현재 건축구조물에 사용되는 단열재의 단열성능은 초기성능을 기준으로 설계 시에만 반영하고 있으며, 장기 내구성 저하에 따른 단열성능 감소는 반영되고 있지 않다. 본 연구에서는 가속내구성 시험을 통해 단열재의 내구성 저하에 따른 단열성능 저하를 검토하였다. 연구결과, 발포폴리스티렌 단열재 비드법의 경우 표준환경 조건 및 실험실 가속 시험 조건에서는 경시변화에 따른 성능저하가 나타나지 않았으나, 동결 융해 시험 조건에는 성능이 저하하는 것으로 나타났다. 반면, 압출법의 경우 동결 융해 시험 조건에서는 단열성능 저하가 작았지만, 경시변화 초기에 내부 가스의 방출로 급격한 성능저하를 나타내었다. 또한, 경질 폴리우레탄 폼 단열재의 경우 다른 단열재에 비해 초기 단열성능이 매우 뛰어났으나, 실험실 가속 시험조건 및 동결 융해 시험 조건에서는 성능이 다소 저하하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 순수 함수형 언어로 작성된 쌍방시뮬레이션 알고리듬의 성능을 멀티코어 프로세서 컴퓨터에서 병렬화로 향상시키는 방법을 연구한다. 이 병렬화에 있어 핵심 아이디어는 순수 함수형 프로그램의 참조 투명성을 십분 활용하면 병렬화가 전혀 고려되지 않고 작성된 초기 구현으로부터 최소한의 수정만으로 성능 개선 효과를 기대할 수 있다는 것이다. 초기 구현과 병렬화 구현 둘 다 순수 함수형 언어인 하스켈로 작성되었다. 초기 구현을 병렬화할 때 변화는 아주 적어서 병렬화된 구현에서도 초기 구현의 프로그램 구조가 거의 그대로 유지되었다. 벤치마크를 통해 제시된 간단한 병렬화만으로도 초기 구현과 비교해 두 배 이상의 성능 개선을 확인했다. 또한, 병렬화와는 별개의 최적화 기법인 메모이제이션이 적용된 버전의 쌍방시뮬레이션 구현에도 같은 방식의 병렬화를 적용함으로써 마찬가지로 성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.
코드북을 설계하는 알고리즘 중에서 가장 대표적인 방법은 K-means 알고리즘이다. 이 알고리즘은 그 성능 이 초기 코드북에 크게 의존한다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 Splitting 방법을 이용한 새로운 초기 코드북 생성 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 방법에서는 기존의 초기 코드북 생성 알고리즘인 Splittng 방법을 적용하여 코드벡터를 생성하되, 미소분리 과정 시 학습벡터의 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터를 제거하고 수렴 빈도가 가장 높은 코드벡터론 미소분리 하여 수렴 빈도가 가장 낮은 코드벡터와 대체해가며 초기 코드북을 설계한다. 제안된 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용하여 K-means 알고리즘을 수행한 결과 기존의 Splitting 방법으로 생성된 초기 코드북을 사용한 경우보다 코드북의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
MLP(Multi-Layer Perceptron)를 이용한 학습은 간단한 구조에도 비선형 분류가 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만 오류역전파 알고리즘을 사용함으로써 시간의 소모가 크고 원치 않는 결과값으로의 수렴가능성을 배제할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 이는 초기설정의 의존도가 높기 때문에 발생하는 문제들로 좋은 결과값에 근접한 곳으로 초기화가 이루어지면 좋은 학습 성능을 보이지만 반대로 좋은 결과값으로부터 멀리 떨어진 곳으로 신경망의 초기화가 이루어지면 학습 성능이 현저히 낮아지는 현상을 보인다. 본 논문에서는 MLP 전체의 층을 대상으로 하는 본 학습이 이루어지기 전에 RBM(Restricted Boltzmann Machine)을 이용, 층간 선행학습을 행하고 그 결과로 얻어지는 가중치와 바이어스를 본 MLP 학습의 초기화 데이터로 사용하는 개선 MLP 학습 알고리즘을 제안한다. 이 방법을 사용함으로써 MLP 학습 속도향상은 물론 원치 않는 지역해로의 수렴까지 방지할 수 있어 전체적인 학습 성능향상이 가능하게 된다.
