자바언어는 이질적인 네트워크 환경에서 프로그램 개발이 적합하도록 설계된 언어이다. 자바언어의 특징은 소프트웨어를 쉽게 개발하는데 유용한 것은 사실이지만, 성능상 제약이 따르게 된다. 즉 자바는 클래스 파일이 이동하여 JVM 환경에서 인터프리팅 되는 시스템이므로, 클래스 파일이 이동하며 실행되는 동안의 성능의 저하 없이 자바의 특징을 이용하려면 복잡한 최적화와 실행 시스템이 요구된다. 본 논문은 네트워크 상에서 동적으로 다운로드 되는 클래스 파일의 최적화에 있다. 클래스 파일이 인터프리팅 되는 시스템이 보다 적은 네트워크 로드를 가지고 실행할 수 있도록 하며, 효율적인 실행 속도를 보이도록 하는 것이다. 여기서는 Class Field Optimizer는 내부적으로 Bytecode Optimizer와 ClassGen을 이용하여 실행시간을 개선하고 전체 클래스 파일의 크기를 줄이게 된다. Bytecode Optimizer는 peephole 최적화를 수행하고, bytecode 의존적 최적화, 그리고 전역최적화를 행하게 된다. ClassGen은 클래스 파일의 포맷에 따라 bytecode를 분석하고 본래의 클래스 파일보다 작은 크기의 클래스 파일을 생성하게 된다. 최적화된 클래스 파일은 부분적으로 클래스 파일의 최적화를 가져와 전체 클래스 파일의 크기를 줄이고, 인터프리터를 통하여 실행될 때 수행 속도면에서 좀더 빠른 실행 속도를 가지게 된다.
진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 우수한 평가를 받고 있다. 최근의 파레토 기반 진화알고리즘들은 전체 파레토 프론트에 균일하게 분포하는 해집합의 생성을 위해 개체들의 밀도를 개체의 적합도를 평가하기 위한 하나의 요소로 사용하고 있다. 그러나 밀도의 역할은 전체 진화과정에서 중요한 요소가 되기보다는 파레토 프론트에 어느 정도 수렴된 후, 개체의 균일 분포를 만들기 위해 사용된다. 본 논문에서 우리는 파레토 지배 순위와 밀도에 대한 적응적가중치를 이용한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 진화 개체의 적합도를 평가하기위해 파레토 순위와 밀도에 대한 적응적 가중치를 적용하여 전체 진화과정에서 파레토 순위와 밀도가 전체 진화 개체집합의 상태를 고려하여 영향을 미치도록 하였다. 제안한 방법을 많은 지역해들을 포함하는 ZDT4문제에 적용한 결과 비교적 우수한 수렴 결과를 보였다.
혼합물실험계획법(mixture experimental design)을 적용하여 라면 밀가루 혼합비를 최적화하였다. 밀가루 혼합비를 최적화하기 위하여 전체 기호도(overall palatability)의 최대화, 반죽 레올로지 특성의 특정 범위 유지를 최적화의 목적으로 설정하였다. 라면은 가장 보편적인 미국산 밀가루 중 강력분인 DNS, 중력분인 HRW, 박력분인 SW를 simplex-lattice 방식에 의해 혼합비를 달리하여 제조하였다. 각 시료는 Rapid Visco Analyser(RVA), 파리노그래프, 익스텐소그래프를 이용하여 반죽의 레올로지 특성치를 측정하였으며, 조리된 라면의 전체 기호도를 관능 검사 하였다. 정준상관분석(canonical correlation analysis)를 통하여 RVA의 최고점도(PV), 파리노그래프의 반죽형성시간(DT), 익스텐소그래프의 R/E 45 min을 주요 반죽 레올로지 특성치로 선발하였다. 최적화 목적으로 전체 기호도의 최대화와 최고점도(PV)(최대화), 반죽형성시간(DT)(최소화) 및 R/E45 min(최대화)를 지정하였다. 그 결과 최적화된 밀가루 혼합비는 DNS 33.3%, HRW 33.3% 및 SW 33.3% 이였으며, 이때 전체 기호도는 5.825, 최고점도(PV)는 587.9 cP, 반죽형성시간(DT)은 3.1 min, R/E 45 min는 2.339 BU/mm로 나타났다.
