• 제목/요약/키워드: 단위 연산

검색결과 419건 처리시간 0.029초

동적통행배정모형의 실시간 적용을 위한 변동등식의 응용 (An Equality-Based Model for Real-Time Application of A Dynamic Traffic Assignment Model)

  • Shin, Seong-Il;Ran, Bin;Choi, Dae-Soon;Baik, Nam-Tcheol
    • 대한교통학회지
    • /
    • 제20권3호
    • /
    • pp.129-147
    • /
    • 2002
  • 본 연구에서 변동등식에 근거한 동적경로선택조건을 도출하여 동적통행배정모형을 제안한다. 동적경로선택조건은 운전자에 의해 이용된 경로, 링크 그리고 출발지의 출발시간을 고려하여 도출되며 이 조건을 동적통행배정모형으로 전환하는 과정에서 모형의 변동등식문제로 압축된다. 등식이론에 근거한 모델의 이론적 배경을 입증하기 위해 제안된 동적통행배정모형이 필요충분조건을 만족함이 증명되었다. 해법으로서 기존의 제안된 네트워크의 시간과 공간확장기법을 채택하지 않고 물리적 네트워크가 직접 알고리즘에 반영되도록 하기 위해 각 링크의 시간대별 통행량과 방출통행량을 링크진입통행으로 표현하여 시간종속 통행시간함수를 단일변수로 처리하여 대각화알고리즘에 반영하였다. 소규모 비대칭 네트워크 적용결과 사용자 동적최적경로선택조건이 만족됨을 입증하였는데 단위시간간격이 적을수록 개선된 효과를 보여준다. I-394네트워크 실험결과로서 기존의 변동부등식에 근거한 알고리즘에 비해 제안된 알고리즘이 최소한 93%이상의 컴퓨터연산 속도의 개선효과를 가져왔다. 등식이론에 근거한 모델개발의 장점으로서는 제안된 모델의 최적해의 계산시간이 전체시간의 증가에 전혀 영향을 받지 않는다는 것으로 이는 동적통행배정모형에 적용될 네트워크의 규모가 커질수록 제안된 알고리즘의 계산 효율성은 더욱 증가하는 것을 의미한다. 따라서 제안된 동적통행배정모형은 대규모 시간종속적 교통망에서 교통상황의 변화에 민감하게 반응할 수 있는 실시간첨단교통제어의 핵심기능으로서 역할수행이 기대된다.

SPQUSAR : Apache Spark를 이용한 대용량의 정성적 공간 추론기 (SPQUSAR : A Large-Scale Qualitative Spatial Reasoner Using Apache Spark)

  • 김종환;김종훈;김인철
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
    • /
    • 제21권12호
    • /
    • pp.774-779
    • /
    • 2015
  • 본 논문에서는 단위 추론 작업들 간의 순차 처리와 반복 처리에 효과적인 인-메모리 방식의 고속 클러스터 컴퓨팅 환경인 Apache Spark을 이용한 대용량의 정성적 공간 추론기의 설계와 구현에 관해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 공간 추론기는 매우 효율적인 방법으로, 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 대규모 공간 지식베이스의 무결성을 검사할 수 있을 뿐만 아니라, 주어진 공간 지식베이스로부터 새로운 사실들을 유도해냄으로써 지식베이스를 확장할 수도 있다. 일반적으로 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계에 관한 정성적 추론은 이접 관계들 간의 많은 조합 연산들을 포함한다. 본 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계 집합을 찾아내고 이들만을 포함하도록 조합 표를 축소함으로써, 추론의 효율성을 크게 개선시켰다. 또한, 본 추론기에서는 추론 성능 향상을 위해 Hadoop 클러스터 시스템에서 분산 추론 작업이 진행되는 동안 디스크 입출력을 최소화하도록 설계하였다. 대용량의 가상 및 실제 공간 지식베이스를 이용한 실험들에서, 본 논문에서 제안하는 Apache Spark 기반의 정성적 공간 추론기가 MapReduce 기반의 기존 추론기보다 더 높은 성능을 보여주었다.

