본 연구에서는 내수침수 저감을 위하여 효율적(effective)인 우수저류조 설치에 따른 침수저감효과 극대화 방안을 제시하고자 한다. 여기서 효율성(effectiveness)은 침수저감량의 극대화 측면과 비용의 최소화 측면 두 가지로 구분된다. 최적 방재 시설물의 설치는 단순 설치비용 대비 저감량이 가장 큰 안을 제시하는 것은 의미가 없으며 일정 기준 이상의 방재성능을 발휘하면서 주어진 예산안에서 최적안을 찾아야 하므로 비용의 최소화 측면과 침수 저감량, 즉 맨홀에서의 월류 저감량을 최대화 하는 두 가지의 목적을 동시에 달성해야 한다. 따라서 본 연구에서는 다목적 최적화 알고리즘의 적용을 통하여 우수저류조 최적 설치지점을 선정하는 기법을 제안하였다. 본 연구에 적용한 다목적 최적화 방법으로는 목적함수의 최적해 탐색 효용성 측면에서 우수하다고 평가되고 있는 유전자 알고리즘을 적용하였다. 다목적 최적화의 경우 해의 우열을 판단하기 위한 적합도 함수는 실제 각 목적함수의 적합도 값(real fitness value)이 아닌 해의 상대적인 우열(dominance or non-dominance)에 따라 부여되는 등급(rank)에 의해서 해의 우열이 결정되며 여기서는 Fonseca and Fleming(1993)이 제안한 Ranking method를 적용하여 적합도를 결정하였다. 한편 도시 우수관망의 해석 및 우수저류조 설치에 따른 월류량 분석을 위하여 미 환경청(US Environmental Protection Agency; EPA)에서 제공하고 있는 EPA-SWMM 5.0 engine을 사용하였으며 최적화 알고리즘의 구성을 위하여 Visual C++와 SWMM DLL을 연동하여 사용하였다. 연구 대상유역은 인천 청라지구(3공구)를 대상으로 기법의 적용성을 검토하였으며 저류지 설치에 따른 비용함수는 EPA(2002)에서 제안한 저류지 체적대비 공사비용을 원화로 환산한 후 청라지구의 공시지가를 고려하여 결정하였다. 최적화 기법의 적용 결과 저류지 설치비용에 따라 최대로 월류량을 저감시킬 수 있는 우수저류조 최적 설치위치의 조합(Pareto-front)을 결정할 수 있었다.
본 논문은 전송 오류가 존재하는 환경에서 사용될 수 있는 오류 내성을 갖는 비트스트림을 생성하기 위한 H.26L부호화 알고리즘을 소개한다. 소개되는 새로운 부호화 알고리즘은 기존의 GOB 단위 forced intra-refreshment 기법이나 multiple decoder simulation 기반 RD 최적화 기법에 비해서 RD 특성 등에서 대단히 우수한 성능을 보인다.
풍력 타워는 수직형 풍력터빈의 성능을 향상시키기 위해 사용되어왔다. 하지만 올바르게 설계되지 않은 풍력 타워는 오히려 풍력터빈의 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 본 연구에서는 풍력 타워의 최적화 연구를 수행하였다. 이를 위하여 다음과 같이 6가지의 설계변수가 선택되었다. 즉, 가이드 벽의 외부 및 내부 반경, 스플리터의 적용 여부, 스플리터의 내부 반경, 가이드 벽의 개수 및 원주각도가 선정되었다. 최적화를 위한 목적함수는 풍력타워 내에 설치된 수직형 풍력터빈에서의 주기적인 평균 토크가 사용되었으며, 최적화 과정에서 지엽적인 최적화 결과를 피하기 위하여 실험계획법, 유전자알고리즘 및 인공신경망기법이 사용되었다. 인공신경망은 세대의 증가에 따라 지속적으로 향상하였으며, 수직 풍력터빈의 성능은 독립운전에 비하여 최적화된 풍력 타워 내에서 두 배 이상 향상되었다.
