슈퍼컴퓨터 사용자들은 FTP(File Transfer Protocol)을 이용해서 대용량의 파일을 전송한다. 전송되는 데이터들은 승용차나 비행기 설계, 의약품 개발. 기상 예보 그리고 복잡한 수학적 계산 등과 같이 다양한 분야에 걸친 연구관련 데이터로서 고성능 슈퍼컴퓨터에 의한 연산 처리가 요구된다 기존의 FTP 는 네트워크 상태에 따라 전송 지연이나 데이터 손실 등의 문제로 사용자의 불편을 초래하였다. 이에 전송 성능을 효율적으로 높이고 데이터 손실을 최소화를 제공하는 연구가 필요하다. 근래의 TCP (Transmission Control Protocol) 성능 향상 연구에 관한 연구들의 관심은 크게 두 가지이다. 하나는 윈도우 사이즈 조절(auto-tuning)이고, 다른 하나는 Multi-stream 이다. 본 연구에서는 파일 전송 성능 향상을 위한 방법으로 윈도우 사이즈 조절 방법을 사용하였고, 네트워크 상태에 따라 QoS(quality of Service)를 제공한다. 이런 성능 향상 결과로 신뢰성 있는 네트워크를 제공하여 사용자들은 신속하게 데이터를 전송하며 연산처리 결과가 더욱 정확하다고 신뢰할 수 있다. 본 고에서는 대용량 파일을 전송 할 때 성능을 향상시키는 관련 연구를 알아보고 대용량 파일 전송 중 네트워크 상태에 따라 005를 능동적으로 작용하여 테스트하고 성능을 분석하였다.
Design of a controller for a high-precision servo control system has been a popular topic while finding optimal parameters for multiple controllers is still a challenging subject. In this paper, we propose a practical scheme to optimize multi-parameters for the robust servo controller design by introducing a new cost function and optimization scheme. The proposed design method provides a simple and practical tool for the systematic servo design to reduce the control error with guaranteeing robust stability of the overall system. The reduction of the position error by 24% along with a faster convergence rate is demonstrated using a typical hard disk drive servo controller with 41 parameters.
최근 자연어처리는 대용량 코퍼스를 이용하여 언어 모델을 사전 학습하고 fine-tuning을 적용함으로 다양한 태스크에서 최고 성능을 갱신하고 있다. BERT기반의 언어 모델들은 양방향의 Transformer만 모델링 되어 있지만 BART는 양방향의 Transformer와 Auto-Regressive Transformer가 결합되어 사전학습을 진행하는 모델로 본 논문에서는 540MB의 코퍼스를 이용해 한국어 BART 모델을 학습 시키고 여러 한국어 자연어처리 태스크에 적용하여 성능 향상 있음을 보였다.
서보 모터는 컴퓨터와 센서로부터 오는 지령에 대해 정밀한 모션제어 즉, 정확한 속도조절과 위치 잡기를 수행함으로써 자동화 시스템에서 중요한 부분으로 사용된다. 특히, 선형추진 BLDC모터는 볼스크류, 타이밍 벨트, 랙/피니온과 같은 마찰 유도 전달 메카니즘들과 연결을 갖는 회전식 서보모터들에 비해 다양한 장점들을 갖는다. 본 논문은 정현파 구동형 선형 추진 BLDC모터의 동특성과 출력들로부터 얻어지는 정보를 이용하여 미지의 전동기 계통 파라미터들을 추정하는 방식을 제안한다. 추정된 파라미터들은 제어기와 외란 관측기의 이득을 조절하는데 사용될 수 있다. 이러한 목적을 이루기 위해 고성능의 디지털신호처리프로세서로 계자기준제어(FOC)기법을 구현하기 위해 설계된 TMS320F240을 선형 BLDC 서보 전동기의 제어기로서 사용한다. 이 서보전동기 응용 전용의 DSP는 A/D Converter와 PWM 발생부, 다수의 IO Port를 내장하고 있어 서보모터 제어기에 중요한 역할을 담당하게 된다. 이 선형 BLDC 서보 전동기 시스템은 또한 IPM 구동기와 홀센서 타입의 전류센서모듈 그리고 게이트 구동 신호와 고장 신호들의 전기적 절연을 위한 광결합 모듈을 포함한다.
PID 제어기의 자동 동조 방법이 제어분야에서 많은 연구가 되어 왔으며, 제안된 제어기 또한 PID 제어기 자동동조에 관한 연구이다. 제안된 면역 알고리즘은 인간의 면역 체계를 모방한 최적화 알고리즘으로 기억 세포 메카니즘과 다른 면역 알고리즘에 비하여 덜 복잡한 구조를 가지고 있다. 이렇게 제안된 면역 알고리즘을 PID 제어기의 파라메터를 최적화하는데 사용하고자 한다. 현재까지 면역 알고리즘은 주로 시스템 파라메터의 변동이 없는 최적화 문제에 적용되어왔다. 그러므로 면역 알고리즘에서의 기억세포 메카니즘에 대한 유용성이 없으며, 또한 그에 대한 연구가 미진한 상태이다. 본 연구에서는 비선형 가변 시스템에 기억세포를 사용한 면역 알고리즘을 적용하고자 한다. 제안된 면역 알고리즘의 성능 평가를 위하여 비선형 직류 모터의 속도 제어에 적용하고, 그 결과를 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안된 면역 알고리즘이 가변 시스템 파리메에 대하여 빠른 수렴 성능과 좋은 제어 성능을 보임을 보이고자 한다.
