• Title/Summary/Keyword: 성능 최적화

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Technology in 3GPP Self-Optimizing Network (3GPP 자율적 네트워크 최적화 기술)

  • Shin, Y.S.;Na, J.H.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.29 no.6
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    • pp.71-81
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    • 2014
  • 5G 무선통신시스템은 동일한 영역에서 스펙트럼 사용 효율성을 개선하기 위해 매크로셀과 소형셀이 공존하는 이종 네트워크(HetNet: Heterogeneous Network) 형태로 진화하고 있으며, 급증하는 모바일 트래픽을 효율적으로 처리하기 위해 소형셀들을 고밀도 네트워크(High dense network)로 구축하는 방안이 연구되고 있다. 매크로셀과 고밀도 소형셀들이 중첩되어 구축되는 HetNet 기반 셀룰러 네트워크에서 소형셀 시스템의 구성과 파라미터 최적화를 통한 성능 유지를 운영자가 수동으로 조정하는 것은 한계가 있으므로 네트워크 환경변화에 따라 시스템에서 자율적으로 파라미터를 조정하여 시스템 성능을 유지하는 기술이 요구되고 있다. 본고에서는 시스템 운용 중 자율적인 최적화를 통해 시스템 성능을 최적으로 유지하고 유지비용을 최소화하는 3GPP 자율적 네트워크 최적화 기술을 소개한다.

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Improving Preprocessing step for Document retrieval system based on String Alignment (정렬을 이용한 내용기반 문서탐색 시스템의 전처리 과정 개선)

  • Kim, Hyong-Jun;Cho, Hwan-Gue
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2008.06c
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    • pp.248-251
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    • 2008
  • 문서 표절이 사회적으로 이슈가 됨에 따라 표절 문서를 판별할 수 있는 시스템의 필요성이 대두되었다. 문서 표절 검사 시스템에서 가장 중요한 이슈는 성능과 속도인데 이 두 가지를 모두 만족시키기 위해서는 표절을 상세하게 검사하기 전에 표절 의심 문서에 대한 비교 문서군이 크기를 최적화하여 표절 검사 범위를 최대한 작게 만들어야 한다. 비교 문서군의 크기를 최적화하기 위해서는 표절 의심 문서와 상관이 없는 문서를 필터링 하는 작업이 필요하다. 이 논문에서는 문서를 빠르게 필터링 하기 위해서 웹 문서 검색에 사용되는 Inverted Index을 이용하여 적당한 시간 안에 비교 문서군의 크기를 최적화 하는 방법들을 알아보고 각각의 방법들의 성능을 비교 분석하는 방법을 제시하며 그 방법들을 바탕으로 성능을 분석하여 최적화된 문서 필터링 방법을 알아본다.

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A Study of LLVM-based Embedded System Performance Analyzer (LLVM 기반의 임베디드 시스템 성능 분석기의 연구)

  • Cho, Doosan
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.8 no.1
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    • pp.577-582
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    • 2022
  • For developing a new embedded system, an application program/an emulator and a compiler are developed simultaneously. In order to provide the optimal performance of all system components, local optimization should be carried out for the developing process. For this purpose, if a source-level performance analyzer is developed, it is possible to optimize the application program's source code by the performance evaluation. In general, the performance of an application program is determined in the loop iterations. The Intermediate Representation (IR) code generator generates IR code from the source code, and evaluates the execution time with the instructions in the intermediate representation code. If the source code is improved based on the evaluated result, better results can be obtained in the final application code. This study describes the source-level performance analyzer that can be used during the simultaneous development of the new embedded system and its application programs. The performance analyzer makes it possible to more quickly optimize the performance of the new embedded system.

An Optimizing Compiler for VLIW Microcontrollers (VLIW형 마이크로컨트롤러를 위한 최적화 컴파일러의 구현)

  • 홍승표;문수묵
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.759-761
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    • 1998
  • 90년대 중반 이후 고성능의 프로세서들은 성능 향상을 위해 명령어 수준의 병렬성을 이용하고 있다. 특히 실행화일의 호환성을 고려할 필요가 없는 마이크로컨트롤에서는 같은 하드웨어로 더 많은 함수유닛을 가질 수 있는 VLIW 구조가 널리 사용된다. 이러한 VLIW형의 마이크로컨트롤러에서는 병렬성을 추출하는 역할이 전적으로 소프트웨어에 있으므로 컴파일어가 성능향상에 매우 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 마이크로컨트롤러의 구조와 그룹짓기 조건을 분석하고 선택 스케쥴링과 소프트웨어 파이프라이닝을 이용한 VLIW형 마이크로컨트롤러용 최적화 컴파일러를 구현하고 그 성능을 측정한다.

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Robust Control of a Manipulator Contacting the Uncertain Environment (不確實한 環境에 接觸하는 매니퓰레이터의 强靭制御)

  • Lee, Sang-Moo
    • Journal of Ocean Engineering and Technology
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    • v.9 no.2
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    • pp.175-185
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    • 1995
  • 본 논문은 불확실한 환경에 접촉하는 매니플레이터의 강인 제어법을 제시하였다. 이 제어법은 고차수 보상기를 응용한 표적특성에 $H_{\infty}$ 강인제어 설계법을 적용하여 얻어졌다. 접촉중의 위치와 힘에 대한 강인 안정성과 강인 성능 조건을 유도하였다. 결과에 의하면, 위치제어기는 강인 안정성과 강인 성능 조건을 동시에 향상시킬 수 있으나, 힘 제어기는 그 둘 사이에 최적화가 요구되었다. 강인 성능 제어기를 얻기 위한 최적화 설계기법은 변형 해석 기법을 사용하였으며, 결과의 예를 제시하였다. 이 예에서는 힘제어기의 강인 성능이 설계될 수 있음을 보였다.

