A material cloud method, which is a new topology optimization method, is presented. In MCM, an optimal structure can be found out by manipulating sizes and positions of material clouds, which are lumps of material with specified properties. A numerical analysis for a specific distribution of material clouds is carried out using fixed background finite element mesh. Optimal material distribution can be element-wisely extracted from material clouds' distribution. In MCM, an expansion-reduction procedure of design domain for finding out better optimal solution can be naturally realized. Also the convergence of material distribution is faster and well-defined material distribution with fewer intermediate densities can be obtained. In addition, the control of minimum-member sizes in the material distribution can be realized to some extent. In this paper, basic concept of MCM is introduced, and formulation and optimization results of MCM are compared with those of the traditional density distribution method(DDM).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권6호
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pp.667-681
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2009
We describe a method to decompose a cube with trilinear interpolation into a collection of tetrahedra with linear interpolation, where the isosurface topology is preserved for all isovalues during decomposition. Visualization algorithms that require input scalar data to be defined on a tetrahedral grid can utilize our method to process 3D rectilinear data with topological correctness. As one of many possible examples, we apply the decomposition method to topologically accurate tetrahedral mesh extraction of an interval volume from trilinear volumetric imaging data. The topological correctness of the resulting mesh can be critical for accurate simulation and visualization.
Presented in the paper is a procedure to extract simplified triangular mesh from a height map (terrain data). The proposed algorithm works directly on a height map that extracts a simplified triangular mesh. For the simplification, the paper employs an iterative method of edge contractions. To determine an edge to be contracted, the contraction cost of an edge is evaluated through the QEM method. Normally, an edge contraction will remove two triangles sharing the edge. Although the edge contraction can be implemented easily on a triangular mesh, it is not viable to implement the operation on a height map due to the irregular topology. To handle the irregular topology during the simplification procedure, a new algorithm is introduced.
In this paper, we consider a group mobility model to formulate a clustering mechanism called Dual Coalescent Energy-Efficient Algorithm (DCEE) which is scalable, distributed and energy-efficient for wireless mesh network. The differences of the network nodes will be distinguished to exploit heterogeneity of the network. Furthermore, a topology control, that is, adjusting the transmission range to further reduce power consumption will be integrated with the cluster formation to improve network lifetime and connectivity. Along with network lifetime and power consumption, clusterhead changes will be measured as a performance metric to evaluate the. effectiveness and robustness of the algorithm.
Being in an internet era, the rapid transmission of 3D mesh models is getting more important and efforts toward the compression of various aspects of mesh models have been provided. Even though a mesh model usually consists of coordinates of vertices and properties such as colors and normals, topology plays the most important part in the compression of other information in the models. Despite the extensive studies on Edgebreaker, the most frequently used and rigorously evaluated topology compressor, the probability distribution of its five op-codes, C, R, E, S, and L, has never been rigorously analyzed yet. In this paper, we present probability distribution of the op-codes which is useful for both the optimization of the compression performance and a priori estimation of compressed file size.
Networks use relatively slow heartbeat mechanisms, usually in routing protocols, to detect failures when there is no hardware signaling to help out. The time to detect failures available in the existing protocols is no better than a second, which is far too long for some applications and represents a great deal of lost data at 10 Gigabit rates. We compare the convergence time of routing protocol applying Bidirectional Forwarding Detection (BFD) protocol in wired mesh network topology. This paper suggests the combinations of protocols improving fail-over performance. Through the performance analysis, we contribute to reduce convergence time when system is fail-over.
삼차원 메쉬 몰핑은 두 개의 입력 다면체로부터, 원형 메쉬(source mesh)로부터 목표 메쉬(target mesh)로 자연스럽게 변하는, 애니메이션을 얻는 것이다. 기존의 메쉬 몰핑 연구들은 기본적으로 메타 메쉬의 생성 및 보간으로 요약할 수 있다. 그러나 메타 메쉬에 기반한 접근 방법들은 몇 가지 단점을 가지고 있다. 중간 메쉬(in-between mesh)가 매우 복잡할 뿐만 아니라, 몰핑 과정에서 연결 관계의 수정이 일어나지 않는다는 점이다. 본 논문은 기존의 방법의 단점을 해결하기 위해 메타 메쉬에 기반하지 않는 새로운 접근 방법을 제시한다. 이 접근 방법은 입력 메쉬의 정점 위치 정보뿐만 아니라, 위상도 동시에 보간함으로써 중간 메쉬를 생성한다. 이 방법을 통해 얻어진 메쉬는 단지 원형 메쉬와 목표 메쉬의 정점만을 포함한다. 추가되는 정점이 없기 때문에 기존 방법으로 생성된 중간 메쉬보다 단순한 중간 메쉬를 얻을 수 있다.
가상의 프로세스 토폴로지를 물리적인 프로세서 토폴로지로 매핑하는 문제는 병렬 프로그래밍에서 가장 중요한 이슈 중의 하나이다. 그러나 이 매핑은 토폴로지 비규칙성 및 라우팅 복잡성으로 인해 어려운 문제로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 프로세스간 통신 패턴으로 2차원 메쉬 프로세스 토폴로지를 가정하여, 비규칙 클러스터 시스템을 위한 새로운 프로세스 매핑 기법인 인접 기반 매핑(AM)을 제안한다. 클러스터 시스템은 전통적인 규칙성 네트워크에서는 달성하기 어려운 상호연결 유연성과 시스템 확장성을 제공하기 때문에 여러 해 동안 활발히 연구 개발되어 오고 있다. 제안한 AM은 가상 프로세스 토폴로지에서 이웃하는 프로세스를 물리적인 프로세서 토폴로지의 인접한 프로세서에게 매핑시킨다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안한 AM은 기존 방법에 비하여 매핑 품질이 우수하고 프로세스간 지연시간이 감소하는 결과를 나타낸다.
본 논문에서는 P2P스트리밍에서 peer간 연결 정보를 이용하는 방법을 기반으로 topology 최적화를 연구한다. 제안하는 방법은 mesh-network에서 사용된 link와 사용되지 않은 link의 수로 peer의 업로드 용량을 추정하는 방법을 기반으로 한다. 연결된 link의 정보를 사용하는 기존 방법은 peer의 자원 관리 측면에서 메시지 과부하를 줄이는데 효과적이다. 하지만 업로드 대역폭이 고려되지 않는 topology를 구성할 우려가 있다. 또한 서버에 가까운 peer에서 네트워크 오류 발생시 네트워크 전송성능이 저하될 수 있다. 본 논문에서는 기존 방법의 단점을 보완하는 방법을 제안한다. 기존 방법과 제안하는 방법을 시뮬레이션 하고 결과를 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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