• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.12
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• pp.83-89
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• 2013

본고에서는 차세대 무선 네트워크의 특징인 네트워크 초고밀화 (hyper-densification)와 네트워크 복잡도 증가를 살펴보고, 확장 가능한 (scalable) 무선 네트워크 설계 기술의 필요성이 증대하고 있음을 살펴본다. 획일적인 프로토콜 및 기능 규격으로는 확장 가능하고 주변환경의 변화에 적응적으로 최적화할 수 있는 네트워크를 구축하기 어려우므로, 3GPP 등의 무선 표준에서도 지능적인 소프트웨어를 통한 구현적 최적화를 강화하는 경향이 증가하고 있음을 살펴본다. 이를 위하여 지능적 적응최적화 프레임워크 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 각 통신 노드들이 다양한 정보를 수집하고 다른 통신 노드들과 필요에 따라 서로 통신 및 협력하며 각자의 정책 (policy)들을 적응적으로 최적화하는 방안이 고려되어야 할 것이다. 특히, 다양한 이론적인 도구들이 평가 되어야 하고, 각 네트워크 성능 지표별로 복수개의 이론적 도구들이 경쟁하며 발전할 것으로 예상된다. 3GPP 표준의 SON (Self-Optimizing Network) 기술들과 전력 소모 최적화 등은 이러한 프레임워크의 매우 적절한 적용 분야가 될 수 있을 것으로 기대된다. 게임 이론을 포함한 몇 가지 가능한 이론적 도구들의 무선 네트워크 활용 예들을 살펴본다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.3
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• pp.587-592
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• 2018

An adaptive beam forming system using a phased array antenna improves communication quality by beam forming adaptively to a communication environment having an interference signal. For adaptive beam forming, a good combination of the phases of the excited signals to each radiating element of the phased array antenna should be calculated. In this paper, improved particle swarm optimization algorithm that adds a re-spreading procedure according to particle density was proposed to increase the probability of good phase shift combination output.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.779-783
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• 2010

최근 들어 그 심각성을 더하고 있는 이상기후 현상으로 가용 수자원의 변동이 커지고 있으며, 이에 따라 수자원의 효율적인 운영이 요구되고 있다. 그러나 효율적인 운영을 위해서는 미래 유입량의 불확실성의 고려하고, 홍수 조절용량의 확보하면서도, 용수공급을 위한 저수량을 확보하고, 수력 발전을 해야 하는 복잡한 상황을 모두 고려하여야한다. 이러한 복잡한 시스템에서 하나의 최적화 기법으로는 모든 고려사항들을 만족시키는 최적해를 찾는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 그러므로 저수지 운영의 최적화를 위한 연구에서 한 가지 이상의 기법을 조합하는 기법을 사용하게 되었다. 이러한 기법은 각 기법의 장점을 취하고 각각의 한계를 극복하기 위해 주로 사용되었다. 본 연구에서는 저수지 운영 최적화를 모의하기 위하여 대청댐에서의 저수위, 유입량, 용수이용량 등을 고려하여 방류량의 예측을 동적 계획법(Dynamic Programming Model)으로부터 동적 신경망(Dynamic Neural Network Model)과 적응 퍼지 제어기법(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 개발하여 실제 방류량과 세 가지 최적화 방법에 의한 결과를 비교 검정하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 동적 신경망과 적응 퍼지 제어기법에 의한 최적화 모의가 동적 계획법에 비해 시스템의 구축이 쉽고 유연하다. 둘째, 퍼지추론의 Membership 함수의 구축에 따라 단시간에 많은 양의 강우가 발생하는 국지성 강우에 대해서도 최적 방류량을 예측할 수 있다. 셋째, 저수지 운영 과거자료의 부족과 불확실성을 해결하면, 보다 용이하고 양호한 예측결과를 얻을 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.189-192
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• 1998

본 논문에서는 희소어레이 구조를 응용한 선형제약형 적응어레이 처리기를 제안하였다. 다경로 환경하에서 간섭신호의 제거에 효과적인 공간유화방법을 사용하여 제안된 어레이 처리기의 성능을 분석평가하였다. 선형어레이와 최적화된 센서간격으로 이루어진 선형어레이와 정상어레이 간의 성능을 비교하였다. 실험결과 최적화된 희소어레이를 이용한 선형제약형 적응어레이의 성능이 정상어레이의 성능에 버금가는 것으로 나타났다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.43 no.8 s.350
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• pp.69-76
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• 2006

In this paper, we propose blind adaptation strategies for decision feedback equalizer (DFE) optimizing the operation mode between acquisitionand tracking modes based on adjustable soft decision devices. The proposed schemes select an optimal soft decision device to generate feedback samples for the DFE at a given noise to signal ratio, and apply corresponding adaptation rules which combine a blind infinite impulse response (IIR) filtering adaptation and the decision-directed least mean squared (DD-LMS) DFE adaptation. These adaptation approaches attempt to achieve not only smooth transition between acquisition and tracking of DFE but also mitigation of error propagation.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.13 no.4
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• pp.207-210
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• 2012

