본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 계폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위한 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되는 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32,69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
본 연구에서는 바이어스 필드에 의해 왜곡된 MRI 영상에 대한 분할을 위해 확장된 EM 알고리즘을 기반으로 한 통계적 접근법을 제시한다. 영상의 명암값을 자료로 하는 분할기법들은 고주파 성분의 잡음 뿐만 아니라 영상을 불균질하게 만드는 바이어스 필드라는 저주파 성분의 왜곡에 특히 취약하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 잡음을 효과적으로 제어하기 위해 마코프랜덤필드가 적용된 정규혼합모형을 고려하며, 효과적인 바이어스 필드의 보정을 위해 페널티-우도를 도입하여 추정하는 방법으로 고안되었다.
단일요금제를 사용하는 우리나라 전력시장은 시장 참여자에게 지역적 가격신호를 제공하지 못한다. 그래서 부하가 밀집되어있는 수도권 지역에 발전사업자와 부하에 혜택을 주고 비수도권 발전사업자와 부하에는 페널티를 주어 부하가 밀집된 지역에 발전기를 유치하기 위한 지역적 가격신호를 줄 수 없다. 가격신호는 공정하고 논리적인 이유를 갖추고 시장 참여자에게 제공되 어야 한다. 본 논문에서는 시장 참여자에게 공정한 가격신호를 주기위한 송전요금할당 방법을 제안한다.
장거리 광통신 시스템을 설계하기 위해서는 광섬유의 종류, 광증폭기의 종류, 광증폭기 사이의 거리, 색분산 및 편광모드분산 보상의 방법, 광신호의 세기 등에 대한 결정을 해주어야 한다. 이러한 결정을 하기 위해서는 이러한 시스템의 조건들을 바꾸었을 때에 그 광통신 시스템의 성능을 예측할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 광통신 시스템을 설계하였을 때에 그 광통신 시스템의 최대 전송거리를 도출하는 방법에 대해 연구하였다. 또한, 최대 전송거리를 얻기 위한 최적의 광신호 세기를 도출하는 방법에 대해서도 연구하였다.
슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터 종속성에 의한 장애를 제거해야 한다. 최근 여러 논문들은 이러한 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령의 결과 값을 예상하는 메커니즘이 연구되고 있다. 결과 값 예상 메커니즘 중 여러 예측기를 하이브리드해서 사용하는 방법은 각각 하나의 예측기만을 사용하는 방법보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 종전의 하이브리드 예측기는 명령어를 중복해서 저장하여 많은 하드웨어 크기를 요구한다. 본 논문에서는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 또한 예상하기 어려운 명령어를 동적으로 찾아내어 예상하지 않음으로서 잘못 예상한 misprediction 페널티를 줄이고 예상 정확도를 높인다. 시뮬레이션 결과 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 제안한 하이브리드 예측기에서 예측율은 평균 79%에서 90%로 향상하였고, misprediction rate는 평균 12%에서 2%로 낮추었다
에너지 생성에 따른 탄소배출문제로 국제 에너지 기구는 세계 주요국의 에너지 효율을 15~30[%]이상 향상시키도록 권고하고 있으며, 국내 에너지 정책 동향도 에너지 절감 및 탄소 배출에 대해 정부에서 인센티브 및 페널티 프로그램을 제고하는 방향으로 가고 있다. 각국의 산업 현장에서 유체 이송용 펌프가 전기에너지의 20[%]를 소비하고 있는 실정으로, 주요 에너지 낭비 요인으로는 장시간 운전에 따른 효율 저하, 부적절한 설계 및 설비 등이 있다. 이러한 낭비를 줄이기 위해 펌프의 효율을 측정하여 펌프의 운전 상태를 진단하고자, 본 논문에서는 열역학적 방법으로 온도와 압력센서만을 활용하여 펌프의 최고 효율점을 측정할 수 있는 방법을 제시하고 실제 펌프의 효율을 계산하여 펌프제조사에서 제공한 성능곡선과 비교한 결과 유사한 성능곡선을 얻어 그 유효성을 확인하였다.
