병렬처리 과정 중에서 고려되어야할 가장 중요한 점은 프로세서사이에 통신을 어떻게 효율적으로 처리하는가 하는 것이다. 그 중 하나의 접근방법이 익스팬드 그래프를 이용하여 최적의 지연시간을 달성하는 방법이다. 익스팬드 그래프를 기초로 하여 효율적인 네트워크 구성과 수행시간이 빠른 병렬 알고리즘을 개발하기 위한 시도가 이루어져왔다. 병렬알고리즘 수행에서의 중요한 결과인 O(logN)시간의 AKS정렬 알고리즘은 익스팬드를 기초로 한다. 익스팬드 그래프는 다시 집중기(concentrator)와 초집중기(superconcentrator)에 적용될 수 있으며 Margulis가 선형 익스팬드 그래프의 구성하는 방법을 구체적으로 제시한 후 몇 개의 익스팬드가 제시되었다. 그러나 익스팬드 그래프를 이용한 구체적인 구조는 제시하지 않았다. 본 논문에서 hypercube 구조에서의 익스팬드 네트워크 구조를 조사하고 그리고 각 단에서의 확장성을 분석하고 다단으로 확장한다. 본 논문은 hypercube에서의 익스팬드 네크워크의 이론적 분석을 제시한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권6호
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pp.645-650
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2010
In this paper, we present the effect of binocular cues which plays crucial role for the visualization of a stereoscopic or 3D image. This study is useful in extracting depth and disparity information by image processing technique. A linear relation between the object distance and the image distance is presented to discuss the cause of cybersickness. In the experimental results, three dimensional view of the depth map between the 2D images is shown. A median filter is used to reduce the noises available in the disparity map image. After the median filter, two filter algorithms such as 'Gabor' filter and 'Canny' filter are tested for disparity visualization between two images. The 'Gabor' filter is to estimate the disparity by texture extraction and discrimination methods of the two images, and the 'Canny' filter is used to visualize the disparity by edge detection of the two color images obtained from stereoscopic cameras. The 'Canny' filter is better choice for estimating the disparity rather than the 'Gabor' filter because the 'Canny' filter is much more efficient than 'Gabor' filter in terms of detecting the edges. 'Canny' filter changes the color images directly into color edges without converting them into the grayscale. As a result, more clear edges of the stereo images as compared to the edge detection by 'Gabor' filter can be obtained. Since the main goal of the research is to estimate the horizontal disparity of all possible regions or edges of the images, thus the 'Canny' filter is proposed for decipherable visualization of the disparity.
본 논문은 제한된 계산 자원을 가진 환경에서 대규모 구조해석을 위해 고안된 보조기억장치를 활용하는 선형 직접해법에 대해 논의한다. 대용량 구조해석은 많은 기억공간과 계산량을 요구하기에 계산 자원이 부족할 경우 보조기억장치를 활용하는 해법을 개발할 필요가 있다. 본 연구는 한정된 주기억장치의 활용성을 극대화하고 상대적으로 느린 보조기억장치 저장량을 최소화하는 다중프론트 해법의 알고리즘을 소개한다. 구조해석 문제의 대칭성을 활용한 스택 공간 사용 기법과 역순 스택 자료 구조, 데이터 블록 크기에 따른 선택적 저장 기법과 데이터 복원 기법을 제시하였다. 본문에서 논의된 방법들을 적용한 다중프론트 해법이 여러 성능비교 문제에서 더 나은 계산 성능을 보임을 확인할 수 있다.
