노이즈 함수는 난수의 추가를 통해 실제 자연현상에 대한 애니메이션을 더욱 더 실감나게 하는 방법으로 쓰여 왔다. 본 연구에서는 노이즈의 통계적 특징은 보존하면서, 사용자가 원하는 제약에 맞는 결과 값을 산출하는 방법을 제시한다. 이상적 형태의 통계 값과, 실제 노이즈 함수의 편향치의 통계 값의 차이를 최소화 하는 최적화 기법을 통해 노이즈의 성질을 유지하면서 손쉽게 제어를 할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이 방법을 통해 노이즈가 적용된 애니메이션이나 모양에 대한 세부적인 제어가 가능하다.
본 논문에서는 다항식형태의 비선형성을 갖는 미지의 파라미터를 갖는 2차원의 공탄성(aeroelastic) 시스템에 대한 제어기 설계를 다룬다. 특히 제어기구현에 사용되는 상태 및 actuator 구동기신호가 크기, 변화율 및 대역제약조건을 가지는 경우는 실현이 불가능한데, 이 경우에도 각각에 대한 필터를 사용하여 해결한다. 우선 backstepping에 기초한 오차신호를 정의하고, 명령신호 및 필터출력 신호에 대한 추적오차신호를 정의하며, 필터구성에 따른 보상된 추적오차신호를 재정의한다. 안정화를 위하여 Lyapunov함수를 도입하고, 안정성 원리에 따라 적응식을 유도한다. 시뮬레이션을 통해서 유용성을 입증한다.
A planetary gear assembly is a key component to combine and/or split a power from the source. With a planetary gear assembly, a continuously variable unit extends its capacity by means of power bra nching mechanism. Power branching with one planetary gear assembly and one continuously variable unit is categorized into 12 basic types. Each type represents peculiar power transmitting characteristics. Additionally, a multi-mode (range) continuously variable transmission can be designed with accompanying clutches. A multi-mode continuously variable transmission changes the path through which the source power is transmitted. Each path has its own features, such as high efficiency. In this paper, some design principles are examined such as, criteria to guarantee the minimum power efficiency, and constraints to guarantee the smooth mode shift after discussing well-known features of multi-mode M mathematically.
기존 데이터 압축 방식에는 크게 resolution-constrained quantization (RCQ) 방식과entropy-constrained quantization (ECQ) 방식이 있다. RCQ 방식은 고정 비트율 전송을 가능하게 하지만 셀 크기의 변화에 따른 이상 신호왜곡이 발생하며, ECQ 방식은 셀 크기가 고정된 대신에 이상 비트율 할당 문제가 발생한다. 본 논문에서는 기존 RCQ 방식의 대표적인 학습기법인 generalized Lloyd algorithm (GLA)을 개선한 cell-size constrained vector quantization (CCVQ) 방식을 제안한다. CCVQ 알고리즘은 셀 크기에 따라 유동적으로 패널티 척도를 주는 방식으로 기존의 RCQ와 ECQ 사이의 soft-decision을 가능하게 한다. 제안 알고리즘을 사용할 경우 기존의 GLA에 비해 약간의 평균왜곡 증가는 발생하나 이상 신호왜곡을 줄일 수 있다.
이 논문은 지연 시간 및 화질 제약이 있는 비디오 응용을 위한 에너지 최적화 기법을 제안한다. 이는 두 가지 핵심 기법 - 프레임 생략 기법 및 버퍼링 기법 - 으로 구성되어있다. 버퍼링은 운영 체제 수준에서 유휴 시간 이용률을 증가시키고, 프레임 생략은 응용 수준에서 유휴 시간 자체를 증가시키며, 양쪽 모두 동적 전압 조절 기법의 효과를 향상시킨다. 이 논문에서는 제안한 기법을 적용하기 위해 H.263 부호기 응용을 사용한다. 실험에서는 제안한 기법이 주어진 지연 시간 및 화질 제약을 만족하면서 괄목할 만한 에너지 절감을 얻을 수 있음을 보인다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 점차 확산되면서, 그 안에서 제공되는 다양한 리소스에 대한 효율적인 발견 전략들이 그 중요성을 더하고 있다. 특히, 유비쿼터스 환경을 구성하는 다양한 네트워크 중에서, 이동 애드혹 네트워크의 효율적인 리소스 발견 전략이 근래에 주목받고 있는데, 이는 이 네트워크를 구성하는 무선 노드들의 높은 이동성과 이들이 소유한 자원들의 제약 사항 등 고려해야 할 요소들이 많기 때문이다. 이 논문에서는 이러한 이동 애드혹 네트워크를 위한 적응적이고 효율적인, 유비쿼터스 환경의 이 기종 네트워크와 연동 가능한 리소스 발견 전략을 제시한다.
