본 논문에서는 멀티프로세서 아키텍처 상에 반복적인 데이터흐름 알고리즘을 스케줄링하는 방법을 제안한다. 기본적인 하드웨어 모델을 기반으로 멀티프로세서 아키텍처라는 세부적인 특성을 가지도록 확장하여 용량이 제한된 통신 네트워크상에 전송할 데이터를 라우팅 하는데 필요한 하드웨어 모델을 구현하고, 스케줄링 방법을 적용한다. 제안한 스케줄링 방법은 세 가지 계층으로 구성된다. 가장 상위 계층에 구현된 유전 알고리즘은 반복 데이터흐름 그래프의 최적화를 담당한다. 유전 알고리즘은 대상이 되는 연산들에 대해 서로 다른 조합을 생성한다. 그리고서 이 조합들은 중간계층으로 전달된다. 이 중간 계층에는 전역 스케줄링이 위치하며, 연산들의 조합을 바탕으로 스케줄링에 관한 주요 결정을 이 스케줄이 내리게 된다. 마지막으로, 하부 계층에서는 하드웨어 세부사항을 고려하며 블랙-박스 스케줄링을 이용한다. 연산에 대한 스케줄링을 완료하고, 세부적인 하드웨어 모델이 이 결정을 준수하는지 확인한다. 스케줄 사이에 사이클을 삽입할 수 있는 두 가지 스케줄링을 통해 유효한 스케줄을 항상 빨리 찾아낼 수 있다. 본 논문에서 제안한 스케줄링 방법의 성능을 테스트하기 위하여 다섯 가지 필터들에 대한 벤치마크를 수행하여 합당한 시간 안에 양질의 스케줄을 찾아낼 수 있음을 입증한다.
외판원 문제(Traveling Salesman Problem)는 주어진 n개의 도시들과 그 도시들간의 거리 비용이 주어졌을 매, 처음 출발도시에서부터 정확히 한 도시는 한 번씩만 방문하여 다시 출발도시로 돌아오면서 방문한 도시들을 연결하는 최소의 비용이 드는 경로를 찾는 문제로 최적해(optimal value)를 구하는 것은 전형적인 NP-완전 문제중의 하나이다[2,4,5, 8]. 따라서 이들의 수행시간을 줄이고자 하는 연구가 많이 진행된다. 본 논문에서는 외판원 문제의 최적의 해를 구하는데. 휴리스틱 알고리즘인 최근접 휴리스틱을 이용한다. 물론 수행 시간을 줄이고자 최적화 문제에서 좋은 성능을 보이는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)으로 얻은 근사해(near optimal)를 초기 분기 함수로 사용하고, 근거리 통신망(Local Area Network)에 기반한 분산 처리 환경에서 여러 프로세서에 분산시켜 병렬성을 살린다.
실내 측위 시스템에 사용되는 Beacon의 신호는 반사 및 왜곡되어 노이즈 신호가 발생한다. 이 노이즈를 제거하기 위해 KF(Kalman Filter)가 널리 사용되어 왔다. KF를 적용하기 위해서는 각 제품의 신호 종류와 강도, 환경을 고려한 Parameters 최적화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 BLE Beacon 기반 실내 측위 시스템에서 GA(Genetic Algorithm)를 활용한 KF Parameters의 최적화 문제 해결 방안을 제안한다. Beacon과 수신기 사이에 일정 거리를 두고 제안한 기법을 적용하여 KF Parameters를 최적화한 후, KF를 통과한 추정거리와 필터링을 거치지 않은 거리를 비교하였다. 제안하는 기법은 RSSI(Received Signal Strength Indi- cation)를 기반으로 하는 실내 측위 시스템에서 KF의 Parameters 최적화 소요시간 단축과 정확도 향상이 가능할 것으로 기대된다.
최근 사물인터넷, 지능형 시스템 등의 활성화로 실시간 임베디드 시스템의 전력 절감 기술이 중요해지고 있다. 본 논문은 멀티코어 이기종메모리 환경에서 실시간 시스템의 전력 소모량을 절감하는 P-GA (parallel genetic algorithm) 스케줄링 알고리즘을 제안한다. P-GA는 멀티코어를 위한 PF (proportional fairness) 알고리즘에 기반한 프로세서의 전압 및 주파수 동적 조절 기법에 차세대 비휘발성메모리 기술을 결합하여 시스템의 전력 소모를 더욱 줄인다. 특히, 유전 알고리즘을 사용하여 태스크별 수행 프로세서의 전압 및 주파수 모드와 메모리의 종류를 최적화하여 태스크 집합의 전력 소모량을 최소화한다. 시뮬레이션 실험을 통해 P-GA가 기존 방식 대비 최대 2.85배의 전력 소모량을 감소할 수 있음을 보인다.
TDOA(Time Difference of Arrival) 기반 수동형 전자감시장비는 이격 동작하는 다수의 수신기에서 수신되는 전자파 신호의 펄스도착시간인 TOA(Time of Arrival) 정보를 이용하여 신호원의 공간상 위치를 탐지한다. 수신기 간 이격 거리 대비 신호원에서 방사되는 신호의 PRI(Pulse Repetition Interval)가 크지 않을 경우 TDOA 기반 위치탐지를 위한 각 수신기에서의 동일 펄스쌍 선정에 모호성이 발생될 수 있다. 본 논문에서는 이격 동작하는 각 수신기에서 수신한 펄스들과 신호원간의 순시방향탐지결과인 AOA(Angle of Arrival)를 이용하여 펄스 선택의 모호성을 신호원의 위치와 신호원으로부터 수신한 펄스들과의 TDOA 최적화 문제로 변경하고 이를 유전 알고리즘 기반으로 TDOA 기반 위치탐지 과정에서 발생될 수 있는 동일 펄스선택 모호성을 최소화할 수 있는 새로운 기법을 제안하며, 다양한 모의실험을 통해 제안된 기법의 성능을 분석하였다.