제조 기업의 가치사슬 최적화를 위한 전략적, 운영상 의사결정 문제는 수리적 모델을 이용한 DSS의 효과적인 활용을 통하여 해결 될 수 있다. 의사결정 프로세스는 필연적으로 공급사슬의 여러 성과 목표와 관련 조직간의 Trade-off 및 연계관계(Interaction)가 고려되므로 복수의 DSS 활용이 필요하게 된다. 이와 관련하여 본 논문에서는 공급 사슬 전체의 최적화를 위한 다수의 전략적 목표 및 의사결정 프로세스, 연계된 수리적 모델들을 정의하고, 관련 조직 및 성과 지표 별 부분적 최적화(Local Optimality)를 지양하고 전체최적화 (Global Optimality)를 달성하기 위한 DSS Logic을 철강산업 프로세스를 대상으로 수리적 모델들의 분할(Decomposition) 및 통합개념을 통하여 제시하였다.
최적화기법의 최종목표는 전체최적점(golbal optimum point)을 정확히 그리고 효율적으로 구하는 것이다. 이를 위해 확률론적인 탐색과정을 가지는 Simulated Annealing과 Genetic Algorithm에 의한 최적화과정을 살펴보고, 수학적함수와 트러스, 보 구조물에 대해 최적설계를 행하여 전체최적점에 도달한 신뢰도 및 계산시간을 기준으로 기존의 확정론적 최적화기법에 의한 결과와 그 유용성을 비교검토하였다.
현재 사용되는 PDA, 핸드폰 등의 이동기기는 보다 좋은 성능과 향상된 기능에 대한 시장의 지속적인 요구로 고성능을 요구하는 응용 프로그램이 점차 추가되고 있다. 이에 고성능 프로세서의 탑재가 일반화 되고 있으며, 그에 따른 전력 소비 또한 증가하고 있다. 시스템 전력 사용량의 증가 문제를 해결하고자 DVS기법, DPM기법 둥이 제시되었으나 모바일 기기에 저전력 프로세서의 탑재가 일반화 되면서 전체 에너지 소비측면에서 디바이스의 비중이 상대적으로 증대되어 기존 스케줄링 기법은 하나의 시스템 요소만을 위한 최적화 방법을 제시할 뿐 전체 시스템의 에너지 소비를 최적화시키지는 못하게 되었다. 이에 본 논문에서는 이동기기에서 프로세서의 속도를 결정하는 과정과 스케줄러가 태스크의 우선순위를 결정하는 과정에 있어 단위 시간당 디바이스의 에너지 소비가 프로세서의 단위 시간당 에너지 소비보다 큰 현실을 반영하여, 태스크의 실행 중 필요한 디바이스의 전력 소모량을 기준으로 스케줄러가 프로세서 최적화 정책과 디바이스 최적화 정책 중 올바른 스케줄링 정책을 선택하여 프로세서의 속도를 결정하고 실행순서를 조절함으로써 시스템의 가용시간을 향상시키는 기법을 제안한다.
본 논문에서는 임베디드 시스템으로의 적용을 위한 균형이진트리 방식의 허프만 코딩 복호화 방법에 대하여 논한다. 그리고 구현된 전체 시스템의 간단한 코드 최적화(code optimization)를 추가하여 시스템 전체의 처리 속도를 감소시키고자 하였다. 본문에서는 구현된 복호화 성능 향상의 정확한 측정을 위하여 하드웨어 시뮬레이터를 사용했다. 이를 통해서 실질적인 환경에서 어느 정도의 duration으로 동작될 수 있는지, 그리고 해당 환경에서 얼마나 성능을 향상시킬 수 있을지를 비교적 정확하게 판단할 수 있도록 했다. 본문의 마지막에 명시된 대로, 최적화의 결과로, 허프만 코드를 표에서 찾는 기존의 방법에 비하여, 복호화 부분과 복호화 부분을 제외한 시스템 코드 최적화 각각 36%, 2%의 duration 횟수의 감소를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 비선형구조물의 위상최적화를 위하여 개발된 요소 연결 매개법 (Element Connectivity Parameterization Method)을 이용하여 기하비선형 구조물의 고유진동수(Eigenfrequency)를 최적화하는 연구를 소개한다. 기존의 밀도를 기반으로 한 위상최적화기법은 비선형 구조물의 위상최적화를 수행할 때 약한 탄성계수를 가지는 요소가 대변형을 일으켜 전체 강성행렬(Tangent Stiffness Matrix)이 양정정성(Positive definiteness)를 잃어버리는 문제점이 있어서 위상최적화를 수행하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위하여 최근에 요소 연결 매개법(Element Connectivity Parameterization Method)이 개발되었다. 이 요소 연결 매개법은 요소의 강성을 설계하는 것이 아니라 요소의 연결성을 설계하는 기법으로 이를 이용하여 비선형 구조물의 위상최적화를 효과적으로 수행할 수 있다. 이 연구에서는 요소 연결 매개법을 동적인 문제에 적용하기 위한 연구를 수행하며 이를 이용하여 비선형 구조물의 고유진동수를 최적화 하는 위상최적화 문제에 적용하였다. 비선형 수치 예제를 통하여 기하 비선형 구조물의 고유진동수를 최대화를 통하여 기하 비선형 구조물의 강성최대화 문제와 같은 결과를 얻을 수 있었다.
