진화 가능한 하드웨어는 사용 환경에 대해 유연하며, 목표 하드웨어에 대해 다양한 최적해를 가질 수 있는 특성이 있다. 하지만 일반적인 유전 알고리즘을 적용할 경우 이러한 특성을 충분히 살리기 힘들기 때문에 niching 방법을 적용하면, 해공간에서 보다 널은 범위의 해를 탐색해 낼 수 있으며, 일정 수준 이상의 다양성을 유지 할 수 있을 뿐만 아니라 보다 빠르게 최적해에 접근할 수 있다. 실험결과 clearing 알고리즘이 보다 우수한 탐색능력을 보여주었다 본 논문에서는 적합도 공유와 clearing을 통한 niching 방법을 진화 하드웨어에 적용하고, 실험을 통해 그 성능을 비교한다.
Successor representation (SR) 은 두뇌 내 해마의 공간 세포가 인지맵을 구성하여 환경을 학습하고, 이를 활용하여 변화하는 환경에서 유연하게 최적 전략을 수립하는 기전을 모사한 강화학습 방법이다. 특히, 학습한 환경 정보를 활용, 환경 구조 안에서 목표가 변화할 때 강인하게 대응하여 일반 model-free 강화학습에 비해 빠르게 보상 변화에 적응하고 최적 전략을 찾는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 SR 기반 강화학습 알고리즘이 보상의 변화와 더불어 환경 구조, 특히 환경의 상태 천이 확률이 변화하여 보상의 변화를 유발하는 상황에서 어떠한 성능을 보이는 지 확인하였다. 벤치마크 알고리즘으로 SR 의 특성을 목적 기반 강화학습으로 통합한 SR-Dyna 를 사용하였고, 환경 상태 천이 불확실성과 보상 변화가 동시에 나타나는 2-stage 마르코프 의사결정 과제를 실험 환경으로 사용하였다. 시뮬레이션 결과, SR-Dyna 는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화에는 적절히 대응하지 못하는 결과를 보였다. 본 결과를 통해 두뇌의 강화학습과 알고리즘 강화학습의 차이를 이해하여, 환경 변화에 강인한 강화학습 알고리즘 설계를 기대할 수 있다.
This paper presents the active control of a flexible cantilever beam vibration. The cantilever beam was excitied by a steady-state harmonic and white noise point force and the control was performed by one piezo ceramic actuator bonded to the surface of the beam. An adaptive controller based on filtered-x LMS algorithm was used and the controller was defined by minimizing the square of the response of error sensor. In the experiment, gap sensor was used as an error sensor while the sinusoidal or white noise was applied as a disturbance. In the case of sinusoidal input, more than 20 dB of vibration reduction was achieved over all range of the natural frequencies and it takes 5 seconds to control the vibration at first natural frequency and 1 second at other natural frequencies. In the case of white noise input, 7 dB of vibration reduction was achieved at the first natural frequency and good control performance was achieved in the considered whole frequency range. Results indicate that the vibration of a flexible cantilever beam could be controlled effectively when the piezo ceramic actuator was used with filtered-x LMS algorithm.
발전소 설비에서 케이블 포설을 위한 설계는 발전소 설비에 사용되어지는 케이블 유형의 다양한 형태로 인해 매우 많은 시간이 요구되고 매우 중요한 과제이다. 케이블 포설 설계 시 레이스웨이(Raceway)는 출발지(Source) 장비로부터 목적지(Destination) 장비까지의 케이블 트레이(Tray) 및 콘디트(Conduit)의 포설 구간을 의미한다. 기존의 케이블 포설 설계 과정은 모두 수기에 의해 작성되어 인적/시간적 투자손실이 크고, 케이블의 누락 및 케이블 오버필(Over Fill)과 같은 비효율적인 손실이 빈번히 발생한다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 발전소 케이블 포설 설계를 위한 레이스웨이의 유연한 케이블 오버 필(Fill) 체크 기반의 자동화된 케이블 라우팅 경로 계산 알고리즘을 구현하였고, 제안한 자동화 케이블 라우팅 설계기법은 케이블 위치의 변화에도 유연한 레이스웨이 계산이 가능하다. 구현 결과, 케이블 라우팅 설계 프로그램은 발전소 케이블 포설 설계 사양을 준수하면서 케이블 라우팅 경로를 효과적으로 설정하고, 케이블 포설 설계 시간을 기존 대비 크게 단축하는 성능을 얻을 수 있었다.
집적 회로(integrated circuit)의 제작시 설계 규칙에 유연성이 있는 심볼릭 레이아웃 방식의 시스팀 구성을 칩 설계에 적용하는 경우 그 방법을 알아 보았으며, 시스팀의 툴들로서 graphical 에디터의 명령어, 컴팩터의 알고리즘 그리고 영역 탐색에 사용되는 데이터 구조 등을 알아보았다.
