In the manufacturing of VLSI circuits, variations of device characteristics due to the slight differences in process parameters drastically aggravate the performances of fabricated devices. Therefore, it is very important to establish optimal process conditions in order to minimize deviations of device characteristics. In this paper, we used one-dimensional process simulator, SUPREM-II, and two dimensional device simulator, MINIMOS 4.0 in order to extract optimal process parameter which can minimize changes of the device characteristics caused by process parameter variation in the case of short channel nMOSFET and pMOSFET device. From this simulation, we have derived the dependence relations between process parameters and device characteristics. Here, we have suggested a method to extract process parameters from design trend curve(DTC) obtained by these dependence relations. And we have discussed short channel effects and device limitations by scaling down MOSFET dimensions.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제24권6호
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pp.53-60
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2000
In this paper, we design a GA-fuzzy controller for position control and anti-swing at the destination point. A genetic algorithm is used to complement the demerits such as the difficulty of the component selection of the fuzzy controller, namely, scaling factors, membership functions and control rules. Lagrange equation is used to represent the motion equation of trolley and load in order to obtain mathematical modelling. Simulation results show that the proposed control technique is superior to a conventional optimal control in destination point moving and modification.
Control system by means of fuzzy theory has demonstrated its robustness in applying to the high-order and nonlinear dynamic system in that it can utilizes the human expert knowledges in system design. In this paper, first, the design methodology of HFC combined PID controller with fuzzy controller by membership function of weighting coefficient is proposed. Second, Second, an auto-tuning algorithms utilizing the simplified reasoning method and genetic algorithms is presented to improve the performance of hybrid fuzzy controller. Especially, in order to obtain the optimal scaling factors and PID parameters of HFC using GA based on advanced initial individual, three kinds of estimation modes such as basic, contraction, and expansion mode are effectively utilized. The proposed HFC is evaluated and discussed in ITAE, overshoot and rising time to show applicability and superiority with simulation results.
This article presents an adaptive directional differential evolution (ADDE) algorithm and its application in solving discrete sizing truss optimization problems. The algorithm is featured by a new self-adaptation approach and a simple directional strategy. In the adaptation approach, the mutation operator is adjusted in accordance with the change of population diversity, which can well balance between global exploration and local exploitation as well as locate the promising solutions. The directional strategy is based on the order relation between two difference solutions chosen for mutation and can bias the search direction for increasing the possibility of finding improved solutions. In addition, a new scaling factor is introduced as a vector of uniform random variables to maintain the diversity without crossover operation. Numerical results show that the optimal solutions of ADDE are as good as or better than those from some modern metaheuristics in the literature, while ADDE often uses fewer structural analyses.
This paper presents an evolution program for optimal expansion problem with backlogs in demand which is to determine when and how much capacity should be added under varying types of demand and cost. To overcome premature convergence and stalling, we employ an exponential-fitness scaling scheme. To improve the chromosomes, we introduce hetero-dimensional mutation which generates a new dimension and produces a feasible solution, and homo-dimensional mutation which mutates the chromosomes in the negative of gradient direction. Finally, a numerical example is discussed.
An optimization problem is to select the best of many possible design alternatives in a complex design space. Genetic algorithms, one of the numerous techniques to search optimal solution, have been successfully applied to various problems (for example, parameter tuning in expert systems, structural systems with a mix of continuous, integer and discrete design variables) that could not have been readily solved with more conventional computational technique. But, conventional genetic algorithms are ill defined for two classes of problems, ie., penalty function and fitness scaling. Therefore, this paper develops Improved genetic algorithms(IGA) to solve these problems. As a case study, numerical examples are demonstrated to show the effectiveness of the Improved genetic algorithms.
최근 영상 디코더 시스템에서 소모전력을 절감하기 위한 방안으로 DVFS (Dynamic Voltage and Frequency Scaling) 방식을 적용한 알고리즘 들이 제안되고 있다. 이에 저자들은 논문[1]에서 전력소모를 최소화할 수 있는 스케줄링 알고리즘을 제시하였다. 이 알고리즘은 수학적으로 최적의 결과를 보장하지만, 사전에 화면 당 디코딩 계산양을 알 수 있다는 조건이 만족하여야 한다. 그러나 실제응용에서 이 조건은 만족되기 어려운 경우가 종종 존재한다. 본 논문에서는 이 제약사항을 극복하는 방안으로, 프레임의 데이터크기로 프레임의 디코딩 계산양을 예측하는 기법에 기초한 수정된 알고리즘을 제안한다. 실제 영상에서 추출된 데이터를 이용한 결과, 계산양 예측 알고리즘은 평균적으로 90%이상의 정확도를 보였으며, 따라서 계산양 예측 기법과 임계점에서의 프래임 크기 20% 내외의 완충버퍼 마진을 적용한 수정한 알고리즘은 버퍼 고갈과 넘침이 일어나지 않으며, 최적알고리즘과 비교할 때 거의 동일한 성능 (1~2% 이하의 성능저하)을 보이는 것을 확인하였다.
