플라즈마 식각공정은 소자제조를 위한 미세 패턴닝 제작에 이용되고 있다. 공정 메커니즘의 정성적 해석, 최적화, 그리고 제어를 위해서는 컴퓨터 예측모델의 개발이 요구된다. 역전파 신경망 (backpropagation neural network-BPNN) 모델을 개발하는 데에는 다수의 학습인자가 관여하고 있으며, 가장 그 최적화가 어려운 학습인자는 초기웨이트이다. 모델개발시, 초기웨이트는 random 값으로 설정이 되며, 이로 인해 초기웨이트의 최적화가 어렵다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘 (genetic algorithm-GA)을 이용하여 BPNN의 초기웨이트를 최적화하였으며, 이를 식각공정 모델링에 적용하여 평가하였다. 실리카 식각공정 데이터는 $2^3$ 인자 실험계획법을 이용하여 수집하였으며, GA에 관여하는 두 확률인자의 영향을 42 인자 실험계획법을 이용하여 최적화 하였다. 종래의 모델에 비해, 최적화된 모델은 실리카 식각률, Al 식각률, Al 선택비, 그리고 프로파일 응답에 대해서 각 기 24%, 13%,, 16%, 그리고 17%의 향상률을 보였다. 이는 제안된 최적화 기법이 플라즈마 모델의 예측성능을 증진하는데 효과적으로 응용될 수 있음을 의미한다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 서브시퀀스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 서브시퀀스 매칭의 후처리 과정에서 발생하는 기존 기법의 문제점을 지적하고, 이를 해결할 수 있는 최적의 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 이진 트리 내에 후보 시퀀스에 대한 정보를 삽입해 둠으로써 같은 시퀀스에 속하는 후보 윈도우들과 같은 서브시퀀스에 속하는 후보 윈도우들을 연속적으로 처리하는 방식을 사용한다. 이 결과, 디스크 액세스와 서브시퀀스 비교의 측면에서 중복 작업을 완전히 제거할 수 있다. 제안된 기법의 성능 개선 효과를 검증하기 위하여 실제 주식 데이터를 위한 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 전체적으로 55배에서 156배까지의 성능 개선 효과가 있는 것으로 나타났다.
최근에 제한된 데이터 셋보다 센서 데이터 처리, 웹 서버 로그나 전화 기록과 같은 다양한 트랜잭션 로그 분석 등과 관련된 데이터 스트림 처리에 더 많은 관심이 집중되고 있으며, 특히 데이터 스트림의 질의 처리에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 질의 중에서 2 개 이상의 스트림을 조인하는 조인 연속 질의를 처리하는 방법과 성능에 대해서 연구한다. 각 조인의 비용을 스트림의 입력 속도와 조인 선택도를 이용한 조인 비용 모델로 정의하고 그리디 알고리즘을 이용하여 최적화하는 기법을 제안하고 실험을 통해 다양한 스트림 환경에서 최적화 알고리즘이 어떤 성능을 보이는 지를 알아본다.
본 논문은 레이더와 같은 지상의 다수위협이 존재하는 상황에서 무인항공기의 비행경로 최적화에 관한 것이다. 레이더에 의한 피탐성, 즉 비행체에 의해 반사되는 레이더 신호강도를 최소화하면서 목적지까지의 비행시간을 최소화하는 관점에서 성능지수를 제안하였다. 1차의 시간지연 시스템으로 가정된 비행체의 경사각을 제어입력으로 고려하였으며, Sequential Quadratic Programming기법에 기반한 입력 파라미터 최적화 기법을 사용하여 궤적최적화를 수행하였다. 제안된 무인 항공기 경로계획 기법은 Voronoi 선도기법과 비교하였을 때, 생존성을 증대시키면서도 항공기의 역학적 특성을 고려한 비행경로를 제공한다.
본 연구에서는 탑승객의 안전과 국내 환경에 적합한 제동거리 확보를 위해 새로운 개념의 스프링을 사용한 제동장치를 설계하고자 한다. 새로운 제동장치에 사용되는 스프링은 변위에 따라 감쇠 성능 특성을변화시키는 Multi-Rate 변위 감응형 스프링을 최적화하여 적용하였다. 이를 위한 최적화 기법으로는 비선형 최적화 기법인 순차적 2차계획법(Sequential Quadratic Programming, SQP)을 사용하였으며 먼저 Ziprider의 운동을 제동거리와 제동시 발생하는 회전각의 관계로 표현 가능한 수치모델을 개발하였다. 또한 개발된 수치모델은 Matlab을 이용하여 코드화하고 그 결과를 RecurDyn과 비교 분석하였다.
