본 논문은 퍼지 추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 비선형적이고 복잡한 실시스템의 특성을 해석하는 방법으로써 시스템의 정적 혹은 동적 특성을 묘사하기 위해 퍼지 모델이 사용된다. 그러나 퍼지 시스템의 동정은 경험적 방법에 의해 규칙을 추출하기 때문에, 보다 논리적이고 체계적인 방법에 의한 추출 방법의 고찰이 필요하다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 GA 및 퍼지규칙의 이론을 이용한 시스템 구조와 파라미터 동정을 시향한다. 두형태의 퍼지모델 방법은 간략추론 및 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지 추론 시스템의 전반부 파라미터 동정을 통해 퍼지 입력공간을 정의함으로써 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정세는 유전자 알고리즘을 사용하고, 후번부는 표준가우스 소거법을 사용하여 동정한다. 최적화는 유전자 알고리즘에 기초한 자동-동조 방법이며, 학습 및 데이터의 성능결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수가 제시된다.
현재 사용되는 PDA, 핸드폰 등의 이동기기는 보다 좋은 성능과 향상된 기능에 대한 시장의 지속적인 요구로 고성능을 요구하는 응용 프로그램이 점차 추가되고 있다. 이에 고성능 프로세서의 탑재가 일반화 되고 있으며, 그에 따른 전력 소비 또한 증가하고 있다. 시스템 전력 사용량의 증가 문제를 해결하고자 DVS기법, DPM기법 둥이 제시되었으나 모바일 기기에 저전력 프로세서의 탑재가 일반화 되면서 전체 에너지 소비측면에서 디바이스의 비중이 상대적으로 증대되어 기존 스케줄링 기법은 하나의 시스템 요소만을 위한 최적화 방법을 제시할 뿐 전체 시스템의 에너지 소비를 최적화시키지는 못하게 되었다. 이에 본 논문에서는 이동기기에서 프로세서의 속도를 결정하는 과정과 스케줄러가 태스크의 우선순위를 결정하는 과정에 있어 단위 시간당 디바이스의 에너지 소비가 프로세서의 단위 시간당 에너지 소비보다 큰 현실을 반영하여, 태스크의 실행 중 필요한 디바이스의 전력 소모량을 기준으로 스케줄러가 프로세서 최적화 정책과 디바이스 최적화 정책 중 올바른 스케줄링 정책을 선택하여 프로세서의 속도를 결정하고 실행순서를 조절함으로써 시스템의 가용시간을 향상시키는 기법을 제안한다.
본 연구의 내용은 전력 반도체의 파워 싸이클링 수명을 시스템의 요구 수명에 맞추어 최적화하는 것이다. 파워 싸이클링 수명은 전력 반도체의 졍션과 방열판 간의 온도 상승에 의한 수명 싸이클으로 졍션과 방열판간의 온도 변화가 클수록 수명은 단축된다. 따라서, 전력 반도체의 졍션과 케이스간의 온도 상승을 최소화하기위하여 시스템에 최적화된 구동 방식을 찾는다. 정격 속도에 도달하는 가속 시간의 제한이 필요 없는 시스템의 경우는 가속도 및 가가속도를 낮추는 방법을 사용하였다. 정격속도에 도달하는 가속 시간이 제한되는 경우는 가속 시스위칭 주파수를 시스템이 허용하는 한 낮추는 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 엘리베이터를 모델로 사용하여 전력 반도체의 손실 및 수명을 최적화 하였다.
본 논문에서는 휴대용 카메라를 이용한 3차원 공간 재구성을 위해 카메라의 실시간 포즈를 정확히 추정할 수 있는 카메라 포즈 최적화 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 3차원 공간에서 6차원 자유도를 가지고 움직이는 카메라의 주행 거리와 추정 포즈들 사이의 관계를 3차원 포즈 그래프로 나타냈다. 그리고 이 포즈 그래프에 대표적인 포즈 SLAM 알고리즘인 g2o를 적용함으로써, 최적화된 카메라 포즈들을 계산해낸다. 본 논문에서는 TUM 대학의 벤치마크 데이터 집합을 이용해 다양한 성능 평가 실험들을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 카메라 포즈 최적화 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
작업관리 시스템인 배치처리 시스템은 한정된 공유자원을 동시에 요구하는 사용자들에게 시스템의 자원을 효율적으로 배분하여 주며, 제시된 다수의 작업들을 순차적으로 수행시켜 준다. 이러한 작업관리 시스템을 시스템 규모 사용자의 요구 조건에 맞게 최적화함으로써 시스템의 자원을 최대한 이용할 수 있게 하며, 다양한 사용자 요구에 적절한 자원 배분할 수 있도록 정의되어야 한다. NQS방식을 개선시켜 이종 모델로 구성된 NEC SX-5 및 SX-6을 단일시스템처럼 관리할 수 있도록 하였으며 다수의 연동 계산을 원활히 수행키 위한 큐 차등화 서비스방식을 적용시켜 사용자 대기 시간을 최소화시켰다. 본 논문에서는 NQS를 사용하여 이종 다중 노드의 연동 구성 방법과 이것의 최적화 방법 그리고, 노드간 load balancing을 최적 수행 방법 등을 소개한다.
