지금까지의 bitonic sorting 에 대한 연구는 N 개의 key를 정렬하기 위해서는 N/2(or N)개의 프로세서가 필요하였다. 여기서는 프로세서의 수가 정렬하고자 하는 key 수에 독립적이고 또한 N/2개 이하인 경우를 고려하였다. 따라서 본 연구에서는 공유 메모리 병렬 컴퓨터 환경에서 N 개의 Key를 고정도니 수의 프로세서를 사용하여 O(log2N) 시간에 정렬 할 수 있는 두 종류의 범용 bitonic sorting 알고리즘을 구현하였다. 첫째로, VITURAL-GPBS 알고리즘은 하나의 프로세서를 사용하여 여러 개의 프로세서가 하는 역할을 모방하므로써 정렬을 수행하도록 하였다. 둘째로, VIRTUAL-GPBS 알고리즘보다 좀 더 효율적이고 빠른 FAST-GPBS 알고리즘을 소개하였다. 두 알고리즘의 주요 차이점은 FAST-GPBS 알고리즘에서는 각각의 프로세서에 배정된 여러 개의 key를 각 프로세서 내에서 가장 빠른 순차 정렬 알고리즘을 사용하면서 먼저 지역적으로 정렬을 함으로써 VIRTUAL-GPBS 보다 효율이 50% 이상 향상된 정렬을 수행할 수 있도록 하였다. FAST-GPBS 알고리즘은 compare-exchange 대신 merge-split 작업을 함으로써 컴퓨터의 사용 효율을 향상시킬 수 있다.
The Modular Multilevel Converter (MMC) is particularly attractive for medium and high power applications such as High-Voltage Direct Current (HVDC) systems. In order to reach a high voltage, the number of cascaded submodules (SMs) is generally very large. Thus, in the applications with hundreds or even thousands of SMs such as MMC-HVDCs, the sorting algorithm of the conventional voltage balancing strategy is extremely slow. This complicates the controller design and increases the hardware cost tremendously. This paper presents a Two-Way Merge Sort (TWMS) strategy based on the prediction of the capacitor voltages under ideal conditions. It also proposes an innovative Insertion Sort Correction for the TWMS (ISC-TWMS) to solve issues in practical engineering under non-ideal conditions. The proposed sorting methods are combined with the features of the MMC-HVDC control strategy, which significantly accelerates the sorting process and reduces the implementation efforts. In comparison with the commonly used quicksort algorithm, it saves at least two-thirds of the sorting execution time in one arm with 100 SMs, and saves more with a higher number of SMs. A 501-level MMC-HVDC simulation model in PSCAD/EMTDC has been built to verify the validity of the proposed strategies. The fast speed and high efficiency of the algorithms are demonstrated by experiments with a DSP controller (TMS320F28335).
많은 사용성 평가 방법들, 특히 실험실 기반의 사용성 평가방법이 사용자 인터페이스 개발을 위해 광범위하게 활용되고 있다. 그러나 이러한 사용성 평가 방법들을 수행하기 위해서는 많은 비용과 시간, 노력이 필요하며, 더 나아가 부자연스러운 실험 환경으로 인한 부작용과 사용자들의 직접적인 참여의 부족 등과 같은 여러 가지 문제점들을 가지고 있다. 본 연구는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 카드소팅 기법을 기본으로 하는 웹 기반의 참여적 도구를 개발하였다. 개발된 참여적 도구는 사용자들이 자신의 컴퓨터 운용 환경에서 웹을 통하여 자연스럽게 카드소팅 테스트에 참여할 수 있도록 고안되었다. 사용자들은 인터페이스 요소들로 구성된 카드들을 컴퓨터 스크린 상에서 드래깅하고 그룹핑 함으로써 자신만의 인터페이스 구조를 구성할 수 있다. 따라서 해당 웹사이트의 구조에 대해 자신이 가지고 있는 멘탈모델을 자연스럽게 표현해낼 수 있다. 또한 사용자들이 테스트에 참여하는 과정 중에 생성된 모든 데이터들은 자료 수집을 위한 원격 서버에 자동으로 전송되어 저장된다. 본 연구에서 개발된 도구의 활용을 통해 웹 디자이너들은 많은 시간과 노력이 소모되는 번거로운 과정을 거치지 않고도 보다 효과적인 카드소팅 테스트를 수행할 수 있다. 따라서 인포메이션 아키텍처를 설계하는 과정에서 실제 사용자들의 적극적인 참여를 이끌어내기 위한 효과적인 도구로 활용할 수 있을 젓이다.
Production of green pepper has been increased due to customer's preference and a projected ten-year boom in the industry in Korea. This study was carried out to develop an automatic grading and sorting system for green pepper using machine vision. The system consisted of a feeding mechanism, segregation section, an image inspection chamber, image processing section, system control section, grading section, and discharging section. Green peppers were separated and transported using a bowl feeder with a vibrator and a belt conveyor, respectively. Images were taken using color CCD cameras and a color frame grabber. An on-line grading algorithm was developed using Visual C/C++. The green peppers could be graded into four classes by activating air nozzles located at the discharging section. Length and curvature of each green pepper were measured while removing a stem of it. The first derivative of thickness profile was used to remove a stem area of segmented image of the pepper. While pepper is moving at 0.45 m/s, the accuracy of grading sorting for large, medium and small pepper are 86.0%, 81.3% and 90.6% respectively. Sorting performance was 121 kg/hour, and about five times better than manual sorting. The developed system was also economically feasible to grade and sort green peppers showing the cost about 40% lower than that of manual operations.