In this paper, we suggests a WIP(work in process) of FMS analysis methods based on the Genetic algorithm. We conjoined both the assignment and the scheduling problem in order to create a new representation scheme for a chromosome and a mutation operators.
본 논문에서는 1차원 스트링과 2차원 텍스트를 유동적으로 정렬하는 소위 1-2차 연성 정렬 문제를 정의하고, 이 문제를 위한 동적 알고리즘을 제시하고, 응용 예를 보인다. 문제의 패턴은 그 길이가 주어져 있지만 그 형체가 유연성을 갖고 있어 변형될 수 있다는 점이 지금까지 연구되어온 패턴 매칭 문제와 다르다.
처리 요구 조건이 주기적으로 발생하는 데이터들은 전송이나 재생시 시간적인 제약조건을 가진다. 일반적인 실시간 스케줄링 알고리즘은 이러한 연속성을 고려하지 아니하므로 멀티미디어 데이터를 스케줄링하기에 적절하지 않다. 비율조정 비례지분 스케줄러는 멀티미디어 데이터의 연속성을 고려하여 설계된 스케줄링 알고리즘으로 태스크가 자신의 지분보다 더 많은 자원을 할당 받지 못하도록 제어하기 위해 비율조정기를 사용한다 그러나 엄격한 비율조정기로 인해 자원 할당의 공정성을 보장하지 못하게 된다. 이는 과부하상황에서 시스템의 성능이 급격하게 감소되는 원인 이 된다 본 논문에서 제시하는 수정된 비례지분 스케줄러는 연속성, 시간 제약성과 같은 멀티미디어 데이터의 특성을 고려할 뿐만 아니라 비율조정 기를 수정하여 자원 할당의 공정성을 유지하고 과부하시에 성능이 점진적으로 저하되게 한다. 또한 우선권 정책을 사용하여 문맥교환 횟수를 줄인다. 본 논문에서 제시하는 스케줄링 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 스케줄링 알고리즘의 유연성을 측정할 수 있는 평가 방법을 제시하고, 평가 결과를 보인다.
타원곡선 암호시스템은 작은 키 길이로 인하여 스마트카드, 센서 모트와 같은 메모리, 계산 능력이 제약된 장치에서 사용하기에 적합하다. 본 논문에서는 이러한 장치에서 타원곡선 서명 알고리즘 검증 (uP+vQ, u, v: 상수, P, Q: 타원곡선 위의 점)의 주된 계산인 다중 상수배를 효율적으로 계산하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 부분 윈도우와 Interleave 방법에 기반을 둔 것으로서 어떠한 크기의 사전계산 테이블이라도 이용할 수 있을 뿐만 아니라, 해당 테이블에서 최적의 nonzero 밀도를 제공한다. 또한 상수 리코딩이 테이블 조회를 사용하지 않고 상수배 계산과 함께 진행되기 때문에 기존의 다른 알고리즘에 비하여 더욱 메모리를 절약할 수 있다. 실험을 통하여 163비트의 u, v와, 233 비트의 u, v에 대하여 uP+vQ를 수행하는 데 필요한 계산량을 사전계산 테이블의 크기에 따라 비교함으로써 최적의 테이블 크기는 각각 7, 15임을 알아낼 수 있었다.
본 논문은 제조설비의 자율제어와 상태판별 알고리즘을 위한 시멘틱 모델링 기술에 대해 소개한다. 디지털 트윈 기술과 스마트 팩토리의 다양한 ICT 기술의 발전으로 제조업은 새로운 생산 관리모델이 구축되고 있다. 발전된 스마트 제조기술을 바탕으로 상태판별 알고리즘은 자율제어와 공장 내의 설비 문제를 빠르게 파악하고 대처하기 위한 방법론으로 제시되었다. 그러나 기존의 상태판별 알고리즘은 사용자 또는 관리자에게 그리드 맵을 통해 주요 정보를 알려주고, 이에 대처하는 방향으로 제시되었다. 하지만 스마트 제조기술의 고도화와 방향성은 유연 생산과 소비자 니즈에 맞춘 생산등으로 다변화 하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 시멘틱 기반의 Linked List 자료구조를 이용하여 공장을 설계 구축하고 그래프 기반 정보를 통해 사용자 또는 관리자에게 필요한 정보만을 제공하여 관리의 효율성을 높일 수 있는 기술을 소개한다. 이러한 방법론은 유연 생산과 다품종 소량 생산 등에 적합한 구조로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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