 학습벡터가 입력되는 동안 코드북이 갱신되는 온라인 벡터 양자화기 설계 알고리즘 이다. KLA는 원래 신경망 학습을 위해 Kohonen에 의해 제안되었다. KLA 역시 GLA와 마찬가지로 강하법의 일종이라 할 수 있다. 따라서 이들 두 알고리즘은, 비록 사용하기 편리하고 안정적으로 동작을 하지만, 극소(local minimum) 점으로 수렴하는 문제를 안고 있다. 우리는 이 문제와 관련하여 simulated annealing(SA) 방법의 응용을 논하고자 한다. SA는 현재까지 극소에 빠지지 않고 최소(global minimum)로 수렴하면서, 해의 수렴이 (통계적으로) 보장되는 유일한 방법이라 할 수 있다. 우리는 먼저 GLA에 SA를 응용한 그 동안의 연구를 개괄한다. 다음으로 온라인 방식의 벡터 양자화가 설계에 SA 방법을 응용함으로써 SA 방법에 기초한 새로운 온라인 학습 알고리즘을 제안한다. 우리는 이 알고리즘을 OLVQ-SA 알고리즘이라 부르기로 한다. 가우스-마코프 소스와 음성데이터에 대한 벡터양자화 실험 결과 제안된 방법이 KLA 보다 일관되게 우수한 코드북을 생성함을 보인다.
본 논문에서는 고고도 장기체공 무인항공기의 임무 비행을 위한 방향축 유도, 제어 알고리즘에 대해 기술 하였다. 먼저 방향축 제어 알고리즘은 임무 기간 중 무인항공기가 전진비행을 할 수 없을 맞바람에 대해 제어 변수를 전환하는 알고리즘을 설계하였다. 유도법칙은 항로점 비행을 위해 Fly-over, Fly-by, Hold 속성에 대한 각각의 알고리즘을 적용하였다. 무인항공기의 비선형 시뮬레이션을 통해 각 유도, 제어 알고리즘의 설계 결과를 확인하였다. 본 연구는 설계 결과를 토대로 실제 임무 비행을 수행하는 것을 목적으로 한다. 따라서 본 연구 내용을 기반으로 비행 시험을 통해 설계한 유도 제어 알고리즘의 비행 운용성을 확인하였다.
본 논문에서는 병렬 정렬(sorting) 알고리즘들에 대하여 논의한다. 정렬 알고리즘은 컴퓨터 과학에서 매우 중요한 위치를 차지하며 지난 50~60년 동안 많은 연구자들에 의하여 연구되었다. 10년 전에는 GPU(Graphics Processing Unit) 병렬 프로세서가 개발되어 병렬 정렬 알고리즘에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 병렬 정렬 알고리즘은 대체적으로 bitonic 정렬, radix 정렬, merge 정렬, 혹은 이들 정렬 알고리즘들을 혼합하여 사용한 방법으로 분류된다. 논문에서는 GPU를 사용한 새로운 효율적인 병렬 정렬 알고리즘의 설계 조건을 논의한다.
게임이나 네비게이션 시스템, 관광경로 설계에 있어서 경로찾기는 매우 중요한 부분 중의 하나이다. 일반적으로 TSP(Traveling Salesman Problem), RPP(Rural Postman Problem), CPP(Chinese Postman Problem)와 같은 경로찾기 문제들은 일반적인 알고리즘으로 최적해를 구할 수 없다. 문제크기가 커질수록 해집합이 폭발적으로 커짐으로써 전체 해집합을 탐색하는데 많은 비용이 든다. 따라서, 이러한 문제들은 유전알고리즘이나 Simulated Annealing과 같은 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 근사최적 경로를 찾는다. 본 논문에서는 이와 같은 경로찾기 문제의 근사 최적해를 구하기 위한 시뮬레이션 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 연구에서 구현한 시뮬레이션 시스템에는 유전알고리즘 엔진(GA 엔진)과 사용자 인터페이스를 제공한다. 사용자 인터페이스는 유전알고리즘에 사용될 파라미터를 설정하는 부분이며, GA 엔진은 유전알고리즘의 연산자들을 제공하는 부분이다. 본 논문에서 구현한 시뮬레이션 시스템은 게임과 같은 경로찾기 등에 활용될 수 있다.
고신뢰도의 요구를 보장하는 병렬 구조의 분산시스템의 사용이 증가함에 따라 네트워크 상에서 메시지전달을 방해하는 요소고장의 영향을 최소화시킬 수 있는 고장포용 라우팅에 대한 중요성이 부각되고 있다. 그러나, 네트워크의 복잡한 환경 때문에 요소고장을 극복하기 위한 고장포용 라우팅 알고리즘의 설계는 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 2차원 메쉬 네트워크에 적용되는 최적의 고장포용 라우팅 알고리즘을 설계하기 위하여 관련 응용분야에서 그 유용성이 검증된 유전 알고리즘을 이용한다. 제안된 알고리즘은 wormhole 라우팅 방식을 사용하며, 교착상태를 없애기 위하여 하나의 물리적 채널을 공유하는 4개의 가상채널을 사용한다. 마지막으로, 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 다른 고장포용 라우팅 알고리즘보다 우수함을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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