본 논문에서는 대규모 자유도 시스템의 병렬처리를 위하여 2단계로 이루어진 영역분할법(Domain Decomposition Method) 기반의 병렬 알고리즘을 제안하였다. 분할된 영역의 내부 및 외부 경계를 상위영역문제로 정의하고 국부영역문제는 변위 경계조건이 모두 주어지는 분할영역에서의 Dirichlet 문제로 구성한다. 상위영역에서는 전체 상위영역에 대한 강성 행렬의 어셈블이 필요없는 반복법을 통하여 변위를 구하고, 이를 바탕으로 국부영역에서 Multi-Frontal Sparse Solver (MFSS)를 이용하여 변위를 계산한다. 상위영역문제의 연산에서 프로세서 간의 데이터 교환을 최소화하여 계산효율을 유지하며, 동시에 해석 가능한 자유도를 증대시키는 병렬 PCG(Preconditioned Conjugate Gradient)법 기반의 알고리즘을 개발하였다. 제안된 알고리즘을 적용하여 수치해석을 수행한 결과, 프로세서 수가 증가할수록 계산성능의 손실없이 해석 가능한 자유도가 비례하여 증가하는 선형 확장성을 관찰할 수 있었으며, 대규모 자유도 문제에 효과적으로 사용 가능함을 확인하였다.
We present and study the stability and convergence of a deflation-preconditioned conjugate gradient(PCG) scheme for the interior generalized eigenvalue problem $Ax = {\lambda}Bx$, where A and B are large sparse symmetric positive definite matrices. Numerical experiments are also presented to support our theoretical results.
The present study suggests a localization method for the first (S1) and the second (S2) feature of heart sounds, based on an algorithm involving frequency filtering, energy detection, and interval regulation. Localization accuracy was evaluated by comparing the algorithm with the traditional Hilbert transform-based localization method. Results show that the sensitivity and the positive predictivity value of proposed method, respectively, were 97.27 % and 99.94 % in S1 detection and 94.99 % and 100 % in S2 detection.
A novel nodal method is developed for the two-dimensional multi-group diffusion equations based on the Spectral-Galerkin approach. In this study, the nodal diffusion equations with Robin boundary condition are reformulated in a weak (variational) form, which is then approximated spatially by choosing appropriate basis functions. For the nodal coupling relations between the neighbouring nodes, the continuity conditions of partial currents are utilized. The resulting discrete systems with sparse structured matrices are solved by the Preconditioned Conjugate Gradient Method (PCG) and sweeping technique. The method is validated on two test problems.
게임 산업이 발전하면서 콘텐츠의 생성 속도보다 훨씬 빠른 속도로 콘텐츠가 소비되고 있고, 플레이어의 게임 숙련도에 적합한 레벨의 게임 콘텐츠들이 지속적으로 제공될 것을 필요로 하고 있다. 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위해 활용되는 방법이 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 이용한 절차적 콘텐츠 생성(Procedural Content Generation, PCG)이다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 플레이어에게 적합한 난이도를 가지고 있는 다양한 종류의 몬스터를 자동 생성하는 절차적 방법을 제안한다. 몬스터들의 주요 속성을 유전자로 구성하고 다양한 종류의 몬스터 유전자들로 염색체를 만들어 이용한다. 생성된 몬스터와 플레이어의 전투 시뮬레이션으로 유전자를 평가하여 선택 후 교배한다. 본 논문의 제안 방법을 이용해 플레이어 적응형 몬스터들을 유전 알고리즘에 기반을 두어 절차적으로 생성하고, 염색체 개수에 따라 생성된 몬스터의 다양성을 비교해본다.
Topology design optimization is a method to determine the optimal distribution of material that yields the minimal compliance of structures, satisfying the constraint of allowable material volume. The method is easy to implement and widely used so that it becomes a powerful design tool in various disciplines. In this paper, a large-scale topology design optimization method is developed using the efficient adjoint sensitivity and optimality criteria methods. Parallel computing technique is required for the efficient topology optimization as well as the precise analysis of large-scale problems. Parallelized finite element analysis consists of the domain decomposition and the boundary communication. The preconditioned conjugate gradient method is employed for the analysis of decomposed sub-domains. The developed parallel computing method in topology optimization is utilized to determine the optimal structural layout of human powered vessel.
