본 논문에서는 널리 알려진 상호연결망인 하이퍼큐브의 망 비용을 개선한 폴디드 하이퍼스타 네트워크의 성질과 임베딩을 분석한다 폴디드 하이퍼스타 네트워크는 재귀적 확장성과 최대 고장 허용도를 갖는다. 임베딩의 연구 결과는 폴디드 하이퍼큐브 $FQ_n$와 $n{\times}n$ 토러스 구조를 폴디드 하이퍼스타 FHS(2n,n)에 연장율 2에 임베딩 가능하다. 또한, 폴디드 하이퍼스타 네트워크 FHS(2n,n)은 폴디드 하이퍼큐브 $FQ_{2n-1}$에 연장율 1에 임베딩 가능함을 보인다.
본 논문에서는 하이퍼큐브 병렬시스템을 진단하기 위한 알고리즘으로써 적응적 큐브 분할 방법을 적용한 진단 알고리즘을 제안한다. Feng[1]등이 제안한 하이퍼큐브 진단 알고리즘은 이전의 연구결과에 비교하여 비교적 적은 진단 비용을 필요로 하는 반면 진단 알고리즘의 수행 중에 나타나는 큐브의 분할이 신드롬의 분석이 없이 정적인 방법을 사용하여 진단함으로써 불필요한 진단 오버헤드를 야기하였다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위한 방법으로써 신드롬 분석을 통하여 진단비용을 줄일 수 있는 분할을 선택하는 적응적 큐브 분할방법을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통하여 Feng이 제안한 방법에 비하여 효율적인 성능을 나타내는 것을 보인다.
This paper presents the optimized approximation of finite element modeling for a complex tool holder spindle using both DOE (Design of Experiment) with Optimal Latin Hypercube (OLH) method and approximation modeling method with Radial Basis Function (RBF) neural network structure. The complex tool holder is used for holding a (milling/drilling) tool of a machine tool. The engineering problem of complex tool holder results from the twisting of spindle of tool holder. For this purpose, we present the optimized approximation of finite element modeling for a complex tool holder spindle using both DOE (Design of Experiment) with Optimal Latin Hypercube (OLH) method (specifically a module of $iSight^{(R)}$ FD-3.1) and approximation modeling method with Radial Basis Function (RBF) (another module of $iSight^{(R)}$ FD-3.1) neural network structure
하이퍼큐브의 정규적이며 계층적인 구조적 특성을 갖고 있기 때문에 진단 알고리즘 개발에 효율적으로 적용될 수 있다. Kranakis와 Pelc[1]은 HADA/IHADA와 적응적 큐브분할 방법과는 다르게 결함을 모두 포함할 수 있는 최소의 RGC-링으로 임베딩 하여 진단을 수행하는 HYP-DIAG 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 HYP-DIAG의 첫 번째 단계에서 얻어진 RGC-링들의 신드롬을 분석함으로서 테스트 라운드를 줄일 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하고 이를 분석하였다.
본 연구에서는 하이퍼큐브의 망비용을 개선한 계층적 상호연결망 HFCube(n,n), HCN(n,n), HFN(n,n)의 임베딩을 분석한다. 연구 결과는 다음과 같다. 하이퍼큐브 $Q_{2n}$는 HFCube(n,n)에 연장율 3, 밀집율 2에 임베딩 가능하다. HFCube(n,n)은 HFN(n,n)과 HCN(n,n)을 부그래프(subgraph)로 갖고 있다. HFCube(n,n)은 HFN(n,n)에 연장율 3에 사상 가능하고, HFCube(n,n)을 HCN(n,n)으로 임베딩 하는 연장율 비용은 O(n)임을 보인다. 이러한 결과는 각 연결망의 여러 가지 유용한 성질들을 분석하는데 도움이 될 것이다.
본 연구에서는 지하암반구조물의 구조해석시 불연속암반체의 물성변이를 고려할 수 있는 확률론적 해석기법을 개발하였다. 수치해석적 접근은 몬테칼로모사기법의 단점을 보완한 LHS기법을 사용하였고, 불연속면의 영향은 단층, 벽개 등과 같이 불연속성이 뚜렷한 지역에서 적용성이 높은 절리유한요소모델을 사용하였다. 재료특성에 대한 확률변수는 불연속면의 수직강성과 전단강성을 다확률변수로 사용하였으며, 이들은 확률공간에서 정규분포를 갖는 경우에 대하여 고려하였다. 본 연구에서 개발된 수치해석프로그램은 검증예제를 통하여 타당성을 확인하였으며, 가상의 불연속면군이 존재하는 지하원형공동에 대한 해석을 통하여 프로그램의 적용성을 확인하였다.
멀티캐스팅에서는 호를 지원하는 통신용 버퍼, 프로세서의 복제능력, 전송대역폭 등의 자원을 모든 멤버들이 공유하는 까닭에 많은 멤버가 참여하게 될 때 자원의 결핍을 초래하여 서비스 품질(Quality of Service)을 보장하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해서는 멀티캐스팅을 수행하는 멀티캐스터 (multicaster)들을 계층화하여 연결하고 각각의 멀티캐스터들이 처리 능력 범위 내에서 동작되도록 하는 방안이 제시되었다. 본 논문에서는 이러한 방안을 실제 시스템에서 실현하기 위하여 하이퍼큐브 형태의 초병렬컴퓨터를 기반으로 멀티캐스터를 계층화하여 다지점통신 서버를 구현하는 방안을 제시하였으며, 이때 하이퍼큐브 컴퓨터의 노드간을 연결하는 링크의 전송 트래픽이 과도하게 증대되지 않고 안정적인 값 내에 수렴하는 것을 확인함으로써 하이퍼큐브 초병렬 컴퓨터를 기반으로 대용량 다지점통신 서버를 구성할 수 있음을 입증하였다.
In this paper, Latin Hypercube Sampling based the neural network model for the electrical characteristics of $HfO_2$ thin films grown by metal organic molecular beam epitaxy was investigated. The accumulation capacitance and the hysteresis index are extracted to be the main responses to examine the characteristics of $HfO_2$ thin films. X-ray diffraction was used to analyze the characteristic variation for the different process conditions. The initial weights and biases are selected by Latin Hypercube Sampling method. This modeling methodology can allow us to optimize the process recipes and improve the manufacturability.
Since tolerance allocation in a mobile phone camera manufacturing process greatly affects production cost and reliability of optical performance, a systematic design methodology for allocating optimal tolerances is required. In this study, we proposed the tolerance optimization procedure for determining tolerances that minimize production cost while satisfying the reliability constraints on important optical performance indices. We employed Latin hypercube sampling for evaluating the reliabilities of optical performance and a function-based sequential approximate optimization technique that can reduce computational burden and well handle numerical noise in the tolerance optimization process. Using the suggested tolerance optimization approach, the optimal production cost was decreased by 30.3 % compared to the initial cost while satisfying the two constraints on the reliabilities of optical performance.
In this paper, shape optimization based on three-dimensional flow analysis has been performed for impeller design of centrifugal compressor. To evaluate the objective function of an isentropic efficiency, Reynolds-averaged Navier-Stokes equations are solved with SST (Shear Stress Transport) turbulence model. The governing equations are discretized by finite volume approximations. The optimization techniques based on the radial basis neural network method are used for the optimization. Latin hypercube sampling as design of experiments is used to generate thirty design points within design space. Sequential quadratic programming is used to search the optimal point based on the radial basis neural network model. Four geometrical variables concerning impeller shape are selected as design variables. The results show that the isentropic efficiency is enhanced effectively from the shape optimization by the radial basis neural network method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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