데이타베이스를 이용하여 연속적인 이동 객체를 관리할 경우 매 시간마다 변경된 모든 위치 정보를 저장하는 것은 불가능하다. 그러므로, 일정한 비율의 시간 주기를 결정한 후 매 주기마다 이동 객체의 위치 정보를 이산적으로 저장하게 된다. 그러나 연속적인 모델의 이동 객체를 이산적인 형태로 관리하게 될 경우, 데이타베이스에 저장되지 않은 불확실한 과거 및 미래의 위치 정보에 대한 질의에 적절히 응답할 수 없는 문제점이 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 동일한 데이터베이스에 저장된 이력정보를 이용한 이동 객체 외 과거 및 미래의 위치 추정 방법과 알고리즘을 제안한다. 이 때 3차 스플라인 보간법을 적용하여 이동 객체의 과거 위치를 추정하고, 이력정보의 평균 이동 값을 구하여 미래의 위치를 추정한다. 결국, 가상 이동경로 및 위치 샘플을 이용한 위치 추정 실험을 통해 제안한 3차 스플라인 함수가 선형 함수보다 더 적은 오차를 발생시킴을 보였다.
RFID 리더에서의 효율적인 필터링은 RFID 시스템의 성능에 있어 중요한 요소이다. RFID 기술 사용이 보편화되면 태그 및 리더의 수가 크게 늘고 리더가 필터링 없이 수집한 태그 정보 모두를 그대로 RFID 응용 시스템으로 전달할 경우 통신망 및 응용 시스템에 부하를 증가시켜 성능에 악영향을 미치기 때문이다. 본 논문은 RFID 무선 프로토콜 구간 필터링과 무선 인식 후 필터링이라는 단계적인 필터링 기능 조합으로 효과적으로 필터링을 수행하는 방법을 제안한다. 특히 계산 기하학을 활용하여 무선 프로토콜 구간의 필터링을 효율적으로 수행할 수 있는 구체적 방법론을 제시하였다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였는데 무선 프로토콜 구간의 필터링 없이 수행한 순차적인 필터링에 비해 성능이 50% 정도 개선됨을 확인하였다.
Inaba, S.;Takase, A.;Inoue, E.;Yada, K.;Hashiguchi, K.
한국농업기계학회:학술대회논문집
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한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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pp.124-131
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2000
In this study, the NEURAL NETWORK (hereinafter referred to as NN) was applied to control of the nonlinear factors for turning movement of the crawler vehicle and experiment was carried out using a small model of crawler vehicle in order to inspect an application of NN. Furthermore, CHAOS NEURAL NETWORK (hereinafter referred to as CNN) was also applied to this control so as to compare with conventional NN. CNN is especially effective for plane in many variables with local minimum which conventional NN is apt to fall into, and it is relatively useful to nonlinear factors. Experiment of turning on the slope of crawler vehicle was performed in order to estimate an adaptability of nonlinear problems by NN and CNN. The inclination angles of the road surface which the vehicles travel on, were respectively 4deg, 8deg, 12deg. These field conditions were selected by the object for changing nonlinear magnitude in turning phenomenon of vehicle. Learning of NN and CNN was carried out by referring to positioning data obtained from measurement at every 15deg in turning. After learning, the sampling data at every 15deg were interpolated based on the constructed learning system of NN and CNN. Learning and simulation programs of NN and CNN were made by C language ("Association of research for algorithm of calculating machine (1992)"). As a result, conventional NN and CNN were available for interpolation of sampling data. Moreover, when nonlinear intensity is not so large under the field condition of small slope, interpolation performance of CNN was a little not so better than NN. However, when nonlinear intensity is large under the field condition of large slope, interpolation performance of CNN was relatively better than NN.
본 논문에서는 컴퓨터 대수 시스템을 기반으로 하는 웹 저작 환경과 베이지언 추론망을 적용한 학습자 진단 환경이 포함된 이공계 수학용 적응적 이러닝 시스템 개발에 대하여 소개하였다. 본 시스템을 활용하면 교수자는 컴퓨터 대수 시스템을 수식처리 엔진으로 하며 웹을 인터페이스로 하는 이공계 수학용 웹 콘텐츠를 쉽게 생성할 수 있다. 구체적으로 선형대수, 미분방정식 및 이산수학의 영역에서 콘텐츠 개발의 예를 소개하였다. 또한 학습자의 지식 영역별 수준을 조건부 확률을 이용한 통계적 추론에 의해 진단하여 그 결과에 따라 피드백을 생성하는 적응적 이러닝 웹 콘텐츠를 만들 수 있다. 본 시스템을 사용하여 개발한 이공계 수학용 웹 콘텐츠를 평가하기 위하여 그 결과물을 대학 강의에 적용하였고, 설문지 조사를 통하여 콘텐츠 사용에 대한 학습자의 반응을 평가하였다.
