• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.18 no.3
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• pp.361-371
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• 2006

In recent years, to overcome drawbacks related to the aplicati on of classical structural optimization algorithms, various drift design methods based on factores of member displacement participation factors have been developed to size members if they satisfy stiffness criteria. In particular, a resizing algorithm based on dynamic displacement participation factors from the response spectrum analysis has been applied in the drift design of steel structures subjec ted to seismic lateral forces. In this aproach, active members are selected for displacement control based on the displacement participation fa ve members may be taken out and added to the active members for the drift control. The resizing algorithm can be practically and effectively applied to drift design of high-rise buildings however, the inelastic behavior o f the resizing algorithm has not ben evaluated yet. To develop the resizing algorithm considering the performance of nonlinearity as well a s elastic stifness, the evaluation model of resizing algorithm s is developed and aplied to the examples of moment-resisting steel frame, which is one of the simplest structural systems. The inelastic behavior of moment-resisting steel frame designed by the resizing algorithm is also discussed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.496-499
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• 2008

현재까지의 컴포넌트 기술은 컴포넌트의 구조 및 인터페이스 그리고 컴포넌트 간의 조립 및 상호작용과 같은 컴포넌트의 기능적인 측면을 중심으로 연구가 이루어져왔다. 이러한 기능적인 측면의 컴포넌트 연구는 컴포넌트의 재사용성을 중심으로 한 소프트웨어의 생산성 향상과 품질의 최적화 등을 가능하게 하였다. 그러나 기존의 연구들은 컴포넌트의 성능적인 측면을 고려하지 않아 임베디드 소프트웨어에서 요구되는 성능을 만족시키거나 분석하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 소프트웨어를 구현하기 전에 컴포넌트 모델을 이용하여 소프트웨어의 성능을 미리 예측하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 성능 예측을 가능하게 하는 컴포넌트 및 태스크 모델을 정의한 후, 테스크 레벨의 응답시간을 예측하는 기법을 소개한다. 아울러 캐시나 파이프라인과 같은 하드웨어가 성능에 미치는 영향도 함께 고려한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.5
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• pp.824-830
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• 2003

RPA (Recursive Partition Averaging) method was proposed in order to improve the storage requirement and classification rate of the Memory Based Reasoning. That algorithm worked well in many areas, however, the major drawbacks of RPA are it's pattern averaging mechanism. We propose an adaptive OHC algorithm which uses the FPD(Feature-based Population Densimeter) to increase the classification rate of RPA. The proposed algorithm required only approximately 40% of memory space that is needed in k-NN classifier, and showed a superior classification performance to the RPA. Also, by reducing the number of stored patterns, it showed a excellent results in terms of classification when we compare it to the k-NN.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.6 no.12
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• pp.479-486
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• 2017

Volunteer computing is a new computing paradigm that performs operations on idle resources of many nodes. The operation method of the client application for the execution of the volunteer computing is determined by the setting information of the user. Ideal operation requires optimized settings for system features and operating methods of other applications. In this paper, we analyze the usage ratio of CPU and GPU periodically, and develop a manager that dynamically applies optimized options. Through our proposed mechanism, the performance of the task computing is higher than that of the existing Volunteer Computing, and the performance interference is minimized. It is expected that volunteers will be able to provide higher computing resources for Volunteer Computing Project.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.31 no.7
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• pp.75-84
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• 2003

To reduce the effects of the uncertainties due to the modeling error and aerodynamic coefficients, a nonlinear adaptive control system based on neural networks is proposed . Neural networks parameters are adjusted by using an adaptive law. The sliding mode control scheme is used to compensate for the effect of the approximation error of neural networks. Control parameters and neural networks structures are optimized to obtain better performance by using the genetic algorithm. By introducing the concept of multi-groups of populations, the genetic algorithm is modified so that individuals and groups can be simultaneously evolved . To verify the performance of the pro posed algorithm, the optimized neural networks control system is applied to an aircraft longitudinal dynamics.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.110-110
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• 2016

도시 유역의 강우-유출 모의에는 지표 투수율 및 하수관거 영향 등 인위적 배수계통의 영향을 고려할 수 있는 도시유출모형이 널리 이용되고 있으며, 모형 검증을 통해 모의 성능을 평가한다. 도시유출모형의 검증은 일반적인 강우-유출 모형과 같이 강우사상별 유량의 관측시계열과 모의시계열의 목적함수가 최소가 되는 최적 매개변수를 탐색하는 과정이다. 도시유출모형의 검증에서 발생하는 문제점은 크게 다음과 같다. 첫째, 대규모 도시 유역의 복잡하고 다양한 하수관거에 대한 최적매개변수를 관거별로 구하는 것은 물리적으로 불가능하다. 따라서 동일 배수분구내 하수관거의 매개변수 값은 동일하다고 가정하거나, 모형 단순화 과정을 통해 매개변수의 물리적 범위 내에서 최적해를 탐색해야 하는 단순화에서 기인한 불확실성이 있다. 둘째, 다양한 매개변수들의 물리적 범위를 고려하기 위해서는 전역최적화기법이 유효하다. 그러나 전역최적화 종류, 목적함수, 모의횟수, 목표성능별 최적 매개변수 결과가 각각 다르므로 추정된 최적 매개변수의 범위에 대한 불확실성이 있다. 이에 본 연구에서는 Bayesian 모형과 EPA SWMM(Storm Water Management Model)을 연계하여 도시유출모형의 매개변수 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있는 모형을 제안하고자 한다. 이를 위해 서울 우이천 유역을 대상으로 SWMM 모형을 구축하고, 절단 정규분포(truncated Gaussian distribution)를 사전분포(prior)로 가정하여 매개변수의 물리적 범위를 고려하였다. 최종적으로 결합확률분포로 계산된 각 매개변수간 사후분포를 통해 모의된 유출량의 불확실성을 정량적으로 분석하였다. 본 연구에서 제안된 모형은 대규모 도시 유역의 도시유출모형 구축 시 다양한 매개변수의 물리적 범위를 고려한 최적화와 동시에 내재된 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있으므로, 침수예측 및 홍수예경보 등의 문제에서 상당한 신뢰성을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.5
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• pp.1-9
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• 2010