본 연구의 목적은 Navier-Stokes 유체의 최적 제어 문제의 해를 얻을 수 있는 효과적인 수치해석기법을 개발하고, 이를 물체의 항력(drag)을 최소화하는 문제에 적용하는데 있다. 본 연구는 항력을 줄인다는 산업적인 중요성과 함께 최적 제어를 위한 하나의 효과적인 최적화 기법의 모델을 제공하고 있다. 항력을 줄이기 위한 방법으로써 물체의 경계면에서 유체의 흡입(suction)과 방출(injection)이라는 기법을 사용하여 경계면에서 속도를 제어하였고, 목적함수로써 항력을 표현하기 위하여 에너지 소실의 변화율을 사용하였다. 컴퓨터 용량을 최소화하고 최적화에서의 해의 보장성과 경제성을 위하여, Navier-Stokes의 해석을 위하여 페널티 방법을 사용하였고 최적화 기법을 위해서는 SQP 방법을 사용하였다. 그리고 Navier-Stokes 유체는 대단히 비선형성을 나타내기 때문에 최적화를 수행하기에는 매우 힘들다. 이를 위하여 연속기법(continuation technique)을 사용하였다.
다이내믹 프로그래밍 기반의 스테레오 정합 기법은 전체 영상 또는 한 열의 영상정보를 특정 화소의 정합에 모두 사용하는 전역-대상 기법으로 정합 연산시 폐색영역을 찾을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상의 특징점, 즉 경계정보를 추가로 사용하여 스트리킹 현상을 감소시키고 변이지도의 오차율을 줄이는 방법을 제안한다. 이 방법은 기본적으로 경로선택에 있어서의 페널티를 대상화소의 주변 화소들에 따라 조정한다. 또한 경계정보를 사용하여 특정 화소에 대한 신뢰성을 재검사하는데, 이 신뢰성 재검사는 역추적과정에서 실시한다. Middlebury에서 제공하는 네 쌍의 영상으로 실험한 결과 제안한 기법의 에러율을 6.33% 29위에 랭크됐다. 이 결과는 이전에 제안된 다이내믹 프로그래밍 기반의 정합 기법 중 가장 좋은 결과이다.
본 논문에서는 광 인터리버를 이용하여 부반송파 다중화 (subcarrier multiplexed; SCM)된 레이블을 광학적인 방법으로 검출할 수 있는 새롭고 간단한 광 레이블 검출 기술을 제안하였다. 광 레이블 검출기로 사용한 광 인터리버의 통과포트 (through-pass per)로는 부반송파가 억압되어 기저대 패킷 신호만 출력되며, 광 부반송파 추출포트 (optical SCM extaction port)에서는 기저대 패킷 신호가 억압되기 때문에 부반송파에 실린 레이블만 출력된다. 제안된 구조는 종래의 광 레이블 검출기 구조들에 반드시 필요한 광 서큘레이터를 사용하지 않기 때문에 삽입 손실이 작아 파워 페널티가 낮고 광 인터리버의 주기적인 전달함수 특성 때문에 파장 다중화된 입력 신호로부터 다수 개의 부반송파 채널들을 동시에 추출할 수 있다. 10-GHz SCM 광 레이블 검출기를 제작하여 155-Mb/s ASK변조된 9.79-GHz 부반송파 신호를 성공적으로 검출하였으며, 광 스펙트럼과 BER 측정을 통해 이를 확인하였다.
임베디드 시스템에서는 메모리와 에너지의 소비가 중요한 관심사 중 하나이다. 메모리와 에너지의 소비를 줄이기 위해 32비트의 ARM 프로세서는 16비트 Thumb 명령어 세트를 지원한다. 주어진 응용프로그램에 대해 Thumb 코드는 일반적으로 ARM 코드보다 코드 사이즈가 작지만, 실행속도는 느리다. 코드 사이즈가 작으면서도 실행속도가 느리지 않은 코드를 생성하기 위한 방법으로 Krishnaswarmy는 응용프로그램에 대한 프로파일 정보를 이용하여 모듈 수준에서 ARM과 Thumb 명령어 세트를 선택하는 알고리즘을 고안했다. 이 알고리즘은 작은 성능 손실로도 상당한 코드 사이즈 감소 효과를 갖지만, 명령어 세트가 모듈 수준에서 선택되기 때문에 Thumb 코드로 컴파일 하면 코드 사이즈를 줄일 수 있는 함수들도 ARM 코드로 컴파일 되어, 추가적인 코드 사이즈 감소의 기회를 잃게 되는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 ARM과 Thumb 코드가 혼합된 코드 사이즈의 감소를 이끌어내기 위해 함수 수준에서 프로파일(Profile) 정보를 이용한 명령어 세트 선택 알고리즘을 제안했다. 우리는 성능에서의 페널티는 없이 2.7%의 코드 사이즈를 추가로 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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