• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제12권1호
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• pp.24-35
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• 2018

Deep convolutional neural network (DCNN) is an advanced technology in image recognition. Because of extreme computing resource requirements, DCNN implementation with software alone cannot achieve real-time requirement. Therefore, the need to implement DCNN accelerator hardware is increasing. In this paper, we present a field programmable gate array (FPGA)-based hardware accelerator design of DCNN targeting handwritten Hangul character recognition application. Also, we present design optimization techniques in SDAccel environments for searching the optimal FPGA design space. The techniques we used include memory access optimization and computing unit parallelism, and data conversion. We achieved about 11.19 ms recognition time per character with Xilinx FPGA accelerator. Our design optimization was performed with Xilinx HLS and SDAccel environment targeting Kintex XCKU115 FPGA from Xilinx. Our design outperforms CPU in terms of energy efficiency (the number of samples per unit energy) by 5.88 times, and GPGPU in terms of energy efficiency by 5 times. We expect the research results will be an alternative to GPGPU solution for real-time applications, especially in data centers or server farms where energy consumption is a critical problem.

• 대한교통학회지
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• 제14권1호
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• pp.51-67
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• 1996

The optimal path-finding problem becomes complicated when multiple variables are simultaneously considered such as physical route length, degree of congestion, traffic capacity of intersections, number of intersections and lanes, and existence of free ways. Therefore, many researchers in various fields (management science, computer science, applied mathematics, production planning, satellite launching) attempted to solve the problem by ignoring many variables for problem simplification, by developing intelligent algorithms, or by developing high-speed hardware. In this research, an integration of expert system technique and case-based reasoning in high level with a conventional algorithms in lower level was attempted to develop an optimal path-finding system. Early application of experienced driver's knowledge and case data accumulated in case base drastically reduces number of possible combinations of optimal paths by generating promising alternatives and by eliminating non-profitable alternatives. Then, employment of a conventional optimization algorithm provides faster search mechanisms than other methods such as bidirectional algorithm and $A^*$ algorithm. The conclusion obtained from repeated laboratory experiments with real traffic data in Seoul metropolitan area shows that the integrated approach to finding optimal paths with consideration of various real world constraints provides reasonable solution in a faster way than others.

• 대한기계학회논문집A
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• 제33권12호
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• pp.1401-1409
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• 2009

All the forces in the real world act dynamically on structures. Design and analysis should be performed based on the dynamic loads for the safety of structures. Dynamic (transient or vibrational) responses have many peaks in the time domain. Topology optimization, which gives an excellent conceptual design, mainly has been performed with static loads. In topology optimization, the number of design variables is quite large and considering the peaks is fairly costly. Topology optimization in the frequency domain has been performed to consider the dynamic effects; however, it is not sufficient to fully include the dynamic characteristics. In this research, linear dynamic response topology optimization is performed in the time domain. First, the necessity of topology optimization to directly consider the dynamic loads is verified by identifying the relationship between the natural frequency of a structure and the excitation frequency. When the natural frequency of a structure is low, the dynamic characteristics (inertia effect) should be considered. The equivalent static loads (ESLs) method is proposed for linear dynamic response topology optimization. ESLs are made to generate the same response field as that from dynamic loads at each time step of dynamic response analysis. The method was originally developed for size and shape optimizations. The original method is expanded to topology optimization under dynamic loads. At each time step of dynamic analysis, ESLs are calculated and ESLs are used as the external loads in static response topology optimization. The results of topology optimization are used to update the design variables (density of finite elements) and the updated design variables are used in dynamic analysis in a cyclic manner until the convergence criteria are satisfied. The updating rules and convergence criteria in the ESLs method are newly proposed for linear dynamic response topology optimization. The proposed updating rules are the artificial material method and the element elimination method. The artificial material method updates the material property for dynamic analysis at the next cycle using the results of topology optimization. The element elimination method is proposed to remove the element which has low density when static topology optimization is finished. These proposed methods are applied to some examples. The results are discussed in comparison with conventional linear static response topology optimization.

