분리형 필터는 메모리 접근 및 연산량을 O($N^2$)에서 O(N)으로 최적화하는 기법이다. GPGPU를 이용한 필터기반의 영상처리에 분리형 필터를 적용하면 2차원 apron 영역이 2개의 1차원 apron 영역으로 이 되기 때문에 메모리 최적화 측면에서 유리하다. 본 논문은 GPGPU를 이용한 분리형 필터에 슬라이딩 윈도우 형태의 지역 메모리 관리 기법을 적용하여 apron 발생을 최소화하는 구조를 제안하고 실험을 통해 저성능 메모리 환경에서 최대 17.9% 성능향상이 있었으며, 메모리 성능이 50% 낮아지는 경우에도 전체성능 감소도 최대 9%수준으로 안정적임을 확인하였다.
본 논문은 실내 주행 로봇의 위치 추정을 위해 최적화 기법을 적용한 방법에 대해 기술한다. 주행 로봇의 위치 추정에 사용되는 베이지안 필터 방법의 경우는 측정값과 환경 요소에 대한 불확실성을 고려하기위해 사용하는 조절 파라미터에 따라 추정성능이 달라진다. 또한 로봇동작 및 센서 측정 모델의 비선형성에 의하여 성능이 저하될 수 있다. 최적화 기법은 조절 파라미터가 적고 모델의 비선형성의 영향을 적게 받는다. 본 연구에서는 최적화 기법의 위치 추정 활용성을 보이기 위해 최적화 방법에 의한 추정성능과 EKF방법에 의한 추정 성능을 비교한다. 사용한 측정 센서는 초음파 위성 시스템(USAT, Ultrasonic Satellites system)으로서 4개의 비컨으로부터 로봇까지의 거리를 측정한다. 측정값의 비정상 오차를 제거하기 위하여 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance)를 이용한다. 최적화 기법은 거리 측정값을 사용하여 목적함수를 설계하고 반복계산을 통해 위치의 최적 값을 찾는다. 반복 수행을 위한 초기 위치를 베이시안 필터 방법을 통하여 적절히 설정함으로서 제안된 방법은 위치 추정 성능을 향상시키고 실행 시간을 단축시킬 수 있다.
최근 휴대용 단말기 및 임베디드 시스템 등을 위한 저장 장치로서 플래시 메모리가 각광받고 있다. 이때 저장 장치 관리를 위한 플래시 메모리 파일 시스템의 역할이 중요한데, 이를 위해 전용 플래시 메모리 파일 시스템이 제안되기도 했지만 산업계에서는 사실상의 표준으로 FAT 파일 시스템이 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 FAT 파일 시스템은 플래시 메모리의 물리적 특성을 고려하지 않고 설계되었기에 성능상 개선의 여지가 있다. 본 논문에서는 FAT 파일 시스템을 대상으로 플래시 메모리의 동작 특성을 고려한 성능 최적화 기법을 제안한다. 구체적으로 본 논문에서 제안되는 기법은 파일 삭제 시 FAT 파일 시스템의 기본 동작을 확장한 것으로 플래시 메모리 위에서 동작하는 FAT 파일 시스템의 쓰기 성능을 개선하는 효과를 보여 준다. 실험 결과 약 $29\%$의 쓰기 성능 개선 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
GridFTP는 광대역의 WAN 상에 최적화된 고성능의 안전하고 신뢰할 수 있는 데이터 전송 프로토콜이다. 본 논문에서는 다음과 같은 세가지 측면에서 GridFTP의 성능 향상을 도모하였다. 1) GridFTP 서버 측에서는 성능 향상을 위해 커먼드 파이프라이닝 기법을 제시하고, 2) GridFTP 클라이언트 측에서는 데이터 채널 재사용 기법을 제안하며. 3) GridFTP 프로토콜은 third-party maltitransfer 메커니즘을 지원하기 위하여 수정이 이루어겼다. 이러한 성능 향상 기법을 통하여 그리드 상에서 대규모 데이터의 효율적인 전송이 가능할 것으로 판단된다.
