• 한국항행학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.319-326
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• 2006

본 논문에서는 연료 유량만을 제어 입력으로 하는 터보제트 엔진 제어기를 제안한다. 퍼지 기반 제어기는 무인 항공기의 가감속시 서지와 flame-out 현상이 발생되지 않도록 효율적으로 제어 입력을 생성하며, 항공기 기동시 빠른 가감속 특성을 보이며, 동작점이 서지라인과 flame-out라인 사이에 존재하도록 설계되었다. 엔진 회전 속도와 서지 여유가 퍼지 입력 변수가 되고, 신속하고 안전하게 항공기가 원하는 회전속도로 수렴할 수 있도록 제어기를 설계한다. 제안된 제어기의 성능확인을 위해 MATLAB을 사용한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, DYGABCD 프로그램을 사용하여 생성된 선형 엔진 모델에 적용하여 성능을 입증하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제63권6호
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• pp.825-835
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• 2017

Significant improvements to methodologies on structural damage detection (SDD) have emerged in recent years. However, many methods are related to inversion computation which is prone to be ill-posed or ill-conditioning, leading to low-computing efficiency or inaccurate results. To explore a more accurate solution with satisfactory efficiency, a PSO-INM algorithm, combining particle swarm optimization (PSO) algorithm and an improved Nelder-Mead method (INM), is proposed to solve multi-sample objective function defined based on Bayesian inference in this study. The PSO-based algorithm, as a heuristic algorithm, is reliable to explore solution to SDD problem converted into a constrained optimization problem in mathematics. And the multi-sample objective function provides a stable pattern under different level of noise. Advantages of multi-sample objective function and its superior over traditional objective function are studied. Numerical simulation results of a two-storey frame structure show that the proposed method is sensitive to multi-damage cases. For further confirming accuracy of the proposed method, the ASCE 4-storey benchmark frame structure subjected to single and multiple damage cases is employed. Different kinds of modal identification methods are utilized to extract structural modal data from noise-contaminating acceleration responses. The illustrated results show that the proposed method is efficient to exact locations and extents of induced damages in structures.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.237-244
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• 2016

보행자가 생활환경에서 겪을 수 있는 위험을 인지하기 위하여 감지하여야 하는 목표를 두 가지로 고려할 수 있다. 위험을 감지하기 위하여 보행자의 상태와 보행 환경 요인을 함께 인지하는 것이다. 생활 안전을 위하여 사물인터넷 기술이 좋은 기여를 할 수 있다. 본 연구는 보행자의 상태와 주변 환경 요인들에 대한 데이터 융합 처리를 이용하여 위험을 인지하는 방안을 제안하였다. 3축 가속도 센서를 이용하여 보행자의 걸음을 인식하고 이를 개인의 상태 추정에 활용하였으며, 조도 센서로부터의 측정값으로 보행환경을 추정하였다. 위험 요인들을 평가하고 융합 처리함으로써 보행자의 위험도를 산출하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.367-374
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• 2022

The acceleration of neural networks has become an important topic in the field of computer vision. An accelerator is absolutely necessary for accelerating the lightweight model. Most accelerator-supported operators focused on direct convolution operations. If the accelerator does not provide GEMM operation, it is mostly replaced by CPU operation. In this paper, we proposed an optimization technique for 2-stage tiling-based GEMM routines on VTA. We improved performance of the matrix multiplication routine by maximizing the reusability of the input matrix and optimizing the operation pipelining. In addition, we applied the proposed technique to the DarkNet framework to check the performance improvement of the matrix multiplication routine. The proposed GEMM method showed a performance improvement of more than 2.4 times compared to the non-optimized GEMM method. The inference performance of our DarkNet framework has also improved by at least 2.3 times.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1045-1055
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• 2007

잠재토픽모델(latent topic model)은 데이타에 내재된 특징적 패턴이나 데이타 정의 자질들 간의 상호 관련성을 확률적으로 모델링하고 자동 추출하는 모델로서 최근 텍스트 문서로부터의 의미 자질 자동 추출, 이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타 분석, 생물정보학 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 이러한 잠재토픽모델의 대규모 데이타에 대한 적용 시 그 효과 증대를 위한 중요한 이슈 중의 하나는 모델의 효율적 학습에 관한 것이다. 본 논문에서는 대표적 잠재토픽모델 중의 하나인 PLSA (probabilistic latent semantic analysis) 기법을 대상으로 점진적 EM 알고리즘을 활용한, 기본 EM 알고리즘 기반의 기존 학습에 대한 학습속도 증진 기법을 제안한다. 점진적 EM 알고리즘은 토픽 추론 시 전체 데이타에 대한 일괄적 E-step 대신에 일부 데이타에 대한 일련의 부분적 E-step을 수행하는 특징이 있으며 이전 데이터 일부에 대한 학습 결과를 바로 다음 데이타 학습에 반영함으로써 모델 학습의 가속화를 기대할 수 있다. 또한 이론적인 측면에서 지역해로의 수렴성이 보장되고 기존 알고리즘의 큰 수정 없이 구현이 용이하다는 장점이 있다. 논문에서는 해당 알고리즘의 기본적인 응용과 더불어 실제 적용과정 상에서의 가능한 데이터 분할법들을 제시하고 모델 학습 속도 개선 면에서의 성능을 실험적으로 비교 분석한다. 실세계 뉴스 문서 데이타에 대한 실험을 통해, 제안하는 기법이 기존 PLSA 학습 기법에 비해 유의미한 수준에서 학습 속도 증진을 달성할 수 있음을 보이며 추가적으로 모델의 병렬 학습 기법과의 조합을 통한 실험 결과를 간략히 제시한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.48-59
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• 2024

