본 논문은 비 검출 및 제거 알고리즘의 DSP 최적화 기법을 제안한다. 우리는 카메라 움직임이 있는 환경에서 비 검출 및 제거 기법을 제안하고, 알고리즘 레벨 및 DSP 레벨에서 최적화를 수행한다. 제안하는 기법은 알고리즘 측면에서 기존에 활용하던 라벨링을 블록 단위의 이진 패턴 분석을 통해 오 검출 영역을 제거하는 방식으로 대체하였고 고속 움직임 추정 알고리즘을 이용하여 연산 시간을 개선하였다. DSP 측면에서는 내부 메모리 최적화와 EMDA이용, 소프트웨어 파이프라인 등을 통한 최적화를 통해 임베디드 환경에서 실시간성을 보이며 실험 결과에서는 제안 기법의 성능과 시간 측면의 우수성을 보여준다.
Nili, Mohammad Hosein;Zahraie, Banafsheh;Taghaddos, Hosein
Smart Structures and Systems
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제26권4호
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pp.533-544
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2020
Effective bridge maintenance reduces bridge operation costs and extends its service life. The possibility of storing bridge life-cycle data in a 3D parametric model of the bridge through Bridge Information Modeling (BrIM) provides new opportunities to enhance current practices of bridge maintenance management. This study develops a Decision Support System (DSS), namely BrDSS, which employs BrIM and an efficient optimization model for bridge maintenance planning. The BrIM model in BrDSS extracts basic data of elements required for the optimization process and visualizes the inspection data and the optimization results to the user to help in decision makings. In the optimization module of the DSS, the specifically formulated Genetic Algorithm (GA) eliminates the chances of producing infeasible solutions for faster convergence. The practicality of the presented DSS was explored by utilizing the DSS in the maintenance planning of a bridge under operation in the southwest of Iran.
This paper investigated the optimum design of truss structures based on Genetic Algorithms (GA's). With GA's characteristic of running side by side, the overall optimization and feasible operation, the optimum design model of truss structures was established. Elite models were used to assure that the best units of the previous generation had access to the evolution of current generation. Using of non-uniformity mutation brought the obvious mutation at earlier stage and stable mutation in the later stage; this benefited the convergence of units to the best result. In addition, to avoid GA's drawback of converging to local optimization easily, by the limit value of each variable was changed respectively and the genetic operation was performed two times, so the program could work more efficiently and obtained more precise results. Finally, by simulating evolution process of nature biology of a kind self-organize, self-organize, artificial intelligence, this paper established continuous structural optimization model for ten bars cantilever truss, and obtained satisfactory result of optimum design. This paper further explained that structural optimization is practicable with GA's, and provided the theoretic basis for the GA's optimum design of structural engineering.
열차 운영사의 관점에서, 열차 운행에 관한 주요 관심사는 정해진 운행시간의 준수뿐만 아니라, 그와 동시에 열차 운행을 위해 소비되는 에너지 량을 최소화하는 것이다. 일반적인 수동 운전시, 기관사는 운행 노선의 특성에 따라 미리 규정된 최대 속도 프로파일을 기준으로, 노치를 제어함에 따라 규정 속도를 넘지 않도록 열차의 가감속을 조절한다. 이때 규정 속도를 준수하면서 동시에, 전체 운행 중에 소요되는 에너지 량의 절감을 위해, 기관사가 적절한 노치를 선택할 수 있는 구간별 노치 지정 가이드가 있어야 하며, 이는 운행구간에서의 노치 단계 최적화라는 절차를 통해 가능하다. 본 논문에서는 일반적인 운행 환경뿐만 아니라, 열차가 운행 중에 일시적으로 잔여구간의 트랙 정보 또는 규정속도 정보가 변경되는 이벤트 발생시에도 변화된 정보들을 기반으로 실시간으로 잔역구간의 노치 단계를 최적화 할 수 있는 유전 알고리즘을 활용한 실시간 노치 최적화 방안을 제안하였다. 또한 유전 알고리즘을 통해 얻어진 최적해를 적용할 때 에너지 절감 효과와 최적해 수렴특성에 관하여 분석하였다.
