본 논문에서는 새로운 블록기반 신경망을 제안하고 블록기반 신경망의 패턴류 성능을 확인하였다. 블록기반 신경망은 4개의 가변 입출력을 가지는 블록을 기본 구성요소로하고 있으며 블록들의 2차원배열 형태로 이루어진다. 블록기반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬수 있는 새로운 신경망 모델이다. 블록 기반 신경망의 구조와 가중치를 재고성 가능 하드웨어(FPGA)의 비트열에 대응시키고 유전자 알고리즘에 의하여 전역최적화를 하여 구조와 가중치를 최적화한다. 유전 알고리즘에 의하여 설계된 블록기반 신경망을 비선형 결정평면을 가지는 여러 학습패턴에 적용하여 패턴분류 성능을 확인하였다.
본 논문은 퍼지 분류를 위한 퍼지 규칙베이스 시스템에 대한 최적화 해법으로서 유전 알고리즘에 대해 살펴본다. 즉 퍼지 규칙베이스를 이용하는 퍼지 분류 시스템을 최적화률 하는 유전 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 다루는 최적화는 추출되는 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 입력 패턴을 정확하게 분류하는 지에 대한 성능을 포괄적으로 수행하는 것을 의미한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 유전 알고리즘을 이용하여 수치실험을 수행하고 그 결과를 통해 제안하는 알고리즘의 유효성과 효율성을 생성된 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 성능의 관점에서 논의한다.
GPGPU 환경에서의 ML 모델이 다양한 분야에 지속적으로 활용되면서, 이미지 분할(image segmentation) 연구가 활발하다. multi-GPU 환경에서 성능 최적화를 위하여 병렬화 기법들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 multi-GPU 환경에서 U-Net 모델의 전체 수행 시간을 단축하기 위해 convolution 연산을 최적화하는 기법을 적용하는 실험을 진행하였고 shared memory, data parallelism 를 적용하여 82% 성능 향상을 보여주었다.
고체산화물연료전지는 청정에너지원으로써 기존의 발전방식을 대신할 차세대 에너지원으로 각광 받고 있다. 고체산화물 연료전지는 고온에서 작동하는 특성상 실험을 통하여 전극미세구조 및 구동조건을 최적화하는 것은 매우 어렵다. 본 연구는 전기화학식을 이용한 전산모사를 통해서 고체산화물 연료전지의 구동조건에 따른 성능 평가 및 전극의 미세구조 최적화 과정을 수행하였다. 전극 내 전달현상을 무시하고 오직 전기화학반응만을 고려한 전산모사는 단전지의 전극미세구조 및 구동조건에 따른 전지성능을 빠르게 예측할 수 있으며, 이를 기반으로 다양한 조건에서 얻은 전지 성능 데이터를 통해 전극미세구조를 최적화하였다. 개회로전압, 활성화분극, 저항분극, 물질수송손실을 표현하기 위하여 Nernst 식, Butler-Voler 식, 옴의 법칙, dusty-gas 모델을 각각 사용하였으며, 전극미세구조 및 구동조건의 변화는 물질확산계수 및 교환전류밀도를 통하여 그 영향이 전지성능에 반영된다. 온도, 압력, 주입 연료의 조성에 대한 성능평가가 수행되었으며, 1023K, 1 bar의 조건하에서 최적의 단전지 성능을 위한 기공도와 기공크기를 조사하였다. 더 향상된 단전지 성능 확보를 위해서 실험에서 쓰이는 기능층(functional layer)과 유사하게 넓은 반응 면적과 원활한 반응물 및 생성물의 이동을 보장하도록 기공도 및 기공크기를 그레이딩한 전극구조(graded-electrode)를 디자인하고 성능을 평가하였다. 그 결과 기존의 전지구조 대신에 그레이딩된 전극을 사용할 경우 50%이상 향상된 전지성능을 예측할 수 있었다.
