본 논문에서는 경험적 최적화 알고리즘인 타부 탐색법을 이용한 배전계통 선로 재구성 시스템을 개발하였다. 제안한 알고리즘은 PC Clustering으로 병렬 처리하여 배전계통 선로 재구성 문제의 최적해 탐색에 소요되는 계산시간을 단축하고, 배전자동화 시스템의 성능개선을 도모하고자 한다. 개발한 PC Cluster System은 이용자의 편의를 위해서 MS Windows환경에서 구축하였고, Visual C++환경에서 개발하였다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위해 참고 문헌의 예제 계통에 적용한 후 종래의 방법에 의해 구한 재구성 방안과 비교함으로써 제안한 방법의 유용성을 입증하였다.
재구성 구조를 위한 자동화된 툴의 개발에 있어서 명령들을 재구성 구조에 맵핑하기 위한 알고리즘의 개발은 가장 중요한 부분 중의 하나이다. 본 논문에서는 리소스가 한정된 Coarse-Grained 재구성 구조에 명령들을 맵핑하기 위한 알고리즘을 개발하고 이를 위한 휴리스틱을 제시하였다. 제안된 알고리즘에서는 하드웨어 리소스 사용에 대한 명령 할당과 라우팅 경로 할당을 사이클 기반의 타이밍 모델을 통해서 동시에 고려하였다. 제안된 알고리즘은 통신에 사용되는 리소스의 사용 및 전역 메모리 접근을 리스트 스케줄링을 기반으로 최소화한다. 리스트 스케줄링에서 맵핑되어야 할 명령들은 대상 어플리케이션의 데이터 플로우의 일반적인 특성들로 우선순위가 결정되게 된다. 제안된 맵핑 알고리즘의 대한 평가를 통해서 볼 때 전역 메모리 자원의 소모 및 수행 시간면에서 상당한 성능향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 참고문헌의 배전계통 재구성 문제에 적용해본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색 시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.
본 논문에서는 재구성가능한 메쉬에서 유향 사이클 그래프의 각 정점별 이웃 정보만 가지고 유향 사이클을 구성하는 정점들의 순서를 찾는 문제를 고려한다. 이 문제는 순차 알고리즘으로는 선형 시간에 해결되는 문제이지만 선형 시간보다 낮은 차수의 병렬 알고리즘을 고안하는 것은 어려운 문제이다. 모든 종류의 다각형은 유향 사이클 그래프에 해당하므로, 이 문제에 대한 해는 다각형의 정점별 이웃 정보로부터 다각형을 구성해야 하는 문제의 해결에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 정점의 수가 n인 유향 사이클 그래프의 정점 순서를 구하는 문제를 $n{\times}n^2$ 크기의 재구성가능한 메쉬에서 상수 시간에 해결하는 병렬 알고리즘을 제시한다.
본 논문은 회전 테이블에서 취득된 영상으로부터 카메라 교정을 위한 강건한 기본 행렬을 계산하기 위한 새로운 알고리즘과 적은 수의 영상만을 이용하는 키 프레임 선택 알고리즘을 통해서 전방향 3차원 영상 재구성 시스템을 구현하였다. 비 교정영상에서 3차원 영상 재구성을 위해서는 카메라 교정 작업이 필수이다. 카메라 교정 과정은 기본 행렬로부터 추정 할 수 있는데, 정확한 기본 행렬의 추정이 선행되어야 한다. 단일 축 회전 움직임은 몇 가지 고정된 특성을 가지고 있는데, 이러한 특성은 영상간의 아웃라이어를 제거하는데 이용되고, 기본 행렬을 구하기 위한 새로운 알고리즘을 제공한다. 또한 제안한 키 프레임 선택 알고리즘을 통해서 선택된 영상의 사영 행렬을 정렬 시킨 다음, 재구성된 3차원 데이터들을 정합시킴으로서 전방향 3차원 영상 재구성을 구현한다. 자체 제작한 영상 취득 시스템(Potonovo)을 통해서 취득한 실제 영상을 대상으로 기존의 기본 행렬 방법 및 키프레임 선택 방법들과 비교 실험을 통하여 제안된 방법들이 더 우수함을 확인하였다.