FPGA와 Dual Port SRAM 적용한 Radar System Positive Afterimage 고속 정보 표출에 관한 연구 (A Study on the high-speed Display of Radar System Positive Afterimage using FPGA and Dual port SRAM)

  • 신현종;유형근
    • 한국위성정보통신학회논문지
    • /
    • 제11권4호
    • /
    • pp.1-9
    • /
    • 2016
  • 본 연구는 PPI Scop 레이더 장치에서 수신된 정보신호 중 영상신호 분리와 합성과정을 거쳐 영상신호 생성, 심볼생성, 양성 잔상 신호 생성 결합 처리 과정을 거쳐 레이더 정보 분석용 화면에서 운영자의 판별 용이성, 가독성 향상과 더불어 운영 편리성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 기술적 구현방안에 대하여 2가지 형태로 연구하였다. 첫째, FPGA기반 고속 프로세스 정보처리 연산시스템으로 구성된 하드웨어 자원을 이용하여 시스템의 고속화 안정성을 갖추도록 하였다. 둘째, 소프트웨어 자원인 함수곡선 알고리즘과 지능화된 알고리즘을 연계 구현하여 레이더 정보, 분석 시스템에서 필요한 제약요건을 충족할 수 있도록 연구하였다. 기존의 레이더 시스템에서 구현이 불가능 하였던 프레임 단위 영상데이터 분석을 위해 영상캡처와 저장, 레이더 정보 표출 영상을 MPEG4 동영상으로 저장을 할 수 있도록 하였다. 연구의 핵심은 영상 양성 처리 함수곡선 알고리즘을 통해 육안판별에서 관찰 목표물, 특정 감시 대상물체 정보를 강조, 지연표출 및 색상 표현도 할 수 있도록 하였다. 고속 FPGA기반에 탑재된 ARM Processor Support in Pro ASIC3 적용하여 지능화된 알고리을 부분적으로 탑재시켜 시스템의 신뢰성과 효율 제고로 운영자 정보판독 가독성 향상은 물론 최적화된 고해상도 영상, 고속의 정보 분석 및 다양한 정보 표출을 유지할 수 있도록 구현하였다.

소스코드의 분석을 통한 알고리즘 레벨에서의 소프트웨어 복잡도 측정 방법 (The Software Complexity Estimation Method in Algorithm Level by Analysis of Source code)

  • 임웅;남정학;심동규;조대성;최웅일
    • 대한전자공학회논문지SP
    • /
    • 제47권5호
    • /
    • pp.153-164
    • /
    • 2010
  • 프로그램은 실행파일 내의 각 명령어를 수행함으로써 전력을 소비한다. 소비 전력은 복잡도와 비례하기 때문에 프로그램의 복잡도를 측정함으로써 예측될 수 있다. 일반적으로 소프트웨어의 복잡도는 마이크로프로세서 시뮬레이터를 사용하여 측정한다. 그러나 시뮬레이터를 사용한 복잡도 측정방법은 하드웨어를 트랜지스터 레벨과 같은 낮은 레벨에서 모델링하기 때문에 수행시간이 오래 걸리고, 단순히 정량적 측정치만을 제공한다. 본 논문에서는 소프트웨어의 최상위 레벨인 프로그램의 소스코드를 분석하고, 복잡도 매트릭을 생성하여 프로그램 전체에 대한 복잡도를 수식화하여 표현하는 방법을 제안한다. 또한 복잡도 매트릭을 함수 단위로 생성함으로써 연산이 집중되는 모듈에 대한 세분화된 정보를 제공할 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능분석은 게이트 레벨 마이크로프로세서 시뮬레이터인 SimpleScalar와의 비교를 통해서 수행하였다. 분석을 위해 사용된 소프트웨어는 최신 비디오코덱인 H.264/AVC에서 사용되는 $4{\times}4$ 정수변환, 화면 내 예측, 화면 간 예측 모듈이다. 각각의 소프트웨어에 대하여 정량적으로 측정된 성능 분석을 위하여 입력된 각 모듈에 대한 실행 명령어의 수를 비교하였으며, 정확도는 SimpleScalar를 통하여 측정된 시뮬레이션 결과 대비 약 11.6%, 9.6%, 3.5%의 오차를 보였다.

