Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.534-537
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2011
분리형 필터는 메모리 접근 및 연산량을 O($N^2$)에서 O(N)으로 최적화하는 기법이다. GPGPU를 이용한 필터기반의 영상처리에 분리형 필터를 적용하면 2차원 apron 영역이 2개의 1차원 apron 영역으로 이 되기 때문에 메모리 최적화 측면에서 유리하다. 본 논문은 GPGPU를 이용한 분리형 필터에 슬라이딩 윈도우 형태의 지역 메모리 관리 기법을 적용하여 apron 발생을 최소화하는 구조를 제안하고 실험을 통해 저성능 메모리 환경에서 최대 17.9% 성능향상이 있었으며, 메모리 성능이 50% 낮아지는 경우에도 전체성능 감소도 최대 9%수준으로 안정적임을 확인하였다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.4
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pp.253-258
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2016
This paper proposes a method that utilizes optimization approach for localization of an indoor mobile robot. Bayesian filters which have been widely used for localization of a mobile robot use many control parameters to take the uncertainties in measurement and environment into account. The estimation performance depends on the selection of these parameter values. Also, the performance of the Bayesian filters deteriorate as the non-linearity of the motion and measurement increases. On the other hand, the optimization approach uses fewer control parameters and is less influenced by the non-linearity than the Bayesian methods. This paper compares the localization performance of the proposed method with the performance of the extended Kalman filter to verify the feasibility of the proposed method. Measurements of ranges from beacons of ultrasonic satellite to the robot are used for localization. Mahalanobis distance is used for detection and rejection of outlier in the measurements. The optimization method sets performance index as a function of the measured range values, and finds the optimized estimation of the location through iteration. The method can improve the localization performance and reduce the computation time in corporation with Bayesian filter which provides proper initial location for the iteration.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.796-798
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2005
최근 휴대용 단말기 및 임베디드 시스템 등을 위한 저장 장치로서 플래시 메모리가 각광받고 있다. 이때 저장 장치 관리를 위한 플래시 메모리 파일 시스템의 역할이 중요한데, 이를 위해 전용 플래시 메모리 파일 시스템이 제안되기도 했지만 산업계에서는 사실상의 표준으로 FAT 파일 시스템이 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 FAT 파일 시스템은 플래시 메모리의 물리적 특성을 고려하지 않고 설계되었기에 성능상 개선의 여지가 있다. 본 논문에서는 FAT 파일 시스템을 대상으로 플래시 메모리의 동작 특성을 고려한 성능 최적화 기법을 제안한다. 구체적으로 본 논문에서 제안되는 기법은 파일 삭제 시 FAT 파일 시스템의 기본 동작을 확장한 것으로 플래시 메모리 위에서 동작하는 FAT 파일 시스템의 쓰기 성능을 개선하는 효과를 보여 준다. 실험 결과 약 $29\%$의 쓰기 성능 개선 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04d
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pp.10-12
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2003
GridFTP는 광대역의 WAN 상에 최적화된 고성능의 안전하고 신뢰할 수 있는 데이터 전송 프로토콜이다. 본 논문에서는 다음과 같은 세가지 측면에서 GridFTP의 성능 향상을 도모하였다. 1) GridFTP 서버 측에서는 성능 향상을 위해 커먼드 파이프라이닝 기법을 제시하고, 2) GridFTP 클라이언트 측에서는 데이터 채널 재사용 기법을 제안하며. 3) GridFTP 프로토콜은 third-party maltitransfer 메커니즘을 지원하기 위하여 수정이 이루어겼다. 이러한 성능 향상 기법을 통하여 그리드 상에서 대규모 데이터의 효율적인 전송이 가능할 것으로 판단된다.
발전소의 제어 시스템은 제어 기간이 길어짐에 따라 제어 기기의 운전 특성이 변화하므로 최초 설계 및 운전때의 성능과는 다른 제어 특성을 나타낸다. 따라서 주기적으로 제어 성능을 평가하고 평가 결과에 따라서 제어 기기의 성능 개선 작업과 제어 시스템의 제어기 상수 최적화 등의 작업을 통하여 제어 성능을 최적으로 유지하여 제어 목적을 달성하도록 하여야한다. 제어성능 평가기법은 제어 목표 값에 대한 추종성을 평가하는 Set Print Analysis 방법을 주로 사용한다. 평가 지표는 Integral Absolute Error(IAE)와 같은 Error Integral 값과 Minimum Variance방법이 실용적으로 사용된다. 본 논문에서는 Non-Minimum Phase 특성으로 인하여 초기 운전 모드에서 정상 운전 모듈로의 원활한 전환이 어려운 수위 제어 시스템에서 제어 전환을 위한 최적 제어기 상수를 구하기 위하여 CPA 방법을 적용하였다. 일반적으로 제어성 평가는 설정치 변화에 대한 추종성을 평가하지만 본 논문에서는 제어 전환 시의 제어성 평가를 통하여 최적의 제어 전환 상수를 구하고자 하였다. 적용 결과, CPA기법은 설정시 추종성뿐만 아니라 제어 과도에서의 제어 전환 변수의 주종성에 적용하여 제어 전환을 최적화하는데도 유용함을 확인하였다.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.14
no.2
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pp.1-13
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2010
This paper proposes an optimal design method for the nonlinear seismic isolated bridge. The probabilities of failure at the pier and the seismic isolator are considered as objective functions for optimal design, and a multi-objective optimization technique is employed to efficiently explore a set of multiple solutions optimizing mutually-conflicting objective functions at the same time. In addition, a stochastic linearization method is incorporated into the multi-objective optimization framework in order to effectively estimate the stochastic responses of the bridge without performing numerous nonlinear time history analyses during the optimization process. As a numerical example to demonstrate the efficiency of the proposed method, the Nam-Han river bridge is taken into account, and the proposed method and the existing life-cycle-cost based design method are both applied for the purpose of comparing their seismic performances. The comparative results demonstrate that the proposed method not only shows better seismic performance but also is more economical than the existing cost-based design method. The proposed method is also proven to guarantee improved performance under variations in seismic intensity, in bandwidth and in the predominant frequency of the seismic event.