Genetic algorithms(GA) are well known and very popular stochastic optimization algorithm. Although, GA is very powerful method to find the global optimum, it has some drawbacks, for example, premature convergence to local optima, slow convergence speed to global optimum. To enhance the performance of GA, this paper proposes an adaptive partitioning-based genetic algorithm. The partitioning method, which enables GA to find a solution very effectively, adaptively divides the search space into promising sub-spaces to reduce the complexity of optimization. This partitioning method is more effective as the complexity of the search space is increasing. The validity of the proposed method is confirmed by applying it to several bench mark test function examples and the optimization of fuzzy controller for the control of an inverted pendulum.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.203-207
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• 2007

본 논문에서는 낮은 해상도의 영상을 높은 해상도의 영상으로 변환하는 과정에서 최적화된 매개변수를 적용하는 적응적 3차 회선 보간 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 주어진 영상 신호에 3차 회선 보간 기법을 수행하여 높은 해상도로 변환시킨다. 변환된 영상 신호는 다시 3차 회선 보간 기법으로 변환 과정을 통해 처음 주어진 원 영상 신호와 같은 해상도로 변환시킨다. 여기서 변환된 영상 신호와 원 영상 신호의 차이를 최소로 만드는 매개변수는 적응적으로 최적화된다. 적응적으로 최적화된 매개변수는 보간 커널을 최적화하여 3차 회선 보간 기법의 성능을 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 알려진 여러 영상으로 기존에 존재하던 보간 기법들과 비교하는 실험을 하고, 도출된 실험 결과를 객관적인 지표로 제시하여 우수함을 입증한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.705-710
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• 2006

인터넷의 성장과 함께 인터넷 상의 비디오 스트리밍은 콘텐츠 전달에 중요한 수단이 되었다. 기존의 비디오 전송 방식은 사용자 터미널에 하나의 압축된 비디오를 스트리밍하는 것이었으나 최근 다중 뷰 비디오 코딩은 다른 시각 각도에 비디오 스트리밍 서비스를 지원하는 새로운 어플리케이션이 되었다. 따라서 단일 비디오는 다른 초점을 갖는 여러 독립된 비디오 스트림으로 구성되며 이는 더 많은 대역폭을 요구한다. 하지만 시간에 따라 네트워크의 대역폭이 변하는 경우, 계획된 비트율에 따라 콘텐츠의 비트량을 조절하여 양질의 콘텐츠 제공을 보장하기 어렵다. 따라서 트랜스코딩은 가변적인 네트워크의 대역폭에 적응하기 위한 필수적인 처리 단계가 되었다. 본 논문에서는 동시에 다중 비디오의 선택 및 트랜스코딩을 함께 고려하는 최적화 방법을 기반으로 한 스트리밍 다중 뷰 비디오의 최적 적응 프래임워크를 제안한다. 최적화된 비디오 스트림의 집합은 네트워크 대역폭, 트랜스코딩 코스트와 같은 제한을 만족하고 최적의 인지적 화질을 갖도록 선택되거나 트랜스코딩될 수 있으며 이는 MCKP로 모델링될 수 있다. 또한 트랜스코딩시 R-D 커브 상에 최적의 점을 얻기 위해 분리계획법이 적용하며 결과를 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• v.2
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• pp.121-124
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• 2006

본 논문에서는 고정비용수송문제와 같은 다양한 네트워크 최적화 문제들에 적용될 수 있는 새로운 진화 알고리즘을 소개한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 진화 알고리즘과 비교에서 두가지 다른 특징을 지닌다. 첫째, 해 표현법이 다르다. 초기에, 모든 유전인자 값이 '0'으로 설정된다. 둘째, 각 해들은 일치하는 적합도 값에 따라 일종의 라마크식(Lamarckian) 적응 과정을 수행한다. 제안하는 적응적 진화 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 고정비용수송문제에 적용하였으며 또한 동시에 제안하는 알고리즘을 최적화하기 위해 다양한 실험을 수행하였다. 결론적으로, 제안하는 알고리즘은 기존에 고정비용수송문제를 위해 제안된 가장 우수한 알고리즘보다 더 우수한 성능을 보여주었다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.31 no.4
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• pp.55-64
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• 2016

컴퓨터 시스템을 위한 소프트웨어 개발에 있어 성능 최적화는 하드웨어 및 운영체제에 대한 전문 지식과 다양한 상황을 고려할 수 있는 숙련을 필요로 하는 매우 어려운 작업으로 알려져 있다. 특히, 임베디드 시스템의 경우 사용되는 하드웨어와 운영체제의 종류가 매우 다양하여 임베디드 소프트웨어의 성능 최적화에는 더욱 많은 시간과 노력이 요구된다. 자가적응형 컴퓨팅은 소프트웨어 개발에 있어 성능 최적화 작업 노력을 최소화하기 위한 기술로 소프트웨어 실행을 실시간으로 감시하면서 소프트웨어 실행에 관여하는 다양한 컴퓨터 시스템 리소스들을 제어하여 소프트웨어가 요구하는 성능을 자동으로 맞춰주는 컴퓨팅 기술이다. 본고에서는 자가적응형 컴퓨팅 기술 현황을 살펴본 후 임베디드 디바이스를 위한 자가적응형 컴퓨팅 기술 개발 사례를 소개한다.