• 로봇학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.308-313
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• 2022

This paper proposes a velocity control method for a permanent magnet synchronous motor (PMSM) based on the Koopman operator that does not require model parameter information except for pole-pair of the motor and external load. First, the Koopman operator is derived using observable functions and observation data. Then, the desired q-axis current corresponding to the desired velocity is generated using the relationship between the continuous-time Koopman operator and the dynamics of PMSM. Also, the dynamic equation of PMSM is expressed as a linear form in observable space using the discrete-time Koopman operator. Finally, it is applied to the linear quadratic regulator (LQR) to derive the final form of control input. To verify the proposed method, the conventional cascade PI controller and the LQR controller configured with the existing technique are compared with the proposed method in the viewpoint of q-axis current generation and velocity tracking performance in an environment with noise and external load.

• ETRI Journal
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• 제45권2호
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• pp.318-328
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• 2023

Recently, embedded systems, such as mobile platforms, have multiple processing units that can operate in parallel, such as centralized processing units (CPUs) and neural processing units (NPUs). We can use deep-learning compilers to generate machine code optimized for these embedded systems from a deep neural network (DNN). However, the deep-learning compilers proposed so far generate codes that sequentially execute DNN operators on a single processing unit or parallel codes for graphic processing units (GPUs). In this study, we propose PartitionTuner, an operator scheduler for deep-learning compilers that supports multiple heterogeneous PUs including CPUs and NPUs. PartitionTuner can generate an operator-scheduling plan that uses all available PUs simultaneously to minimize overall DNN inference time. Operator scheduling is based on the analysis of DNN architecture and the performance profiles of individual and group operators measured on heterogeneous processing units. By the experiments for seven DNNs, PartitionTuner generates scheduling plans that perform 5.03% better than a static type-based operator-scheduling technique for SqueezeNet. In addition, PartitionTuner outperforms recent profiling-based operator-scheduling techniques for ResNet50, ResNet18, and SqueezeNet by 7.18%, 5.36%, and 2.73%, respectively.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제11권4호
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• pp.217-222
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• 2011

Genetic algorithms are one of the most important methods used to solve the Traveling Salesman Problem. Therefore, many researchers have tried to improve the Genetic Algorithm by using different methods and operations in order to find the optimal solution within reasonable time. This paper intends to find a new approach that adopts an improved genetic algorithm to solve the Traveling Salesman Problem, and compare with the well known heuristic method, namely, Kohonen Self-Organizing Map by using different data sets of symmetric TSP from TSPLIB. In order to improve the search process for the optimal solution, the proposed approach consists of three strategies: two separate tour segments sets, the improved crossover operator, and the improved mutation operator. The two separate tour segments sets are construction heuristic which produces tour of the first generation with low cost. The improved crossover operator finds the candidate fine tour segments in parents and preserves them for descendants. The mutation operator is an operator which can optimize a chromosome with mutation successfully by altering the mutation probability dynamically. The two improved operators can be used to avoid the premature convergence. Simulation experiments are executed to investigate the quality of the solution and convergence speed by using a representative set of test problems taken from TSPLIB. The results of a comparison between the new approach using the improved genetic algorithm and the Kohonen Self-Organizing Map show that the new approach yields better results for problems up to 200 cities.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권11호
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• pp.1201-1206
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• 2014

본 논문에서는 가상의 V상차 작업을 위한 이벤트 기반의 휠로더 운전자 모델을 개발하였다. 운전자 모델 개발의 목적은 휠로더의 일반적인 작업인 V상차 작업 시 동역학적 해석과 작업성능을 가상의 시뮬레이션 모델과 운전자 입력을 이용해 예측 및 평가하는 것이다. V상차 작업은 4단계로 이루어져 있으며, 총 8 개의 이벤트로 인해 순차적으로 작업이 진행된다. 개발된 3D 휠로더 시뮬레이션 모델은 Matlab/Simulink 환경에서 구성 되었으며, 시뮬레이션 결과는 V상차 작업의 실차 데이터와 비교 되었다. 본 연구에서 개발된 운전자 모델로 향후 가상의 V상차 작업에 대한 작업성능 및 동역학적 해석이 가능할 것으로 본다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권6호
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• pp.709-717
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• 2014

본 연구는 사영변환행렬을 적용한 경우 건물벽면 영상 간 코너점의 대응정도를 분석하는 것을 목표로 한다. 부가적으로 코너점을 찾기 위한 적절한 연산자를 실험을 통하여 결정하였다. 건물형상에 대한 모델링은 항공사진, 항공라이다영상, 지상사진, 지상라이다영상 등 다양한 자료를 이용하여 많은 기법들이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 영상 간 정합을 위하여 필요한 코너점 검출방법으로 Harris 연산자와 FAST 연산자의 성능을 비교하였다. 비교결과 Harris 연산자가 건물벽면에서 코너점 추출에 우수하다는 결론을 내렸다. Harris 연산자로 코너점 검출 후, 사영변환행렬을 통하여 코너점 들의 대응정도를 비교한 결과, 대부분의 경우 최소거리에 실제 대응점들이 위치해 있음을 알 수 있었다. 사영변환행렬의 성능을 기준점 수와 분포를 고려하여 대응정도에 미치는 영향을 분석한 결과 기준점이 많고 골고루 분포한 경우에 더욱 정확한 대응 관계를 제공하는 것으로 나타났다.