분산 그리드 기법을 위한 연속 k-최근접 질의처리 알고리즘 (Countinuous k-Nearest Neighbor Query Processing Algorithm for Distributed Grid Scheme)

  • 김영창;장재우
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
    • /
    • 제11권3호
    • /
    • pp.9-18
    • /
    • 2009
  • 최근 GPS 및 무선 이동 컴퓨팅 기술의 발달로 인해, 텔레매틱스(telematics) 및 위치기반 서비스(LBS) 응용이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 위치 기반 서비스 응용에서는 이동객체의 위치 정보가 시간의 흐름에 따라 계속적으로 변하기 때문에, 이를 위한 빈번한 업데이트 연산은 시스템에 많은 부하를 가중시키며 이로 인해 검색 성능의 저하를 초래한다. 이를 해결하기 위해 공간 네트워크에서 대용량 이동객체의 위치정보를 분산 처리하기 위한 DS-GRID(distributed S-GRID) 및 이를 위한 k-최근접 질의처리 알 고리즘이 제안되었다[1]. 그러나 k-최근접 질의처리 기법은 질의점 및 이동객체의 위치가 변경되면 그 결과 가 유효하지 않기 때문에, 연속 k-최근접(CKNN:continuous k-nearest neighbor) 질의처리 알고리즘의 연구가 필요하다. 본 연구에서는 DS-GRID를 위한 MCE-CKNN 알고리즘 및 MBP-CKNN 알고리즘을 제안한다. MCE-CKNN 알고리즘은 주어진 경로를 셀 단위로 분할하여 각 셀에서 질의 처리를 병렬적으로 수행하여 검색 성능을 향상시킨다. 아울러 MBP-CKNN 알고리즘은 그리드 셀의 각 경계점에서 가까운 POI를 미리 저장하여 인접셀 탐색 횟수를 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로, 제안하는 알고리즘의 성능 분석을 통해, 기존 알고리즘보다 15-53% 검색 성능이 우수함을 나타내었다.

  • PDF

직접 궤환 방식의 모델링을 이용한 4차 시그마-델타 변환기의 설계 (Design of a Fourth-Order Sigma-Delta Modulator Using Direct Feedback Method)

  • 이범하;최평;최준림
    • 전자공학회논문지C
    • /
    • 제35C권6호
    • /
    • pp.39-47
    • /
    • 1998
  • 본 논문에서는 오버샘플링 A/D변환기의 핵심 회로인 Σ-△변환기를 0.6㎛ CMOS공정을 이용하여 설계하였다. 설계과정은 우선 모델을 개발하여 S-영역에서 적절한 전달함수를 구한 후, 이를 시간 영역의 함수로 변환하여 연산 증폭기의 DC 전압이득, 슬루율과 같은 비 이상적인 요소들을 인가하여 검증하였다. 제안된 시그마-델타 변환기(Sigma-delta modulator, Σ-△변환기)는 음성 신호 대역에 대하여 64배 오버샘플링하며, 다이나믹 영역은 110 dB이상, 최대 S/N비는 102.6 dB로 설계하였다. 기존의 4차 Σ-△ 변환기는 잡음에 대한 전송영점의 위치를 3,4차 적분기단에 인가하는데 반하여 제안된 방식은 잡음에 대한 전송영점을 1,2차 적분기단에 인가함으로써 전체적인 커패시터의 크기가 감소하여 회로의 실질적인 면적이 감소하며, 성능이 개선되고, 소모 전력이 감소하였다. 또한 단위시간에 대한 출력값의 변화량이 3차 적분기의 경우에 비하여 작으므로 동작이 안정적이고, 1차 적분기의 적분 커패시터의 크기가 크므로 구현이 용이하며, 잡음에 대한 억제효과를 이용하여 3차 적분기단의 크기를 감소시켰다. 본 논문에서는 모델 상에서 전체적인 전달함수를 얻고, 신호의 차단주파수를 결정하며, 각 적분기의 출력신호를 최대화하여 적분기 출력신호의 크기를 증가시키고, 최대의 성능을 가지는 잡음에 대한 전송영점을 결정하는 기법을 제안한다. 설계된 회로의 실질적인 면적은 5.25 ㎟이고, 소모전력은 5 V 단일전원에 대하여 10 mW이다.