사회기반시설물은 적절한 수명관리를 통해 경제적이고 안전한 구조성능을 유지한다. 일반적으로 최적화 기법을 적용하여, 유지보수의 시점과 방법을 결정하게 되는데, 이 적용에 있어서 단일 목적함수만을 고려하기 보다는 다수의 목적함수를 동시에 고려하는 것이 보다 합리적인 의사결정을 유도한다. 최근까지 수명관리에 관련한 연구는 생애주기 비용 최소화 또는 구조성능 최대화와 관련한 목적함수를 적용하여 왔으며, 새로운 확률론적 구조성능 및 안전성 평가 기법을 이용하여 다양한 형태의 목적함수를 개발/적용하고 있다. 이러한 다수의 목적함수를 동시에 고려하는 다목적 최적화 기반 사회기반시설물 수명관리가 최근 국내외에서 많이 적용되고 있다. 하지만, 수명관리 최적화를 위한 목적함수의 개수가 증가함에 따라 신뢰성있는 결과를 얻기 위해서는 많은 계산시간이 소요되며, 특히 확률론적 계산을 위한 시뮬레이션 기법이 적용되는 목적함수의 경우 계산시간은 더욱 증가하게 된다. 또한, 목적함수의 개수 증가에 따라 계산결과의 차수가 증가하기 때문에 이를 시각화하고 나아가 의사결정에 어려움이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 다목적 최적화 문제의 계산된 결과를 바탕으로 한 의사결정의 효율성 향상을 위해 최소 필수 목적함수를 구별하는 목적감소 기법을 적용하여 콘크리트 교량 상판의 수명관리에 대한 연구를 수행하였으며, 최초 4개의 목적함수가 2개까지 감소되는 결과를 보여준다.
본 논문에서는 하나의 타임 슬롯이 홉 수보다 적은 수의 페이즈로 분할되는 새로운 다중 홉 통신 시스템을 제안한다. 또한 제안한 시스템의 성능을 분석하고 최적화하는 방법을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 시스템 성능 분석의 유효성을 확인할 수 있으며, 기존의 다중 홉 통신 시스템보다 향상된 성능을 확인할 수 있다. 특히, 경로 손실 지수가 증가할수록 성능 향상 폭이 큰 것을 확인할 수 있다.
멀티프로세서 시스템 온칩 (MPSoC) 플랫폼은 고성능 임베디드 시스템을 위한 핵심 구성요소이다. MPSoC 를 구성하는 각각의 처리요소 (processing element, PE)는 대응하는 태스크의 연산 특징에 맞춤으로 최적화되어 있어야 한다. 갈수록 증가하는 고성능의 요구에 따라 동종 MPSoC 는 각각의 태스크 연산 특징에 최적화된 다양한 PE 를 보유한 이기종 MPSoC 로 발전되어 왔다. 따라서 이기종 MPSoC 의 코어들은 응용에 특화된 맞춤형 명령어 세트로 설계된다. 하지만 이러한 이기종성은 다양한 태스크로 구성된 응용들을 어떻게 서로 다른 특성을 지닌 PE 들에 매핑해야 최적의 시스템을 구성할 지를 결정해야 하는 부담을 컴파일러와 같은 툴에 지우고 있다. 잘못된 매핑은 시스템 성능을 현저히 저하시킬 소지가 있다. 본 연구에서는 멀티미디어 응용 태스크의 연산 패턴을 분석하여 최적의 태스크 매핑을 결정하는 기법을 제안하고 있다.
안드로이드 플랫폼에 적합한 어플리케이션 보급이 급증하면서 안드로이드 가상머신인 달빅(dalvik)의 성능 향상을 위한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 전력 공급이 제한적인 모바일 기기에서 효율적인 어플리케이션 실행을 위한 플랫폼의 성능 향상과 더불어 전력 에너지의 최적화된 소비가 중요한 이슈가 되고 있다. 이 논문은 달빅에서 실행되는 dex 파일의 바이트코드를 에너지 소비 중심으로 스케줄링하여 Java 어플리케이션의 전력 에너지 소비를 최적화하고자 하는 시도이다. 에너지 지향적인 스케줄링 기법은 전통적인 리스트-인스트럭션 스케줄링 기법을 기반으로 하였으며 스케줄링 전 후의 실험 결과를 제시하여 이 연구의 효과를 입증한다.
