높은 사양이 필요한 하드웨어 기반의 모바일 및 IoT 임베디드 시스템은 저전력과 성능에 중요한 이슈를 갖고 있다. 이는 전력 소비로 발열량 증가 및 기기의 수명 단축 문제가 발생된다. 이러한 환경에서 소프트웨어도 제한된 전력, 메모리 등에서 안정적인 동작을 수행해야하므로 디바이스의 소비전력이 증가한다. 이를 해결하고자, 코드 관점에서 성능을 저하시키는 모듈을 식별하고, 그 모듈의 전력 최소화를 통한 성능 개선 가시화 방법을 제안한다. 이는 코드 가시화를 통해 복잡한 모듈(특히 Cyclomatic complexity, Coupling & Cohesion)을 식별하고, 저전력 코드 패턴화와 성능 코드를 간결화 한다. 이런 코드로 소비전력을 감소 및 성능 개선 함으로써 코드의 품질을 최적화 할 수 있다.
PB/MC-CDMA(Partial Block Multi Carrier Code Division Multilple Access) 시스템은 사용자간의 코드 간 간섭을 줄임으로써 성능을 향상 시키는 시스템이다. 또한, 이 시스템은 심볼 간 간섭을 피하면서 주파수 다이버시티 이득을 얻을 수 있어 MC-CDMA(Multi Carrier Code Division Multiple Access) 시스템보다 향상된 성능을 보여준다. 그러나, 다중캐리어를 사용함으로써 PAPR 문제가 발생하여 시스템의 성능을 저하 시킨다. 이 논문에서는, PB/MC-CDMA 시스템에서 추가적인 정보 없이 여분의 확산 코드를 이용하여 최적화된 확산코드를 선택함으로써, 피크전력을 줄이는 방법을 제안한다. PB/MC-CDMA 시스템은 각 블록 단위로 확산 코드를 재사용함으로써, 여분의 코드가 남게 된다. 이러한 여분의 코드를 여러 개의 그룹으로 나누어 PAPR(Peak to Average Power Ratio)을 계산하고, 피크전력이 최소가 되는 코드를 선택하여 전송함으로써 PAPR 문제를 해결할 수 있는 방법이다.
엔터프라이즈 시스템은 점점 복잡해지고 대형화되고 있다. 시대적 흐름에 따라 재사용에 초점을 맞춘 객체지향 프로그래밍 방법으로 시스템을 개발하고 있다. 하지만, 객체지향 방법에서는 core class에 중복되는 코드가 삽입되기 때문에, 생산성 저하, 새로운 요구사항을 적용하기 어려운 문제가 발생한다. 이 단점을 해결하기 위하여, 메타데이터와 크로스커팅 개념을 적용하는 위빙 메카니즘을 제안한다. 클래스 최적화와 다른 언어사이의 통합을 위하여 다음의 방법을 사용한다. 리플렉션을 이용한 메타데이타 생성, 추상구조트리로의 변환, 그리고 XML로 명세된 크로스커팅 정보를 통한 매핑을 이용한다. 제안하는 방법을 이용하여, 기능의 분산과 코드의 혼란을 해결함으로서 클래스를 최적화 할 수 있다.
본 논문에서는 주어진 코드 진행에서 비화성음을 활용한 화려한 멜로디를 자동으로 생성하는 새로운 진화적 자동 음악 작곡 시스템을 제안한다. 전체 시스템은 리듬 생성과 멜로디 생성의 두 단계로 나누어지며, 사용자 설정 파라미터로 제어되는 리듬 적합도 평가 함수와 화성학 기반으로 설계된 멜로디 적합도 평가 함수, 그리고 멜로디 최적화 성능 향상을 위해 설계된 음악적 문맥을 고려한 진화연산을 소개한다. 제안하는 리듬 적합도 평가 함수의 최적화에서 표준 유전알고리즘과 엘리티즘이 적용된 유전알고리즘, 차분진화 알고리즘, 그리고 입자군집최적화 알고리즘의 비교 실험을 하였으며, 멜로디 적합도 평가함수 최적화에서 위 4가지 알고리즘과 제안하는 진화연산을 적용한 유전알고리즘과의 비교 실험을 통해 성능을 검증하고, 생성된 멜로디에 대한 음악적 분석을 수행하였다.
본 논문에서는 Ant Colony Optimization(ACO)을 이용하여 Single-Error Correcting & Double-Error Detecting(SEC-DED)을 제공하는 메모리 ECC 체커 회로의 소비전력을 절감하는 방안을 제시한다. H-매트릭스를 통해 구현되는 SEC-DED 코드인 Hsiao 코드의 대칭성과 H-매트릭스 구성상의 높은 자유도를 이용하여 회로의 면적, 딜레이에 영향을 주지 않고 최소의 비트 트랜지션이 일어나도록 H-매트릭스를 최적화한다. 실험을 통하여 H-매트릭스의 최적화를 위한 ACO 매핑과 파라메터의 설정을 알아보고 이의 구현 결과를 랜덤 매트릭스 구성을 통한 방식 및 기존의 GA알고리즘을 이용한 최적화 방식과 비교하여 소비 전력이 기존의 방식에 비해 절감될 수 있음을 보여준다.