This paper propose a novel scheme called selective evaluation to improve convergence of ACO (ant colony optimization) for feature selection. The scheme cutdown the computational load by excluding the evaluation of unnecessary or less promising candidate solutions. The scheme is realizable in ACO due to the valuable information, pheromone trail which helps identify those solutions. With the aim of checking applicability of algorithms according to problem size, we analyze the timing requirements of three popular feature selection algorithms, greedy algorithm, genetic algorithm, and ant colony optimization. For a rigorous timing analysis, we adopt the concept of atomic operation. Experimental results showed that the ACO with selective evaluation was promising both in timing requirement and recognition performance.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.44 no.2
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• pp.1-5
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• 2007

Wavelength-division multiplexed (WDM) networks are emerging to be the right choice for the future transport networks. In WDM networks, the optical layer provides circuit-switched lightpath services to the client layer such as IP, SONET and ATM. The set of lightpaths in the optical layer defines the virtual topology. Since the optical switches are reconfigurable, the virtual topology can be reconfigured in accordance with the changing traffic demand pattern at theclient layer in order to optimize the network performance. We present a new approach to the virtual topology reconfiguration and loadbalancing problem for wavelength-routed, optical wide-area networks under dynamic traffic demand. By utilizing the measured Internet backbone traffic characteristics, our approach follows the changes in traffic without assuming that the future traffic pattern is known. For the simulation traffic modeling, we collected the data from real backbone traffic. Experiments show that the standard deviation compared to previous technique is reduced.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.578-581
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• 2011

H.264/AVC에서는 율-왜곡 최적화 기법을 사용하여 부호화 성능을 이전 보다 대폭 향상시켰다. 율-왜곡 최적화 기법은 선택할 수 있는 모든 코딩 모드들의 비용을 계산한 후, 최소의 비용을 가진 모드를 선택하여 부호화를 한다. 따라서 코딩 모드들이 많아질수록 복잡도 역시 증가하며, 기존 표준보다 다양한 코딩모드를 지원하는 H.264에서는 복잡도가 더 많이 증가한다. 본 논문에서는 SAHTD(Sum of Absolute Hadamard Transform Difference)를 이용하여 화면 내 모드 결정부에서 빠른 화면내 모드 결정을 하면서도 압축 손실이 적게 발생하는 방법을 제시하였다. 휘도 신호 $16{\times}16$블록, 휘도 신호 $4{\times}4$블록, 색차 신호 $8{\times}8$블록 모두 SAHTD를 기준으로 최적의 모드가 결정된다. 휘도 신호 $16{\times}16$블록에서 SAHTD값에 따라 $4{\times}4$블록 부호화 과정을 조기 종결이 가능하게 하는 것과, 휘도 신호 $4{\times}4$에서는 SAHTD 값이 가장 낮은 3개의 모드와 MPM(Most Probable Mode)을 후보 모드로 선택하여 율-왜곡 최적화를 수행하는 방식이 사용되었다. MPM이 SAHTD값이 가장 낮을 경우 MPM이 휘도신호 $4{\times}4$블록의 최적의 모드로 선택되고 종료된다. JM 참조 소프트웨어를 통한 실험결과 제안된 기법은 기존 JM의 방식에 비해 화면 내 프레임의 부호화 시간의 84.7% 감소와 0.049dB의 PSNR 감소율, 0.595%의 비트 증가율을 보여주었다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.10
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• pp.759-767
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• 2006

The level-of-detail (LoD), which is a method of reducing polygons on mesh, is one of the most fundamental techniques in real-time rendering. In this paper, we propose a novel level-of-detail technique applied to the virtual character's motion (Motion LoD). The movement of a virtual character can be defined as the transformation of each joint and it's relation to the mesh. The basic idea of the proposed 'Motion LoD' method is to reduce number of joints in an articulated figure and minimize the error between original and simplified motion. For the motion optimization, we propose an error estimation method and a linear system reconstructed from this error estimation for a fast optimization. The proposed motion simplification method is effectively useful for motion editing and real-time crowd animation.