목적: 부채살 단일광자단층촬영(SPECT)은 공간분해능과 민감도를 개선하는 것으로 알려져 있다. 보다 정확한 영상을 얻고 인체에 대한 SPECT의 영상화 과정을 정확하게 묘사하기 위하여 평행 데이터로 재배열하는 과정 없이 직접 부채살 데이터를 이용하여 재구성하는 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 다양한 부채살 재구성 알고리즘을 구현하였고 각 방법의 성능을 비교하였다. 대상 및 방법: 선추적법을 적용하여 부채살 투사기와 이로부터 얻은 데이터를 직접 재구성할 수 있는 FBP, EM, OS-EM과 MAP-EM OSL 알고리즘을 구현하였다. OSL 알고리즘의 경우에는 membrane과 thin plate prior를 사용하였다. 직접 부채살 데이터를 재구성하는 방법의 성능을 평가하기 위해 양방향 최근접 이웃, 양방향 1차와 양방향 3차 보간법을 사용하여 재배열된 평행 데이터를 얻었고 이 데이터를 기존의 평행 데이터에 대한 EM 알고리즘을 사용하여 재구성하였다. Hoffman 두뇌와 Shepp/Logan 팬텀으로부터 얻은 잡음 없는 데이터와 잡음 있는 데이터는 각 방법으로 재구성하였으며 퍼센트 오차를 계산하여 각 재구성된 영상을 비교하였다. 결과: Thin-plate 사전 분포함수를 사용한 OSL 방법이 가장 낮은 오차를 가지며 잡음으로 인한 결과 영상의 불안정성을 효과적으로 제어함을 확인할 수 있었다. 부채살 데이터를 평행 데이터로 재배열시 양방향 1차 보간법이 정확성과 계산 시간 측면에서 가장 효율적인 방법임을 확인하였다. 재배열된 평행 데이터의 EM결과에 비해 직접 부채살 데이터를 재구성하여 얻은 결과영상이 더 정확하게 재구성되었다. 결론: 본 연구에서는 평행 데이터로 재배열한 경우에 비하여 보다 정확한 영상을 재구성하는 직접 부채살 재구성 알고리즘을 구현하였으며 이는 정량적으로 월등히 개선된 결과를 제공함을 확인하였다.
본 연구에서는 오토인코더의 재구성 오류의 임계값을 이용하여 가스 시설에서의 작업이 정상 작업인지 비정상 작업인지를 판단하는 알고리즘을 구축하였다. 이 알고리즘은 정상 작업의 시계열 데이터만으로 오토인코더를 학습하여 최적화된 정상 작업의 재구성 오류의 임계값을 도출한다. 이 알고리즘을 새로운 작업의 시계열 데이터에 적용하여 재구성 오류를 구한 다음 이것을 정상 작업의 재구성 오류 임계값과 비교하여 정상작업인지 비정상 작업인지를 판별한다. 이 알고리즘을 학습하고 검증하기 위해서 가상의 가스 시설에서의 작업을 규정하고 정상 작업 데이터로만 이루어진 학습 데이터 세트와 정상 작업과 비정상 작업 데이터를 모두 포함한 검증 데이터 세트를 구축하였다.
정렬되지 않은 3차원 측정 점들로부터 이들을 근사하는 표면을 재구성하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 경계면 축소포장 방식에 의한 표면 재구성 방법 (shrink-wrapped boundary face : SWBF)으로, 측정 점으로부터 경계셀과 경계면을 구해 초기 메쉬를 생성하고 이를 연속적으로 축소하는 방식에 의해 표면을 재구성한다 제안된 방법은 기존의 표면 축소포장 방식의 메쉬 생성 방법의 문제점인 물체의 토폴로지에 대한 제악이 없이 어떠한 형태의 표면 재구성에도 적용이 가능하며, 기존 방법이 축소 단계에서 각 메쉬 정점에 대한 최단거리 측정점을 찾는 전역 탐색을 해야 하는데 비해 지역 탐색만으로 최적의 측정 점을 찾을 수 있으므로 처리 시간 측면에서도 우월하다. 실험을 통해 제안된 표면 재구성 알고리즘이 측정 점들간의 관계를 알 수 없는 정렬되지 않은 3차원 정들에 대한 표면 재구성에 매우 안정적이고 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 새로운 가상 토폴로지 재구성 기법을 제안하여 WDM 기반의 클러스터 시스템 구현을 위한 이론 연구를 수행하였다. 제안 기법의 핵심 아이디어는 파장 할당이 요구되는 연결 요청을 최대한 이어서 집합을 형성하는 것으로, 각 집합은 서로 소이며 집합 내의 연결 요청들 중에는 링크의 중복이 일어나지 않도록 한다. 이러한 조건을 만족하도록 집합을 형성한 후, 각 집합마다 파장을 하나씩 할당한다. 이는 일괄적으로 재구성을 수행하는 방법이다. 제안된 기법은 OWns 시뮬레이션도구를 사용하여 측정한 결과, 블로킹 확률 및 ADM 이용률 측면에서 First-fit 기법에 비해 10% 정도의 블로킹 감소율과 30% 정도의 ADM 이용률이 향상되었음을 보였다.
Lin Zhang;Lee, Kyung-hee;Youn, Chan-Hyun;Shim, Eun-Bo
한국통신학회논문지
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제27권8C호
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pp.729-740
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2002
본 논문에서는 광 인터넷 망의 가상망 재구성을 위하여 최적의 망 재구성 정책을 고려한 보상-비용 함수를 최대화하는 다단계 결정 문제로 정의 하였다. 그리고 트래픽 요구사항을 만족하기 위해서 노드 교환 기법에 근거한 새로운 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 또한 트래픽 예측 기법을 사용하여 휴리스틱 알고리즘에 의해 발생하는 근사 문제를 해결 하고, 이를 바탕으로 트래픽 예측 다단계 재구성 정책을 제안하였다. 실험결과 다단계 재구성 정책은 물리적 자원이 제한된 환경에서 기존의 방법에 비해 뛰어난 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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