본 논문에서는 센서 네트워크에서 효율적인 조인 처리를 수행하여 통신비용을 최소화할 수 있는 인-네트워크 조인 기법인 SBJ(Semi & Bloom Join)를 제안하였다. SBJ는 하이브리드 기법으로 배터리 소모를 줄이기 위하여 송, 수신하는 데이터의 크기를 줄이는 방법으로 블룸 필터(Bloom Filter)를 이용하여 데이터의 내용을 필터링하도록 하였다. 기존 데이터 대신 작은 크기의 필터링 된 값을 전송함으로써 배터리 소모를 줄이게 된다. SBJ는 조인 처리의 이른 단계에서 조인 결과에 해당되지 않는 데이터를 제거하여 불필요한 통신비용을 감소하여 통신비용을 최소화하기 위한 네트워크 내에서 효율적인 조인 질의 수행 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 조인 기법들과 비교한 결과 SBJ 기법은 블룸 필터를 이용하여 데이터를 필터링 함으로서 센서 노드 배터리 소모량을 크게 줄였으며, 통신 반경에 대한 통신비용도 훨씬 효과적이었다.
유비쿼터스(Ubiquitous)환경과 같이 외부로부터 입력되는 데이터가 stream의 형식으로 실시간으로 들어오고, 입력의 끝을 알 수 없는 환경에서는 기존의 join방식으로는 문제를 해결 할 수 없다. 또한 이러한 환경 하에서는 데이터의 크기나 특성이 모두 다르고 네트워크 상태에 따라 입력이 많은 영향을 받게 된다. 이런 stream환경의 join연산을 위하여 double pipelined hash join, Xjoin, Pjoin등 많은 알고리즘이 기존의 연구를 대표하여 왔다. 그 중 Xjoin은 symmetric hash join과 hybrid hash join의 특징들을 이용해서 들어오는 data의 흐름에 따라서 reactive하게 join과정을 조절함으로써 streaming data에 대한 join을 수행한다. 그러나 여러 단계의 수행에 따른 연산의 중복결과를 체크하기 위한 overhead로 인해 성능이 떨어진다. 이 논문에서는 이러한 점을 개선하기 위해서 Xjoin의 수행과정을 수정한 방법을 제시할 것이다. 각 partition마다 구분자만을 추가함으로써 간단하게 중복을 만들어내지 않는 방법을 제안하고 불필요한 연산과 I/O를 줄일 수 있도록 partition선택방법을 추가할 것이다. 이를 통해서 중복된 연산인지 체크하는 과정을 상당히 단순화함으로써 좀 더 좋은 성능을 가지게 될 것이고 또한 timestamp를 저장해야 하는 overhead를 줄여서 전체 연산에 필요한 저장 공간을 절약할 수 있다.
Phase Change Memory (PCM 또는 PRAM), Magneto Resistive RAM (MRAM)과 같은 차세대 비휘발성 메모리가 등장하면서, Dynamic Random-Access Memory (DRAM)을 PRAM으로 대체하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 PRAM을 메인 메모리로 사용하는 시스템에서 지금까지 널리 사용되고 있는 기존의 조인 알고리즘(블록 네스티드 조인, 소트-머지 조인, 그레이스 해시 조인, 하이브리드 해시 조인)들을 사용했을 때 발생하는 내구성과 성능 문제를 비교, 분석한다. 본 연구의 실험결과에 의하면 기존의 조인 알고리즘들을 PRAM에 맞게 재설계해야 하는 필요성이 제기되었다. 특히, 본 연구는 조인 알고리즘들을 PRAM에 적용했을 때 발생하는 이슈들을 과학적으로 규명한 첫 시도이다. 그리고 기존의 조인 알고리즘들을 PRAM에 적용했을 때 발생하는 내구성과 성능을 비교하기 위한 PRAM 기반의 시스템을 모델링하고 시뮬레이터를 구현한 것에 연구의 의의를 둘 수 있다.
RDF(Resource Description Framework) 데이터 구조는 그래프로 모델링하기 때문에, 관계형 데이터베이스와 XML 기술의 기존 솔루션은 RDF 모델에 바로 적용하기 어렵다. 우리는 링크 데이터를 더욱 효과적으로 저장하고, 인덱스하고, 검색하기 위해 융합 인덱싱 방법을 제안한다. 이 방법은 HDD(Hard Disk Drive) 와 SSD(Solid State Drive) 디바이스에 기반한 하이브리드 스토리지 시스템을 사용하고, 불필요한 데이터를 필터하고 중간 결과를 정제하기 위해 분리된 필터 및 정제 인덱스 구조를 사용한다. 우리는 3개의 표준 조인 검색알고리즘에 대한 성능 비교를 수행했는데, 실험 결과 제안된 방법이 Quad와 Darq와 같은 다른 기존 방법들에 비해 뛰어난 성능을 보인다.
