A dependable boundary reconstruction technique is proposed. The finite element method is used for the analysis of the direct heat conduction problem to realize the deformable grid system. An appropriate strategy for grid update is suggested. A complete sensitivity analysis is performed to obtain the derivatives required for restoration of the optimal boundary. With the result of the sensitivity analysis, the unknown boundary is sought using the sequential quadratic programming. The method is applied to reconstruction of boundaries with sinusoidal, step, and cavity form. The overall performance of the proposed method is examined by comparison between the estimated the exact boundaries.
Response Surface Method (RSM) constructs approximate response surfaces using sample data from experiments or simulations and finds optimum levels of process variables within the fitted response surfaces of the interest region. It will be necessary to get the most suitable response surface for the accuracy of the optimization. The application of RSM plan experimental designs. The RSM is used in the sequential optimization process. The first goal of this study is to improve the plan of central composite designs of experiments with various locations of axial points. The second is to increase the optimal efficiency applying a modified method to update interest regions.
Edge detection is one of issues with essential importance in the area of image process. An edge in image is a boundary or contour which a significant change occurs in image intensity. In the paper, we process edge detection algorithms which are based on Potts automata. The dynamical behavior of these automata is completely determined by Lyapunov operators for sequential and parallel update. If Potts Automata convergence to fixed points, then it can be used to image processing. From the generalized Potts automata point of view, we propose a Potts Automata technique for detecting edge. Based on the experimental results we discuss the advantage and efficiency.
This paper deals with the development of a software module for production planning and scheduling activities of an existing Flexible Machining and Assembly System (FMAS). The Production Planning Module uses the hierarchical and sequential scheme based on "divide and conquer" philosophy. In this module, routes are determined based on the production order, orders are screened, tools are allocated, and order adjustments are executed according to the allocated tools. The Scheduling Module allocates the resources, determines the task priority and the start and completion times of tasks. Re-scheduling can be done to handle unforeseen situations such as lumpy demands and machine breakdowns. Since all modules are integrated with a central database and they interface independently, it is easy to append new modules or update the existing modules. The result of this study is used for operating the real FMAS consisting of a machining cell with 2 domestic NC machines and a part feeding robot, an assembly cell with a conveyor and 3 robots, an inspection cell, an AGV, an AS/RS, and a central control computer.
This study describes optimization methods for adjustment of helicopter main rotor tracking and balancing (RTB). RTB is a essential process for helicopter operation and maintenance. Linear and non-linear models were developed with past RTB test results for estimation of RTB adjustment. Then global and sequential optimization methods were applied to the each of models. Utilization of the individual optimization method with each model is hard to fulfill the RTB requirements because of different characteristics of each blade. Therefore an ensemble model was used to integrate every estimated adjustment result, and an adaptive method was also applied to adjustment values of the linear model to update for next estimations. The goal of this developed RTB adjustment optimization program is to achieve the requirements within 2 run. Additional tests for comparison of weight factor of the ensemble model are however necessary.
본 연구에서는 다양한 HEVC 구문요소들을 적응적으로 파이프라인 및 병렬 처리할 수 있는 CABAC 복호화기 아키텍처를 설계 및 구현하였다. CABAC는 높은 압축률을 제공하지만, 구문요소 단위 순차적 복호화와 문맥간 강한 데이터 종속성, 빈 단위 복호화 과정 때문에 고성능 복호화 처리를 어렵게 한다. CABAC의 복호화 처리 성능을 높이기 위하여 연속된 flag 타입의 구문요소에 대해서는 다음에 복호될 구문요소들을 선행 연산하여 적응적으로 파이프라인 처리하였고, 멀티빈으로 구성된 구문요소는 최대 3개 빈까지 병렬 처리하는 고성능 구조를 설계하였다. 또한 이진산술복호기를 가속화하기 위해 문맥모델 업데이트와 재정규화를 선행 병렬 연산하고, 복호화 결과값에 따라 선택해서, 이진산술복호기의 임계 지연시간을 개선하였다. 제안하는 HEVC CABAC 아키텍처는 최대 1.01bins/cycle의 처리 성능으로 기존 구조대비 약 2배의 가속화 성능을 갖는다. 65nm ASIC 합성 결과 224M bins/sec.의 복호화 성능을 보이며, QFHD영상의 실시간 처리를 가능하게 하였다.
