현재 RISCV-VP 시뮬레이션 프로그램은 Linux 환경으로만 존재하며, Windows 환경에서 동작하는 프로그램은 존재하고 있지 않다. 그래서 Linux 환경으로 개발된 RISC-VP(Virtual Platform)를 Windows 환경에서도 사용할 수 있게 Visual Studio 를 사용하여 구축하였다. 또한, Windows VS 환경의 RISCV-VP 프로그램을 통해 머신 러닝 시뮬레이션이 가능하도록 개발 환경을 구축하였다. 이 논문은 위에 설명한 각각의 개발환경 구축에 필요한 구성 방법을 제공한다.
본 연구에서는 스미스 머신을 이용한 스쿼트 운동에 대한 가상 테스트 프레임웍을 제안하고 구현하였다. 이를 위하여 인체 및 제품의 통합 모델을 개발하고, 실험 데이터를 바탕으로 자세의 변화에 따른 새로운 동작을 생성하는 알고리즘을 개발한 후, 가상의 조건에서 동작을 생성하여 인체의 관절에 걸리는 토크와 근육에 걸리는 힘을 시뮬레이션 하는 전체 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 검증하기 위하여 동작 수집과 더불어 EMG와 지면반력에 대한 데이터를 수집하여 시뮬레이션 결과가 실제와 잘 맞는지 확인하였다. 이 시스템을 확장시켜 사용한다면 다양한 조건에서 운동하였을 때 신체 근육과 관절에 어떤 영향을 끼치는 지 시뮬레이션 해봄으로써 적절한 운동 프로그램을 효과적으로 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 옵테인 등 고속 스토리지의 출현으로 하드디스크에 적합하게 설계된 메모리 시스템 설정에 대한 재고가 필요한 시점에 이르렀다. 본 논문에서는 고속 스토리지의 탑재에 따라 페이지 크기가 메모리 시스템의 성능에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고, 가상화 환경에서 워크로드 상황에 맞게 페이지 크기를 설정할 수 있는 모델을 설계하였다. 전통적인 시스템의 경우 워크로드 별로 페이지 크기를 설정하는 것이 쉬운 일이 아니지만 최근 클라우드 환경의 활성화로 개별 워크로드 수행을 위해 별도의 가상머신이 생성되므로 가상머신이 시작될 때 해당 가상머신의 페이지 크기를 결정할 수 있어 제안한 모델의 효용이 높을 것으로 기대된다. 다양한 가상머신 시나리오에 대한 시뮬레이션 실험을 통해 제안한 모델이 워크로드 상황에 맞게 페이지 크기를 설정하여 메모리 접근 시간을 크게 개선함을 보인다.
최근 IT 기술의 발전으로 웹 기반 시뮬레이션이 많은 연구에 도움을 주고 있다. EDISON은 그러한 시뮬레이션 환경을 제공해주는 플랫폼으로 전산열유체, 나노물리, 계산화학, 등 다양한 전문분야의 앱(이하 솔버)을 제공해준다. 이러한 솔버는 사용자가 그 솔버에 맞는 간단한 파라미터들만 입력하면 다양한 결과를 알아서 계산해 주는 편의를 제공해 주지만 입력 데이터에 따라 작업 시간이 상당히 혹은 무한히 걸릴 수 있기 때문에 언제 끝날지 모르는 작업의 완료 여부를 수시로 확인해야만 하는 불편함이 있다. 때문에 그 시간을 예측할 수 있다면 수시로 확인하는 불편함을 줄일 수 있다. 또한 오랜 시간이 걸리는 작업의 결과를 미리 알 수 있으면 사용자들에게 큰 도움이 될 것이다. 이런 점에서 본 논문에서는 시뮬레이션의 작업 결과와 수행 시간의 예측 모델을 적용해 보았다. 본 논문에서는 계산화학분야의 uChem 솔버의 결과 예측을 진행하였는데 uChem 솔버는 1주기 및 2주기 원자들로 이루어진 화합물의 최적화된 상태의 에너지 값과 구조를 보여주는 프로그램이다. 예측을 진행한 결과 에너지는 99%이상의 상당히 높은 정확도를 얻을 수 있었고 수행 시간의 경우 약 90%의 정확도를 얻었다. 이를 통해서 사용자로 하여금 더욱 편리한 서비스를 제공할 수 있을 것이다.
The use of machine learning technologies such as deep and reinforcement learning has proliferated in various domains with the advancement of deep neural network studies. To make the learning successful, both big data acquisition and fast processing are required. However, for some physical world applications such as autonomous drone flight, it is difficult to achieve efficient learning because learning with a premature A.I. is dangerous, cost-ineffective, and time-consuming. To solve these problems, simulation-based approaches can be considered. In this study, we analyze recent trends in drone simulation technologies and compare their features. Subsequently, we introduce Octopus, which is a highly precise and scalable drone simulator being developed by ETRI.
