최근 스마트폰의 사용자가 증가함에 따라 고속 이동통신에 대한 수요가 증가하고 있으며, 특히 3G LTE(Long Term Evolution) 시스템은 대형 통신사업자로부터 차세대 기술로 선택되어 상용화가 예상되고 있다. 이 논문은 표준 시스템 모델을 제시하여 동일한 환경에서 성능비교 및 평가를 통해 3G LTE 시스템에 대한 핸드오버 기법을 제안하여 기지국 운용 자동화와 서비스 Interruption을 줄이는 방안을 제시한다. 결론적으로 3G LTE 기술에 효율적인 핸드오버 기법을 적용하여 이동통신망을 최적화 시키는 효과를 얻을 수 있다.
전력시스템안정기는 전력시스템의 저주파 댐핑을 효율적으로 향상시키기 위해 사용되는 제어기이다. 전력시스템안정기의 동적 특성은 위상 보상기의 이득과 시정수와 같은 선형 파라미터와 출력 리미터와 같이 비평활, 비선형 특성을 나타내는 비선형 파라미터에 영향을 받는다. 기존의 선형 제어 방법인 고유치 분석을 통한 선형 파라미터의 최적화 방법은 소신호 동작 범위에 대한 최적화 기법이기 때문에 큰 상정사고 시 효과적인 댐핑 향상을 보장할 수 없게 된다. 이를 극복하기 위하여 하이브리드 시스템에 신경회로망을 임베디드화하여 체계적인 방법으로 비선형 파라미터를 최적화한 후, 고유치 분석을 통해 선형 파라미터를 최적화함으로 전력시스템안정기의 성능 향상을 도모할 수 있다.
본 논문에서는 선형행렬 부등식을 이용한 TS 퍼지 분류기 설계 방법을 제안한다. TS 퍼지 분류기를 설계하기 위해 퍼지규칙의 후반부 파라메터가 분류기의 성능을 최대로 하도록 동정되어야 한다. 이러한 동정 문제를 해결하기 위해 볼록 최적화 기법이 사용되었다. 후반부 파라메터 동정 문제는 볼록 최적화 문제로 변환되며, 선형행렬 부등식으로 표현된다. 선형행렬 부등식으로 표현된 볼록 최적화 문제는 일반 고유값 문제로 근사화 되며, 일반 고유값 문제를 최적화함으로써 최소의 분류 에러를 가지는 최적의 후반부 파라메터가 결정된다. 제안된 분류기의 성능을 평가하기 위해 IRIS 데이터와 Wisconsin Breast Cancer Database 데이터에 대한 분류기의 성능을 모의 실험을 통해 확인하였다. 마지막으로, 모의 실험 결과 제안된 TS 퍼지 분류기의 성능의 우수성을 확인할 수 있었다.
최근 중앙 집중화된 대규모 클라우드 시스템의 증가로 인해 가상화 환경에서 수행되는 성능 최적화 작업에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 자원 분배의 공정성을 위해 가상머신 단위로 컴퓨팅 자원을 격리한 정책 내에서 이루어지고 있어 유연한 자원관리에 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 워크로드의 특징을 기반으로 과학적 연산을 수행하는 가상머신과 일반적인 서비스를 수행하는 가상머신을 분류하여 성능 최적화 작업을 수행하는 동적 자원 관리자를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 동적 자원 관리자가 KVM 기본 스케줄링에 비해 49%의 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.
클러스터 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 Myrinet과 같은 고성능 통신망 인터페이스가 필수적이다. 그러나 Myrinet에서 동작하는 저수준 통신 계층들은 각기 고유한 기작을 사용하므로 호환성이 떨어진다. 따라서 MPI와 같은 통신 프로그래밍 표준을 효율적으로 구현하여 응용프로그램 수준에서 고성능과 호환성을 동시에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 VMMC 통신 계층을 기반으로, 늦은 위치 갱신, 선택적 무복사 전송 등의 최적화 기법을 적용하여 우수한 성능의 MPI를 구현하였다.
데이타베이스 공유 시스템(Database Sharing System: DSS)은 고성능의 온라인 트랜잭션 처리를 위해 다수 개의 컴퓨터를 연동하는 방식으로 각 노드들은 디스크 계층에서 데이타베이스를 공유한다. DSS를 구성하는 각 노드에 트랜잭션을 할당하는 정책이 잘못될 경우 특정 트랜잭션의 폭주로 노드에 과부하가 발생할 수 있으므로. 각 노드의 성능을 최적화하기 위한 부하 분산이 필요하다. 본 논문에서는 트랜잭션 클래스에서 참조하는 데이터베이스의 핫 셋 크기, 각 노드의 메모리 크기와 CPU 성능, 동시에 실행되는 트랜잭션 수의 변화에 따른 처리량 등을 고려한 동적 부하 분산 기법을 제안한다.
저소음 팬의 설계는 팬 성능의 저감 없이 이루어져야 한다. 마라서 저소음 팬 설계는 기본적으로 다분야간 설계 최적화 또는 다목적 설계 최적화의 문제이다. 본 연구에서는 이러한 요구를 수행하기 위해 반응면 기법을 저소음 축류 팬 설계에 적용하여 보았다. 또한 이러한 설계 단계에서 필요한 수백가지 시험 결과를 효과적으로 구하기 위해 효율적인 유동 해석 툴과 소음 해석 툴을 개발하여 적용시켰다. (중략)
일반적인 비선형 동역학 최적화문제를 비선형 프로그래밍 문제로 변환하는데 제어변수들을 방사성 기본 함수로 근사화하는 방법이 사용되었다. 방사성 기본 함수의 계수들을 연속적으로 보정하기 위하여 최소수정기법에 기초를 둔 비선형 프로그래밍 알고리즘이 연구되었다. 이러한 알고리즘을 실제적인 다변수 제어 시스템에 적용하여 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 데이터 마이닝의 중요한 기법 중 하나인 연관 규칙 발견을 위한 Eclat 알고리즘의 최적화를 위한 가상 조인을 제안하고자 한다. 연관 규칙 발견을 위한 알고리즘 중 특히 Eclat알고리즘은 효과적으로 다빈도 항목집합을 발견하는 알고리즘으로 알려져 있고, 가상 조인은 이러한 Eclat 알고리즘의 불필요한 교집합 연산을 미리 피함으로써 성능 향상을 얻을 수 있다. 이는 실험 결과를 통해서도 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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