본 연구에서는 무선 랜 표준안인 802.11n에서 채널 부호화 알고리즘으로 채택된 LDPC부호의 복호 알고리즘의 저복잡도에 대해 연구를 하였다. 샤논의 한계에 근접하기 위해서는 큰 블록 사이즈의 LDPC 부호어 길이와 많은 반복횟수를 요구한다. 이는 많은 계산량을 요구하며, 그리고 이에 따른 전력 소비량(power consumption)을 야기 시키므로 본 논문에서는 세 가지 형태의 저복잡도 LDPC 복호 알고리즘을 제시한다. 첫째로 큰 블록 사이즈와 많은 반복 횟수는 많은 계산량과 전력 소모량을 요구하므로 성능 손실 없이 반복횟수를 줄일 수 있는 부분 병렬 방법을 이용한 복호 알고리즘, 둘째로 early stop 알고리즘에 대해 연구 하였고, 셋째로 비트 노드 계산과 체크 노드 계산 시 일정한 신뢰도 값보다 크면 다음 반복 시 계산을 하지 않는 early detection 알고리즘에 대해 연구 하였다. 위 세가지 알고리즘을 적용하여 FPGA 칩에 구현한 결과 N=648, R=1/2일 때, 복호 속도는 알고리즘을 적용하지 않았을 때 보다 거의 두배에 가까운 110Mbps이고, 약 45%의 디바이스 사용량이 감소하였다.
XML 데이터의 구조를 고려할 때 경로 및 트리 패턴 매칭 알고리즘은 XML 질의 처리에 중요한 역할을 하고 있다. 노드 간의 결정 또는 관계를 용이하게 하기 위해 XML 트리의 노드는 일반적으로 두 노드 간의 조상-후손 관계를 신속하게 설정할 수 있는 방식으로 레이블링된다. 그러나 이러한 기법은 순서에 따른 업데이트로 삽입이 발생할 경우 기존 노드에 레이블을 다시 지정하거나 특정 값을 다시 계산해야 하는 단점이 발생한다. 따라서 현재 레이블링 기법들에서는 레이블을 업데이트 하는 비용이 매우 높다. 본 논문에서는 재레이블링 또는 재계산 없이 순서에 민감한 XML 문서의 업데이트를 지원하는 Fast XML 인코딩 기법이라는 새로운 레이블링을 제안한다. 또한 XML 트리의 동일한 위치에서 삭제된 레이블을 재사용하여 레이블의 길이를 제어한다. 제안한 재사용 알고리즘은 삭제된 모든 레이블을 동일한 위치에 삽입할 때 레이블의 길이를 줄일 수 있다. 실험 결과에서 제안된 기법은 순서에 민감한 질의 및 업데이트를 효율적으로 처리할 수 있다.
Cooperative coevolutionary algorithm (CCEA) has proven to be a very powerful means of solving optimization problems through problem decomposition. CCEA implies the use of several populations, each population having the aim of finding a partial solution for a component of the considered problem. Populations evolve separately and they interact only when individuals are evaluated. Interactions are made to obtain complete solutions by combining partial solutions, or collaborators, from each of the populations. In this respect, we can think of various interaction modes. The goal of this research is to develop a CCEA for a supply chain network design (SCND) problem and identify which interaction mode gives the best performance for this problem. We present general design principle of CCEA for the SCND problem, which require several co-evolving populations. We classify these populations into two groups and classify the collaborator selection scheme into two types, the random-based one and the best fitness-based one. By combining both two groups of population and two types of collaborator selection schemes, we consider four possible interaction modes. We also consider two modes of updating populations, the sequential mode and the parallel mode. Therefore, by combining both four possible interaction modes and two modes of updating populations, we investigate seven possible solution algorithms. Experiments for each of these solution algorithms are conducted on a few test problems. The results show that the mode of the best fitness-based collaborator applied to both groups of populations combined with the sequential update mode outperforms the other modes for all the test problems.
일상적인 상황이 주로 시간을 고려한 일정에 따라서만 발생한다고 가정하면 각 상황별 확률분포함수에 기반한 데이터 생성법은 효과적이다. 하지만, 사람들은 상황을 인식하거나 판단할 때, 이전 상황을 고려하여 현재 상황을 미루어 짐작하거나 결정하는 경우도 흔하다. 본 논문에서 제안한 상황 전파 네트워크는 상황 인식 및 결정에서 이전 상황이 현재 상황에 미치는 영향을 고려하는 것과 유사하게 상황발생 확률분포함수를 보상해 줌으로써 상황의 전개가 연속적이면서 자연스러운 흐름을 갖도록 해준다. 본 논문에서는 평범한 직장인이 집이라는 공간에서 발생시키는 상황 데이터를 생성하는 모델을 제안하였고, 모의실험을 통해 상황 전파 네트워크가 상황의 자연스러운 흐름에 얼마나 영향을 기여하는지 확인하였으며, 특히, 순차적 상황 모호성과 충돌성 지표를 새롭게 정의하여 제안한 상황 데이터 생성 모델을 평가했다. 결론적으로 상황 전파 네트워크를 결합시켰을 경우, 확률 모델만을 사용했을 때보다 순차적 상황 모호성은 6.45% 상황 충돌성은 4.60% 감소함을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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