최근 기후변화에 따른 용수사용량의 계절별 변화가 나타나고 있다. 따라서, 효율적인 용수 관리에 대한 관심은 배수지 및 송수 시스템의 운영을 넘어 정수장의 운영에서도 그 변화가 나타나고 있다. 수질관리 측면에 다소 집중되었던 정수장 운영의 중요도는 수량을 함께 관리하는 방향으로 변화할 것으로 전망되며, 따라서 취수 단계에서부터 용수 공급의 전 과정을 고려하는 지능형 정수장 관리시스템이 주목받고 있다. 상수도 공급을 위한 정수장의 운영은 크게 원수의 취수 및 도수, 정수처리, 정수된 용수의 저장, 배수 및 급수의 과정으로 구분할 수 있다. 이때, 원수의 취수와 도수, 정수처리 과정에는 상대적으로 긴 시간이 소요되므로, 정수장의 운영 관리자는 이러한 지연시간을 감안해서 배수지의 상태를 예측하여 취수계획을 결정해야 한다. 한편, 정수장 시설을 운영하기 위해서는 전력이 소모되며, 산업전력 단가는 시간대별 변동폭이 큰 것으로 알려져 있다. 따라서, 정수장의 효율적인 운영을 위해서는 용수의 수요예측과 배수지 수위변동, 취수 및 정수설비의 규모 등을 고려하는 동시에, 전력 단가가 낮은 시간대에 설비를 집중적으로 운영할 수 있는 계획을 수립해야 한다. 본 연구에서는 선형계획법(Linear Programming, LP)을 이용하여, 수요예측을 바탕으로 장기취수계획을 수립하기 위한 방안을 세 가지로 구분하였으며, 각각의 장단점을 다음과 같이 예상하였다. 1) 24시간 간격으로 시간당 취수계획을 수립하는 최적화 방안, 2) 24시간의 시간당 취수계획을 1시간 간격으로 수립하는 실시간 최적화 방안, 3) 전체 모의기간 동안의 시간당 취수계획을 한번에 수립하는 최적화 방안. 24시간 간격 최적화는 수립 및 적용이 간단한 반면, 실시간 수요변화를 고려할 수 없어 단위시간(24시간) 후반부의 최적화 효율이 떨어지는 단점이 있다. 1시간 간격의 실시간 최적화는 수요변화를 가장 정확히 반영하는 반면, 최적화 수행 횟수가 증가하는 단점이 있다. 전체 모의기간 최적화는 장기 수요예측을 고려한 탄력적 취수계획을 수립하는 반면, 수요예측의 불확실성에 따른 오차 발생위험이 크다. 본 연구에서는 국내 H 정수장을 대상으로 각각의 최적 취수계획 수립 방안을 정수장 운영의 안정성, 탄력성, 경제성 등을 기준으로 비교, 분석하였다.
본 연구는 컴포넌트의 효율적인 검색을 위하여 각 컴포넌트의 코드 정보를 분석하고, 카이제곱 검정 방법을 통하여 분석한 컴포넌트 정보인 term들을 최적화하였다. term의 최적화를 위한 시뮬레이션에서 전체 term 중 약 20%가 제거되었다. 또한 최적화된 term들을 이용하여 term-component 관계를 이용한 매칭, 비매칭 관계 계산을 통하여 term-term 사이의 유의어 매트릭스를 구성함으로써 시소러스를 구축하였다. 시소러스를 통한 검색 결과 최적화 이전의 검색결과와 성능이 비슷하게 나타나 본 연구의 시소러스 구축이 더 효율적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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