본 논문에서는 시간영역 및 주파수영역 성능지수와 클론 선택기반 유전자 알고리즘을 이용한 자기부상 RGV(Rail-Guided Vehicle)의 최적 PID 제어기 설계 기법을 제안한다. 일반적으로 RGV에 적용되는 흡인식 자기부상시스템은 시스템 자체의 불안정성을 내포하고 있으며, 오버슈트 및 정착시간을 고려한 설계가 요구되기 때문에 기존의 성능지수함수로는 원하는 성능을 얻기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 먼저 PID 제어기 설계에 사용되는 성능지수함수를 분석하고, 자기부상 RGV에 적합한 시간영역 및 주파수영역 성능을 고려한 새로운 성능지수 함수를 제안하였다. 또한, 클론선택 최적화기법을 적용하여 성능이 향상된 클론 선택기반 유전자 알고리즘을 제안하였다. 제안된 최적화 알고리즘과 성능지수함수의 성능을 평가하기 위하여 단순 유전자 알고리즘과 기존의 군집 최적화 기법인 PSO(Particle Swarm Optimization)를 이용하여 비교 시뮬레이션을 하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 최적화 기법들에 비해 자기부상 RGV의 최적 제어기 설계에 더 효과적임을 시뮬레이션을 통해 보였다.
근래에 게임이론 분야에서 진화계산 기법을 사용한 분석은 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 교섭게임에서 입자군집최적화와 차분진화알고리즘 간의 공진화 과정을 관찰하고 상호 경쟁에서 얻는 이득을 비교하여 두 알고리즘의 성능을 분석한다. 실험결과 입자군집최적화가 차분진화알고리즘에 비해 교섭게임에서 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
이열 기계 배치 문제는 기계의 수가 많아지면 기존의 알고리즘으로는 실제적으로 해결이 불가능한 조합 최적화 문제이다. 본 논문에서는 최적의 기계 배치를 찾기 위하여 유전자 알고리즘을 사용하고 기존의 방법과 비교하여 선택 과정의 개선을 통해 최적화의 성능을 향상시키는 방법에 대하여 고찰한다. 실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 분석하였다.
현재 음성 인식에서 널리 사용되고 있는 피춰 중의 하나로 멜켑스트럼을 들 수 있다. 멜켑스트럼은 인간의 청각 특성을 적용한 critical band 필터를 사용하여 구하는데, 필터의 형태를 다양하게 적용하여 같은 음성에 대해서 여러 가지의 멜켑스트럼을 구할 수 있다. 본 논문에서는 critical band 필터의 형태, 즉 필터의 모양, 인접한 필터간의 중심 주파수 간격, 그리고 필터의 대역폭을 각각 변화시키면서 멜켑스트럼을 구하여 음성 인식 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 최적의 인식 성능을 나타내는 멜켑스트럼을 구하기 위하여 simplex 기법을 사용하여 필터를 최적화하는 방법을 제안한다. DTW(dynamic time warping)를 인식 알고리즘으로 사용하였고 한국어 숫자음을 사용하여 인식 실험을 수행한 결과, 제안된 방법으로 최적화된 필터를 사용하여 구한 멜켑스트럼은 기존의 critical band 필터를 사용하는 것보다 향상된 인식 성능을 나타내었다.
컴퓨터 시스템을 위한 소프트웨어 개발에 있어 성능 최적화는 하드웨어 및 운영체제에 대한 전문 지식과 다양한 상황을 고려할 수 있는 숙련을 필요로 하는 매우 어려운 작업으로 알려져 있다. 특히, 임베디드 시스템의 경우 사용되는 하드웨어와 운영체제의 종류가 매우 다양하여 임베디드 소프트웨어의 성능 최적화에는 더욱 많은 시간과 노력이 요구된다. 자가적응형 컴퓨팅은 소프트웨어 개발에 있어 성능 최적화 작업 노력을 최소화하기 위한 기술로 소프트웨어 실행을 실시간으로 감시하면서 소프트웨어 실행에 관여하는 다양한 컴퓨터 시스템 리소스들을 제어하여 소프트웨어가 요구하는 성능을 자동으로 맞춰주는 컴퓨팅 기술이다. 본고에서는 자가적응형 컴퓨팅 기술 현황을 살펴본 후 임베디드 디바이스를 위한 자가적응형 컴퓨팅 기술 개발 사례를 소개한다.
인터넷은 매개라는 강력한 수단을 통해 재생산을 하게 되는데 매개의 비용이 거의 들지 않는다는 특성 때문에 자원의 배포 속도와 범위를 거의 무한대로 확장해왔다. 웹 시스템 제작 경향은 멀티미디어 요소의 무분별한 사용 등으로 거의 모든 웹페이지는 응답 속도 개선에 어려움을 주고 있는 실정이다. 웹 시스템 성능을 향상시키기 위해 자동화된 성능분석 도구를 이용하여, 컨텐츠 구성 비율을 분석하여 웹 시스템 컨텐츠 최적화를 통한 정보서비스 성능개선에 관한 시스템 설계를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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