복잡해진 최적화문제를 전통적인 방법보다 효율적으로 해결하기위해 유전알고리즘이나 개미군집화, 하모니서치알고리즘과 같은 다양한 메타휴리스틱이 개발되었다. 그 중에서 하모니 서치알고리즘이 다른 메타휴리스틱알고리즘보다 좋은 결과를 보이고 있다. 하모니 서치 알고리즘은 음악을 작곡할 때 아름다운 소리를 내는 하모니를 찾는 과정을 모방했다. 성능은 하모니 메모리에서 선택하는 비율인 HMCR값과 하모니 메모리에서 선택된 값의 조정 비율을 결정하는 PAR값에 따라 달라지는 것으로 알려져 있다. 다르게 말하면 두 변수의 기반이 되는 하모니 메모리의 사용방법의 문제로 볼 수 있다. 본 논문은 설정한 기간 동안 더 좋은 최적해를 찾지 못할 경우 하모니 메모리의 일부를 좋은 하모니로 구성되게 수정하는 방법을 제안했다. 테스트 함수를 이용한 검증 실험결과에서 하모니 메모리를 수정할 경우 정확도 변화가 적어 신뢰성 있는 정확도를 보였으며, Iteration이 짧더라도 최적값에 근접한 값을 찾았다.
Recently, a medium-level representation named "Stixel" has been extensively researched in stereo vision-based environmental perception. Obstacle detection using Stixel representation consists of three steps: static Stixel generation, dynamic Stixel generation, and Stixel segmentation. This paper focuses on the Stixel segmentation step and has two contributions. One is that it shows that Stixel segmentation performance can be enhanced by utilizing both image domain and real world domain features. The other is that it suggests that parameters used for Stixel segmentation can be effectively tuned based on genetic algorithm. The proposed method was quantitatively evaluated and the result showed that the proposed method increased Stixel segmentation accuracy compared with the previous method.
유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 과 분단탐색법(Branch & Bound Method)은 문재인 정부의 핵심적인 부동산 정책인 도시재생 뉴딜사업에서 대상지역을 선정할 때 제한된 예산범위 내에서 사업의 효과가 큰 사업지구들을 지역균형을 고려하여 합리적으로 선정하는 유용한 방법론이다. 2017년 도시재생 뉴딜 시범사업에서는 각 광역지자체가 최대 3곳의 사업지구를 신청할 수 있고, 국토교통부는 이 중에서 중심시가지형 13곳, 경제기반형 2곳을 선정하며, 공공기관제안형 도시재생사업을 별도로 광역지자체에서 신청받아 10곳을 선정할 계획이다. 그런데 사업의 효과만을 기준으로 사업지구를 선정하면 지역균형발전에 부정적인 영향(1곳도 선정되지 않는 지자체 발생)을 미칠 수 있으므로 이에 대한 고려가 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 최적화 모형을 구성하기 위해 유전 알고리즘 및 분단탐색법을 응용하여 지역균형발전 조건을 만족하면서 사업효과를 극대화하는 최적 사업지구조합을 도출한다. 이러한 방법론은 경우의 수가 대단히 많아 직관적으로 해결하기 불가능한 조합 최적화의 문제를 해결하는데 매우 적합하며, 부동산학뿐만 아니라 다양한 분야에 응용할 수 있는 방법론임을 2017년 도시재생 뉴딜 시범사업 선정사례를 통해 알 수 있었다. 향후 중앙정부가 특정목적의 제한된 예산을 각 지자체들에 배분하는 사례에서 이 방법론을 적용한 결과가 합리적인 기준이 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 시스템 엔지니어링을 기반으로 우주 발사체의 시스템 설계를 정립하여 통합 설계할 수 있는 프로세스를 정립하였다. 주어진 페이로드 중량과 궤적에 대한 임무 설계 결과를 바탕으로, 시스템 설계 단계에서는 추진, 무게 추정, 공력 등의 각 단위별 해석을 진행한 후 통합하여 최적 설계를 수행될 수 있도록 하였다. 최종 단계에서는 설계된 발사체를 3-자유도 궤적 최적화 시뮬레이션을 통해 임무를 수행할 수 있는지 확인하도록 프로그램을 구성하였다. 최적 설계 기법으로는 유전 알고리즘을 이용하였으며, 이를 이용하여 설계 시 고려해야 할 변수와 파라미터들의 최적 설계 결과를 제시하였다.
최근 무선 네트워크에서 발생하는 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 태스크를 처리하기 위해 모바일 엣지 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 지상에 고정되어 있는 MEC는 출퇴근 시간과 같이 태스크 처리 요청이 일시적으로 급증하는 상황에 대해 유연하게 대처할 수 없다. 이를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 모바일 엣지 서비스를 제공하는 기술이 등장하였다. UAV는 지상 MEC 서버와 달리 배터리 용량이 제한되어 있어 UAV MEC 서버 간 로드 밸런싱을 통해 에너지 효율성을 최적화 하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 UAV의 에너지 상태와 차량의 이동성을 고려하며 유전 알고리즘 기반의 태스크 오프로딩과 Q-learning 기반의 태스크 마이그레이션을 통한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 차량 속도와 수에 따른 실험을 진행하고, 로드 분산, 에너지 사용량, 통신 오버헤드, 지연 시간 만족도 측면에서 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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