SP 순위자료는 모든 선택 가능한 대안을 일괄적으로 제시하고 응답자에게 대안을 선호 순서대로 평가하게 하는 방법으로, 표현되는 순위는 선택대안 효용의 크기 순서를 의미한다. 그러나 순위자료는 선택대안이 많은 경우 응답자가 제시하는 순위가 낮을수록, 혹은 하위 순위부터 응답자가 적는 경우는 고려하는 경우 순위가 높을수록 순위자료의 신뢰성은 떨어진다. 본 논문의 목적은 SP 순위자료를 이용하여 SP 순위모형을 추정하는 방법론에 대해서 살표보고 각 순위별 자료가 갖고 있는 신뢰성을 분석하고 이를 극복하는 방법론을 제시하는데 있다. 이를 위해 화물운송수단 SP 순위자료를 활용하여 기존 순위확장(exploded logit) 모형이 내재하는 가정, 즉 각 순위별 자료의 오차는 동일하고 독립적인 선택자료로 변환할 수 있다는 가정을 검증하고 순위가 내려갈수록, 혹은 올라갈수록 각 순위자료가 갖는 오차의 정도를 반영하여 이를 극복할 수 있는 방법론을 제시한다. 또한, 순위자료를 단순 선택자료로 확장시키는 경우 몇순위까지 확장시키는 것이 타당한가를 실증적으로 제시한다. 분석결과, SP 순위자료에서는 순위가 낮아지면서 상이한 오차 및 의사결정 행태가 존재해 순위자료를 독립적인 선택자료로 단순 확장하여 순위로짓보형으로 단순 추정하면 편의가 발생할 수 있음을 보여주었다. 또한 본 연구의 사례 분석 결과 2순위까지만 단순 독립적인 선택 자료로 확장이 가능하며, 2순위를 초과하면서 선호자료를 독립적인 선택자료로 단순 확장하는 것은 순위자료를 추정하는 데 있어 편의를 발생시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 특정 사례에 대해서 분석된 결과이지만 적용된 방법론은 일반적인 방법론으로써 SP 순위자료의 신뢰성을 제고시키는 분석 방법론에 대한 일조할 것으로 기대한다.
오늘날 데이터 감축을 위한 디지털 영상처리에 KLT와 매우 유사한 성능을 갖는 DCT에 관한 관심도가 점점 늘고 있다. 지금까지 계산량을 줄이기 위해 발표된 많은 알고리즘 중에서 Chen의 알고리즘이 가장 많이 알려져 있다. 최근데 발표된 Lee 알고리즘은 Chen의 알고리즘에 비해 복잡한 계산량을 줄였지만 고정 소수점 연산시 FWL에 의한 성능감소가 발생한다. 본 논문에서는 FWL 영향에 따른 오차 분석을 행하여 두 알고리즘들의 성능비교를 하였다. 또한 고정 소수점 연산에 따른 성능감소를 줄이기 위해 up&down-scaling기법을 제안하였다. 16비트 고정 소수점 연산으로 16x16 2차원 DCT를 구현하여 영상 데이타에 적용할 경우 이론적인 고찰과 시뮬레이션 결과 Lee 알고리즘이 Chen 알고리즘과 유사한 성능을 갖는다는 것을 입증하였다.
Chinese Postman Problem(CPP)는 주어진 네트워크에서 모든 에지나 아크를 적어도 한번씩 경유하는 최단 경로를 찾는 문제이다. 혼합네트워크에서의 CPP(MCPP)는 기존의 CPP를 일반화시킨 문제로 현실 세계에서 많은 응용 부분들을 가지고 있으며, MCPP는 NP-Complete로 알려져 있다. 본 논문에서는 Floyd 알고리즘을 이용하여 구성된 가상 아크를 이용하여 혼합네트워크를 대칭네트워크로 변환 후 근사최적해를 탐색하는데 효율적인 유전자 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘에 적용하기 위해 경로 문자열과 에지, 아크를 구분하기 위한 문자열의 쌍으로 구성된 염색체 구조, 인코딩 및 디코딩 방법을 제안한다. 또한 보정 방법으로 Power Law 보정 방법과 Logarithmic 보정 방법을 사용하고 비교 분석하였다 본 논문에서는 기존의 MIXED2 알고리즘과 제안된 유전자 알고리즘과의 성능 비교를 하였다. 에지가 많은 혼합 네트워크인 경우 제안된 유전자 알고리즘이 좋은 결과를 얻고, Logarithmic 보정 방법 보다 Power Law보정 방법을 사용할 경우 좋은 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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