터보 부호는 반복적인 복호 알고리즘을 사용함으로써 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN) 채널 환경에서 Shannon 한계에 가까운 성능을 보이는 오류정정 방식으로 제안되었으나, 반복 연산량에 따른 복호 지연과 인터리버에 따른 지연에 의해 실시간 처리의 어려움이라는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 터보 부호의 성능을 저하시키지 않는 범위에서 적절한 초기 임계값 설정에 따라 불필요한 반복 복호 횟수를 줄일 수 있는 터보 복호기 구조를 제안한다. 적절한 초기 임계값 설정은 LLR(Log-Likelihood Ratio)값의 평균값과 분산, 복호기의 출력에 대한 BER에 근거하여 여러 번의 모의 실험을 통해서 최적의 값으로 결정된다. 제안한 방식은 초기 임계값을 적절히 선택하면 손실이 없는 범위 내에서 반복횟수를 감소시킴으로써 기존의 정해진 반복횟수로 인한 큰 복호 지연을 미연에 방지하고, 이에 따른 계산량 감소는 저전력의 효과도 가져온다. 성능 평가를 위해 BER = $10^{-6}$이내이고, 전송속도가 32kbps 이상인 IMT2000의 고속 데이터 전송 환경에서 모의 실험을 하였다. 실험 결과로 기존의 정해진 반복횟수를 갖는 터보 복호기에 비해 SNR 변동(0~3dB)에서 평균적으로 55~90% 정도의 감소된 반복횟수를 검증하였다.
다층 퍼셉트론(MLP) 학습 이론인 오류 역전파 알고리즘은 델타룰과 최급 하강법을 사용하기 때문에 학습시 많은 시간이 소요된다는 단점을 가지고 있다. 때문에 신경망에서의 잘못된 초기 가중치 선택은 오류 역전파 알고리즘을 사용하는 신경망에서의 현격한 학습 성능저하를 발생시키게 된다. 본 논문에서는 학습시 오류 역전파 알고리즘의 수렴시간을 개선하기 위한 신경망의 동적 초기 가중치 선택 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 학습전 기존의 선택 가중치와 모든 가중치가 1.0 또는 -1.0 값을 가지는 가중치 집합에서 가중치 변동률을 선측정하여 이들 중 가장 변동률이 큰 경우를 초기 가중치 집합으로 선정하게 된다. 즉, 초기의 가중치 변동률을 차후 성능을 판단하는 지표로 사용하여 잘못된 가중치 선택으로 인한 최악의 학습효율의 가능성을 배제시키고 다층 신경망의 학습특성상 평균 이상의 학습효율을 보장하는 초기 가중치 선택방법이다.
본 논문에서는 표준 셀 배치기 Mongrel을 소개하고 두 가지 분할 기법(FM, hMETIS)을 통해 효율적인 초기 배치를 얻음으로써 Mongrel의 성능을 개선한다. Mongrel은 middle-down 방법론을 채택한 전역 배치와 상세 배치의 2단계 표준 셀 배치기이며 전역 배치 단계에서는 RBLS(Relaxation-Based Local Search)를, 그리고 상세 배치 단계에서는 최적 인터리빙(optimal interleaving) 기법을 통해 최적화 알고리즘을 수행한다. MCNC 벤치마크 회로를 이용한 실험을 통해 Mongrel의 성능을 평가하고 효율적인 초기배치가 최종 결과에 미치는 영향을 분석한다.
본 논문은 다수의 사용자에 대한 실시간 멀티미디어 서비스에서 문제가 되는 초기 지연시간을 최소화하는 새로운 동적 스트림 합병 기법을 제안한다. 제안된 기법은 멀티미디어 서비스, 특히 비디오 서비스의 경우 약간의 QoS 변화가 서비스의 질에 큰 영향을 미치는 않는 점을 이용하여, 시간적으로 서로 인접한 여러 개의 스트림을 점차적으로 합병하여 서비스함으로써 짧은 초기 지연시간 유지를 위한 버퍼의 양을 최소화 할 수 있다. 성능분석 결과에서 제안된 기법은 기존의 방법들에 비하여 버퍼 활용면에서 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
선박의 파랑 중 조종성능 변화를 추정하기 위하여 선박해양플랜트연구소 공학수조에서 KCS 선형의 모형선으로 파랑 중 자유항주모형시험을 수행하였다. 파향, 파고, 파장 등이 변화는 규칙파 상태에서 KCS 선형의 35도 선회시험을 수행하여 파 중 선회궤적변화를 관찰하였고, 정상선회 상태에서 속도기반 궤적밀림 지수를 계산하였다. 계산된 속도기반 궤적지수를 정수 중 초기선회 상태에 외력으로 작용하여 그 시뮬레이션 결과를 보정하고 이를 파랑 중 초기선회 성능과 비교분석하였다. 그 결과 초기 선회 중 도출되는 선회성능인 전진거리, 전술선회직경은 선수파일 경우, 모형선의 전진방향 속도 변화를 추가적으로 고려해야함을 확인하였다.
RFID 시스템에서 리더가 태그를 인식할 때 충돌 방지 기법은 시스템의 성능에 중요한 요인으로 작용한다. 확률론적 기반의 충돌 방지 기법은 슬롯상태를 이용하여 태그 수를 추정하는 기법이다. 태그 수를 더욱 정확하고 빠르게 추정하기 위하여 충돌 방지 기법들이 많이 연구되어 있으나 태그 수를 알 수 없는 환경에서 초기 태그 수에 대한 예측은 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 초기 태그 수를 예측하기 위한 방안을 제안하고 초기 태그 수가 시스템 성능에 미치는 영향과 제안된 기법의 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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