본 논문에서 제안하는 기법은 기존의 첨단 배치기인 Kraftwerk (& KraftwerkNC)와 Mongrel을 개선 확장한 것으로써, 광역배치에서 셀 중첩을 효과적으로 해결하는 Mongrel의 ripple move 기법과 force directed 광역배치기인 KraftwerkNC의 강력한 성능을 결합한 것이다. 제안한 기법에서는 Mongrel의 ripple move를 최적화하기 위해 Kraftwerk에서 사용한 힘 분산(force spreading)기법을 이용한다. 셀 밀집을 개선시키고, 배선길이를 최적화하는 과정에서 타이밍을 위해 넷 제약조건들이 고려된다. 제안된 기법을 통해 얻은 실험 결과는 배선길이 뿐만 아니라 타이밍에서 향상된 결과를 보여준다.
태스크내부에서 공급 전압을 조절하는 태스크내 전압 스케쥴링(IntraVS)은 저전력 프로그램을 구현하는 데 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 경성 실시간 응용프로그램에서 평균 실행 시간에 대한 정보를 이용하여 전력 소모를 효과적으로 줄이는 새로운 태스크내 전압 스케쥴링 알고리즘을 제시한다. 최악 실행 시간을 사용하여 전압 조절의 결정을 내렸던 기존의 태스크내 전압 스케줄링과는 달리, 제안된 알고리즘은 평균 실행 시간에 바탕을 두고 실행 속도를 조절함으로써 주어진 시간 제약 조건을 만족시키면서도 기존 방법보다 에너지 효율성을 높일 수 있다. MPEG-4 디코더를 이용한 실험 결과, 제안된 알고리즘은 기존의 태스크내 전압 스케줄링에 비해서 전력 소모를 최대 34% 감소시켰다.
본 논문에서는 상세배치를 개선할 수 있는 확장된 인터리빙 기법을 제안한다. 기존의 행 -기반 인터리빙 기법은 한 행 내에서만 셀의 위치를 이동할 수 있는 제약이 있으며, 모든 셀이 여백 없이 인접해 있다는 가정 하에 적용 가능하였다. 본 논문에서 제안한 확장된 인터리빙 기법은 그런 제약을 극복하여 셀이 다른 행간에도 이동할 수 있도록 하였고, 또한 셀들 사이에 여백이 있는 경우에도 인터리빙 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 반도체 설계 회사에서 사용 중인 CAD 툴에 의해 수렴된 상세배치를 제안된 인터리빙 기법을 이용하여 추가로 개선시킨 결과 HP(half perimeter)가 평균 9.5% 가 개선되었다.
80년대 골드랫 박사에 의해 이론이 소개된 이후, 북미와 유럽 지역에서 많은 학자와 기업가들에 의해 연구, 현장에 적용되면서 오늘날 경영혁신 기법들을 주도하는 이론으로 자리잡은 제약이론(Theory of Constraints)은 최근에야 비로소 국내에 소개되고 있는 실정이다. 하지만 소개된 대부분의 연구가 TOC를 구성하는 여러 엔진 중 DBR에 국한된 것들이며, DBR 스케줄링 역시 아직은 이론적 연구에 그치고 있다. 본 연구에서는 기존의 여러 DBR 스케줄링 연구에서 보여진 한계, 즉 제약자원을 선정하는 데 있어, 자원이 가진 부하비율(부하/능력)만을 선정의 기준으로 고려하는 것에서 벗어나 실제 생산현장에 존재할 수 있는 여러 요소를 고려한 스케줄링 방법을 제시하였다. 각 제약자원들의 중요도를 고려하는데 있어서, 객관적 요소와 주관적 요소를 분류한 후 여러 전문가가 각각의 주관적 요소에 부여된 값을 다구찌 기법에서 이용하는 SN비로 계산하고 그 값들을 정규화 하였고, 주관적 요소와 객관적 요소를 위한 가중치 또한 SN비로 계산하고 그 값들을 정규화하는 방법을 제시하였다. 이 방법은 여러 요소들을 고려한 제약자원의 결정에 있어서 다른 요소들에 대한 다수의 전문가의 의견 통합을 시도하였고, 동시에 제약자원 결정에 있어서 임의의 요소에 전문가들이 부여한 값들의 평균이 크고 그 값들이 차이가 적은 즉, 거의 일치한 평가를 내리는 자원을 제약으로 선정하고 스케줄링하는 방법을 시도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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