• 산업공학
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• 제18권3호
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• pp.297-307
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• 2005

PCB assembly is a complicated and difficult process to optimize due to the necessity of simultaneous consideration of component’s rack assignment and board mounting sequencing. An efficient PCB assembly method is developed by using neighboring positioned identical components information as well as quantity and size of the components. It is found that same type of components are located closely each other by checking real PCBs and interviewing with PCB designers in practice. Better performance of the developed procedure is obtained along with more number of total components and more number of neighboring positioned identical components cases. Simulation models are developed using Visual C++ for performance evaluation purposes of the suggested heuristic.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.285-288
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• 2006

Most previous studies on improving the effectiveness of CBR have focused on the similarity function aspect or optimization of case features and their weights. However, according to some of the prior research, finding the optimal k parameter for the k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial for improving the performance of the CBR system. Nonetheless, there have been few attempts to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors that combine, as well as the weight of each feature. The new model is applied to the real-world case of a major telecommunication company in Korea in order to build the prediction model for the customer profitability level. Experimental results show that our GA-optimized CBR approach outperforms other AI techniques for this mulriclass classification problem.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권1호
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• pp.125-136
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• 2008

많은 실제적인 공학 설계문제에 있어서, 목적함수의 형태는 설계변수들에 의하여 정확하게 주어지지 않는다. 이러한 환경 하에서, 구조해석, 유체 역학 해석, 열역학 분석과 같은 등과 같은 문제에서 설계변수들의 값이 주어졌을 때 목적함수들의 값은 실제 실험이나 계산상의 실험을 통하여 얻어지게 된다. 일반적으로, 이러한 실험들은 많은 비용이 든다. 이런 경우에는 실험의 횟수를 가능한 적게 하기위하여, 목적함수의 형태를 예측하는 것과 병행하여 최적화를 수행하게 된다. 반응표면분석(Response Surface Methodology, RSM)은 이러한 접근 방법에서 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 목적함수의 예측을 위하여 서포트 벡터 기계(Support Vector Machines, SVM)의 방법을 적용할 것이다. 이러한 접근에서 가장 중요한 과제들 중의 하나는 가능한 실험의 횟수를 적게 하기 위하여 적절하게 표본자료들을 배치하는 것이다. 이러한 목적에 서포트 벡터의 정보들이 효과적으로 사용되어짐을 보이고 제안한 방법의 효율성은 공학 설계문제에서 잘 알려진 수치 예제를 통하여 보인다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.213-223
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• 2006

전통적인 트러스 구조물의 최적화 기법은 종종 복잡하고 많은 계산과정이 요구되면서 정작 아주 간단한 중량최소화와 같은 경비문제를 다루고 있다. 또한 이러한 기법들은 복잡하고 종종 다목적함수인 실 경비함수를 갖는 트러스 구조물에 적용 시 만족할만한 결과를 보이지 못한다. 따라서 본 연구에서는 구조물의 중량뿐만 아니라 사용되는 제품 종류의 수와 트러스 구조물의 연결의 수 및 기타현장소요경비로 구성되어지는 실제 요구되는 경비함수를 가지는 트러스 구조물의 최적화문제에, 전체 트러스 구조물의 부재를 같은 치수의 제품을 가질 수 있는 몇 가지 종류의 부재들로 변별화하는 클러스터링 기법(Clustering Technique)을 도입하여 설계를 효율적으로 수행하고자 한다. 클러스터링 기법을 이용하여 사용되는 부재들을 그룹별로 변별하고 최적 해에 근접한 해를 찾은 후 간단한 타부 탐색기법을 이용하여 최종 최적해를 얻는다. 수치 예로써 실 경비함수를 갖는 트러스 구조 모형에 적용하여 최적설계를 시도하고 또한 중량최소화문제에도 적용하여 휴리스틱 기법(Heuristic Techniques)의 대표적인 유전알고리즘을 이용한 기존 연구의 중량최소화 설계결과와 비교 한다. 그 결과, 본 연구의 알고리즘은 실 경비함수를 가지는 트러스 구조물의 설계에 있어서 경제성이 있는 결과를 나타내며, 또한 기존연구의 알고리즘 보다 효율적임을 나타내었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.178-184
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• 2003