  • PDF

명암도 응집성 강화 및 분류를 통한 3차원 뇌 영상 구조적 분할 (Structural Segmentation for 3-D Brain Image by Intensity Coherence Enhancement and Classification)

  • 김민정;이정민;김명희
    • 정보처리학회논문지A
    • /
    • 제13A권5호
    • /
    • pp.465-472
    • /
    • 2006
  • 최근 대용량 의료영상 데이터로부터 인체 기관 또는 질환 부위 추출을 위한 영상 분할 기법이 매우 다양하게 제안되고 있으나, 뇌와 같이 다중 구조를 가지면서 구조간 경계 구분이 어려운 영상의 구조적 분할에는 한계를 가진다. 이를 위해 주로 복셀을 유한 개의 군집으로 분류하는 군집화 (clustering) 기법이 이용되나 이는 개별 복셀 단위의 연산을 수행함으로 인해 잡음의 영향을 받는 제한점이 있다. 그러므로 잡음의 영상을 최소화하고 영상 경계를 강화시키는 향상기법을 적용함으로써 보다 견고한 구조적 분할을 수행할 수 있다. 본 연구에스는 뇌 자기공명영상에 대하여 백질(white matter), 회백질(gray matter), 뇌척수액(cerebrospinal fluid)의 내부 구조를 효율적으로 추출하기 위한 필터링 기반 군집화에 의한 구조적 분할 기법을 제안한다. 우선 구조간 경계를 강화하고 구조 내 잡음을 약화시키기 위해 응집성 향상 확산 필터링(coherence enhancing diffusiion filtering)을 적용한다. 또한 이 과정을 통해 강화된 영상에 퍼지 c-means 군집화 기법을 적용하여 각 복셀이 속하는 구조에 해당하는 군집의 인덱스를 할당함으로써 구조적 분할을 수행한다. 제안된 구조적 분할기법은 기존의 가우시안 또는 일반적인 비등방성 확산 필터링과 군집화 기법을 적용한 기법에 비해 전문가의 수동분할 결과와의 일치 비율에 의한 분할 정확도를 향상시킴을 보였다. 또한 경계 부분에 있어서의 세밀한 분할을 통해 재생산 가긍하고 사용자 수동후 처리를 최소화할 수 있는 결과를 제시함으로써 형태적 뇌 이상 진단을 위한 효율적인 보조 수단을 제공한다.

가격 효율적인 클라우드 가상 자원 중개 기법에 대한 연구 (Cost Efficient Virtual Machine Brokering in Cloud Computing)

  • 강동기;김성환;윤찬현
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
    • /
    • 제3권7호
    • /
    • pp.219-230
    • /
    • 2014
  • 클라우드 컴퓨팅 환경에서, 클라우드 서비스 사용자는 클라우드 자원 제공자로부터 가상화된 컴퓨팅 자원을 사용할 시간만큼 구매하여 할당받는다. 일반적으로 아마존, 고그리드 및 마이크로소프트와 같은 대형 클라우드 자원 제공자들은 자원 과금 정책을 온디맨드와 예약형 기반 가상 자원의 두 가지로 구분하여 제공한다. 예약형 기반 가상 자원은 상대적으로 장기간 할당을 가지므로 단위 시간당 자원 사용 비용이 온디맨드 가상 자원과 비교하여 더 저렴하다. 이러한 과금 정책 특성을 기반으로 클라우드 서비스 사용자의 서비스 요구 사항을 고려하여 적절한 자원 할당을 수행함으로써 클라우드 서비스 제공자는 자원 할당 비용을 효과적으로 절감할 수 있다. 이를 위해서, 기존의 가상 자원 할당 기법들은 서비스 사용자의 요구사항 특성을 미리 예측하여 최적의 자원을 할당하는 방법들을 제안하였다. 그러나 실세계에서는 다양한 클라우드 서비스 사용자가 존재하고 서비스 요구사항이 동적으로 변하기 때문에 정확한 예측을 하기 어려우며, 최적화된 할당을 위한 연산 시간이 추가 오버헤드가 되어 자원 관리 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 적응적 자원 할당 기법을 제안하여 요구사항 예측 및 최적화 기법을 수행하지 않으면서도 서비스 요구사항에 효과적으로 대응하여 자원을 제공할 수 있도록 한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법이 자원 사용 비용을 크게 절감하면서도 클라우드 서비스 사용자의 QoS를 만족함을 보인다.