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Bacteria Cooperative Optimization Applying Individual's Speed for Performance Improvements (성능향상을 위하여 개체속력을 적용한 박테리아 협동 최적화)

  • Jung, Sung-Hoon
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.47 no.3
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    • pp.67-75
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    • 2010
  • This paper proposes a bacteria cooperative optimization (BCO) method applying individuals's speed for the performance improvements. All individuals in existing BCO methods move the same length at the same time because their speeds are constant. These methods had the problem that the individuals couldn't find the global optimum effectively because good individuals and bad individuals had same speeds. In order to overcome this problem, we applied the speed concept to the BCO algorithm that individuals moved different lengths according to their speeds assigned by the ranks of individuals according to the fitness of individuals. That is to say, we provide high speeds to bad individuals with low fitness in order to fast move to the areas with high fitness and provide low speeds to good individuals with high fitness because they may be near global optimum. It was found from experimental results of four function optimization problems that the proposed method outperformed the existing methods. Our method showed better performances even than the rank replacement method. This means that applying speed concepts to the individuals for BCO is very effective and efficient.

An Optimization Method of Neural Networks using Adaptive Regulraization, Pruning, and BIC (적응적 정규화, 프루닝 및 BIC를 이용한 신경망 최적화 방법)

  • 이현진;박혜영
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.6 no.1
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    • pp.136-147
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    • 2003
  • To achieve an optimal performance for a given problem, we need an integrative process of the parameter optimization via learning and the structure optimization via model selection. In this paper, we propose an efficient optimization method for improving generalization performance by considering the property of each sub-method and by combining them with common theoretical properties. First, weight parameters are optimized by natural gradient teaming with adaptive regularization, which uses a diverse error function. Second, the network structure is optimized by eliminating unnecessary parameters with natural pruning. Through iterating these processes, candidate models are constructed and evaluated based on the Bayesian Information Criterion so that an optimal one is finally selected. Through computational experiments on benchmark problems, we confirm the weight parameter and structure optimization performance of the proposed method.

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Maintenance Planning for Deteriorating Bridge using Preference-based Optimization Method (선호도기반 최적화방법을 이용한 교량의 유지보수계획)

  • Lee, Sun-Young;Koh, Hyun-Moo;Park, Wonsuk;Kim, Hyun-Joong
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.28 no.2A
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    • pp.223-231
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    • 2008
  • This research presents a new maintenance planning method for deteriorating bridges considering simultaneously the minimization of the maintenance cost and maximization of the bridge performance. Optimal maintenance planning is formulated as a multi-objective optimization problem that treats the maintenance cost as well as the bridge performance such as the condition grade of the bridge deck, girder and pier. To effectively address the multi-objective optimization problem and decision making process for the obtained solution set, we apply a genetic algorithm as a numerical searching technique and adopt a preference-based optimization method. A numerical example for a typical 5-span prestressed concrete girder bridge shows that the maintenance cost and the performance of the bridge can be balanced reasonably without severe trade-offs between each objectives.

Bacteria Cooperative Optimization Based on E. Coli Chemotaxis (대장균의 주화성에 근거한 박테리아 협동 최적화)

  • Jeong, Hui-Jeong;Jeong, Seong-Hun
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.04a
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    • pp.241-244
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    • 2007
  • 본 논문에서는 박테리아의 주화성에 기초한 Bacteria Cooperative Optimization(BCO) 알고리즘을 소개한다. BCO는 Ant Colony Optimization (ACO)처럼 자연계에 존재하는 생명체의 행동양식을 모방하여 만든 최적화 알고리즘으로 크게 초기화, 측정, 행동결정, 이동으로 구성된다. 우리는 먼저 BCO 알고리즘을 설명하고 2차원 함수 최적화 문제를 이용하여 BCO알고리즘과 Genetic Algorithm(GA) 그리고 Bacterial Foraging for Distributed Optimization(BFO)의 성능 측정 결과를 기술한다. 실험 결과 BCO의 성능이 GA나 BFO보다 우수함을 보였다.

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Pattern Classification using the Block-based Neural Network (블록기반 신경망을 이용한 패턴분류)

  • 공성근
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.9 no.4
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    • pp.396-403
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    • 1999
  • 본 논문에서는 새로운 블록기반 신경망을 제안하고 블록기반 신경망의 패턴류 성능을 확인하였다. 블록기반 신경망은 4개의 가변 입출력을 가지는 블록을 기본 구성요소로하고 있으며 블록들의 2차원배열 형태로 이루어진다. 블록기반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬수 있는 새로운 신경망 모델이다. 블록 기반 신경망의 구조와 가중치를 재고성 가능 하드웨어(FPGA)의 비트열에 대응시키고 유전자 알고리즘에 의하여 전역최적화를 하여 구조와 가중치를 최적화한다. 유전 알고리즘에 의하여 설계된 블록기반 신경망을 비선형 결정평면을 가지는 여러 학습패턴에 적용하여 패턴분류 성능을 확인하였다.

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