본 논문은 비정상 시계열 예측을 위한 다중모델 퍼지 시스템과, 제안된 시스템의 최적화를 위한 유전 알고리즘의 응용을 다룬다. 일반적으로, 퍼지 예측시스템의 성능은 비선형 데이터가 가지고 있는 다양한 패턴이나 법칙성, 경향 등을 잘 분석하고 시스템에 반영함으로써 개선될 수 있다. 따라서, 본 논문은 원형 시계열의 특성을 보다 잘 반영할 수 있는 그들의 차분데이터를 시스템에 적용하며, 생성 가능한 차분 데이터들 중 원형 시계열의 특징에 가까운 일부를 추출하여 다중모델 퍼지 예측 시스템을 구현함으로써 다양한 원형시계열의 패턴이나 법칙성 등이 고려될 수 있도록 하였다. 다중 모델 퍼지 시스템의 각각의 예측기에는 구조가 간단한 k-means 클러스터링 기법을 적용하여 구현의 용이성을 꽤하였으며, 성능평가를 통해 선택된 최종 예측기는 RCGKA(real-coded genetic k-means clustering algorithms)를 통해 더욱 최적화된 규칙기반을 가지게 함으로써 예측성능이 개선될 수 있도록 하였다. 본 논문에 사용된 최적화 기법인 RCGKA에는 또한 성능이 우수한 다양한 유전연산자를 도입하여 더욱 예측기 성능이 강화될 수 있도록 하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안된 예측시스템의 효용성을 증명하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.11B
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pp.1269-1276
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2011
In the Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6), the data transmission performance may be degraded when the two communicating hosts are located within the same mobile domain, since all the data packet shall be delivered by way of Local Mobility Anchor (LMA). In this paper we propose an extensional scheme of PMIPv6 using binding query. In the proposed Query-based PMIPv6 (Q-PMIPv6) scheme, the Mobile Access Gateway (NAG) of Correspondent Node (CN) sends a binding query to LMA to obtain the Proxy Care-of-Address of Mobile Node (MN). Since then, CN and MN can communicate with each other by using an optimized data path. For comparison, we performed the numerical analysis and the ns-2 simulations for the proposed Q-PMIPv6 scheme and the existing PMIPv6 and PMIPv6 Localized Routing (PMIPv6-LR). From the results, we can see that the proposed scheme outperforms the existing PMIPv6 and PMIPv6-LR schemes in terms of the signaling control and data delivery costs.
We applied the ISPSO-GLUE method, which integrates the Isolated-Speciation-based Particle Swarm Optimization (ISPSO) with the Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) method, to the uncertainty analysis of the Topography Model (TOPMODEL) and compared its performance with that of the GLUE method. When we performed the same number of model runs for the both methods, we were able to identify the point where the performance of ISPSO-GLUE exceeded that of GLUE, after which ISPSOGLUE kept improving its performance steadily while GLUE did not. When we compared the 95% uncertainty bounds of the two methods, their general shapes and trends were very similar, but those of ISPSO-GLUE enclosed about 5.4 times more observed values than those of GLUE did. What it means is that ISPSOGLUE requires much less number of parameter samples to generate better performing uncertainty bounds. When compared to ISPSO-GLUE, GLUE overestimated uncertainty in the recession limb following the maximum peak streamflow. For this recession period, GLUE requires to find more behavioral models to reduce the uncertainty. ISPSO-GLUE can be a promising alternative to GLUE because the uncertainty bounds of the method were quantitatively superior to those of GLUE and, especially, computationally expensive hydrologic models are expected to greatly take advantage of the feature.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.610-613
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2022
센서 데이터의 중요성이 커지면서 센서 데이터 처리 연구의 수요가 증가하고 있다. 센서 데이터 기반의 딥러닝 모델 개발 시, 센서 데이터 단일 값에 의한 출력이 아닌 시계열적인 특성을 반영하여 연속적인 데이터 간의 연관성을 파악할 수 있는 슬라이딩 윈도우 기법을 통해 효율적으로 데이터를 분석하고 처리할 수 있다. 하지만, 기존의 방법들은 학습 성능(학습 시간 및 모델 성능)에 미치는 영향을 평가하는 기준 없이 입력 데이터의 윈도우 사이즈를 임의로 설정하여 데이터를 처리해 왔다. 따라서, 본 논문은 학습 시간과 모델 성능을 기준으로 센서 데이터의 윈도우 사이즈 최적화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 전류를 이용하여 스위치와 다이오드 온도를 추정하는 가상 센서(virtual sensor) 실험 테스트베드에 적용하여, 학습 시간 중심으로는 5%의 윈도우 사이즈를, 모델 성능 중심으로는 R2 SCORE 의 값을 0.9295 로 갖는 8%의 윈도우 사이즈가 최적으로 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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