1980년대 후반 이후 중국 농촌 토지제도의 변화 (Changes of Land-Use Policy in Rural China)

  • 문순철
    • 대한지리학회지
    • /
    • 제31권3호
    • /
    • pp.558-576
    • /
    • 1996
  • 1978년 이후 중국은 농촌지역의 개혁을 통해 개혁. 개방이 시작되었다. 인민공사의 집체경제 체제에서, 농가를 단위로 하는 '가정연산승포제'로 변화하여 노동 의욕이 고취되고 생산성의 증가를 이루었다. 하지만 1980년대 이후 생산의욕 유인 효과가 줄어들고, 보다 확대된 시장 메카니즘에 적합하지 못한 토지이용 방식으로 농업생산의 정체와 노동력의 비농업으로의 이전 과정을 겪었다. 이에 농가의 수요에 맞춘 새로운 토지제도가 필요하게 되어, 流轉의 확대, 토지의 생활보호 기능과 상업적 기능을 동시에 만족시키는 兩田制, 토지의 분산성을 극복하여 토지 생산의 능률을 높이려는 規模經營, 토지 소유관계의 불명확성을 극복하려는 股役合作制(주식제), 열등한 토지의 개간과 이용을 위한 '四荒' 경매 등의 제도가 시행되었다. 이러한 정책은 중국의 전반적인 시장경제의 도입으로 인한 농촌지역의 적응과정으로 이해할 수 있다. 그 시행으로 급격한 변화를 피하면서도 기존의 모순을 해결할 수 있었으며, 특히 지역적 차이에 따라 정책은 상이하게 전개된 것이 특징이다.

  • PDF

분산 컴퓨팅 기술을 이용한 고해상도 강수량 예측 (High Resolution Rainfall Prediction Using Distributed Computing Technology)

  • 윤준원;송의성
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
    • /
    • 제17권1호
    • /
    • pp.51-57
    • /
    • 2016
  • 분산컴퓨팅은 네트워크로 연결된 여러 컴퓨터들의 연산 능력을 이용하여 거대 계산 문제를 해결하려는 분산처리 모델이다. 인터넷에 연결된 수많은 컴퓨팅 자원들의 참여를 통해 대규모의 계산이 필요한 기상, 바이오, 천문학, 암호학 등과 같은 다양한 분야의 어플리케이션 들을 병렬로 처리할 수 있다. 본 논문에서는 기상 분야의 고해상도 강수량 예측 어플리케이션 수행을 위해 인터넷 분산컴퓨팅 모델을 구성하여 성능을 분석하였다. 한반도의 강수량 예측을 위해서 중규모 예측 모형인 QPM(Quantitative Precipitation Model)을 적용하였으며 이 모형은 한반도의 지형을 격자 간격 27km로 나누고 각 격자의 특성인 고도, 기온, 강수, 강도 습도 등을 기반으로 강수량을 예측하게 된다. 그러나 QPM의 격자 간격에 따른 분석은 모형 구축에 많은 시간이 소요 되고 한번에 수행되어야 할 계산량이 많아 효율성이 저하된다. 따라서 이 모형을 기반으로 하여 3km 간격의 상세 지형을 반영하는 모형으로 소규모 지형 효과를 표현함으로써 상세 지역에서의 강수량 산출과 지형에 따른 강수량의 분포 파악이 용이해지며 계산 효율성을 개선시킬 수 있다. 이렇게 상세지역으로 세분화 된 모형은 병렬처리가 필요하며 계산노드의 수가 많아질수록 그 효율은 선형적으로 증가된다. 이 모형은 $20{\times}20$의 아격자 도메인의 분산된 단위작업들로 나뉘어 분산되고 네트워크로 연결된 컴퓨팅 자원에서 수행되게 된다.