An efficient solution algorithm for simulating free surface problem is presented. Navier-Stokes equations for variable density incompressible flow are employed as the governing equation on Cartesian meshes. In order to describe the free surface motion efficiently, VOF(Volume Of Fluid) method utilizing THINC(Tangent of Hyperbola for Interface Capturing) scheme is employed. The most time-consuming part of the current free surface flow simulations is the solution step of the linear system, derived by the pressure Poisson equation. To solve a pressure Poisson equation efficiently, the PCG(Preconditioned Conjugate Gradient) method is utilized. This study showed that the proper application of the preconditioner is the key for the efficient solution of the free surface flow when its pressure Poisson equation is solved by the CG method. To demonstrate the efficiency of the current approach, we compared the convergence histories of different algorithms for solving the pressure Poisson equation.
In this paper, a parallel algorithm of nonlinear dynamic analysis of three-dimensional (3D) reinforced concrete (RC) frame structures based on the platform of graphics processing unit (GPU) is proposed. Time integration is performed using Newmark method for nonlinear implicit dynamic analysis and parallelization strategies are presented. Correspondingly, a parallel Preconditioned Conjugate Gradients (PCG) solver on GPU is introduced for repeating solution of the equilibrium equations for each time step. The RC frames were simulated using fiber beam model to capture nonlinear behaviors of concrete and reinforcing bars. The parallel finite element program is developed utilizing Compute Unified Device Architecture (CUDA). The accuracy of the GPU-based parallel program including single precision and double precision was verified in comparison with ABAQUS. The numerical results demonstrated that the proposed algorithm can take full advantage of the parallel architecture of the GPU, and achieve the goal of speeding up the computation compared with CPU.
This paper presents the application of the wavelet transform analysis and the neural network method to the phonocardiogram (PCG) signal. Heart sound is a acoustic signal generated by cardiac valves, myocardium and blood flow and is a very complex and nonstationary signal composed of many source. Heart sound can be discriminated normal heart sound and heart murmur. Murmurs have broader frequency bandwidth than the normal ones and can occur at random position of cardiac cycle. In this paper, we classified the group of heart sound as normal heart sound(NO), pre-systolic murmur(PS), early systolic murmur(ES), late systolic murmur(LS), early diastolic murmur(ED). And we used the wavelet transform to shorten artifacts and strengthen the low level signal. The ANN system was trained and tested with the back- propagation algorithm from a large data set of examples-normal and abnormal signals classified by expert. The best ANN configuration occurred with 15 hidden layer neurons. We can get the accuracy of 85.6% by using the proposed algorithm.
분자동역학에서의 원자들의 유도전하를 계산하기 위해서는 유도전하를 미지수로 하는 선형방정식을 풀어야 하는데 원자들의 위치가 변화할 때마다 필요한 계산이므로 상당한 계산비용이 요구된다. 따라서 효율적인 유도전하 계산 방법은 다양한 시스템을 해석하기 위해서 필수적이다. 본 연구에서는 constraints가 존재하는 Lagrange 방정식의 해에 대한 선형 시스템, 즉 saddle point를 가지는 문제를 해결하기 위해서 Uzawa method를 도입하였다. Uzawa 매개변수가 수렴 속도에 영향을 미치는 단점을 극복하고 행렬 연산의 효율성을 위해서 Schur complement와 preconditioned conjugate gradient (PCG) 방법을 통해 계산의 효율성을 극대화하는 가속 Uzawa algorithm을 적용한다. 두 금속 나노입자가 전기장에 놓여진 분자동역학 수치모델을 통해서 제시된 방법이 유도전하계산의 수렴성, 효율성 측면에서 모두 향상된 결과를 도출함을 확인하였다. 특히 기존의 가우스 소거법에 의한 계산보다 약 1/10으로 계산비용이 절감되었고, 기본 Uzawa method에 비하여 conjugate gradient (CG)의 높은 수렴성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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