The development of filament stretching extensional rheometers over the past decade has enabled the systematic measurement of the transient extensional stress growth in dilute and semi-dilute polymer solutions. The strain-hardening in the extensional viscosity of dilute solutions overwhelms the perturbative effects of capillarity, inertia & gravity and the kinematics of the extensional deformation become increasingly homogeneous at large strains. This permits the development of a robust open-loop control algorithm for rapidly realizing a deformation with constant stretch history that is desired for extensional rheometry. For entangled fluids such as concentrated solutions and melts the situation is less well defined since the material functions are governed by the molecular weight between entanglements, and the fluids therefore show much less pronounced strain-hardening in transient elongation. We use experiments with semi-dilute/entangled and concentrated/entangled monodisperse polystyrene solutions coupled with time-dependent numerical computations using nonlinear viscoelastic constitutive equations such as the Giesekus model in order to show that an open-loop control strategy is still viable for such fluids. Multiple iterations using a successive substitution may be necessary, however, in order to obtain the true transient extensional viscosity material function. At large strains and high extension rates the extension of fluid filaments in both dilute and concentrated polymer solutions is limited by the onset of purely elastic instabilities which result in necking or peeling of the elongating column. The mode of instability is demonstrated to be a sensitive function of the magnitude of the strain-hardening in the fluid sample. In entangled solutions of linear polymers the observed transition from necking instability to peeling instability observed at high strain rates (of order of the reciprocal of the Rouse time for the fluid) is directly connected to the cross-over from a reptative mechanism of tube orientation to one of chain extension.
우리는 자명하지 않은 상관 구조를 갖는 복잡한 다변량 자료에 직면하는 경우가 있다. 예를 들어 군집 구조 자료의 경우 생략된 변수들이 한 개 이상의 관측값에 동시적으로 영향을 줄 수 있기 때문에 결과들 간에 상관 구조를 모형화하는 것은 추정량의 효율성과 정확한 표준오차의 계산 등의 타당한 추론을 위해서 중요하다 관측값들 간에 종속성을 두는 표준 방법으로는 관측 값들이 관찰되지 않은 어떤 변수를 공유한다고 가정하는 것인데, 이러한 가정에 대해 본 연구에서는 다수준 모형을 고려한 상관된 임의효과 모형을 적합시켰다. 추정은 준모수적 접근방법으로 임의계수 분포에 대한 모수적 가정 없이 유한혼합 EM-알고리즘을 통하여 수행되었다.
본 논문에서는 카드뮴의 반응-용량 모형에 대한 베이지안 분석을 실시하고 기준용량에 대한 추정값들을 유도하고 비교한다. 이를 위하여 독성물질에 대한 용량반응곡선에서 많이 활용되는 두 가지 모형을 사용하고, 카드뮴의 독성연구에 관련한 기존의 문헌으로 수집된 자료에 대한 성별, 연령, 인종, study code 등과 같은 소집단 간의 개별적 형질을 반영할 수 있는 베이지안 메타분석 관점에서의 모형분석을 실시한다. 이러한 두 가지 모형에 대한 베이지안 분석을 위하여 WinBUGS를 이용한 마르코프 연쇄 몬테칼로(Markov chain Monte Carlo; MCMC) 방법을 통하여 모수를 추정하고 이에 따른 다양한 기준용량들을 계산하고 비교해보았다. 베이지안 모형 적합뿐만 아니라 편차정보기준을 통해서 주어진 자료를 더 잘 설명하는 모형을 선택하는 베이지안 모형 선택을 고려하였고, 이를 실제 자료에 적용해본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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