휴대폰 사용 인구가 급증하고, 최근 출시되는 휴대폰의 사양이 좋아짐에 따라, 휴대폰을 위한 응용프로그램(application program) 개발자 역시 늘어나고 있다. 하지만, 휴대폰이 PC 에 비해 제한된 자원을 갖는 장치이기 때문에, 고성능의 PC 에서는 고려하지 않았던 최적화 문제가 발생하고 이를 해결해야 할 필요가 있다. 더욱이 최근에는 휴대폰으로 동영상을 보려는 시도가 늘고있는데, 동영상 플레이어는 기타 대부분의 응용 프로그램보다 많은 연산이 필요한 응용 프로그램이므로 최적화 문제가 더욱 절실해졌다. 본 논문에서는 휴대폰에서 특히, BREW platform 에서 프로그래밍 시에 필요한 최적화 기법을 소개한다.
유선망에 최적화되도록 진화해온 TCP는 무선망이 가지는 링크의 불안정함으로 인한 손실을 네트워크의 혼잡으로 인한 손실로 오해한다. 그 결과 혼잡 제어 메커니즘이 수행되어 불필요하게 전송율을 줄이므로써 전송 성능을 저하시키는 문제점을 초래한다. 이러한 이유로 최근 유 무선 혼합망에서 TCP의 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 성능향상 기법들 중 상대적으로 뛰어난 성능을 보이는 Snoop 프로토콜이 유 무선 혼합망 특히 IEEE 802.11 MAC 프로토콜을 사용하는 무선망에서 가지는 문제점을 분석하고, Cross-layering 기법을 통하여 이를 보완하는 기법을 제안한다.
분산 DBMS에 대한 연추는 디스크에 데이타가 저장되어 있는 환경을 가정한 관계 DBMS에서 주로 진행되어 왔다. 디스크에 데이타가 저장되어 있다고 가정하는 시스템은 질의 최적화, 버퍼 관리기, 인덱스관리 기법 등 여러 가지 측면에서 주기억 장치 DBMS와 크게 다르기 때문에 이런 분산 DBMS에서 연구된 결과들을 그대로 주기억장치 상주 DBMS의 분산 시스템에 적용하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 주기억장치 상주 중앙 집중형 DBMS를 분산 시스템으로 확장할 때 고려해야 한 여러 문제 중 캐시의 유무에 따른 카탈로그의 구조에 대해 살펴보고 시뮬레이션을 통해 카탈로그 관리기법에 대한 성능을 평가한다. 카탈로그 관리 기법의 성능평가 대상으로는 사이트의 자치성을 고려하여 분할된 카탈로그 방식을 택하였다. 실험의 결과는 캐시를 이용하는 카탈로그가 캐시를 사용하지 않는 카탈로그보다 좋은 성능을 나타냈다.
펌프 성능 관점에서 바라보면 회전날개의 충격손실을 최소화하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 회전날개의 충격손실에 직접적으로 영향을 미치는 흡입 케이싱 내에 설치되는 안내깃의 형상 및 설치 각 변화가 축류 펌프의 성능에 미치는 효과를 수치 해석 방법을 통해 살펴보았다. 그리고 주어진 운전조건에서 흡입 케이싱 내에 설치되는 안내깃의 최적형상 및 설치 각을 최적화 기법을 사용하여 최적화하였다.
모바일 GPU의 소비 전력이 전체 시스템 소모 전력에서 큰 비중을 차지하게 됨에 따라 스마트폰에서 중요한 전력 관리 대상 중 하나로 대두되었다. 그러나 모바일 GPU로써 널리 사용되는 ARM Mali-400MP의 장치 드라이버를 분석한 결과, 전력 관리 기법으로 사용되는 장치 사용률 기반 DVFS 알고리즘이 부하가 요구하는 성능보다 높은 주파수로 GPU를 동작하게 하여 비효율적인 전력 에너지 소모가 발생하였다. 따라서 본 논문은 장치 사용률뿐만 아니라 스마트폰 응용의 서비스 품질 요소로써 초 당 프레임 수와 배터리 시간을 함께 고려하여 기존 DVFS에서 발생한 비효율적인 주파수 상승을 방지할 수 있는 전력 에너지 최적화 기법을 제안한다. 제안한 에너지 최적화 기법을 적용하면 성능저하 없이 기존 장치 사용률 기반의 DVFS 대비 최대 23%의 에너지 이득을 보였으며, 배터리 시간 연장을 위하여 최대 10%의 성능 하락을 허용한 경우, 최대 33%의 에너지 효율 향상이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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