이논문은 nckdnjs 하리퍼큐브에서 O(m+n-1) 이내에서 크기 m인 메세지를 브로드캐스트 하는 파 이프라인 브로드캐스트(pipelined broadcast)를 제안한다. 이것은 도달가능집합(reachable set)으로 부터 유도된 복제 나무(replication tree)를 이용한다. 이 브로드캐스트방식은 O(m[n/log(n+1)])의 수행시간을 갖는 Ho-Kao 의 알고리즘에 비해 성능이 크게 개선된 결과이다. 브로드개스트 통신은 메시지 복제 기능을 갖는 all-port 휨홀 라우터를 이용한다. 이 논문은 알고리즘 기술 및 실제 구현시 이전 방식들과의 성능비 교도 제시한다.
본 논문은 통신 오버헤드의 정확한 특성을 사용하여 병렬처리를 위한 사상 기법을 표현했다. 목적 함수의 집합은 시스템 그래프에 문제 그래프를 사상하는 것의 최적화 를 평가하기 위해서 정형화했다. 이것 중에 하나는 병렬처리의 실시간 응용에 특히 적절하다. 목적함수는 문제 그래프에서 연결선이 가중치를 갖고 있고, 시스템 그래프 에서 연결선을 위해 명목거리보다 실제거리를 고용했다는 점에서 기존의 것과 차이가 있다. 이것은 통신오버헤드를 더 정확하게 측량할 수 있다. 효율적인 사상 기법이 목적함수를 위해서 개발되었고, 초기할당과 쌍교환의 두 단계에서 최적화 과정이 이루 어진다. 이 사상 기법은 시스템 그래프로서 하이퍼큐브를 사용하여 테스트했다.
차량을 구성하는 엔진, 미션, 현가, 제동, 조향장치 등 다양한 장치 중에서 현가 장치는 타이어와 차체 사이에 설치되어 노면에 의한 차량의 진동을 억제하여 승차감을 향상시키고 차륜과 노면 사이에 적절한 접지력을 유지시켜 차량의 조정안정성을 향상시키는 등 차량역학적인 측면에서 많은 영향을 미치는 장치 중의 하나이다. 본 연구에서는 차량용 현가 장치의 충격 흡수기를 실제 특성과 유사한 상세 모델로 모델링하고, 충격 흡수기의 주요 설계변수의 불확실성을 통계적으로 고려하여 설계변수의 불확실성이 현가 장치의 동적 특성에 미치는 영향에 대하여 연구하였다.
MRNS(Mixed Radix Number System) 네트워크는 슈퍼컴퓨터나 MIMD의 모 델로 널리 쓰이고 있으며 많은 연구가 진행되고 있는 하이퍼큐브의 일반적인 대수학적 모델이다. 본 논문에서는 MRNS 네트워크상에서 메세지의 전송 알고리즘을 연구 하였다. 우리가 이 네트워크상에서 임의의 발신 노드부터 수신노드까지 n개의 패킷들을 동시에 보내려고할 때 이들 패킷들의 빠르고, 안전하게 수신 노도까지 도달하기 위해서는 1번 째의 경로가 다른 모든 경로들로부터 node-disjoint 되어야 한다. 이를 위해 우리는 특수한 메트릭스인 HCLS(Hamiltonian Circuit Latin Squre)[1〕를 응용하여 선형 병렬 전송알고리즘을 개발하였다.
본 논문에서는 논리합성 단계에서의 전력최소화를 위한 새로운 전력소모함수를 제안하고 이의 공통표현추출 과정에의 적용방법에 대해 기술한다. 제안된 새로운 전력소모표현은 노드의 표현 및 구현이 복합게이트(complex gate)로 이루어진다는 가정아래 각 노드에서의 정전용량(capacitance)과 그 스위칭 활동량(switching activity)을 반영하되 정전용량은 노드의 입력 수에 비례한다고 가정한다. 공통 표현 추출, 즉 커널(kernel) 과 큐브(cube) 추출은 사각형 커버링(rectangle covering) 문제로 변환될 수 있으며 본 논문에서는 이러한 과정에서 각 노드의 전력소모 표현을 어떻게 이용하는지 기술하고 실험을 통해 SIS-1.2의 결과와 비교한다.
의사결정 지원시스템에서 작업자들은 대량의 데이터 집계 연산을 요구하며, 데이터에 대한 정확한 응답보다는 경향 분석에 더 많은 관심을 가진다. 그러므로 정확한 응답보다 빠른 근사 질의응답을 제공하는 것이 필요하며 그것을 실현하기 위한 근사질의 응답 기법의 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존 연구들의 단점을 보안하고 근사 응답의 정확성을 향상시킬 수 있는 Fuzzy C-Means (FCM) 클러스터링 기반 Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)을 이용한 근사 질의응답 기법을 제안한다. FCM-ANFIS을 이용한 근사 질의응답 기법은 다차원 데이터의 지식 표현 모델을 생성함으로써 거대한 다차원 데이터 큐브에 직접적인 접근 없이 집계 질의 수행이 가능하다. 비교실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 NMF 기법보다 근사 질의응답의 정확성이 향상되었음을 확인한다.
It takes long time in numerical simulation because structural design for tire requires the nonlinear material property. Neural networks has been widely studied to engineering design to reduce numerical computation time. The numbers of hidden layer, hidden layer neuron and training data have been considered as the structural design variables of neural networks. In application of neural networks to optimize design, there are a few studies about arrangement method of input layer neurons. To investigate the effect of input layer neuron arrangement on neural networks, the variables of tire contour design and tension in bead area were assigned to inputs and output for neural networks respectively. Design variables arrangement in input layer were determined by main effect analysis. The number of hidden layer, the number of hidden layer neuron and the number of training data and so on have been considered as the structural design variables of neural networks. In application to optimization design problem of neural networks, there are few studies about arrangement method of input layer neurons. To investigate the effect of arrangement of input neurons on neural network learning tire contour design parameters and tension in bead area were assigned to neural input and output respectively. Design variables arrangement in input layer was determined by main effect analysis.
항공기의 기체 생존성에 있어서 연료탱크는 중요한 부분이다. 회전익 항공기의 연료탱크는 자기 밀폐성과 내충돌성의 기능을 필요로 한다. 이에 따라 고기능유연연료탱크를 필요로한다. 이 논문에서는 상용 소프트웨어인 MSC.DYTRAN을 이용하여 연료탱크의 낙하시험을 시뮬레이션 하였다. 연료탱크 낙하 시험 시 시험 큐브의 파손 없이 내충돌성 요구조건을 만족하는지 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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