본 논문에서는 소프트웨어 환경에서 비트연산을 최적화 하고 DNN으로 응용하는 방법을 제안한다. 이를 위해 비트연산 최적화를 위한 패킹 함수와 DNN으로 응용을 위한 마스킹 행렬 곱 연산을 제안한다. 패킹 함수의 경우는 32bit의 실제 가중치값을 2bit로 변환하는 연산을 수행한다. 연산을 수행할 땐, 임계값 비교 연산을 통해 2bit 값으로 변환한다. 이 연산을 수행하면 4개의 32bit값이 1개의 8bit 메모리에 들어가게 된다. 마스킹 행렬 곱 연산의 경우 패킹된 가중치 값과 일반 입력 값을 곱하기 위한 특수한 연산으로 이루어져 있다. 그리고 각각의 연산은 GPU 가속기를 이용해 병렬로 처리되게 하였다. 그 결과 HandWritten 데이터 셋에 환경에서 32bit DNN 모델에 비해 약 16배의 메모리 절약을 볼 수 있었다. 그럼에도 정확도는 32bit 모델과 비슷한 1% 이내의 차이를 보였다.
기존의 정수처리 공정인 응집 침전 과정을 대체하여 분리막을 이용한 상수처리 시스템의 개발을 목적으로한다. 따라서 4가지 형태의 정수처리 공정과 분리막의 분획 분자량을 변화시켰을 때 막 투과수의 변화와 안정적이며 높은 투과수를 얻기 위해 필요한 운전 조건의 최적화를 실험하였다 실험결과 한외여과막이 정밀여과막보다 막 투과수 감소경향이 완만했으며 초기 투과수 회복율은 더 높았다. 수질 분석의 결과 한회여과막이 정밀 여과막보다 우수하였지만 전처리에 의한 차이는 나지 않았다. 운전 조건에 따른 flux 는 온도, 선속도가 높을수록 압력이 낮을수록 flux 감소율이 적은 경향을 나타내었다.
본 논문에서는 4차산업의 혁명의 핵심 기술 중 사물 인터넷 (Internet of Things)과 드론(Drone)을 접목시킨 드론 인터넷(Internet of Drones)에 대해서 연구하였다. IoD 기술은 실제 전장에서 실제 전장과 C4ISR 작전을 효율적이고 경제적으로 운영하는데 특히 중요하다. 본 연구는 드론의 제한된 배터리 용량과 군의 드론 전사 육성 및 도입, 운용에 따른 예산 책정 기준 부재에 따른 문제점을 해결하는데 목표가 있다. 이에 따라 드론 투입 작전 상황 발생 시 임무 지역 (Mission area)이 정해지고 그에 따른 임무 지점 (Hovering point)과 임무 완료 제한시간이 정해질 경우, 최소한 몇 대의 작전 드론을 투입하여야 가장 경제적이고 효율적인 작전 운용이 가능한지 작전 투입 드론의 대수를 최적화해주는 DFDO(Drone Force Deployment Optimization) 알고리즘을 제안한다.
This paper presents the optimization of CHP (Combined heat and power) plant under deregulated market. In this case, a boiler is added as different source for heat providing, that gives flexible and efficient operation for the plant. The purpose of optimization is to maximize the profit in period of 24 hours by making unit commitment decision, called "optimal policy". In this paper, Dynamic Programming method is introduced as the effective and efficient method. Finally, an example is solved to illustrate the optimal Policy of such a CHP and boiler.
This paper has focused on the Optimization of the cutting parameters for urning operation based on the Taguchi method. Four cutting parameters. nemely, cutting speed, feed depth of cut and nose radius are optimized with consideration of the surface roughness. The design and analysis of experiments are conducted to study the performance characteristic. The effects of these parameters on the surface roughness have been investigated using signal-to-noise(S/N) ratio and analy-sis of variance(ANOVA). The experiments have been performed using coated tungsten carbide inserts without any cutting fluid. Experimental results illustrate the effectiveness of this approach.
본 논문은 주차판 시스템의 토크 최적화에 대하여 다루었다. 주차판 시스템은 독립된 전원 을 가지고 있어야 하므로 주차판 시스템을 움직이는 데 소요되는 모터 구동력을 최소화하는 것이 문제이다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서는 주차판 시스템의 동적인 방정식을 유도하여야 하며, 비선형 미분방정식을 풀어야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 동적인 방정식을 유도하였으며, 유전 알고리즘을 이용하여 방정식을 풀었으며, 컴퓨터 모의실험을 통하여 결과의 유용성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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