정렬 알고리즘 효율성을 분석하는 O 표기법은 자료 크기에 관한 모형을 구축하지 않고 자료 크기가 무한하게 증가될 때의 정렬 비교 횟수의 증가율에 관한 대략적인 정보만을 제공하는 점근적 알고리즘 분석 결과이다 그러므로 제한된 유한개의 자료들만을 정렬하는 응용 면에서도 정렬 알고리즘 효율성 검정이 필요하다. 9,000개 이하의 수치 자료에 삽입 정렬과 퀵 정렬 알고리즘을 적용하여 자료 개수에 따른 정렬 시 필요한 원소 교환 횟수 관계 모형을 구축하였다. 효율성이 O(nlogn)으로 분류되는 퀵 정렬의 경우 추정된 모형은 S=0.9305 $N^{1.1339}$으로, O( $n^2$) 으로 분류되는 퀵 정렬에서는 S=0.12232 $N^{2.013}$으로 추정되었다. 또한 모형의 적합도 검정 결과 정렬 시 자료 개수에 따른 원소 교환 횟수 관계가 추정된 모형들에 의하여 99% 이상이 설명될 수 있으며 적합성을 증명하는 강한 확률적 증거가 발견 되었다. 본 연구 결과들은 정렬 자료 개수가 적은 경우나 새로 개발된 정렬 알고리즘 효율성에 관한 검정의 필요성을 제시한다.
In the anchovy boat seine fishing boat, it is necessary to select other aquatic organisms other than live anchovies, which are the target species of catch. By making a rotating roller sorter using hydraulic pressure, the anchovy sorting amount was compared and the sorting accuracy of the rotary roller sorter, and the discharge speed of butter fish and jerry fish according to the number of roller revolutions were analyzed. The rotating roller sorter increases the weight of the sorted raw anchovy by 54%, 74% and 91.5% compared to the round bar fixed type, so it can reduce the required time by an average of 73.2%. As a result of converting the sorting accuracy to the weight of pure anchovies excluding the catch weight, the round bar fixed type was 89%; however, the average of the rotating roller sorter was 97.7%. Thus, the sorting accuracy of the rotary roller sorter was further improved by about 8.7%. The roller speed moved 7% at 300 rpm, 7.5% at 600 rpm, and 16% at 900 rpm, so butter fish were discharged overboard 10% faster than jelly fish on average. In addition, the average feed speed of butter fish and jelly fish is 1,400 mm/s when the roller rotation speed is 300 rpm, 1,480 mm/s at 600 rpm, and 1,850 mm/s at 900 rpm. A Φ58 mm roller rotates once it moved about 1.23 mm. In the future, a follow-up study of quantitative evaluation is needed targeting more non-target fish species of anchovy boat seine.
본 연구는 S시 S구의 재활용품 배출특성을 조사 및 분석을 통해 재활용품 선별장에서 재활용품 선별율을 조사하였다. 재활용품 배출특성을 조사하기 위해서 발생원, 수집운반, 선별단계별로 나누어 분석하였다. 분석결과, 재활용품의 발생량 원단위의 전체 평균은 0.121kg/일 인, 지역별 재활용품의 수거주기는 보통 주3회(월수금 혹은 화목일)로 나타났으며, 차량별 혼합재활용품의 밀도는 평균 $202.4kg/m^3$로 나타났다. 선별단계에서의 현황분석을 진행한 결과, 혼합재활용품의 반입량은 평균 1,154.6톤/달, 겉보기밀도의 평균은 $181kg/m^3$, 선별재활용품의 양은 평균 448.5kg/달, 잔재물의 밀도는 $48kg/m^3$으로 나타났다. 선별장으로 입고된 혼합재활용품에서 유가품 선별율은 약 38.85%이며 잔재물은 약 55.90%로 나타났다. 전체 잔재물 7,744.8톤 중 유가품은 약 4,272.1톤이 존재하는 것으로 나타났다. 활용가능한 유가품의 수거효율을 높이기 위한 방안으로는 거점수거 활성화, 선별시설 자동화 및 현대화, 잔재물의 자원화 등이 검토되었다.
키-값 저장소(key-value store)는 Redis, Memcached 등의 다양한 NoSQL 데이터베이스에 응용되어 그 우수성을 보였다. 그리고 키-값 저장소 응용프로그램은 대부분의 환경에서 삽입 연산(insert) 보다 탐색 연산(lookup)이 많이 발생하기 때문에 탐색의 성능이 중요하다. 하지만 기존의 응용프로그램은 해시 테이블을 링크 리스트(linked list) 형태로 유지하기 때문에 탐색 연산이 느릴 수 있다. 따라서 탐색 연산을 상수 시간 내에 완료할 수 있는 쿠쿠 해싱(cuckoo hashing)이 학계의 주목을 받기 시작했고, 그 후 메모리 사용률이 더 높은 버킷화 쿠쿠 해싱(Bucketized Cuckoo Hashing, BCH)이 제안되었다. 본 논문에서는 BCH 구조를 기반으로 하여 삽입 정렬 방법으로 데이터를 입력하는 Sorting Cuckoo를 소개한다. Sorting Cuckoo를 이용하면 데이터가 정렬된 상태에서 탐색을 수행하기 때문에 상대적으로 적은 메모리 접근을 통해 키의 존재 여부를 판단할 수 있으며, 메모리 점유율(load factor)이 높을수록 BCH보다 탐색의 성능이 좋아진다. 실험 결과에 의하면 Sorting Cuckoo는 메모리 점유율이 95%인 상황에서 BCH보다 천만 번의 negative 탐색(데이터가 존재하지 않는 탐색)에서는 최대 25%(약 1900만회), 천만 번의 positive 탐색(데이터가 존재하는 탐색)에서는 최대 10%(약 400만 회)만큼 더 적은 메모리 접근을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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