과열되는 배달 시장의 경쟁 속에서 수많은 배달원이 속도전에 내몰리고 있다. 배달 앱 시장에서는 속도전의 승리를 위해 단건 배달 서비스를 내놓았지만 이러한 배달 경쟁은 배달비 인상으로 이어져 소비자의 부담으로 돌아왔다. 본 논문에서는 배달 업무의 고른 분배를 통해 배달원들의 경쟁을 완화하고 전체 배달 시스템의 처리량과 신뢰도를 향상하고자 하였다. 따라서 목적함수의 최적화와 무작위성이라는 특징을 가진 유전 알고리즘을 활용하여 배달원들 간 배달 업무의 고른 분배를 통해 시스템 성능을 향상시켰다. 실험을 통해 기존의 배치 기법에 비하여 제안 알고리즘에서의 성능이 향상되었음을 확인하였다.
IETF에서 표준화된 NEMOOfetwork Mobility) Basic Support Protocol은 이동 노드들로 구성된 이동 네트워크가 이동하는 경우 이동 네트워크 내에 있는 모든 노드들에게 네트워크의 이동과 관계없이 끊김 없는 통신 환경을 제공한다. 이 표준에서는 이동 네트워크가 자신의 흠 네트워크에서 외부로 이동하였을 경우 자신의 이동 정보를 홈 에이전트 (HA: Home Agent)에게 알리기 위한 방법으로 바인딩 업데이트 메시지를 이용하는 방법과 동적 라우팅 프로토콜을 이용하는 방법에 대하여 언급하고 있다. 하지만 이들 두 방법 모두 경로 최적화를 고려하고 있지 않기 때문에 이동 라우터(MR: Mobile Router)에 접속되어 있는 이동 네트워크 노드(MNN: Mobile Network Node)로 전송되는 모든 패킷들은 MR의 HA를 경유하여 전송할 수밖에 없으며 이로 인해 전송 지연과 대역폭 낭비를 초래하고 있다. 이동 네트워크를 구성하고 있는 MR들이 중첩 되어 있을 경우 전송 지연 및 대역폭 낭비는 더욱 커지게 되며 뿐만 아니라 중첩된 터널로 인한 패킷 단편화(packet fragmentation) 문제까지 발생할 수 있어 단일 이동 네트워크 환경에 비해 더욱 심각한 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 이동 네트워크 환경에 적용 가능한 경로 최적화 기법에 대한 연구가 있어 왔지만 패킷 전달 성능 측면에서 문제점들이 있었다. 본 논문에서는 중첩된 이동 네트워크 환경에서 동적 라우팅 프로토콜을 이용하고 패킷들이 경유해야 하는 HA의 개수를 최소화하여 이동 네트워크로의 패킷 경로를 최적화함으로써 그 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 기법을 제안한다. 다양한 성능 분석을 통해 본 논문에서 제시한 기법이 기존 기법들에 비해 패킷 전달 성능 측면에서 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 표준 셀 배치기 Mongrel을 소개하고 두 가지 분할 기법(FM, hMETIS)을 통해 효율적인 초기 배치를 얻음으로써 Mongrel의 성능을 개선한다. Mongrel은 middle-down 방법론을 채택한 전역 배치와 상세 배치의 2단계 표준 셀 배치기이며 전역 배치 단계에서는 RBLS(Relaxation-Based Local Search)를, 그리고 상세 배치 단계에서는 최적 인터리빙(optimal interleaving) 기법을 통해 최적화 알고리즘을 수행한다. MCNC 벤치마크 회로를 이용한 실험을 통해 Mongrel의 성능을 평가하고 효율적인 초기배치가 최종 결과에 미치는 영향을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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