모바일 어플리케이션에 활용되는 리소스의 경우 사용되지 않는 데이터가 포함되는 경우가 많이 존재한다. 시스템 환경에 대응하기 위해 여러 가지 형태의 리소스를 구축하고 어플리케이션 실행 시 시스템 환경을 분석하여 구축된 리소스 중 최적화된 일부를 활용하여 어플리케이션이 구동된다. 이 경우 사용되지 않는 리소스 데이터 증가로 인해 한정적인 시스템 저장소에 영향을 주게 되며 설치된 어플리케이션의 수가 증가될수록 낭비되는 공간 또한 늘어난다. 본 논문에서는 이러한 불용 리소스의 증가로 인한 시스템 성능 저하를 해결하기 위해 능동적인 빌드 시스템에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 어플리케이션 설치 이전에 시스템의 정보를 확인하고 이에 따라 최적화된 리소스만을 활용하여 실행파일을 빌드하고 사용자에게 제공하는 방법이다. 이 방법을 적용할 경우 어플리케이션 설치 용량이 줄어들고 불필요한 리소스의 제공으로 인해 발생할 수 있는 시스템 용량 부족 문제를 해결할 수 있을 것으로 판단된다.
신뢰도란 임의 시스템이 주어진 운용환경 하에서 의도한 기간 동안 의도된 기능을 정상적으로 수행할 확률로 정의된다. 신뢰도-중복 최적화 문제(RROP)는 비용, 무게 등의 제약내에서 시스템의 신뢰도를 최대화할 수 있는 최적의 부품을 선택하고, 부품수와 중복전략(활성/대기중복)을 결정하는 문제이다. 본 연구에서는 아리랑위성 2호의 다채널광학카메라(MSC) 시스템의 설계 구조를 바탕으로 RROP의 수리모형을 제시하고, NP-hard인 RROP의 해법으로써 병렬 개체군집최적화(PPSO) 알고리즘을 제안하였다. RROP 예제의 수치실험 결과는 계획된 수명기간에서 신뢰도를 최대화하는 시스템의 설계 구조를 제시한다.
지금까지의 선형 최적화에 대한 연구는 고전적인 최적화 기법인 비선형계획법과 유동해석법을 중심으로 생물의 진화 알고리즘을 바탕으로 한 유전자 알고리즘과 인공지능에 기초를 둔 신경망이론 등이 이용되어 왔다. 또한 최근 컴퓨터의 성능이 급속도로 향상됨에 따라 전산유체역학에 기초한 시뮬레이션 평가기법도 사용되고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 선형 최적화 방법을 제시하였다. 그리고 광역 최적해의 효과적인 검색과 빠른 접근을 위한 방법으로 네트워크 시스템을 기반으로 한 병렬분산 유전자 알고리즘 시스템(PDGAS)을 개발하였으며 그 성능을 기존의 진화 알고리즘과 비교${\cdot}$분석함으로써 선형 최적화의 가능성을 확인하였다.
진화프로그래밍(Evolutionary Programming : EP)은 최적화 문제에 있어서 매우 유용한 기법으로 자연선택의 원리를 모방한 탐색알고리즘이다. EP는 기존의 최적화 알고리즘에 비하여 여러해를 동시에 탐색하는 전역탐색(global search)방법이므로 국부수렴(local convergence)의 가능성이 줄어들고, 최적화 파라메터 영역의 연속성과 미분치의 존재성과 같은 조건이 필요 없는 장점을 갖는다. 이러한 장점에도 불구하고, EP의 탐색영역이 초기조건 및 최적화 파라메터들의 랜덤 생성 그리고 최적화에 필요한 전략적 파라메터들에 의하여 탐색 영역이 결정되고, 수렴성이 느린 단점을 갖는다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 빠른 수렴성과 다양성을 갖는 개선된 EP을 제안하고, 제안된 방향성 벡터를 갖는 개선된 EP를 함수 최적화 문제에 적용하여 그 성능의 유용성을 보이고자 한다.
임베디드 소프트웨어의 경우, 시스템 제약으로 인해서 일반 소프트웨어에 비해 최적화의 역할이 상대적으로 매우 중요하다. 본 논문에서는 임베디드 시스템 환경에서 다양한 코드 최적화 기법을 적용하고 각 최적화 기법의 성능 향상기여도를 평가하여, 다양한 최적화 전략에 대한 효율성을 분석하였다. 이는 향후 임베디드 소프트웨어 엔지니어를 위한 코드 최적화 가이드라인으로 활용되거나, 자동화된 최적 임베디드 코드 생성을 위한 기초 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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