플라스틱 제품의 다이슬라이드식 사출성형은 기존 사출공법의 부가공정을 삭제하여 제품 생산에 요구되는 비용과 시간을 현저히 줄여준다. 그러나 다이슬라이드식 사출성형은 사출제품의 백화, 수지침투, 기공, 수지넘침 등의 결함들을 해결해야한다. 본 연구에서는 사출성형의 공정파라미터들을 유한요소법과 다구치법을 사용하여 최적화하고자 한다. 사출 성형해석은 Moldflow insight 2010 코드로 해석하며 2차 사출에서는 다단 사출코드를 적용한다. 폴리프로필렌(PP)을 밀폐용기인 냉각수 보조탱크로 성형할 때 사용하는 공정파라미터들은 다구치법의 망소특성과 $L_{16}$ 직교배열을 사용한 실험계획을 통해 최적화된다. 한편 최적값은 유의수준 5% 수준의 분산분석을 통해 타당성을 검증한다. 그리고 최적화 조건에서 성형된 제품과 기존 제품의 치수정확도를 비교한 결과 치수안정성이 5% 이상 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 MPEG-4 VM (Moving Picture Expert Group-4 Verification Model) 소스를 이용하여 일반오디오(GA: General Audio) AAC (Advanced Audio Coding)의 부호화기의 최적화 및 개인 정보 단말기 (PDA: Personal Digital Assistant)용 복호화기 설계에 대하여 언급하였다. 일반오디오의 최적화를 위하여 먼저 C코드를 프로파일하고 그 결과를 토대로 최적화 대상함수를 선정하여 최적화를 수행하였다. 윈도우 98환경의 Intel Pentium III 600 MHz에서 부가적인 부호화 옵션을 사용하였을 때의 부호화시간은 입력 샘플의 약 20배의 시간이 소요되었고, 옵션을 사용하지 않을 때 약 10배 정도 소요되었다. 복호화기는 개인 정보 단말기에서 약 17초 샘플에 대하여 35초 이상 걸리는 것을 확인하였다. 일련의 최적화 과정을 통하여 약 50% 정도의 부호화 시간 단축과 개인 정보 단말기에서의 실시간 복호화를 실현하였다.
본 논문에서는 사류펌프의 성능을 향상시키는 최적화 방법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 최적화 방법은 유동해석코드인 CFX 와 최적화 소프트웨어인 HEEDS 를 연계하는 프로세스로 이루어진다. CFX 는 유체기계해석 분야에서는 잘 알려진 소프트웨어로 해석결과의 신뢰성은 이미 검증되었으나, 새롭게 소개되고 있는 HEEDS 는 주로 구조해석 분야에서 최적화를 수행한 사례가 보고되어 있다. 이에 본 논문을 통해 유체기계에 적용하여 최적화 결과를 검토하였다. HEEDS 에는 SHERPA 라는 최적화 기법이 탑재되어 있으며, 다수의 설계변수를 설정할 수 있어 변수간의 교호작용 등을 효율적으로 검토할 수 있다. 본 논문에서는 DOE 방법으로 최적화가 이루어진 사류펌프 임펠러에 대해 개발된 방법을 적용하여 최적화 결과의 타당성과 안정성을 검토하였으며, 같은 방법을 디퓨저에 적용하여 최적화 형상을 검토하였다. 본 논문에서 개발된 최적화 방법을 이용하여 사류펌프 최적화를 수행한 결과, DOE 방법을 이용한 설계보다 개선된 결과를 적절한 시간 내에 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 해양작업 상태의 하중조건을 고려한 부유식 원유생산 저장 하역장치에 설치된 라이져 보강구조의 강도설계에 관련하여 다양한 근사화 기법 기반 설계최적화 및 그 성능을 비교하고자 한다. 설계최적화 문제는 하중조건별 구조강도의 제한조건 하에서 중량을 최소화하여 설계변수인 구조 부재치수가 결정되도록 정식화된다. 비교 연구를 위해 사용된 근사화 기법은 반응표면법 기반 순차적 근사최적화(RBSAO), 크리깅 기반 순차적 근사최적화(KBSAO), 그리고 개선된 이동최소자승법(MLSM) 기반 근사최적화 기법인 CF-MLSM와 Post-MLSM이다. RBSAO와 KBSAO의 적용을 위하여 상용프로세스 통합 설계최적화(PIDO) 코드를 사용하였다. 본 연구에 적용한 MLSM 기반 근사최적화 기법들은 제한조건의 가용성을 보장할 수 있도록 새롭게 개발되었다. 다양한 근사화 모델 기반 설계최적화 기법에 의한 결과는 설계 해의 개선 및 수렴속도 등의 수치적 성능을 기준으로 실제 비근사 설계최적화 결과와 비교 검토하였다.
본 논문에서는 Ring-헤드를 갖는 수직 자기기록 채널에 적합한 형태의 DC 성분이 억압된 일반화된 PRML(GPRML) 검출 방법을 제안하였다. 또한, 저주파수 영역의 잡음으로부터 데이터를 보호하기 위해 DC 성분이 제거된 코드의 사용을 고려하였다. 본 논문에서는 다양한 PRML 검출기에 코드율이 127/136인 DC 성분이 제거된 코드와 16/17 (=128/136)인 코드율을 갖는 DC 성분이 제거되지 않은 코드를 사용하여 SNR 성능을 분석한 결과, DC 성분이 제거되지 않은 코드에 제안한 GPRML 검출 방법을 사용한 경우, 기존의 PRML 방법을 사용할 때보다 10/sup -5/ BER에서 1dB 이상의 성능 이득을 보였고, DC 성분이 제거된 코드에 GPRML을 사용할 경우, 정규 밀도 3.3과 3.5에서 각각 1.4dB와 2.0dB의 성능 이득을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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