하드웨어 자체적으로 가상화를 지원하는 기능들이 추가됨에 따라 다양한 작업 유형을 가진 사용자 어플리케이션들이 가상화 시스템에서 효율적으로 운용되고 있다. 가상화 지원 기능 중 SR-IOV는 PCI 장치에 대한 직접 접근을 통해 하이퍼바이저 또는 운영체제 개입을 최소화하여 시스템 성능을 높이는 기술로 베어-메탈 시스템 대비 비교적 긴 I/O 경로 및 사용자 영역과 커널 영역에 대한 빈번한 컨텍스트 스위칭 등 가상화 계층의 추가로 낮은 네트워크 성능을 가진 가상화 시스템에서 네트워크 I/O 가속화를 실현하게 해준다. 이러한 성능적 이점을 이용하기 위해 가상머신 또는 컨테이너와 같은 인스턴스에 SR-IOV를 접목할 시 최적의 네트워크 I/O 성능을 도출할 수 있는 네트워크 자원 관리 정책이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 I/O 가속화를 실현하는 SR-IOV의 네트워크 성능을 1) 네트워크 지연 시간, 2) 네트워크 처리량, 3) 네트워크 공정성, 4) 성능간섭, 5) 다중 네트워크와 같은 측면으로 세밀한 성능 평가 및 분석을 Virtio와 비교하여 진행한다. 본 논문의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 가상화 시스템에서 Virtio와 SR-IOV의 네트워크 I/O 과정을 명확히 설명했으며, 둘째, Virtio와 SR-IOV의 네트워크 성능을 다양한 성능 메트릭을 기반으로 분석하였다. 셋째, 가상머신 밀집도가 높은 환경에서 SR-IOV 네트워크에 대한 시스템 오버헤드 및 이에 대한 최적화 가능성을 실험으로 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 및 분석들은 스마트 팩토리, 커넥티드-카, 딥러닝 추론 모델, 크라우드 소싱과 같은 네트워크 집약적인 서비스들을 운용하는 가상화 시스템에 대한 네트워크 자원 관리 정책에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.107-113
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• 2014

본 논문에서는 무인항공기용 소형 터보제트엔진에 대해 압축기 서지현상 및 화염소실을 방지하면서 과도응답 특성을 개선하는 제어기를 설계하였다. 인공신경망과 PID 제어 알고리즘을 적용하는 터보제트엔진 제어기를 설계하고 인공신경망 역전파 알고리즘을 사용하였다. 터보제트 엔진의 가 감속 시 서지현상과 flame-out 현상을 방지하기 위해 연료 유량 제어 입력을 인공신경망 PID 제어기로 생성한다. 생성된 연료 유량 제어 입력은 신속하고 안전하게 원하는 속도로 수렴할 수 있도록 제어기를 설계한다. MATLAB을 이용한 시뮬레이션을 통해 이득 값에 따른 응답특성 비교 분석 및 신속하고 안전하게 원하는 속도로 수렴하는 제어성능을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1187-1193
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• 2011

본 논문에서는 연료유량이 제어 수단인 터보제트 엔진에 대해 압축기의 서지를 방지하면서 가속시간을 줄일 수 있는 제어기를 제안하였다. 압축기 회전 속도를 추정하기위해 고이득 관측기를 사용하고 퍼지이론과 PID 제어 알고리즘을 적용하는 터보제트 엔진 제어기를 설계하였다. 퍼지추론의 결과는 터보제트 엔진의 가감속시 서지와 flame-out 현상을 방지하기 위한 연료 유량 제어 입력으로 사용되고, 신속하고 안전하게 원하는 속도로 수렴할 수 있도록 제어기를 설계한다. MATLAB을 사용한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 제안된 제어기의 성능을 입증하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권9호
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• pp.1803-1810
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• 2018

사물인터넷 기술을 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 사물인터넷을 활용하는 스마트 웨어러블 기기의 상황인식 기능을 향상시키기 위하여 센서부의 이벤트 데이터에 대한 잡음 제거방안을 제안하였다. 본 연구에서는 저역필터를 이용함으로써 비정상적으로 측정된 값에 대한 감쇠를 유도하고 센서의 이벤트 데이터를 이용한 상황 인지에서 유익을 얻을 수 있었다. 스마트 폰과 스마트워치에 기본 내장되어 있는 3축 가속도 센서가 감지하여 보고한 이벤트 데이터를 활용하여 검증한 결과 비정상적으로 과도하게 측정되어 입수된 잡음 값에 대한 값에 대한 감쇠처리를 실행할 수 있었다. 이와 같이 잡음이 제거된 값의 패턴을 분석함으로서 실시간 상황인식에 필요한 다양한 패턴 자료를 얻을 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권3호
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• pp.267-275
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• 2012

본 연구에서는 모드 I의 변동진폭하중 하에서 평판의 두께관통 균열성장을 예측하고 예측결과를 실험을 통해 검증하였다. 균열성장 모델을 위해 과하중으로 인한 균열가속과 지연효과를 고려하는 Huang의 모델식을 이용하였다. 실험적 검증을 위해 Al6016-T6 평판 균열을 제작하여 변동하중을 부여하고 균열길이를 일정 주기로 육안 측정하였다. 측정데이터로부터 모델 변수를 추정하기 위해 베이지안 접근법에 기반한 파티클 필터 방법을 이용하였고, 이를 통해 위험크기까지의 미래 거동 및 잔존수명을 확률적으로 예측하였으며, 이를 실제 실험한 결과와 비교하였다. 그 결과 변동하중에 의한 균열지연이 잘 예측됨을 확인하였고, 측정 데이터가 증가할수록 예측된 중앙값(median)이 실제와 점점 더 일치하였다.