일반적으로 중첩 윈도우는 스트림 질의에서 흔히 이용된다. 그럼에도 불구하고, 기존의 연구에서는 범플링 윈도우나 튜플-드리븐 윈도우 등의 기본적인 윈도우만을 가정하고 조인 알고리즘을 다루었다. 본 논문에서는 보다 일반화된 윈도우의 형태인 중칩 윈도우상에서 조인을 효율적으로 처리하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기본적으로 점증 조인 후 합병하는 방법을 이용한다. 그리고, 대량의 입력으로부터 메모리 오버플로우가 빈번하게 발생하는 상황에서 연속적으로 윈도우 조인 결과를 생성하는 방법에 중점을 두었다. 제안하는 방법은 (1) 점증 조인과 중복을 허용한 완전 조인을 선택적으로 이용하는 방법, (2) 조인 결과의 지연을 최소화하기 위한 필체 대상 선정 방법과 (3) 가용 시간 처리 방법 등을 포함한다. 그리고, 실험을 통해 점증 조인과 완전 조인을 선택적으로 이용하는 것이 하나만 이용하는 기존 방식에 비해 성능이 우수함을 보인다.
Self-piercing rivets are often used in the automotive industry, among other industries, as mechanical components to join multiple materials such as aluminum alloys. Self-piercing rivets have a strong sealing property, although there is considerable scope for their performance improvement. In this study, to enhance the performance of self-piercing rivets, the hybrid self-piercing riveting (SPR) technique, using the existing SPR and structural adhesive, was proposed. Moreover, heterogeneous material specimens subjected to the hybrid SPR technique were manufactured and tested. The joint strength of the test pieces of different materials was evaluated through finite element analyses.
Laser welding is obviously an attractive method to join small, thin parts such as small stainless steel tubes, but it is very sensitive to the joint clearance and tolerance, and this makes laser welding difficult to obtain consistent welding qualities over time. Recently, Plasma Augmented Laser Welding(PALW) is being developed to solve these problems. In this study, plasma arc welding(PAW) was introduced to join conventional V-grooved butt joint of thin stainless steel strips using single laser heat source in manufacturing small stainless steel tubes. The effect of the welding speed enhancement is investigated by the experiments. Effects of welding directions, distance between the heat sources and intensity of arc heat source on the optimal welding speed was investigated. Through this research, it was confirmed that PALW process has higher welding speed and robustness than laser welding process.
Weight reduction while maintaining functional requirements is one of the major goals in the automotive industry. The use of lightweight magnesium alloys offers great potential for reducing weight because of the low density of these alloys. However, the formability and the surface quality of the final magnesium alloy product for auto-body structures are not acceptable without a careful optimization of the design parameters. In order to overcome some of the main formability limitations in the stamping of magnesium alloys, a new approach, the so-called "hybrid technology", has been recently proposed for body-in-white structural components. Within this approach, necessary level of mechanical joining can be obtained through the use of lightweight material-steel adhesion promoters. This paper presents the development process of an automotive hybrid hood assembly using magnesium alloy sheets. In the first set of material pairs, the selected materials are magnesium alloy AZ31B alloy and steel(SGCEN) as inner and outer panels, respectively. In order to optimize the design of the inner panel, the stamping process was analyzed with the finite element method (FEM). Laser welding by CW Nd:YAG were used to join the magnesium alloy sheets. Based on the simulation results and mechanical test results of the joints, the determination of die design variables and their influence on formability were discussed. Furthermore, a prototype based on the proposed design was manufactured and the static stiffness test was carried out. The results demonstrate the feasibility of the proposed hybrid hood with a weight reduction of 25.7%.
본 논문에서는 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 제안된 SIP(session initiation protocol)를 사용한 하이브리드(hybrid)형 화상회의 시스템 모델을 설계하고 구현한다 하이브리드형 화상회의 시스템은 모든 신호처리는 서버를 통해 이루어지고, 컨퍼런스 구성은 서버를 중심으로 구성될 수 있을 뿐만 아니라, UA(user agent)를 중심으로 구성되어질 수 있도록 제안되었다. 그 결과 집중화 모델의 장점으로써 사용자 상태 관리와 라우팅이 용이할 뿐만 아니라, 에드혹(ad-hoc)모델과 단말 혼합모델의 장점인 이동성 지원이 가능하게 되었다. 제안된 모델을 바탕으로 구현된 서버는 신호처리만을 담당하여 서버의 부하가 적어 소규모 컨퍼런스 뿐만 아닌 중규모 혹은 대규모 컨퍼런스에서도 사용가능함을 확인하였고, UA는 풀메쉬(full mesh) 형태의 유니캐스트(unicast)를 사용하여 10명이하의 소규모 컨퍼런스에 적합함을 실험을 통하여 보였다.
We propose a new approach called PESA (Prioritized replay Evolutionary and Swarm Algorithms) combining prioritized replay of reinforcement learning with hybrid evolutionary algorithms. PESA hybridizes different evolutionary and swarm algorithms such as particle swarm optimization, evolution strategies, simulated annealing, and differential evolution, with a modular approach to account for other algorithms. PESA hybridizes three algorithms by storing their solutions in a shared replay memory, then applying prioritized replay to redistribute data between the integral algorithms in frequent form based on their fitness and priority values, which significantly enhances sample diversity and algorithm exploration. Additionally, greedy replay is used implicitly to improve PESA exploitation close to the end of evolution. PESA features in balancing exploration and exploitation during search and the parallel computing result in an agnostic excellent performance over a wide range of experiments and problems presented in this work. PESA also shows very good scalability with number of processors in solving an expensive problem of optimizing nuclear fuel in nuclear power plants. PESA's competitive performance and modularity over all experiments allow it to join the family of evolutionary algorithms as a new hybrid algorithm; unleashing the power of parallel computing for expensive optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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