Case-based reasoning (CBR) often shows significant promise for improving effectiveness of complex and unstructured decision making. Consequently, it has been applied to various problem-solving areas including manufacturing, finance and marketing. However, the design of appropriate case indexing and retrieval mechanisms to improve the performance of CBR is still challenging issue. Most of previous studies to improve the effectiveness for CBR have focused on the similarity function or optimization of case features and their weights. However, according to some of prior researches, finding the optimal k parameter for k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial to improve the performance of CBR system. Nonetheless, there have been few attempts which have tried to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors to combine. This study applies the new model to the real-world case provided by an online shopping mall in Korea. Experimental results show that a GA-optimized k-NN approach outperforms other AI techniques for purchasing behavior forecasting.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.67-79
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• 2010

한국수자원공사는 낙동강 및 금강수계에 대해 실시간 물관리 시스템을 개발하여 수계 내 다목적 댐의 효율적인 운영을 도모하였다. 본 연구에서는 이를 확장하여 최적화 기법인 표본 추계학적 동적계획법을 사용하여 한강수계 다목적댐의 효율적인 월말 목표저수량을 산정하고 이를 통해 실시간 물관리시스템의 효율을 극대화하고자 수행되었다. 수계 내 댐중 저수용량과 용수공급 측면에서 중요도가 높은 소양강댐, 충주댐, 화천댐 등 3개 댐만을 대상으로 모형을 개발하였으며 저수량 상태변수의 민감도 분석 결과를 통해 저수량 상태변수 개수를 설정하였다. 본 연구를 통해 제시된 최적화모형을 통한 운영률과 한국수자원공사의 운영목표수위에 의한 저수지 운영방식과 비교를 실시한 결과 연평균 37.22 MCM의 수계 내 요구용수 부족량 감소효과와 더불어 발전량 측면에서도 연간 171 GWh가 증가하는 것을 확인하였다. 또한 이수기 저수지 운영계획 시스템을 실제 적용한 결과 2007년~2008년 이수기 동안 전력생산, 수질개선 등을 위한 추가적인 용수공급이 가능하다는 것을 확인하였다. 이러한 실제 적용사례를 통해 SSDP 모형과 이수기 저수지운영 시스템의 그 유용성을 타진할 수 있었으며 다른 수계로 확장을 실시한다면 보다 합리적인 저수지 운영계획이 가능할 것으로 기대한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권7호통권361호
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• pp.112-121
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• 2007

본 논문에서는 중복 구조 시스템을 이용하여 각 프로세서에서의 출력을 비교하여 효율적으로 고장을 탐지하고, 체크포인팅 기법을 적용하여 과도 고장뿐 아니라 영구적 고장을 극복하기 위한 방법을 제안한다. 매 체크포인터에서는 각 프로세서로부터의 출력과 과거 체크포인터에 저장된 데이터를 불러와 서로 비교한 후 과거 체크포인터로 회귀할지 태스크의 수행을 계속 수행할지 결정한다. 과도 고장과 영구 고장이 발생할 수 있는 상황에서 제안된 체크포인팅 기법을 탑재한 중복 구조 시스템을 마코프 모델을 이용하여 모델링한다. 마코프 모델로부터 실시간 태스크가 데드라인 이내에서 성공적으로 수행을 끝낼 확률을 계산하고, 이 확률식을 이용하여 중복구조 시스템에 탑재할 체크포인터 구간을 최적화한다. 최적화된 체크포인터 구간은 태스크의 성공적 수행 확율을 최대화 하도록 선정하였다.