발전소의 제어 시스템은 제어 기간이 길어짐에 따라 제어 기기의 운전 특성이 변화하므로 최초 설계 및 운전때의 성능과는 다른 제어 특성을 나타낸다. 따라서 주기적으로 제어 성능을 평가하고 평가 결과에 따라서 제어 기기의 성능 개선 작업과 제어 시스템의 제어기 상수 최적화 등의 작업을 통하여 제어 성능을 최적으로 유지하여 제어 목적을 달성하도록 하여야한다. 제어성능 평가기법은 제어 목표 값에 대한 추종성을 평가하는 Set Print Analysis 방법을 주로 사용한다. 평가 지표는 Integral Absolute Error(IAE)와 같은 Error Integral 값과 Minimum Variance방법이 실용적으로 사용된다. 본 논문에서는 Non-Minimum Phase 특성으로 인하여 초기 운전 모드에서 정상 운전 모듈로의 원활한 전환이 어려운 수위 제어 시스템에서 제어 전환을 위한 최적 제어기 상수를 구하기 위하여 CPA 방법을 적용하였다. 일반적으로 제어성 평가는 설정치 변화에 대한 추종성을 평가하지만 본 논문에서는 제어 전환 시의 제어성 평가를 통하여 최적의 제어 전환 상수를 구하고자 하였다. 적용 결과, CPA기법은 설정시 추종성뿐만 아니라 제어 과도에서의 제어 전환 변수의 주종성에 적용하여 제어 전환을 최적화하는데도 유용함을 확인하였다.
본 논문에서는 비선형 지진격리교량의 최적 설계 방법을 제시하였다. 최적설계를 위한 목적함수로는 교각과 지진격리장치의 파괴확률을 고려하였으며, 상충하는 두 목적함수를 동시에 최적화하는 다수의 해를 효율적으로 검색하고자 유전자 알고리즘에 기반한 다목적 최적화기법을 도입하였다. 또한, 최적화 과정에서 요구되는 다수의 비선형 시간이력해석을 수행하지 않고도 교량의 확률적 응답을 효율적으로 예측할 수 있는 추계학적 선형화 방법을 접목하였다. 제시하는 방법의 효율성을 검증하기 위한 수치 예로서 실제 교량인 남한강교를 고려하였고, 제안하는 방법과 기존 비선형 시간이력해석을 이용한 생애주기비용 기반 설계법을 각각 적용하여 내진성능을 비교하였다. 내진성능을 비교한 결과, 제시하는 방법이 기존의 비용에 기반한 최적설계보다 우수한 성능 및 경제성을 보임을 검증하였다. 또한, 다양한 지진하중에 대해서도 제안된 방법이 보다 개선된 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 비정상 시계열 예측을 위한 다중모델 퍼지 시스템과, 제안된 시스템의 최적화를 위한 유전 알고리즘의 응용을 다룬다. 일반적으로, 퍼지 예측시스템의 성능은 비선형 데이터가 가지고 있는 다양한 패턴이나 법칙성, 경향 등을 잘 분석하고 시스템에 반영함으로써 개선될 수 있다. 따라서, 본 논문은 원형 시계열의 특성을 보다 잘 반영할 수 있는 그들의 차분데이터를 시스템에 적용하며, 생성 가능한 차분 데이터들 중 원형 시계열의 특징에 가까운 일부를 추출하여 다중모델 퍼지 예측 시스템을 구현함으로써 다양한 원형시계열의 패턴이나 법칙성 등이 고려될 수 있도록 하였다. 다중 모델 퍼지 시스템의 각각의 예측기에는 구조가 간단한 k-means 클러스터링 기법을 적용하여 구현의 용이성을 꽤하였으며, 성능평가를 통해 선택된 최종 예측기는 RCGKA(real-coded genetic k-means clustering algorithms)를 통해 더욱 최적화된 규칙기반을 가지게 함으로써 예측성능이 개선될 수 있도록 하였다. 본 논문에 사용된 최적화 기법인 RCGKA에는 또한 성능이 우수한 다양한 유전연산자를 도입하여 더욱 예측기 성능이 강화될 수 있도록 하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안된 예측시스템의 효용성을 증명하였다.
Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6) 프로토콜에서는 단말간 통신 시에 모든 데이터 패킷이 Local Mobility Anchor (LMA)를 거쳐 전달되어 통신단말이 모두 동일 망에 위치한 경우 데이터 패킷이 최적화되지 않은 경로를 사용함으로 인해 성능이 저하된다. 본 논문에서는 Binding Query를 활용한 PMIPv6의 경로최적화 기법을 제안한다. 제안되는 Query-based PMIPv6 (Q-PMIPv6) 기법에서 Correspondent Node (CN)의 Mobile Access Gateway (MAG)는 Mobile Node (MN)의 Proxy Care-of-Address를 획득하기 위하여 LMA로 Binding Query를 보내고, 이후에 CN과 MN는 최적화된 경로를 이용하여 데이터 전송을 수행한다. 성능분석을 위해 제안하는 Q-PMIPv6 기법과 기존의 PMIPv6 및 PMIPv6 Localized Routing (PMIPv6-LR) 기법을 이론적인 수치 분석 및 ns-2 시뮬레이션을 통해 비교하였다. 비교 분석 결과, 제안하는 Q-PMIPv6 기법이 시그널링 비용 및 데이터 전달 비용 측면에 서 기존 PMIPv6 및 PMIPv6-LR 기법에 비해 우수함을 확인하였다.
멀티모달 최적화 알고리듬의 일종인 ISPSO와 불확실도 분석기법인 GLUE를 결합한 ISPSO-GLUE 기법을 TOPMODEL의 불확실도 분석에 적용하였으며, 그 결과를 GLUE 기법과 비교하였다. 두 기법 모두 같은 횟수만큼 모형을 실행하였을 때 ISPSO-GLUE 기법의 누적성능이 더 좋아지는 시점을 발견할 수 있었으며, 그 이후로도 ISPSO-GLUE 기법은 GLUE 기법과는 달리 점진적인 성능의 향상을 보여 주었다. 두 기법이 비슷한 모양과 양상의 95% 불확실도 구간을 생성하였다. 하지만 ISPSO-GLUE 기법이 약5.4배 더 많은 관측치를 포함하는 것으로 나타났으며 GLUE 기법에 비해 훨씬 적은횟수의 모형실행으로도 좋은 성능의 불확실도 구간을 얻을 수 있는 것으로 나타났다. ISPSO-GLUE 기법과 비교했을 때GLUE 기법이 최대 첨두유량의 감쇠곡선 부분에서 불확실도를 과대평가하였다. 이 시간대에 대해서는 GLUE의 경우 불확실도 를 줄이기 위해 더 많은 행동모형들을 찾을 필요가 있다. ISPSO-GLUE 기법이 정량적인 성능평가에서 훨씬 많은 관측치를 포함할 수 있었다는 것은 이 기법의 가능성을 잘 보여 주었다고 할 수 있으며, 특히 계산적으로 값비싼 수문모형에서는 보다 큰 성능의 차이를 보일 것으로 기대된다.
센서 데이터의 중요성이 커지면서 센서 데이터 처리 연구의 수요가 증가하고 있다. 센서 데이터 기반의 딥러닝 모델 개발 시, 센서 데이터 단일 값에 의한 출력이 아닌 시계열적인 특성을 반영하여 연속적인 데이터 간의 연관성을 파악할 수 있는 슬라이딩 윈도우 기법을 통해 효율적으로 데이터를 분석하고 처리할 수 있다. 하지만, 기존의 방법들은 학습 성능(학습 시간 및 모델 성능)에 미치는 영향을 평가하는 기준 없이 입력 데이터의 윈도우 사이즈를 임의로 설정하여 데이터를 처리해 왔다. 따라서, 본 논문은 학습 시간과 모델 성능을 기준으로 센서 데이터의 윈도우 사이즈 최적화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 전류를 이용하여 스위치와 다이오드 온도를 추정하는 가상 센서(virtual sensor) 실험 테스트베드에 적용하여, 학습 시간 중심으로는 5%의 윈도우 사이즈를, 모델 성능 중심으로는 R2 SCORE 의 값을 0.9295 로 갖는 8%의 윈도우 사이즈가 최적으로 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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