This paper presents a feasible development on a highly accurate quick response adjustable speed drive implementation fur general purpose induction motor which operates on the basis of sensorless slip frequency type vector controlled sine-wave PWM inverter with an automatic tuning machine parameter estimation schemes. In the first place, the sensorless vector control theory on the three-phase voltage source-fed inverter induction motor drive system is developed in slip frequency based vector control principle. In particular, the essential procedure and considerations to measure and estimate the exact stator and rotor circuit parameters of general purpose induction motor are discussed under its operating conditions. The speed regulation characteristics of induction motor operated by the three-phase voltage-fed type current controlled PWM inverter using IGBT's is illustrated and evaluated fur machine parameter variations under the actual conditions of low frequency and high frequency operations for the load torque. In the second place, the variable speed induction motor drive system, employing sensorless vector control scheme which is based on three -phase high frequency carrier PWM inverter with automatic toning estimation schemes of the temperature -dependent and -independent machine circuit parameters, is practically implemented using DSP-based controller. Finally, the dynamic speed response performances for largely changed load torque disturbances as well as steady state speed vs. torque characteristics of this induction motor control implementation are illustrated and discussed from an experimental point of view.
본 연구에서는 코딩없이 인공지능 학습 모델을 개발할 수 있는 클라우드 기반의 버텍스 AI 플렛폼을 이용하여 비전문가인 일반인들이 손쉽게 인공지능 학습 모델을 개발하였고 임상적 적용가능성을 확인하였다. 학습용 데이터는 캐글 사이트에 공개된 총9개 치과 질환, 2,999장 치근병 X선 영상을 사용하였고, 무작위로 학습, 검증 및 테스트 데이터 이미지를 분류하였다. 버텍스 AI의 기본 학습모델 워크플로우에서 학습 파이프라인을 사용하여 하이퍼 파라미터 조정작업을 통해 영상분류, 멀티레이블 학습을 수행하였다. Auto ML을 수행한 결과 AUC가 0.967, 정밀도는 95.6%, 재현율은 95.2%로 나타났으며, 학습된 인공지능 모델이 임상적 진단에 충분한 의미가 있음을 확인하였다.
With a rapid development in the area of micro and ultra precision technology, the micro surface machining of small size parts are explosively increased. Especially, to improve efficiency of various beams in lens and reflector, non-rotational symmetric form and several mm level heights changeable surface can be machined at a time. These geometric complex 3D surface cannot be machined by general short stroke FTS. The long stroke FTS if firmly needed to move directly several mm and have nm level positioning accuracy for the complex surface form. The long stroke FTS used linear motors to drive moving unit long and fine, aero static bearings to decrease friction and moving errors in guide way, optical linear scale with nm level resolution to measure position of FTS. Furthermore, to increase the performance of acceleration of FTS, the light material, such as AL is used for the structure and the high stiffness box type structure is selected. In this paper, the genetic algorithm approach is described to determine a set of design parameters for auto tuning. The authors have attempted to model the design problem with the objective of minimizing the error, such as variable pattern change. This method can give the better alternative than existing other method.
본 논문에서는 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 자동으로 조정하는 개선된 Max-Min 신경망을 제안하였다. 개선된 Max-Min 신경망은 경쟁 단계에서 필요한 학습 시간을 줄이기 위하여, 정확성의 수와 부정확성의 수를 퍼지 제어 시스템의 입력으로 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 기법이다. 본 논문에서 제안된 방법을 실제 콘크리트 표면 균열 영상에서 추출한 균열의 방향성 패턴을 대상으로 인식 실험한 결과, 개선된 Max-Min 신경망이 효과적임을 확인할 수 있었다.
We designed and constructed integrated 3-channel flux-locked-loop (FLL) electronic system for the control and readout of high-T$_{c}$ SQUIDs. This system consists of low noise preamplifiers, integrators, interface circuits, and software. FLL operation was carried out with biased signals of 19 KHz modulated current and 150 KHz modulated flux, which are reconstructed as detected signals by preamplifier and demodulator. Computer controlled interface circuits regulate FLL circuit and adjust SQUID parameters to the optimum operating condition. The software regulates interface circuits to make an auto-tuning for the control of SQUIDs, and displays readout data from FLL circuit. 3-channel SQUID electronic system was assembled with 3 FLL-interface circuit boards and a power supply board in the aluminum case of 56 mm ${\times}$ 53 mm${\times}$ 150 mm. Overall noise of the system was around 150 fT/(equation omitted)Hz when measured in the shielded room, 200 fT/(equation omitted)Hz in a weakly shielded room, respectively.y.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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