• 농촌계획
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• 제19권2호
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• pp.173-181
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• 2013

The importance of human resources empowerment for operation and management is increasing for sustainable effects and improvement in mountain eco village development projects. This study aimed to understand the cognition characteristics of operator who works for mountain eco villages as part of the mountain village development and to suggest improvement methods in empowerment training aspects. The survey contained operator's empowerment and operator systems in mountain eco villages and the results were analyzed for the study. Operators who joined the mountain eco village operator training course by Korea Forest Service were conducted the survey on March 12th~13th in 2012 and March 13th~15th in 2013. 69 and 58 of questionnaires were collected respectively and analyzed for the study. T-test was applied to Intergroup cognition difference and regression analysis was used for influential factors in necessity of operator's role. Collected data was analyzed by statistical package programme SPSS 18.0 version. According to the comparison of empowerment cognition with contingent upon training experience, 'harmony with residents' showed significantly difference at p<0.05 level. In the recognition comparison for prospect of future mountain eco village development, 'various training experiences' was significantly difference at p<0.01 level between positive and negative prospect group. Regression analysis revealed that 'communication with village leader', 'harmony with residents', and 'idea related to the project' have an effect on necessity of operator's empowerment significantly. Based on the results, the study suggests improved directions for operator's empowerment training as a horizontal leader who conduces a mountain village.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권1호
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• pp.37-48
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• 2000

본 논문에서는 영역 기반 부호화를 위해 영상 분할 과정에서 요구되는 수리형태학 기반의 새로운 Connected Operator를 제안한다 참조 영상(Reference Image)의 선택에 있어 크기와 대조를 동시에 고려하는 효과적인 참조 영상 선택 방법을 제안한다 이는 시각적으로 중요한 요소를 보존하고 불필요한 영역은 제거함으로써 단순화 성능을 높일 수 있다 또한 기존 Connected Operator는 작은 크기의 요소들에 대해서는 좋은 결과를 보이지만 정의된 요소보다 크고 천천히 변화하는 영역에 대해서는 인접영역의 간섭으로 인해 단순화의 효과가 상당히 떨어지게 된다는 문제점이 있다 이를 보완하기위해 기존의 Geodesic Dilation 방법을 적응적으로 개선시키기 위해 원영상으로 복원된 화소는 연산과정에서 제외시킨다 제안하는 참조 영상 선택의 기준과 개체 영역을 고려한 개선된 Geodesic Dilation을 이용하여 크기와 대조를 고려한 새로운 Connected Operator를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 중요 요소의 제거를 줄이고 화질을 개선시키며, 지역 최대/최소(Regional Maximum/Minimum)인 커다란 영역으로부터 발생하는 방해를 효과적으로 줄일 수 있다 실험 결과에 대한 주관적 평가에서 동일한 조건의 경우 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 평탄면 생성이 더 우수함을 보였으며, 특히 객관적인 평가에서는 같은 영역 개수에 대해 기존의 연산자보다 평균 7dB정도 우수함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.280-286
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• 1986

행렬분해에 의하여 edge검출용 mask operator의 고속계산법을 제시하였다. 다방향성 mask operator의 각방향에 대한 계산결과는 mask원소와 화상간의 곱한 것을 합산한 것이다. 이것은 각 mask의 원소를 행으로 하는 행렬과 mask에 포함되는 화소를 원소로하는 벡터와의 곱과 마찬가지여서 1차원 신호변환으로도 취급할 수 있다. 본 논문에서는 Sobel 및 Prewitt operator의 경우에 대한 변환행렬을 구한 다음 분해하여 계산량을 산출하여 직접 계산할 때의 방법과 비교하였다. 이 결과 여분의 기억점을 사용치 않고서도 이 방법에 의한 계산량은 Soble 및 Prweitt operator의 경우에 각각 직접 계산량의 42.86%, 50%밖에 되지 않았다. 그리고 100x100화소의 화상인 경우에 301개의 여분의 기억점을 사용할때에 Sobel opreator는 직접 계산량의 35.93%로 줄어 들었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권7호
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• pp.205-216
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• 2022

딥러닝 분산 학습에 사용되는 많은 도구 중 하나는 컨테이너 오케스트레이션 도구인 쿠버네티스에서 실행되는 큐브플로우이다. 그리고 큐브플로우에서 기본적으로 제공하는 오퍼레이터를 사용하여 텐서플로우 학습 작업을 관리할 수 있다. 하지만 파라미터 서버 아키텍처 기반의 딥러닝 분산 학습 작업을 고려할 때 기존의 오퍼레이터가 사용하는 스케줄링 정책은 분산학습 작업의 태스크 친화도를 고려하지 않으며 자원을 동적으로 할당하거나 해제하는 기능을 제공하지 않는다. 이는 작업의 완료 시간이 오래 걸리거나 낮은 자원 활용률로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 작업의 완료 시간을 단축시키고 자원 활용률을 높이기 위해 딥러닝 분산 학습 작업을 효율적으로 스케줄링하는 새로운 오퍼레이터를 제안한다. 기존 오퍼레이터를 수정하여 새로운 오퍼레이터를 구현하고 성능 평가를 위한 실험을 수행한 결과, 제안한 스케줄링 정책은 평균 작업 완료 시간 감소율을 최대 84%, 평균 CPU 활용 증가율을 최대 92%까지 향상시킬 수 있음을 보여준다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제33권3호
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• pp.1071-1074
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• 2012