DNA 컴퓨팅에 대한 연구가 진행되어 강에 따라 기존의 튜링 머신과 동등한 계산 능력을 가진 다양한 계산 모델이 제안되고 있으며, 이와 함께 DNA의 병렬성을 이용하여 NP 문제들을 풀고자 하는 시도가 계속되고 있다. 그러나 전통적인 폰 노이만 기계에서의 알고리즘이 해집합에 대한 순차적 탐색을 하는 것과는 달리 가능한 모든 해를 미리 생성해 놓고 그 중에서 해를 찾아내는 기존의 DNA 컴퓨팅 알고리즘으로는 NP 문제의 크기가 증가함에 따라 초기 해의 생성조차도 불가능하게 된다. 이에 대한 해법의 하나로 진화적인 방법론을 생각할 수 있지만, 이 경우에는 진화 연산을 위한 추가적인 연산자의 고안과 이의 적용에 따른 어려움이 생긴다. 따라서 본 논문에서는 DNA 컴퓨팅에서 가능한 초기 해를 모두 생성할 수 있는지를 열역학적인 데이터에 근거한 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 이러한 과정을 통해서 값비싼 실제 실험의 성공 여부나 실험 디자인의 정당성 등을 미리 예측할 수 있을 뿐만 아니라, DNA 컴퓨팅이 보다 큰 크기의 NP 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제공할 수 있다.
본 연구에서는 학습기근을 갖는 결정론적 볼츠만 머신의 은닉충 뉴런에 비단조 활성화 함수를 적요한 경위의 학습성능을 XOR 문제와 ADD 학습에 대하여 수지 시뮬레이션을 통하여분석한다. 단조 활성화함수를 사용한 경우와 비교하여 학습 수렴률, 학습안정도, 및 학습 속도에 있어서 성능이 크게 향상됨을 확인하였다. 또한 네트워크의 막전위 분포를 조사함으로서 end-cut-off 타입의 비단조 함수를 이용한 경우에 나타는 다음 층의 뉴런에 영향을 주지 않는 뉴런의 출현, 즉, 신경회로망에 있어서 은닉층 뉴런늬 수을 자율적으로 조정하는것을 확인하였따. 이것은 학습문제에 대하여 네트워크 은닉층 뉴런의 수를 명확하게 결정할수 없는 현재의 상황에 있어서는 새로운 돌파구가 될것으로 기대된다.
This study is intended to find out the reason of interference phenomenon of a machine tool when it operates for 5-axises working. The researcher made a Virtual Machine which has same figures of the 5 axises machine tool and Virtual Manufacturing System which has both Software factors - controller and NC code data to manipulate the movement characteristics of the machine - and Hardware factors - fixtures, workpiece, tools, holders and so on. With these virtual tools, this study is designed to find out the relation between the movement and the interference or collision, and also intended to verify the simulation and work-processing. In this study, the researcher found out, in case of the vertical 5 axises type, that it has more chances to have interference between the fixture, the workpiece and the main spindle including the tool holder due to the tilting kinetics of the main spindle. In case of the horizontal 5 axises type, on the other hand, the researcher found out that it has more possibility to have the interference between the main spindle and the rotary shaft.
본 논문은 머신 기술 언어를 이용하여 전력 소모가 최소화된 임베디드 코어 자동 생성 시스템의 설계에 대해 기술한다. 머신 기술 언어를 사용하여 어플리케이션에 적합한 임베디드 코어를 빠른 시간에 설계하기 위해 어플리케이션 실행시 동적 전력 소모가 최소화된 코어를 생성하는 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 각 인스트럭션의 파이프라인 스테이지의 행위 정보로부터 파이프라인 해저드를 찾아내며 처리하는 능력을 가진 임베디드 코어를 생성한다. 생성된 코어는 파워 소모가 최소화되게 만들어져 있다. 자동 생성 시스템의 검증을 위해 ARM9, MIPS R3000에 대해 SMDL로 기술하고 전력 최적화 과정을 거쳐 HDL 코드를 자동 생성하였으며, 어플리케이션에 대해 시뮬레이션을 수행하여 소모되는 전력을 측정하였다. 실험 결과로 생성된 프로세서는 정확한 동작을 수행하였고, 어플리케이션과 생성된 코어에 따라 동적 전력 소모가 $20%{\sim}40%$ 줄어드는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다수의 머신 노드들이 동시에 LTE 시스템에 액세스 요청하고, 상향 링크 패킷을 전송하는 7단계 전송 과정을 고려한다. 모델링을 통해서 무선 자원 사용량을 분석하고, 부하가 집중되는 리소스를 파악한다. 시뮬레이션 결과를 통해 하향 링크 제어 채널인 PDCCH (physical down link control channel)의 사용률이 머신 노드의 수의 증가에 따라 급속도로 증가함을 보여준다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 하향 링크 공유 채널인 PDSCH (physical downlink shared channel) 자원을 PDCCH에 할당한다. 이를 통해 PDCCH 자원 사용률이 개선 되었음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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